Business Intelligence

Presentation on theme: "Business Intelligence"— Presentation transcript:

1 Business Intelligence
박해수 잘레시아 Business Intelligence

2 Business Intelligence
공급 과잉  소비자 중심 시대로의 변화 기업의 가격인하 강요, 수익성 악화 인터넷의 활성화로 소비자 중심 시장 촉진 BI의 가치 제품의 사양, 가격, 생산, 재고에 대한 모든 데이터 수집 가능 넘치는 데이터로 인한 혼란 가중 데이터를 제대로 처리할 경우 시장의 추세 및 고객의 성향을 신속하게 파악 신속한 의사 결정에 결정적인 가치 기업 경영은 정보기술의 도움이 결정적으로 필요

3 Business Intelligence
“Applications, infrastructure and tools, and best practices that enable to access and analyze the information to improve and optimize decisions and performance” - Gartner “기업의 경쟁력 향상을 위해서, 기업의 내 외부에서 발생하는 데이터를 수집하고 분석하여 경영 환경의 추세를 파악하고 전략을 수립하기 위한 기업의 역량”

4 Business Intelligence Value Chain
Collection DATA Aggregation INFORMATION Analyst Analysis INTELLIGENCE Communication KNOWLEDGE Decision Maker Application DECISION Execution RESULTS

5 BI 요소 기술 (1) DW (Data Warehouse) OLTP 데이터베이스와 달리 비휘발성
운영 데이터베이스로부터 수집된 데이터 저장 보관된 데이터베이스를 삭제하는 경우는 거의 발생하지 않음 OLAP를 위한 분석 자료의 원천 데이터 제공 데이터 자체의 통합과 관리를 위한 인프라

6 BI 요소 기술 (2) OLAP (OnLine Analysis Process) 다 차원 정보 분석
DW 환경과 통합되어 구축되는 것이 일반적 DW를 활용하기 위한 데이터 접근과 분석 중심 이를 응용한 어플리케이션 구축에 초점

7 BI 요소 기술 (3) DM (Data Mining) 수집된 데이터로부터 발견되지 않은 유용한 지식을 찾기 위한 일련의 기술
기업활동의 결과로 발생되는 방대한 데이터로부터 유용한 지식을 찾아내는데 초점 OLAP + AI : 데이터에 대한 새로운 해석

8 BI 요소 기술 구성 Decision Data Warehouse OLTP System OLAP Cube
Information Delivery Decision

9 Introduction – Data Warehousing

10 Operational Database System - ODS
OLTP (OnLine Transaction Process) 회사의 핵심 사업을 구성하는 이른바 생계 시스템 “Making the wheels of Business Turn” Take an order Process a Claim Make a shipment Generate an invoice Receive cash Reverse an airline seat

11 Decision Support System - DSS
OLAP (OnLine Analysis Process) 어떻게 사업이 돌아가는지를 감시 사업을 개선하기 위한 전략적인 의사 결정 “Watching the wheels of Business Turn” Show me the top-selling products Show me the problem regions Tell me why (drill down) Let me see other data (drill across) Show me highest margins Alert me when a district sells below target

12 Information Crisis 정보 위기 (Information Crisis) Why? 조직은 많은 데이터를 가지고 있다
정보 기술 자원과 시스템은 이 모든 데이터를 유용한 전략 정보로 바꾸는데 효과적이지 않다 Why? 한 기업의 데이터는 호환성이 없는 구조들과 시스템들의 많은 형태들이 전역에 퍼져 있음 Operational Data는 Event-Driven 방식 전략적인 의사 결정을 위한 다른 사업 관점들에서 데이터를 재검토하기 어려움

13 Operational vs. Informational
Data Contents Current Value Archived, derived, summarized Data Structure Optimize for transactions Optimized for complex queries Access Frequency High Medium to Low Access Type Read, update, delete Read Usage Predictable, repetitive Ad hoc, random, heuristic Response Time Sub-seconds Several seconds to minutes Users Large Number Relatively small number

14 Informational System System Environment 분석작업을 위해 설계된 데이터베이스
다수의 응용들로 부터 온 데이터 사용 편의성 / 대화식 세션에 도움 되는 환경 읽기-집중의 데이터 사용 IT 도움없이 사용자들에 의한 시스템과 상호작용 주기적으로 갱신되는 안정된 내용 현재와 이력 데이터를 포함 사용자가 온라인으로 질의를 돌리고 결과를 얻는 능력 사용자가 보고서를 시작하게 하는 능력

15 Data Warehouse 기업의 통합되고 전체적인 관점 제공 의사 결정에 즉시 이용할 수 있는 기업의 현재와 이력 정보 생성
의사 결정에 즉시 이용할 수 있는 기업의 현재와 이력 정보 생성 ODS를 방해하지 않고 DS Transaction 수행 제품이 아닌, 컴퓨팅 환경 사용자의 의사 결정에 도움을 주기 위해 다양한 운영 시스템에서 추출, 변환, 통합되고 요약된 데 이터베이스

