비즈니스 인텔리전스 시장 - 글로벌 산업 규모, 점유율, 추세, 기회 및 예측, 구성 요소(소프트웨어, 서비스), 배포 모델(온프레미스, 클라우드 기반, 하이브리드 모델), 기능(데이터 웨어하우징, 온라인 분석 처리, 온라인 분석 마이닝, 데이터 시각화, 보고), 사용자 유형(비즈니스 사용자, 데이터 분석가, IT 전문가), 산업 수직(BFSI, 소매 및 전자 상거래, 제조, 의료, 기타), 지역 및 경쟁별로 세분화, 2019-2029F

시장 개요

글로벌 비즈니스 인텔리전스 시장은 2023년에 296억 1천만 달러 규모로 평가되었으며, 2029년까지 12.53%의 CAGR로 예측 기간 동안 강력한 성장을 경험할 것으로 예상됩니다.

글로벌 비즈니스 인텔리전스(BI) 시장은 데이터 중심 의사 결정에 대한 필요성 증가, 기술 발전, 클라우드 기반 솔루션 채택 증가에 힘입어 상당한 성장을 경험하고 있습니다. 다양한 분야의 기업은 BI 도구를 활용하여 방대한 양의 데이터를 분석하고 운영 효율성을 높이고, 고객 경험을 개선하고, 전략적 이니셔티브를 추진하는 실행 가능한 통찰력을 얻는 것의 가치를 점점 더 인식하고 있습니다. 빅데이터와 사물인터넷(IoT)의 확산으로 인해 데이터 생성이 폭발적으로 증가하여 조직이 경쟁력을 유지하기 위해 고급 분석 및 BI 도구가 필수적이 되었습니다. 게다가 BI 플랫폼에 인공 지능(AI)과 머신 러닝(ML)을 통합하면서 기업이 데이터를 해석하는 방식이 혁신되어 이전에는 얻을 수 없었던 예측적이고 처방적인 통찰력을 제공하고 있습니다.

클라우드 컴퓨팅은 확장성, 비용 효율성 및 액세스 용이성을 제공하여 BI 시장 확장에 중요한 역할을 합니다. 클라우드 기반 BI 솔루션을 사용하면 모든 규모의 기업이 인프라에 대한 상당한 사전 투자 없이도 정교한 분석 도구를 배포할 수 있습니다. BI 도구의 이러한 민주화는 특히 중소기업(SME)에 유익하여 데이터 기반 의사 결정을 통해 대규모 조직과 경쟁할 수 있습니다. 또한, 모바일 BI 추세가 인기를 얻고 있으며, 스마트폰과 태블릿 사용이 증가함에 따라 의사 결정권자가 이동 중에도 실시간 분석에 액세스할 수 있어 민첩성과 대응성이 향상되었습니다.

주요 시장 동인

데이터 기반 의사 결정

데이터 기반 의사 결정에 대한 수요는 글로벌 비즈니스 인텔리전스(BI) 시장의 주요 동인입니다. 오늘날의 경쟁적인 비즈니스 환경에서 조직은 전략과 운영을 알리기 위해 점점 더 데이터 분석에 의존하고 있습니다. BI 도구를 사용하면 회사는 방대한 양의 데이터를 처리하고 실행 가능한 통찰력을 추출하며 정보에 입각한 의사 결정을 신속하게 내릴 수 있습니다. 이 데이터 중심적 접근 방식은 기업이 추세를 파악하고 미래 결과를 예측하며 성장과 개선의 기회를 발견하는 데 도움이 됩니다. 실시간 데이터에 액세스하고 자세한 보고서를 생성할 수 있는 기능은 의사 결정권자가 시장 변화와 고객 요구 사항에 신속하게 대응하여 운영 효율성과 경쟁 우위를 강화할 수 있도록 지원합니다. 또한 데이터 기반 의사 결정은 성공을 측정하고 비즈니스 목표를 달성하는 데 중요한 핵심 성과 지표(KPI)와 메트릭을 식별하는 데 도움이 됩니다. 점점 더 많은 조직이 의사 결정을 위한 데이터 활용의 전략적 가치를 인식함에 따라 BI 솔루션 채택이 계속 증가하여 시장 성장을 촉진하고 있습니다.

