일상 업무에서는 데이터를 통해 얻은 정보를 다른 사람에게 전달해야 하는 상황이 자주 발생합니다.
하지만, 단순히 숫자만 나열하고 구두로 설명하는 방식은 직관적인 이해를 이끌어내기 어렵습니다.
특히 데이터를 처음 접하는 사람이 내용을 빠르게 이해할 수 있도록 하려면, 그래프나 표와 같은 시각화된 형태로 가공하는 것이 매우 중요합니다. 이러한 데이터 시각화는 핵심 정보를 직관적으로 전달하는 데 큰 도움이 됩니다.
최근에는 빅데이터 환경에서도 시각화의 중요성이 커지고 있습니다. 대량의 데이터를 효과적으로 활용하기 위해서는 단순한 수치 나열이 아닌, 시각적으로 명확한 구조화가 필수입니다.
이러한 배경에서 등장한 것이 바로 "BI 도구"입니다.BI는 "Business Intelligence"의 약자로, 데이터를 분석하고 그 결과를 비즈니스 인사이트로 전환하여 의사 결정에 활용할 수 있도록 돕는 시스템입니다.
과거에는 데이터 엔지니어만이 다룰 수 있었던 데이터 시각화도, 최근의 BI 도구에서는 비즈니스 사용자 역시 SQL 없이도 시각화가 가능한 환경이 제공되고 있습니다. 이는 데이터 엔지니어링 역량이 없는 사용자에게도 데이터 분석과 활용의 문턱을 낮춰주는 큰 장점입니다.
또한, BI 도구는 중장기 전략 수립뿐 아니라, 일상적인 단기 의사 결정에서도 유용하게 사용되며, 기업 전반에 걸쳐 데이터 중심 문화를 정착시키는 데 기여하고 있습니다.
과거부터 데이터의 분석 및 시각화에는 Excel이 사용되었습니다.
하지만 Excel에는 처리 능력에 한계가 있습니다. 업무에서 다루는 데이터 양이 증가하면, Excel로의 처리가 어려워져 분석과 시각화에 특화된 BI 도구의 필요성이 커지게 됩니다.
또한 Excel과 달리, BI 도구에는 데이터 가공 및 편집 기능이 없습니다.
데이터 분석은,
이 세 가지 단계가 일반적이지만, ①~③을 폭넓게 다룰 수 있는 것이 Excel이고, ③에 특화된 것이 BI 도구입니다.
BI 도구를 활용한 거시적 데이터 분석을 통해 기존의 Excel을 사용한 미시적 분석으로는 발견하기 어려웠던 미세한 경향을 찾아내거나, 더 정밀한 예측이 가능해졌습니다.
예를 들어, 통계 분석 기법 중 하나인 로지스틱 회귀 분석은 의료 분야에서도 많이 사용되며, 상담 성패와 같은 0 또는 1의 결과 확률을 데이터에서 예측하는 방법입니다. 하지만 이 방법은 Excel의 기본 기능만으로는 수행할 수 없습니다.
Excel에서도 전혀 불가능한 것은 아니지만, 많은 BI 도구는 로지스틱 회귀 분석과 같은 고급 통계 기법을 지원하고 있습니다. 결과 해석 방법만 이해하고 있으면, 화면 클릭만으로 이러한 분석을 손쉽게 활용할 수 있습니다.
BI 도구는 전사적인 경영 판단부터 현장의 단기적 의사 결정까지, 데이터 기반 설명 자료로써 다양한 상황에서 활용됩니다.
특히 대규모 데이터의 흐름을 직관적으로 파악할 수 있는 시각적인 대시보드로서의 기능은, 빠르고 정확한 판단을 내리는 데 큰 도움이 됩니다.
또한, BI 도구는 단순히 시각화 도구에 그치지 않고, 데이터 수집, ETL 처리, 데이터 통합, 그리고 데이터 플랫폼(DWH)과의 연결을 통해 더욱 구조적인 분석을 가능하게 합니다.
