04.09
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[전문가 기고] 분석 BI와 운영 BI
비즈니스 인텔리전스(BI; Busi-ness Intelligence)는 최근 중요한 화두의 하나이다. 비즈니스와 인텔리전스가 결합된 이 용어는 매우 포괄적 의미를 지니고 있으며, 이에 따라 이를 접근하는 방향도 매우 포괄적이라고 할 수 있다. 이를 접근하는 가장 보편적인 방식으로 대부분의 기업들은 DB에 기초한, 즉 DW, OLAP, ETL의 연장선상에서 기업의 신속한 의사결정과 이의 분석을 위한 환경을 구축하고 있으며, 이를 BI로 인식하고 있다.

이러한 BI는 일반적으로 의사결정을 지원하는 역할을 수행하게 된다. 즉, 주어진 정보(Information)을 분석하고 이를 기초로 기업의 전략을 수립하는 데에 기여한다. 따라서 BI는 정보와 전략의 중간 연결고리 역할을 한다고 할 수 있다. 그러나 백 마디의 말보다 중요한 것이 실행이다. 아무리 훌륭한 전략이 수립되어도, 이것이 실행으로 옮겨지지 않는다면 그것은 헛된 투자가 될 것이다. 이러한 측면에서 BI를 통하여 수립된 전략을 어떻게 실행으로 옮길 것인가 하는 과제가 주어지게 된다.

진정한 BI는 주어진 정보에서 전략을 수립하고 이를 실행하는 과정까지를 완수하여야 그 책무를 다 하였다고 할 수 있을 것이다. 이는 최근 널리 이야기되고 있는 Real-Time Enterprise(RTE)로 가기 위한 필수조건이다. 기업이 RTE로 변화하기 위해서는 신속한 의사결정 못지않게, 결정된 전략을 신속히 실행에 옮길 수 있어야 하기 때문이다.

RTE에서 BI를 적용하는 과정을 전략수립 단계와 전략실행 단계로 나누어 생각하면, 이를 분석(Analytic) BI와 운영(Operation) BI로 구분할 수 있다. 현재 진행되고 있는 대부분의 BI 프로젝트는 이중에서 분석 BI에 해당된다. 여기서는 기존의 분석 BI의 연장선상에서 운영 BI의 모습에 대하여 간단히 살펴보고자 한다.

운영 BI
최근 운영 BI란 용어가 종종 등장한다. 이는 기존의 BI가 분석을 중심으로 진행되어, 다양한 쿼리와 보고서를 통하여 업무 담당자와 의사결정권자에게 효율적인 정보를 제공하고 있으나, 이를 실제 현장에서 이뤄지고 있는 실무로 연결시키는 데에 있어서 발생되는 공백을 최고화하여야 한다는 공감대가 형성되고 있기 때문이다. 이러한 공백을 최소화하기 위하여 기존의 BI, 즉 분석 BI에서 도출된 전략을 실제 현장으로 연결시켜 주는 BI 기술이 논의되게 되었으며, 이를 운영 BI, 혹은 Decision-Centric BI라고 부른다.

이에 대하여, IDC의 BI그룹 부사장 헨리 모리스는 최근 IDC의 BI 컨퍼런스에서 Decision-Centric BI에 주목할 것을 이야기 하며, 분석 BI와 운영(Decision-Centric) BI의 차이를 "기존의 BI가 기본적으로 정보를 수집하고 전달하는 역할을 수행하는 것에 초점을 맞추고 있는 것에 반하여, Decision-Centric BI는 기본적으로 어떻게 효율적으로 의사결정을 내릴 것인가에 초점을 맞추고 있다"고 설명했다.

현재의 BI 시스템은 <그림 1>에서와 같이, 데이터를 저장하고 이를 활용하기 위한 데이터마트를 구축하여 분석 애플리케이션과 각종 보고서 출력을 통하여 필요한 정보를 추출해내고 있다. 이들 기존의 BI 시스템은 성공적 사례와 경험들을 기반으로 안정적 구조를 형성하고 있으며, 이러한 기반에서 검증된 개발방법론과 기술을 이용하여 구축되고 있다.

또한, 지속적인 최적화를 통하여 시스템의 안정성과 일관성을 유지하고 있다. 그러나 현재의 BI가 제공하는 일관성은 일반적으로 기 구축된 시스템 내지는 프레임웍 테두리 안에서의 일관성을 의미한다. 만약 새로운 업무환경의 변화가 발생된다면, 이러한 일관성은 자칫 변화에 대한 장애요소가 될 수도 있을 것이다.