기술 발전

기술 발전은 글로벌 BI 시장의 성장을 크게 촉진하고 있습니다. 인공 지능(AI), 머신 러닝(ML), 빅데이터 분석의 혁신은 BI 도구를 혁신하여 더욱 강력하고 사용자 친화적으로 만들고 있습니다. AI 및 ML 알고리즘은 고급 데이터 분석, 예측 분석 및 자동화된 통찰력을 지원하여 BI 플랫폼의 기능을 향상시킵니다. 이러한 기술을 통해 기업은 이전에는 숨겨져 있던 패턴과 상관 관계를 발견하여 더 깊은 통찰력과 더 정확한 예측을 제공할 수 있습니다. 또한 자연어 처리(NLP)와 대화형 인터페이스를 통합하여 BI 도구와의 상호 작용을 간소화하여 비기술적인 사용자도 액세스할 수 있습니다. 나아가 데이터 시각화 기술의 발전으로 보다 직관적이고 대화형 대시보드가 가능해져 사용자가 복잡한 데이터 세트를 쉽게 해석할 수 있습니다. 클라우드 컴퓨팅도 중요한 역할을 하며 어디에서나 액세스할 수 있는 확장 가능하고 비용 효율적인 BI 솔루션을 제공합니다. 기술이 계속 발전함에 따라 BI 도구 채택이 촉진되어 다양한 산업에 걸쳐 응용 프로그램이 확장되고 가치 제안이 향상됩니다.

클라우드 기반 솔루션 채택 증가

클라우드 기반 BI 솔루션 채택 증가는 시장 성장의 중요한 원동력입니다. 클라우드 컴퓨팅은 확장성, 유연성, 비용 효율성을 포함한 수많은 이점을 제공하여 모든 규모의 기업이 BI 도구를 사용할 수 있도록 합니다. 클라우드 기반 BI 솔루션은 하드웨어 및 인프라에 대한 상당한 사전 투자의 필요성을 없애 중소기업(SME)의 재정적 장벽을 줄입니다. 이러한 솔루션은 손쉬운 배포, 자동 업데이트, 기존 시스템과의 원활한 통합을 제공하여 운영 효율성을 높이고 유지 관리 노력을 줄입니다. 또한 클라우드 BI는 실시간 데이터 액세스 및 협업을 지원하여 팀이 위치에 관계없이 효과적으로 협력할 수 있도록 합니다. 수요에 따라 리소스를 확장하거나 축소할 수 있는 기능은 기업이 성능을 저하시키지 않고 다양한 데이터 로드를 처리할 수 있도록 보장합니다. 민첩성과 비용 절감의 필요성에 따라 더 많은 조직이 클라우드로 마이그레이션함에 따라 클라우드 기반 BI 솔루션에 대한 수요가 계속 급증하여 BI 시장의 전반적인 성장을 촉진합니다.

고객 경험에 대한 집중도 증가

고객 경험 향상에 대한 집중도가 증가함에 따라 다양한 산업에서 BI 도구 도입이 촉진되고 있습니다. 기업은 BI 솔루션을 활용하여 고객 행동, 선호도 및 피드백을 더 깊이 이해하고 있습니다. 기업은 고객 데이터를 분석하여 제안을 개인화하고 서비스 품질을 개선하며 더욱 강력한 고객 관계를 육성할 수 있습니다. BI 도구를 사용하면 기업은 여러 접점에서 고객 상호 작용을 추적하고 분석하여 고객 여정에 대한 통찰력을 제공하고 개선 영역을 식별할 수 있습니다. 이 고객 중심적 접근 방식은 타겟 마케팅 캠페인을 개발하고, 판매 전략을 최적화하고, 고객 지원을 강화하는 데 도움이 됩니다. 고객 만족이 중요한 소매, 의료 및 금융과 같은 부문에서 BI 애플리케이션은 충성도와 유지율을 높이는 맞춤형 경험을 제공하는 데 중요한 역할을 합니다. 고객 경험의 중요성이 계속 커지면서, 조직은 경쟁력을 유지하고 진화하는 고객 기대에 부응하기 위해 BI 솔루션에 점점 더 많이 투자하고 있습니다.

주요 시장 과제

데이터 프라이버시 및 보안 문제

글로벌 비즈니스 인텔리전스(BI) 시장이 직면한 가장 중요한 과제 중 하나는 데이터 프라이버시와 보안입니다. 조직이 방대한 양의 민감한 정보를 수집, 저장 및 분석하기 위해 BI 도구에 점점 더 의존함에 따라 데이터 침해 및 사이버 공격의 위험이 커집니다. 기업은 유럽의 일반 데이터 보호 규정(GDPR), 미국의 캘리포니아 소비자 프라이버시 법(CCPA) 및 엄격한 데이터 처리 및 보안 조치를 요구하는 기타 지역 법률과 같은 엄격한 데이터 보호 규정을 준수해야 합니다. 이를 준수하지 않으면 엄청난 벌금과 법적 책임을 져야 할 수 있으며, 심각한 평판 손상은 말할 것도 없습니다.