다음은 그 예시들 입니다:
영업 부문
Salesforce와 같은 SFA(Sales Force Automation) 시스템의 데이터와 연동하여,거래 진행 현황, 영업 성과, 클로징 예측 등을 실시간으로 시각화할 수 있습니다.SQL을 통해 다양한 조건의 데이터를 필터링하거나, 데이터 거버넌스 기준에 맞춘 지표 관리도 가능합니다.
마케팅 부문
특정 제품의 매출 데이터와 판촉 캠페인 데이터를 분석하여, 캠페인의 ROI, 유입 경로, 리드 전환율 등을 평가할 수 있습니다.이 과정에서 데이터 사이언스 관점의 인사이트 도출이나, AI 모델 예측과의 연계도 가능합니다.
엔지니어링 부문
전체 개발 프로젝트의 예산과 실제 소모 비용을 하나의 대시보드에서 실시간으로 모니터링하며,관계형 데이터베이스와 연계하여 정형 데이터 기반의 리소스 트래킹도 손쉽게 구현할 수 있습니다.
Excel에서의 전환
기존에 Excel이나 Google 스프레드시트에서 수작업으로 작성하던 보고서는, BI 도구를 통해 자동화할 수 있습니다.예를 들어, 파이썬 데이터 분석이 필요했던 반복 작업을 시각적 UI로 대체하여, 데이터 엔지니어가 아닌 일반 실무자도 분석 프로세스에 쉽게 참여할 수 있습니다.
BI 도구의 가장 큰 장점은 전문적인 데이터 엔지니어링 지식이 없어도, 빅데이터 기반의 고도화된 데이터 분석이 가능하다는 점입니다.뿐만 아니라, 소규모 데이터 분석 작업에도 매우 효율적으로 활용할 수 있으며, 단순한 Excel 보고서 작업에서 벗어나 데이터 시각화 중심의 의사 결정 환경을 만들 수 있습니다.
Excel은 사용이 비교적 쉬운 반면, 데이터를 수동으로 업데이트하거나 복잡한 매크로를 설정해야 하는 불편함이 존재합니다.
특히 한 사람이 만든 Excel 시트는 문서 거버넌스 관점에서도 유지보수와 공유가 어려울 수 있습니다.
반면 BI 도구는 ETL 도구와 연동하여 데이터 수집 및 통합을 자동화할 수 있으며,
SQL이나 파이썬 데이터 분석을 몰라도 화면 클릭만으로 다양한 조건의 필터링, 정렬, 가공이 가능합니다.
이러한 자동화는 반복적인 작업을 줄이고, 팀원 간 데이터 플랫폼 기반의 협업 효율성도 높여 줍니다.
그 결과, 불필요한 병목을 해소하고 데이터 해석과 인사이트 도출이라는 본질적인 업무에 더 집중할 수 있게 됩니다.
비즈니스는 하루에도 여러 번 변동 사항이 생기기 때문에, 신선한 정보를 확보하는 것이 중요합니다.
관계형 데이터베이스나 DWH(Data Warehouse) 등과 연결된 BI 도구는 데이터를 자동 업데이트하여 거의 실시간 시각화를 제공합니다.
이를 통해 상담 진행 현황, 영업 파이프라인, 프로젝트 예산 사용률 등 다양한 데이터를 팀 내에서 빠르게 공유하고,
보다 신속하고 유연한 의사 결정을 내릴 수 있습니다.
이처럼 데이터 기반 업무 문화를 정착시키고, 데이터 거버넌스 체계를 확립하는 데도 BI 도구는 필수적인 역할을 합니다.
BI 도구에는 많은 이점이 있지만, 도입 시 유의해야 할 단점도 존재합니다. 이러한 단점을 인지하지 않은 채 단순히 Excel 대체 도구로 BI 도구를 도입하면 충분히 기능을 활용하지 못할 가능성이 있습니다.
이 단점들은 모두 운영상의 노력으로 해결할 수 있지만, BI 도구 도입을 고려할 때는 이러한 단점들을 어떻게 처리할지에 대해서도 미리 계획해 두는 것이 좋습니다.
BI 도구는 데이터 시각화에 특화되어 있어 데이터를 편집할 수는 없습니다.
excel에서 진행했던 프로세스를 단순히 BI 도구로 대체하면, 데이터 정형화 작업을 거치지 않은 상태로 분석이 이루어져 BI 도구의 기능을 충분히 활용하지 못할 수 있습니다.