분석 중심의 BI의 가장 큰 한계는 실행 시스템과 분리되어 있다는 점이다. 즉, 대부분의 BI 시스템은 실행된 결과들을 분석하고 이로부터 의사결정 요소를 확인하여 전략을 수립하도록 지원하는 시스템으로써, 전략 수립은 업무 담당자와 의사결정자의 몫이다. 따라서 일반적으로 BI 시스템은 온라인 성격보다는 오프라인 성격을 지니고 있으며, 현장의 업무 담당자가 아닌, 기획과 같은 후선의 담당자를 위한 시스템이다.

BI 시스템을 이용하여 의사결정에 필요한 정보를 분석하고 이를 기반으로 전략을 수립하여, 이를 실행에 옮기기 위해서는 실행 시스템에 대한 보완 및 수정이 뒤따르게 된다. 이러한 부분은 대부분 IT 담당자의 몫이 된다. 이때 중요한 것은 결정된 전략이 실행 애플리케이션에 일관성 있게 전파가 되는가 하는 것이다. 이는 본사에서 결정한 사항이 모든 지점에서 동일하게 시행되는가와 같은 개념이라고 할 수 있다. 본사에서 아무리 훌륭한 전략을 수립하여도 지점들이 이를 제각각 달리 수행한다면, 이 전략은 무용지물이 되게 될 것이다.

여기서 본사는 분석 BI를 의미하며, 지점은 운영 BI를 의미한다고 할 수 있다. 많은 예산을 들여 구축한 BI에서 의미 있는 결과를 도출하고 이를 기반으로 훌륭한 전략을 수립한다고 하여도, 이를 제대로 실행하지 못한다면, BI 구축을 위한 투자는 불필요한 낭비가 되게 되는 것이다. 운영 BI는 이러한 문제의 해결을 위한 해법이라고 할 수 있다.

실질적인 BI 제공 기술은 운영 BI
이상에서 살펴본 바와 같이, 운영 BI는 현재 진행되고 있는 분석 중심의 BI의 한계를 넘어 실질적인 비즈니스 인텔리전스(Business Intelligence)를 제공하고자 하는 기술인 것이다. 비즈니스 인텔리전스라는 단어에서 인텔리전스는 우리 말로 지능으로 해석된다. 업무상의 지식은 분석력과 동시에 실행력을 갖출 때 비로서 그 의미를 충족한다고 할 수 있다. 이는 인간의 지능이 단지 사물을 이해하는 것이 아니라, 이를 통하여 실천하는 것까지를 포함하는 것과 같다.

결국, BI는 보다 나은 경영과 목표달성을 위한 전략의 수립을 위한 기존의 분석 BI와 함께 수립된 전략을 실천하는 운영 BI를 함께 구현할 때, 진정한 BI의 구현이 가능한 것이며, 분석 BI와 운영 BI는 <그림 2>에서 보는 바와 같이, 전략수립을 위한 전처리 단계로써의 BI와 전략실행을 위한 후처리 단계로써의 BI로 생각해야 할 것이다.

운영 BI = EDM
운영 BI는 IDC에서 사용하는 용어로 Decision-Centric BI라고도 한다. 이를 또한 EDM (Enterprise Decision Management)라고도 부르고 있다. 이는 운영 BI의 특성이 의사결정에 초점을 맞추고 있기 때문이다. EDM은 운영 BI를 보다 구체화한 개념으로써, 미국 Fair Isaac사에서 사용하고 있는 용어이기도 하다.

Enterprise Decision Management의 약자인 EDM은 그 의미 그대로 "기업 의사결정 관리"를 의미한다. 여기서의 관리는 분석 BI에서 이야기하는 인간에 의한 전략수립 및 의사결정을 의미하는 것이 아니라, 자동화된 의사결정을 의미한다. 즉, 수립된 전략을 기반으로 의사결정을 수행하는 작업을 자동화하는 것을 의미하며, 이는 곧 운영 BI를 의미한다.

EDM은 자동화된 의사결정을 통하여 기업의 다양한 시스템에 일관성 있는 의사결정을 통한 실행을 가능하게 한다. 기업은 기존의 BI 시스템과 EDM을 연계시킴으로써, 업무 전반에 대한 BI를 실현하고, 궁극적으로 RTE로 나아갈 수 있게 되는 것이다. 편의상 지금까지 알고 있는 BI, 즉 분석 BI만을 BI라고 놓고, EDM을 알아보자.