게다가 클라우드 플랫폼, 온프레미스 데이터베이스, 타사 애플리케이션을 포함한 다양한 데이터 소스와 BI 시스템을 통합하면 여러 취약 지점이 발생합니다. 이러한 다양한 환경에서 강력한 암호화, 액세스 제어 및 지속적인 모니터링을 보장하는 것은 복잡하고 리소스 집약적입니다. 데이터 침해는 상당한 재정적 손실로 이어질 수 있으며 고객 신뢰를 훼손하여 보안을 기업의 최우선 과제로 만듭니다. 조직은 고급 보안 기술에 투자하고 포괄적인 데이터 거버넌스 프레임워크를 채택하여 이러한 위협으로부터 보호해야 합니다. 그러나 광범위한 데이터 수집 및 분석의 필요성과 엄격한 개인 정보 보호 요구 사항 간의 균형을 맞추는 것은 BI 시장에서 섬세하고 지속적인 과제로 남아 있습니다.

레거시 시스템과의 통합

글로벌 BI 시장의 또 다른 중요한 과제는 BI 도구를 기존 레거시 시스템과 통합하는 것입니다. 많은 조직이 최신 BI 애플리케이션을 처리하도록 설계되지 않은 구식 IT 인프라 패치워크로 운영됩니다. 이러한 레거시 시스템은 종종 고급 BI 플랫폼과 원활하게 통합하는 데 필요한 상호 운용성과 유연성이 부족하여 데이터 사일로와 단편화된 정보 흐름으로 이어집니다.

BI 솔루션을 레거시 시스템과 통합하는 프로세스는 비용이 많이 들고 시간이 많이 걸릴 수 있으며, 미들웨어, 사용자 지정 코딩 및 IT 전문 지식에 상당한 투자가 필요합니다. 게다가 통합 프로세스 중에 데이터 불일치와 부정확성이 발생할 위험이 있으며, 이는 생성된 BI 통찰력의 품질과 안정성을 손상시킬 수 있습니다. 조직은 다양한 시스템의 데이터를 정확하게 통합하고 분석할 수 있도록 포괄적인 데이터 매핑 및 정리 이니셔티브를 수행해야 합니다.

또한 레거시 시스템은 적시에 정보에 입각한 비즈니스 의사 결정을 내리는 데 중요한 실시간 데이터 처리 및 분석을 지원하지 않을 수 있습니다. 이러한 시스템을 BI 도구의 기능을 최대한 활용할 수 있는 최신의 확장 가능한 솔루션으로 업그레이드하거나 교체하는 것은 종종 필요하지만 어려운 작업입니다. 조직 내부의 변화에 대한 저항과 레거시 시스템을 정비하는 데 따른 높은 비용이 결합되어 통합 프로세스가 더욱 복잡해집니다. 따라서 기업은 이러한 장애물을 극복하고 BI 투자의 잠재력을 최대한 실현하기 위해 BI 통합 전략을 신중하게 계획하고 실행해야 합니다.

숙련된 전문가 부족

글로벌 비즈니스 인텔리전스 시장은 숙련된 전문가의 심각한 부족에 시달리고 있습니다. BI 도구와 기술이 더욱 정교해짐에 따라 이러한 시스템을 효과적으로 배포, 관리 및 해석할 수 있는 전문가에 대한 수요가 급증했습니다. 그러나 발견된 인재와 BI 산업의 변화하는 요구를 충족하는 데 필요한 기술 간에는 상당한 격차가 있습니다.

BI 전문가는 데이터 분석, 데이터베이스 관리 및 소프트웨어 개발 분야의 기술적 능숙성과 데이터 통찰력을 실행 가능한 전략으로 전환하는 강력한 비즈니스 통찰력을 포함한 다양한 기술 세트가 필요합니다. 또한 인공 지능(AI), 머신 러닝(ML), 빅 데이터 분석과 같은 신흥 기술에 대한 전문 지식이 점점 더 필수적입니다. 그러나 기술 발전의 속도는 종종 교육 기관과 교육 프로그램이 개인에게 필요한 역량을 갖추도록 하는 능력을 앞지릅니다.