실패를 방지하기 위해 BI 도구 도입 시, 아래와 같이 데이터 분석에 적합하도록 데이터를 가공하는 새로운 전처리 프로세스를 마련하는 것이 필요합니다
데이터 가공 과정의 필요성을 인식하지 않고 BI 도구를 도입하면, 결국 Excel에서 데이터를 가공하는 데 그치고 이로 인해 추가적인 비용이 발생할 수 있습니다.
따라서, 데이터 처리 속도가 우수한 DWH를 함께 도입하고, 다양한 데이터를 DWH에 통합하여 DWH에서 분석용으로 가공한 후 BI 도구와 연계하는 프로세스를 마련하면 BI 도구를 효과적으로 활용할 수 있습니다.
부서마다 BI 도구를 통해 동일한 데이터를 사용해 여러 차트를 작성할 수 있기 때문에, 분석 결과에 차이가 발생할 수 있습니다. 예를 들어, 영업 부서와 마케팅 부서가 잠재 고객에 대한 가정을 달리할 때가 있습니다.
이처럼 동일한 목표로 매출과 관련된 요소를 찾는다고 해도, 분석 과정에서 각 부서 간의 데이터 해석 차이로 인해 효율성이 떨어질 가능성이 있습니다.
예를 들어, 영업팀은 매출과 고객의 성별을, 마케팅팀은 매출과 고객의 연령을 연관지어 분석했기 때문에 핵심 요소에 대한 해석이 달라져 의견이 엇갈릴 수 있습니다. 이처럼 사소한 데이터 해석의 차이도 기업의 정책을 잘못 설정하게 만드는 큰 위험 요소가 될 수 있습니다.
BI 도구로 손쉽게 데이터를 분석할 수 있는 만큼, 부서 간에 데이터에 대한 해석을 일치시키는 커뮤니케이션이 중요합니다. 신뢰할 마스터 차트를 결정하는 등 운영상의 규칙 설정도 필요합니다.
BI 도구 도입의 장점을 극대화하고 단점을 최소화하기 위해서는, 도입 전에 확인해 두어야 할 항목들이 있습니다. 검토 결과에 따라, BI 도구의 도입을 보류하는 것이 더 나을 수 있는 경우도 있으므로 하나씩 살펴보도록 하겠습니다.
BI 도구는 편리한 도구이지만, 그 자체로 사용 방법이 명확히 정해져 있는 것은 아닙니다. 사용자 측에서 활용 방법을 구체적으로 계획하고 정의할 필요가 있는 도구입니다.
이러한 목적이나 과제가 명확하지 않은 상태에서 BI 도구를 도입하면 결국 아무도 이를 활용하지 못해 도입 비용이 낭비될 우려가 있습니다. 따라서 여러분들의 회사에서 해결해야 할 문제를 정리하고, BI 도구의 필요성에 대해 의문이 생긴다면 도입을 보류하는 것이 좋을 수 있습니다.
BI 도구의 관리 및 운영 체계, 기존 분석이 어떻게 개선될지 등 도입 후의 이미지를 명확히 해두는 것도 중요합니다.
해결하고자 하는 과제가 분명하더라도, 운영 측면에서 구체적인 이미지 없이 BI 도구를 도입하면 운영이 궤도에 오르기까지 시간이 걸리거나 문제 해결에 도달하지 못할 우려가 있습니다.
특히 중요한 것은 Excel과의 역할 분담입니다.
데이터 분석 프로세스에서
등을 미리 고려함으로써, Excel과 BI 도구 각각의 장점을 살린 운영 체계를 구축할 수 있습니다.
데이터 분석에서 가장 핵심이 되는 두 가지 요소는 데이터를 처리하는 데이터 엔지니어링과, 결과를 해석하여 인사이트를 도출하는 데이터 사이언스입니다.
BI 도구는 그중 데이터 엔지니어링 작업의 부담을 줄이고, 데이터 시각화 및 분석을 보다 쉽게 만들어주는 역할을 합니다.