자동화된 의사결정과 이의 실행에 무게중심을 두고 있는 EDM은 분석에 무게중심을 두고 있는 기존의 BI와 성격상 차이와 함께, 이를 구현하기 위한 방법 및 이를 이용하는 환경도 다르다고 할 수 있다. <표 1>은 이러한 차이를 비교하여 정리한 것이다. 궁극적으로 동일한 목표를 지니고 있는 BI와 EDM은, 그러나 중점 업무의 성격과 대상이 다름으로 인하여 상이한 시스템으로 보여질 수도 있다. 이는 분석을 주 업무로 하는 BI와 실행을 주 업무로 하는 EDM의 필연적인 차이이다.

실행을 주목적으로 하는 EDM은 BI를 통하여 도출된 전략을 현장에서 실행하도록 한다. 이를 위하여, 전략을 시스템에 효율적으로 전달할 수 있어야 한다. 여기서 Business Rule Engine의 기술을 필요로 한다. Business Rule Engine은 전략을 쉽게 표현할 수 있도록 지원함은 물론, 이를 실행시스템과 연동시킴으로써, 실시간 의사결정을 가능하게 한다.

또한, Business Rule Engine의 편리한 유지보수 능력은 변화하는 기업환경에서 수시로 발생되는 전략의 수정 및 변경을 실시간으로 실행시스템에 반영할 수 있도록 지원한다. 따라서 EDM에서 가장 중요한 핵심은 Business Rule Engine이라고 할 수 있다. EDM을 구축하기 위하여 사용되는 예측모형이나 최적화 알고리즘들도, 대부분 Business Rule로 표현될 수 있다. 따라서 모형을 개발하거나, 최적화 알고리즘을 고안하는 것은 별개의 개발업무가 될 수 있으나, 실질적으로 시스템화 하는 과정에서 이들은 Business Rule Engine의 영역으로 포함된다.

전략, 전술, 실행의 3단계
기존의 BI가 반드시 실행단계에서 사용되지 않는다는 것은 아니다. 일반적으로 분석에 무게 중심을 두고 있어, 실행단계에서의 사용이 제한된다는 것을 의미할 뿐이다. 예를 들어, 대출여부 판단을 위한 의사결정에 필요한 정보는 현업에서도 사용할 수 있다. 이러한 경우, 현재 구축되는 BI가 이를 지원할 수도 있다. 그러나 일반화하여 생각하면, 현재의 BI는 대개 분석에 중심을 두고 있어, 자연스럽게 후선에서의 사용이 더 높은 비중을 차지함을 쉽게 알 수 있다.

일반적으로 전략을 수립하면, 이를 실행하기 위한 상세 전술이 나오게 되고, 이를 수행한다. 즉, 전략의 수립과 실행단계는 전략, 전술, 실행의 3단계로 나누어 생각할 수 있다. 의사결정은 이 3단계 모두에서 요구될 수 있다. 일반적으로 전략은 사업을 추진하기 위한 큰 그림을 의미한다. 여기에는 사업목표를 달성하기 위한 총괄적 방안이 포함된다. 이를 보다 구체화하는 것이 전술이다. 전술은 전략에 따라 업무를 수행하기 위한 구체적 방안을 제시한다.

예를 들어, SOHO 대출사업에서의 수익향상을 위한 전략으로써, 대출규모 확대전략이 결정된다면, 이를 수행하기 위한 상세 전술로써, 이의 처리를 위한 위험관리방안, 이율결정방안, 등이 구체적으로 결정될 것이다. 실행은 이러한 전략과 전술을 실제 시스템에 적용하여, 지점에서 입력된 수많은 대출신청서에 대한 처리를 담당하게 된다. 이러한 전략, 전술, 실행의 3단계에서 BI와 EDM의 활용도를 표현한 것이 <표 2>다.
일반적으로 전략의 도출은 BI의 몫이다. 그러나 여기에서도 일부 EDM이 사용될 수 있다. 예를 들어, 새로운 점포를 개설하기 위하여 대상지역을 결정하고자 하는 경우, BI 시스템에서 대상지역을 추출할 수 있을 것이다.

그러나 현실세계에서는 각종 법규와 규정이 이를 제한하기도 한다. 현재의 BI 시스템에서 이러한 법규준수 여부의 확인은 담당자의 몫이다. 그러나, 법규를 검토하여, 적법여부를 판단(의사결정)하는 EDM이 도입된다면, 담당자의 노력은 크게 줄어들게 될 것이며, 이에 따른 작업시간도 크게 절약할 수 있을 것이다.