16 데이터 웨어하우스 계층 클라이언트 계층 사용자들이 정보에 액세스하고 분석할 수 있는 수단 데이터 웨어하우스 계층
주제 중심적, 통합적, 시계열적 데이터의 집합 대량의 데이터가 축적된 Infrastructure 원시 데이터 계층 Mainframe Application, Client Application, External Database등의 수많은 소스로 구성

17 데이터 웨어하우스의 특징 주제 지향성 통합성 비 휘발성 시계열성 일상적 트랜잭션을 처리하는 시스템의 데이터와 다름
일정한 주제별 구성을 필요로 함 통합성 고도로 통합된 데이터 필요 비 휘발성 ODS 에서 수시 발생하는 갱신/삭제를 허용하지 않음 시계열성 일정기간 동안 수집된 데이터를 갱신 없이 저장 일, 월, 분기, 년과 같은 기간 관련 정보를 저장

18 데이터 웨어하우징 실행 가능한 전략 정보를 제공하기 위해 특별히 의도된 패러다임
실행 가능한 전략 정보를 제공하기 위해 특별히 의도된 패러다임 데이터의 수집 및 처리에서 도출되는 정보의 활용 에 이르는 일련의 프로세스 정의 데이터의 추출, 변환, 정제, 통합 정보 도출 정보 활용 데이터의 추가/갱신/삭제

19 실용적인 접근 방법 데이터 웨어하우징의 실용적인 접근 방법 전체 기업 수준에서 요구사항을 기획하고 정의
완전한 웨어하우스를 위한 주변의 구조 생성 데이터 내용을 일치시키고 표준화 한번에 하나씩 슈퍼마트를 구현 일련의 슈퍼마트들로 부터 데이터 웨어하우스 구현

20 Date Warehousing Components
Information Delivery Management & Control Source Data Archived internal Production Data Mining OLAP Multi- Dimensional DBs Data Warehouse DBMS Report & Query Data Staging Data Marts

21 Data Warehousing Components
Source Data Components Production, Internal, Archived, External Data Staging Components Extract, Transform, Load Data Storage Components Read-only Storage, RDB Storage Data Delivery Components On-Line, Internet, intranet, … Medadata Components Management and Control Components

22 BI Solution

23 BI System의 필요성 BI 솔루션 활용 업무 담당자 문제점 요청 자료의 적시 제공 어려움 전산 담당자
전산 담당자의 인프라 지원 - Data Mart 구성 및 제공 업무 담당자 스스로 신속한 결과 도출 - 다양한 자료 조회 - 다차원 자료 조회 친숙한 Excel 활용 관계자와의 자료 공유 수시로 다양한 보고서 작성 정형/비정형 요소 감안 필요 전산 담당자에게 상시 의존 문제점 보고서 작성 지연 의사 결정 지연 다양한 분석 자료 부재 불합리적인 인원 활용 경쟁력 저하 요청 자료의 적시 제공 어려움 전산 담당자 요청업무 항시 대기 지속적인 단순 요청 업무로 고도화 업무에 집중 어려움 생산성 향상에 한계 신속/정확한 결과 도출 조직의 경쟁력 강화

24 modern BI의 특징 “BI for Everyone” Event성 비 정형적 분석 요구사항에 대한 신속한 대응 능력
효율적이고 통합적인 데이터 추출 “모든 형태의” 보고서 및 OLAP 화면 제작 웹 환경으로 공유와 배포 지원 Excel을 통한 많은 작업 수행 가능 업무 수행시 의사 결정 지원을 위한 다양한 기능 제공

25 BI Workflow Source Data 추출/변환/적재 Report & OLAP 배포와 공유

26 BI Framework ERP CRM LOB Business Dashboard Advanced Analytics
Visio 2007 Excel 2007 Reporting Service Advanced Analytics In-House Application ERP Extract Transform Load Data Warehouse OLAP Cube CRM Reporting Service Spreadsheet/ Office Application LOB Applications Data Mining Company Portal Spreadsheets Legacy Data Integration Service Analysis Service Business Dashboard

27 BI Development Business ScoreCard Solution Business Dashboard
데이터 통합관리, 보고 및 분석, 성과 관리 기능까지 긴밀한 통합을 활용하여 의사 결정의 모든 측면을 지원하는 통합 솔루션 Business Dashboard ERP CRM LOB Applications Spreadsheets Legacy Data Extract Transform Load Data Warehouse OLAP Cube Advanced Analytics Reporting Service Mining Visio 2010 Excel 2010 Information Worker System

28 Microsoft BI Platform Architecture
SharePoint Server SEARCH DELIVERY Reports Dashboards Excel Workbooks Analytic Views Scorecards Plans CONTENT MANAGEMENT COLLABORATION END USER TOOLS & PERFORMANCE MANAGEMENT APPS Excel Office SharePoint BI PLATFORM SQL Server Reporting Services Analysis Services SQL Server DBMS SQL Server Integration Services

29 SQL Server Integration Service

30 SQL Server Analysis Services

31 Microsoft Excel

32 Microsoft Visio