조직은 자격을 갖춘 BI 전문가를 모집하고 유지하는 데 어려움을 겪으며, 이로 인해 최고 인재에 대한 경쟁이 치열해집니다. 이러한 인재 부족으로 인해 프로젝트 일정이 지연되고, BI 솔루션이 최적화되지 않고, BI 도구의 모든 기능을 충분히 활용하지 못할 수 있습니다. 게다가, 숙련된 인력이 부족하면 조직이 데이터에서 의미 있는 통찰력을 도출하는 능력이 저하되어 의사 결정 프로세스와 전반적인 비즈니스 성과에 영향을 미칠 수 있습니다.

높은 구현 비용

높은 구현 비용은 글로벌 비즈니스 인텔리전스 시장에서 상당한 과제입니다. BI 솔루션을 배포하려면 소프트웨어, 하드웨어 및 인프라에 상당한 재정적 투자가 필요합니다. 또한 이러한 도구를 효과적으로 사용하기 위해 데이터 통합, 사용자 지정 및 인력 교육과 관련된 비용이 있습니다. 중소기업(SME)의 경우 이러한 비용은 특히 엄청날 수 있으며, 경쟁 우위를 위해 BI를 활용하는 능력을 제한할 수 있습니다.

BI 소프트웨어 라이선스에 대한 초기 비용은 상당할 수 있으며, 특히 포괄적인 기능과 역량을 제공하는 고급 분석 플랫폼의 경우 더욱 그렇습니다. 게다가 BI 애플리케이션을 지원하는 강력한 IT 인프라가 필요하기 때문에 재정적 부담이 가중됩니다. 여기에는 서버, 스토리지, 네트워킹 장비 및 클라우드 서비스에 대한 투자가 포함되며, 이 모든 것이 증가하는 데이터 볼륨과 사용자 수요를 수용할 수 있도록 확장 가능해야 합니다.

사용자 지정 및 통합 비용은 총 지출을 더욱 증가시킵니다. 특정 비즈니스 요구 사항을 충족하도록 BI 솔루션을 맞춤화하고 기존 시스템과 원활하게 통합하려면 종종 상당한 개발 노력과 전문 지식이 필요합니다. 이러한 프로세스는 시간이 많이 걸리고 리소스가 많이 필요하여 프로젝트 초과 및 비용 증가로 이어질 수 있습니다.

교육 및 변경 관리도 BI 구현의 높은 비용에 기여합니다. 직원은 BI 도구를 사용하고 생성된 통찰력을 해석하도록 적절한 교육을 받아야 하며, 여기에는 시간과 비용이 모두 포함됩니다. 또한 조직 내에서 데이터 중심 문화를 육성하려면 워크플로와 비즈니스 프로세스를 변경해야 할 수 있으며, 이는 전체 비용을 더욱 증가시킬 수 있습니다.

클라우드 기반 BI 솔루션은 초기 인프라 투자를 줄여 비용 효율적인 대안을 제공하지만, 구독 기반 가격 책정 모델은 장기적으로 여전히 비쌀 수 있습니다. 이러한 과제를 완화하기 위해 조직은 BI 요구 사항을 신중하게 평가하고, 필수 기능을 우선시하고, 비용을 효과적으로 관리하기 위한 단계적 구현 방식을 채택해야 합니다.

주요 시장 동향

BI에서 인공 지능과 머신 러닝 통합

인공 지능(AI)과 머신 러닝(ML)을 비즈니스 인텔리전스(BI) 플랫폼에 통합하면서 데이터 분석의 환경이 변화하고 있습니다. 기존 BI 도구는 주로 설명적 분석과 진단적 분석에 초점을 맞추었으며, 이는 무슨 일이 일어났는지와 그 이유를 설명합니다. 그러나 AI와 ML의 도입으로 예측 분석과 처방적 분석의 경계가 확장되고 있습니다. 예측 분석은 과거 데이터를 사용하여 미래 동향과 행동을 예측하는 반면, 처방적 분석은 이러한 예측을 기반으로 가능한 조치를 제안합니다. 이러한 전환을 통해 기업은 과거와 현재 데이터를 이해할 뿐만 아니라 미래에 대한 정보에 입각한 결정을 내릴 수 있습니다. AI 기반 BI 도구는 수동 개입 없이 데이터 준비를 자동화하고, 패턴을 식별하고, 통찰력을 생성하여 데이터 분석에 필요한 시간과 노력을 크게 줄일 수 있습니다. 예를 들어, 이상 탐지 알고리즘은 금융 거래에서 이상치를 자동으로 식별하여 사기를 탐지하는 데 도움이 됩니다. 또한 자연어 처리(NLP)를 통해 사용자는 대화형 언어를 사용하여 BI 시스템과 상호 작용할 수 있으므로 비기술적인 사용자도 고급 분석에 액세스할 수 있습니다. 이러한 BI의 민주화는 더 광범위한 직원이 의사 결정 프로세스에서 데이터를 활용하여 조직 내에서 데이터 중심 문화를 육성할 수 있도록 합니다. AI 및 ML 기술이 계속 발전함에 따라 BI 플랫폼과의 통합이 더욱 원활하고 정교해질 것으로 예상되어 데이터 분석에서 혁신과 효율성이 더욱 높아질 것입니다.