그러나 BI 도구의 기능을 최대한으로 활용하기 위해서는, 데이터 사이언스에 대한 기초 지식과 더불어 데이터 분석가의 시각에서 데이터를 해석하는 역량이 필요합니다.
예를 들어, 자사 세미나에 신청한 고객에게 리마인드 메일을 발송했을 때, 해당 조치가 고객 행동에 어떤 영향을 미쳤는지 분석하려면, 메일 전송 여부를 **더미 변수(0 또는 1)**로 변환하여 분석해야 합니다.
하지만 사용자 스스로가 더미 변수의 개념을 이해하지 못하거나, 데이터를 정제할 수 없다면, BI 도구의 시각화 기능만으로는 고도화된 데이터 분석이 어려울 수 있습니다.
이러한 상황에 대비하여, SQL 기초 교육, 데이터 정비 체계 도입, 사내 데이터 거버넌스 룰 확립, 데이터 사이언스 관련 세미나 개최, 혹은 데이터 인재 확보 등의 계획이 함께 이루어지는 것이 바람직합니다.
여기서는 실무에서 많이 사용되는 대표적인 BI 도구 3가지를 소개합니다.이 도구들은 데이터 통합, 시각화, 분석 자동화 기능을 갖추고 있으며, DWH, 관계형 데이터베이스, 클라우드 플랫폼 등 다양한 환경과 연동이 가능합니다.
Google에서 제공하는 고급 BI 도구로, 데이터 플랫폼 전반을 아우르는 구조로 설계되어 있습니다.
특히 Looker의 LookML 언어는 데이터 엔지니어가 집계 방식과 모델을 정의할 수 있어, 조직 전체에서 일관된 분석 환경을 제공할 수 있습니다.
Looker는 데이터 거버넌스와 재사용 가능한 데이터 정의를 중시하는 대규모 조직에 특히 적합하며, SQL 기반의 고도화 분석을 효과적으로 지원합니다.
Google Search Console, Google Analytics, Google Ads 등과의 강력한 연동성을 자랑하며,
비용 없이 사용할 수 있는 무료 BI 도구로, BI 도입을 처음 시도하는 기업에게 적합합니다.
600개 이상의 커넥터를 통해 다양한 데이터 소스와 연동 가능하며, 데이터 시각화 및 공유 기능이 매우 직관적입니다.
Tableau Prep, Tableau Desktop, Tableau Online 등 데이터 수집 → 가공 → 시각화 → 공유 전 단계를 지원하는 BI 생태계를 갖춘 도구입니다.비교적 높은 비용에도 불구하고, 전방위 분석 기능과 강력한 커뮤니티 덕분에 많은 기업에서 선택하고 있습니다.특히 ETL 기능과 데이터 시각화 간의 유기적 연결이 돋보입니다.
Microsoft Office 사용자에게 익숙한 UI와 Excel과의 뛰어난 호환성으로 주목받는 BI 도구입니다.기존의 Excel 중심 데이터 분석 워크플로우를 BI 기반 분석 환경으로 확장하고자 하는 사용자에게 매우 적합합니다.또한 관계형 데이터베이스나 Azure, SharePoint 등과도 쉽게 연동됩니다.
이 글에서는 BI 도구의 필요성과 활용 전략, 그리고 대표 도구들의 특징을 살펴보았습니다.
기업이 데이터를 자산으로 적극 활용하려면, BI 도구는 더 이상 선택이 아닌 필수 인프라입니다.
저희가 제공하는 ‘데이터 분석 기반 구축 서비스 TROCCO®’는,
ETL 구성, 데이터 수집 자동화, DWH 통합, 그리고 BI 도구 연동까지를 노코드 환경에서 구현할 수 있도록 지원합니다.
복잡한 데이터 파이프라인도 개발자 없이 구축 가능하며, 사내 흩어진 다양한 데이터를 쉽게 통합 및 운영할 수 있습니다.
데이터 엔지니어 없이도 BI 도구를 중심으로 하는 효율적인 분석 기반을 만들고 싶다면,
TROCCO®와 함께 데이터 정비 → 통합 → 시각화의 흐름을 재설계해 보시길 권장드립니다.
관련 자료를 통해 더 자세히 확인해 보세요.
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