이러한 EDM의 사용은 보다 구체화되고 현장에 다가갈수록 그 효과 및 필요성이 증대한다. 즉, 전술의 수립과정에서 보다 널리 사용되게 되며, 실행과정에서는 EDM에 절대적으로 의존하게 된다. 현장에서의 즉각적인 의사결정은 BI에서 하기 어려운 영역이며, EDM만이 제공할 수 있는 영역이기도 하다.

EDM의 구현
앞서 잠시 언급한 바와 같이, EDM의 구현에 있어서 가장 중요한 요소는 Business Rule Engine이다. Business Rule Engine은 수립된 전략과 전술을 실행으로 옮기는 수단인 동시에, 실행과정에서 직접 의사결정을 수행하는 핵심이다.

EDM을 제안하고 있는 Fair Isaac사가 제시한 EDM의 구성을 살펴보면, 이는 더욱 확실해진다. <그림 3>은 Fair Isaac사의 EDM 구성도이다. 여기에서 의사결정 애플리케이션이 실시간 의사결정을 수행할 수 있도록 하는 요소는 크게 룰과 모형이다. 그러나 룰과 모형을 준비하는 과정에서, 전략을 설계하고 시뮬레이션한 후, 이를 최종적으로 튜닝하고 보완하여, 룰에 전달한다. 즉, 가장 중요한 전략이 룰로 표현되는 것이다. 또한, 개발된 모형이 의사결정 어플리케이션에서 함께 사용되고 있으나, 개발된 모형이 저장되는 것은 룰로 전달되어, 룰로 개발되는 것을 알 수 있다.

EDM의 구현은 전략과 모형, 그리고 이를 구체적으로 실행시켜주는 Business Rule로 구성되어 구현된다. 그러나 실질적으로는 Business Rule이 중추적 역할을 수행하며, 모형과 전략설계는 현실세계에서 결정된 전략을 계량화하여 주는 보조적 역할을 수행한다. 따라서 EDM, 즉 Operational BI의 구현은 Business Rule Engine의 활용여부 및 이의 성공적 적용이 그 성패를 좌우한다고 할 것이다.

EDM의 중요성
BI의 활성화는 급변하는 사업 환경에서 기업이 선택하여야 하는 필연적 선택이다. 그러나 분석과 전략보다 중요한 것이 실천, 즉 실행이다. 운영 BI는 현재 진행되고 있는 BI를 실행단계로 확대하기 위한 방안으로써, 실시간 기업(RTE)의 구현을 위한 필수요소이다.

EDM은 이러한 운영 BI를 구현하기 위한 실질적 방안으로써, 이미 사용되고 있어 검증된 기술을 기반으로 BI의 확장을 지원한다. 현상의 파악과 이를 통한 구체적 전략과 전술의 수립, 수립된 전략 및 전술의 실천을 하나의 프로세스로 연결함으로써, 기업은 보다 신속한 업무처리 및 변화에 대한 대응이 가능하게 되며, 이는 궁극적으로 기업들이 추구하고 있는 경쟁우위의 확보에 기여하게 될 것이다.

Business Rule Engine은 이러한 EDM을 기동시키는 필수요소이다. Business Rule Engine이 제공하는 전략과 전술의 표현능력은 EDM에 적합할 뿐만 아니라, 널리 알려진 유지보수 효율성을 바탕으로 한, 전략과 전술의 신속한 변경은 변화하는 환경에 대응하기 위한 최선의 선택인 동시에, 실시간 업무처리를 위한 시스템적 요구를 충족시키는 기술이다.

이러한 관점에서 살펴보면, BI와 EDM, 그리고 Business Rule Engine은 서로 독립된 영역의 기술이 아닌 상호 밀접한 연관성을 지닌 기술임을 알 수 있으며, 기존 BI 시스템의 한계를 극복하여 기업에 보다 높은 업무향상을 제공하는 기술이라고 할 것이다. 따라서 많은 예산과 노력을 들여 개발하는 BI를 보다 실질적인 시스템으로 활용하기 위하여, 운영 BI, 즉 EDM에 대한 보다 적극적 검토가 필요할 것이다.

필자 ; 허종원
현재 코리아엑스퍼트 부사장으로 재직 중이며 경원대학교 겸임교수이기도 하다. 룰 기반의 시스템 개발 및 컨설팅 전문가로 룰 기반 전문가 시스템, 룰 기반 지능형 시스템, BRE 기반 기업 애플리케이션 분야의 개발 및 컨설팅 전문가로 활동하고 있다.


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