셀프 서비스 BI 채택 증가

조직이 직원에게 데이터를 독립적으로 분석하는 데 필요한 도구를 제공하려고 하면서 셀프 서비스 비즈니스 인텔리전스(BI)가 인기를 얻고 있습니다. 기존 BI 시스템은 종종 IT 부서에서 보고서와 대시보드를 생성하여 병목 현상을 일으키고 민첩성을 제한했습니다. 반면 셀프 서비스 BI 도구를 사용하면 비기술적인 직원을 포함한 최종 사용자가 광범위한 IT 개입 없이 데이터에 액세스하고 분석하고 시각화할 수 있습니다. 이러한 추세는 드래그 앤 드롭 인터페이스, 직관적 대시보드, 대화형 데이터 시각화 기능을 제공하는 사용자 친화적인 BI 플랫폼의 가용성 증가에 의해 촉진됩니다. 모든 레벨의 직원이 직접 분석을 수행할 수 있도록 함으로써 조직은 보다 데이터 중심적인 문화를 육성하고 의사 결정 프로세스를 개선할 수 있습니다. 셀프 서비스 BI 도구는 또한 보다 빠르고 유연한 보고를 촉진하여 사용자가 실시간으로 데이터를 탐색하고 필요에 따라 통찰력을 얻을 수 있도록 합니다. 이러한 민첩성은 경쟁 우위를 유지하는 데 시기적절한 정보가 중요한 역동적인 비즈니스 환경에서 특히 가치가 있습니다. 또한 셀프 서비스 BI는 IT 부서의 부담을 줄여 일상적인 데이터 요청보다는 보다 전략적인 이니셔티브에 집중할 수 있도록 합니다. 조직이 셀프 서비스 BI로 직원에게 권한을 부여하는 이점을 계속 인식함에 따라 이러한 도구의 채택이 증가하여 산업 전반에서 데이터에 액세스하고 활용하는 방식에 상당한 변화가 있을 것으로 예상됩니다.

클라우드 기반 BI 솔루션의 부상

클라우드 기반 비즈니스 인텔리전스(BI) 솔루션의 부상은 글로벌 BI 시장을 형성하는 주요 추세입니다. 기존의 온프레미스 BI 시스템은 하드웨어와 인프라에 대한 상당한 사전 투자와 지속적인 유지 관리 비용이 필요합니다. 반면, 클라우드 기반 BI 솔루션은 보다 유연하고 비용 효율적인 대안을 제공합니다. 이러한 플랫폼은 확장성을 제공하여 조직이 상당한 자본 지출 없이 수요에 따라 리소스를 조정할 수 있도록 합니다. 클라우드 BI 솔루션은 또한 향상된 접근성을 제공하여 사용자가 인터넷 연결이 있는 어디서나 데이터와 분석 도구에 액세스할 수 있도록 합니다. 이는 분산된 인력을 보유한 조직이나 원격 근무 관행을 채택한 조직에 특히 유용합니다. 또한 클라우드 기반 BI 플랫폼에는 종종 강력한 보안 조치와 정기적인 업데이트가 제공되어 조직이 추가 노력 없이 최신 기능과 보호 기능을 활용할 수 있습니다. 다른 클라우드 서비스 및 온프레미스 시스템을 포함한 다양한 데이터 소스와 통합할 수 있는 기능은 클라우드 BI의 매력을 더욱 높여줍니다. 기업이 디지털 혁신을 계속 수용하고 민첩하고 확장 가능한 솔루션을 모색함에 따라 클라우드 기반 BI 도입이 가속화되어 시장에서 상당한 성장을 이끌 것으로 예상됩니다.

데이터 거버넌스 및 보안에 대한 집중도 증가

조직에서 생성하는 데이터 양이 계속 증가함에 따라 비즈니스 인텔리전스(BI)에서 데이터 거버넌스와 보안의 중요성이 점점 더 커지고 있습니다. 효과적인 데이터 거버넌스는 규제 요구 사항을 준수하는 동시에 데이터가 정확하고 일관되며 액세스 가능한지 확인합니다. BI의 맥락에서 강력한 데이터 거버넌스 프레임워크는 조직이 신뢰할 수 있는 통찰력을 생성하는 데 중요한 데이터의 품질과 무결성을 관리하는 데 도움이 됩니다. 데이터 프라이버시 및 보안 침해에 대한 우려가 커지면서 조직은 엄격한 데이터 보안 조치를 구현하는 데 더 많은 중점을 두고 있습니다. 여기에는 암호화, 액세스 제어 및 민감한 정보를 보호하기 위한 정기 감사가 포함됩니다. 유럽의 일반 데이터 보호 규정(GDPR) 및 미국의 캘리포니아 소비자 개인 정보 보호법(CCPA)과 같은 규정이 도입됨에 따라 포괄적인 데이터 거버넌스 및 보안 관행의 필요성이 더욱 강조되었습니다. BI 플랫폼은 데이터 계보 추적, 감사 추적, 역할 기반 액세스 제어와 같은 이러한 요구 사항을 지원하는 기능을 점점 더 많이 통합하고 있습니다. 데이터 거버넌스와 보안을 우선시함으로써 조직은 BI 이니셔티브가 효과적이고 규정을 준수하도록 보장하여 이해 관계자 간의 신뢰를 강화하고 데이터 오용과 관련된 위험을 최소화할 수 있습니다.

임베디드 BI 확장

임베디드 비즈니스 인텔리전스(BI)의 확장은 조직이 분석을 활용하는 방식을 변화시키고 있습니다. 임베디드 BI는 BI 기능을 비즈니스 애플리케이션, 워크플로 및 프로세스에 직접 통합하여 사용자에게 기존 도구 및 환경 내에서 실시간 통찰력을 제공하는 것을 포함합니다. 이러한 원활한 통합은 다른 시스템 간에 전환할 필요 없이 의사 결정 시점에 관련 데이터와 분석을 제공하여 사용자 경험을 향상시킵니다. 임베디드 BI는 고객 관계 관리(CRM) 및 엔터프라이즈 리소스 계획(ERP) 시스템에서 전문 산업별 소프트웨어에 이르기까지 광범위한 애플리케이션을 지원합니다. 이러한 애플리케이션에 BI를 임베디드함으로써 조직은 더 많은 사용자 채택을 촉진하고 데이터를 보다 효과적으로 활용하여 운영을 최적화하고 결과를 개선할 수 있습니다. 예를 들어, 영업팀은 CRM 시스템 내에서 실시간 영업 실적 지표에 액세스하여 데이터 기반 의사 결정을 내리고 기회에 보다 신속하게 대응할 수 있습니다. 상황에 맞는 실행 가능한 통찰력에 대한 수요가 증가함에 따라 다양한 산업에서 임베디드 BI 도입이 촉진되고 있습니다. 기술이 계속 발전함에 따라 임베디드 BI의 기능은 더욱 발전하여 보다 심층적인 통합과 보다 정교한 분석 기능을 제공할 것으로 예상됩니다. 이러한 추세는 BI의 미래에서 중요한 역할을 할 것으로 예상되며, 조직이 데이터의 모든 잠재력을 활용할 수 있도록 합니다.

세그먼트별 통찰력

구성 요소 통찰력

소프트웨어 세그먼트는 2023년 글로벌 비즈니스 인텔리전스 시장에서 우위를 점할 것입니다. 기술의 급속한 발전으로 BI 소프트웨어 기능이 크게 향상되었습니다. 최신 BI 도구는 인공 지능(AI), 머신 러닝(ML), 자연어 처리(NLP)와 같은 고급 기술을 통합하여 보다 정교한 데이터 분석 및 시각화를 가능하게 합니다. 이러한 혁신을 통해 기업은 보다 심층적인 통찰력을 얻고, 추세를 예측하고, 더욱 정확하고 빠르게 데이터 기반 의사 결정을 내릴 수 있습니다. 이러한 기술을 BI 소프트웨어에 지속적으로 개선하고 통합함으로써, 이들은 경쟁력을 유지하기 위해 노력하는 조직에 없어서는 안 될 도구가 되었습니다.

기업이 방대한 양의 데이터를 생성하고 수집함에 따라 효율적인 데이터 분석 및 보고에 대한 필요성이 기하급수적으로 증가했습니다. BI 소프트웨어는 데이터를 처리, 분석 및 시각화하여 원시 정보를 실행 가능한 통찰력으로 변환하는 데 필요한 도구를 제공합니다. 이 기능은 운영을 최적화하고, 고객 경험을 개선하고, 새로운 사업 기회를 파악하려는 조직에 필수적입니다. 실시간 데이터를 기반으로 정보에 입각한 의사 결정을 내리는 능력은 다양한 산업의 기업에 전략적 우선순위가 되었으며, BI 소프트웨어 도입을 촉진했습니다.

셀프 서비스 BI에 대한 추세는 소프트웨어 부문의 지배력을 더욱 강화했습니다. 셀프 서비스 BI 도구는 비기술 사용자가 IT 부서에 크게 의존하지 않고도 데이터에 액세스하고 분석할 수 있도록 지원합니다. 이러한 사용자 친화적인 플랫폼은 일반적으로 드래그 앤 드롭 인터페이스, 직관적인 대시보드 및 대화형 데이터 시각화 기능을 갖추고 있어 모든 레벨의 직원이 분석을 수행하기가 더 쉽습니다. 데이터 액세스의 이러한 민주화는 조직 내에서 데이터 중심 문화를 육성하여 보다 민첩하고 정보에 입각한 의사 결정 프로세스로 이어집니다.

클라우드 기반 BI 솔루션의 부상도 소프트웨어 부문의 지배력에 중요한 역할을 했습니다. 클라우드 BI 플랫폼은 확장성, 유연성 및 비용 효율성을 제공하여 기업이 인프라에 대한 상당한 사전 투자 없이 BI 도구를 배포하고 관리할 수 있도록 합니다. 클라우드 기반 솔루션의 접근성을 통해 조직은 어디에서나 고급 분석 도구를 활용하여 팀 간의 협업과 실시간 데이터 공유를 용이하게 할 수 있습니다. 디지털 혁신과 원격 작업 환경으로의 지속적인 전환은 클라우드 기반 BI 소프트웨어의 도입을 더욱 가속화했습니다.

BI 소프트웨어는 다양한 산업별 애플리케이션에 적응할 수 있어 광범위한 도입에 기여합니다. 의료, 금융, 소매 및 제조와 같은 다양한 부문은 BI 도구를 활용하여 고유한 과제와 요구 사항을 해결합니다. 예를 들어, 의료 서비스 제공자는 BI 소프트웨어를 사용하여 환자 치료와 운영 효율성을 개선하는 반면, 소매업체는 재고 관리와 고객 통찰력을 강화하는 데 사용합니다. BI 소프트웨어에서 발견되는 다양성과 사용자 정의 옵션은 다양한 산업에 매력적인 솔루션이 됩니다.

지역별 통찰력

북미 기업에서 BI 도구의 채택률은 상당히 높습니다. 이 지역의 기업은 데이터 중심 의사 결정에 중점을 두고 있으며, 이는 BI 소프트웨어에 대한 수요를 촉진합니다. 금융, 의료, 소매, 제조를 포함한 다양한 산업의 조직은 데이터에서 통찰력을 얻고, 운영을 최적화하고, 고객 경험을 향상시키고, 경쟁 우위를 유지하기 위해 BI 도구에 크게 의존합니다. 이러한 광범위한 채택은 BI 시장에서 북미의 지배력에 기여하는 핵심 요인입니다.

북미는 연구 개발(R&D)에 상당한 투자를 하는 기술 혁신의 글로벌 리더입니다. 이 지역의 혁신에 대한 의지는 실리콘 밸리와 같은 수많은 기술 허브의 존재를 통해 분명하게 드러납니다. 최첨단 BI 기술 개발을 촉진합니다. 북미의 벤처 캐피털 회사와 투자자는 BI, AI, 데이터 분석의 발전을 촉진하는 스타트업과 기존 기업에 자금을 지원하는 데도 매우 적극적입니다. 이러한 지속적인 투자 흐름은 BI 시장의 성장과 진화를 촉진합니다.

북미의 BI 시장은 번창하는 공급업체와 기술 회사의 생태계에 의해 지원됩니다. Microsoft, IBM, Tableau, SAS와 같은 주요 BI 소프트웨어 공급업체는 이 지역에 본사를 두고 있으며, 다양한 기업의 요구를 충족하는 광범위한 고급 BI 솔루션을 제공합니다. 또한 북미는 BI 분야에서 혁신을 일으키고 있는 수많은 신생 기업과 신흥 기업의 본거지이며, 새로운 제품과 서비스로 시장을 더욱 풍부하게 합니다.

북미의 규제 환경도 BI 도구 도입에 중요한 역할을 합니다. Sarbanes-Oxley Act(SOX) 및 Health Insurance Portability and Accountability Act(HIPAA)와 같은 규정은 조직이 높은 수준의 데이터 정확성, 투명성 및 보안을 유지하도록 요구합니다. BI 도구는 강력한 데이터 관리, 보고 및 감사 기능을 제공하여 회사가 이러한 규정을 준수하도록 돕습니다. 데이터 보안 및 규정 준수에 중점을 둠으로써 안정적이고 정교한 BI 솔루션에 대한 수요가 증가하고 있습니다.

북미는 강력한 데이터 리터러시를 갖춘 고도로 숙련된 인력을 보유하고 있습니다. 이 지역의 교육 기관은 데이터 과학, 분석 및 정보 기술 분야의 전문 지식을 갖춘 많은 졸업생을 배출합니다. 이러한 숙련된 전문가의 가용성을 통해 조직은 BI 도구를 효과적으로 구현하고 활용할 수 있습니다. 또한 지속적인 전문가 개발 및 교육 프로그램을 통해 인력이 최신 BI 기술과 관행에 대한 최신 정보를 얻을 수 있습니다.

최근 개발

• 2024년 4월, AI 기반 분석 분야의 선도 기업인 ThoughtSpot은 2024년 GoogleCloud Technology Partner of the Year for Data – Business Intelligence로 선정되었다고 자랑스럽게 발표했습니다. 이러한 찬사와 함께 ThoughtSpot은 조직이 Google Cloud 생태계에 대한 투자 가치를 극대화할 수 있도록 설계된 Google의 Gemini 모델과의 새로운 통합을 공개했습니다. 이러한 통합은 팀 창의성을 강화하고 새로운 기회를 열어 기업이 그 어느 때보다 데이터의 잠재력을 최대한 활용할 수 있도록 하는 것을 목표로 합니다.
• 2024년 6월, 데이터 및 AI 분야의 선도 기업인 Databricks는 모든 조직 수준에서 분석 및 통찰력을 민주화하도록 설계된 혁신적인 비즈니스 인텔리전스 제품인 Databricks AI/BI를 출시했습니다. 이 혁신적인 솔루션은 기술적 전문성에 관계없이 모든 직원이 데이터에서 실행 가능한 통찰력에 액세스하고 분석하고 도출할 수 있도록 하는 것을 목표로 합니다. Databricks AI/BI는 고급 AI 기능을 직관적인 BI 도구와 통합하여 기업이 데이터를 활용하는 방식을 혁신하고 데이터 중심 의사 결정 문화를 육성하며 전반적인 조직의 효율성과 효과성을 향상시킵니다.
• 2024년 6월, Shiji는 Infrasys Cloud POS 및 Shiji Digital Dine 플랫폼에 대한 새로운 기능을 출시하여 직원 이동성, 고객 결제 및 비즈니스 인텔리전스를 향상시켰습니다. 이러한 업데이트는 운영을 간소화하고 전반적인 식사 경험을 개선하는 것을 목표로 합니다. 이제 직원은 모바일 기기에서 주문을 보다 효율적으로 관리할 수 있고, 게스트는 원활한 결제 옵션의 혜택을 누릴 수 있습니다. 향상된 비즈니스 인텔리전스 도구는 귀중한 통찰력을 제공하여 더 나은 의사 결정과 운영 효율성을 가능하게 합니다. Shiji의 혁신에 대한 노력은 호텔업계의 변화하는 요구를 지속적으로 지원합니다.
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주요 시장 참여자

• Microsoft Corporation
• Salesforce, Inc.
• SAP SE
• IBM Corporation
• Oracle Corporation
• QlikTech International AB
• SAS Institute Inc.
• Teradata Operations, Inc.
• Domo, Inc.
• ThoughtSpot Inc.