인공 지능과 비즈니스 인텔리전스가 중요한 이유
인공지능(AI)과 비즈니스 인텔리전스(BI)는 거의 비슷하지만 구별되며, 때로는 인공지능을 비즈니스 인텔리전스의 업그레이드 버전으로 간주할 수도 있습니다. 인공 지능은 비즈니스 인텔리전스에 비해 업계에서 더 최근에 등장한 기술입니다. 비즈니스 인텔리전스는 다양한 기술과 도구를 사용하여 비즈니스 데이터를 수집하고 분석하는 반면, 인공 지능은 컴퓨터 시스템을 사용하여 문제 해결, 학습, 판단과 같은 인간의 능력을 모방합니다. 인공지능과 비즈니스 인텔리전스의 차이점과 관련 상황에서의 우선순위에 대해 자세히 알아보세요.
인공지능과 비즈니스 인텔리전스의 차이점
인공 지능과 비즈니스 인텔리전스의 목표
비즈니스 인텔리전스는 데이터 수집과 보고를 통해 데이터를 분석하는 것을 목표로 합니다. 비즈니스 인텔리전스는 데이터의 품질과 일관성을 향상시키면서 더 명확한 경로로 데이터를 유도하지만, 의사 결정 과정에서 데이터를 어떻게 사용할 수 있는지에 대한 지침은 제공하지 않습니다. Microsoft, Oracle, Tableau와 같은 회사는 비즈니스 인텔리전스 도구를 사용하여 스프레드시트, 운영 메트릭, 대시보드, 그래프, 차트 및 기타 디스플레이를 만듭니다. 또한 인사 및 마케팅 등 비즈니스와 관련된 다양한 기능에도 이러한 도구를 사용합니다.
반면에 인공지능은 인간의 지능을 모델링하는 것을 목표로 합니다. 인간의 요구를 모델링함으로써 일관된 결정을 내립니다. 또한 시스템이 데이터를 통해 학습하고 일정 기간 내에 성능을 개선할 수 있도록 지원합니다.
비즈니스 인텔리전스와 인공 지능의 사용 사례
비즈니스 인텔리전스는 비즈니스 운영 방식에 있어 매우 일반적이고 기본적인 것이 되었기 때문에 조직의 구성원들은 자신이 비즈니스 인텔리전스에 의존하고 있다는 사실조차 깨닫지 못합니다. 비즈니스 관점에서 Microsoft Excel이나 다른 스프레드시트 애플리케이션을 사용해 본 적이 있는 개인이라면 비즈니스 인텔리전스를 접해 보셨을 것입니다. 조직에서도 비즈니스 인텔리전스를 사용하여 고객의 요구 사항을 파악합니다. 기업들은 챗봇, 이메일, 소셜 미디어 등을 통해 고객과 소통합니다.
비즈니스 인텔리전스는 다양한 소스에서 데이터를 수집하여 일관되고 통합된 형식으로 표현할 수 있으므로 기업은 고객에게 최상의 서비스를 제공할 수 있는 방법에 대해 더 깊이 이해할 수 있습니다. 또한 기업은 비즈니스 인텔리전스를 사용하여 운영의 효율성을 높일 수 있습니다.
오늘날 인공지능은 의료 진단부터 지속 가능한 에너지 그리드 구축, 개인이 고객의 욕구를 더 잘 이해할 수 있도록 하는 등 다양한 분야에서 활용되고 있습니다. 프로세스 자동화를 비롯한 수많은 인공지능 기반 엔터프라이즈 애플리케이션이 있습니다. 자동화 프로세스와 같은 애플리케이션은 고객의 요구사항과 기록 등의 정보를 업데이트하고, 고객 표준 커뮤니케이션을 관리하며, 표준화된 계약서 및 문서에 대한 기본 지침을 제공합니다.
기술
비즈니스 인텔리전스는 데이터 웨어하우징, 데이터 마이닝, ETL(추출 변환 및 로드), OLAP(온라인 분석 처리)과 같은 보고 도구, 대시보드와 같은 기술을 사용합니다.
인공 지능은 머신 러닝, 신경망, 자연어 처리, 로봇 공학 등의 기술을 활용합니다.
가지 구현 메커니즘
비즈니스 인텔리전스에는 사용자 친화적인 인터페이스와 도구가 필요한 경우가 많습니다. 구현에는 데이터 소스 설정, 데이터 모델 개발, 보고서 및 대시보드 고안 등이 포함됩니다.
인공 지능은 데이터 과학, 머신 러닝, 알고리즘 개발에 대한 전문 지식과 전문성을 통해 구현할 수 있습니다. 비즈니스 인텔리전스에 비해 인공지능 구현은 데이터 준비, 모델 훈련, 빈번한 모니터링 등 리소스가 조금 더 복잡하고 집중적으로 투입됩니다.
비즈니스 인텔리전스에서 인공지능의 역할
데이터 분석
인공지능은 업데이트된 데이터 분석 메커니즘을 통합하여 비즈니스 인텔리전스를 지원할 수 있습니다. 인공지능 내 머신러닝은 알고리즘을 통해 기존 비즈니스 인텔리전스 도구에는 부족한 중요한 데이터를 분석할 수 있습니다.
자동화
인공지능은 비즈니스 인텔리전스 도구가 데이터 처리 및 분석을 자동화하여 사람의 개입을 줄이면서 신속하게 결과를 제공할 수 있게 해줍니다.
변화하는 시장 시나리오에 즉각적인 대응
인공지능 시스템이 시장 변화에 반응하는 속도가 빨라지면 조직은 신속한 의사결정을 내릴 수 있습니다. 인공지능 기반 비즈니스 인텔리전스 도구는 다양한 소스의 실시간 데이터를 모니터링하여 조직이 비즈니스에 영향을 미칠 수 있는 중요한 이벤트를 인지하고 신속하게 전략적 조정을 시작할 수 있도록 합니다.
편리한 의사 결정
인공 지능은 원활한 의사 결정을 보장합니다. 편견이나 실적의 변동에 영향을 받을 수 있는 인간과 달리, 인공지능 메커니즘은 수신한 데이터를 기반으로 직관적이고 간결한 분석과 제안을 제공합니다.
결론적으로
인공지능과 비즈니스 인텔리전스는 서로 보완적인 관계로, 두 가지를 모두 통합할 경우 인공지능은 비즈니스 인텔리전스의 업그레이드 버전으로 간주할 수 있습니다. 그러나 인공지능을 구현하려면 머신러닝, 자연어 처리, 데이터 과학, 알고리즘 개발 등 많은 전문 지식이 필요합니다. 결론적으로 두 가지 모두 실제 시나리오에서 중요하지만 인공지능은 비즈니스 인텔리전스에 비해 업계에서 더 새롭고 더 빠릅니다.
자주 묻는 질문
인공 지능과 비즈니스 인텔리전스의 주요 차이점은 무엇인가요?
인공지능은 자율적으로 데이터 리소스에 적응하고 학습하는 것 외에 시스템을 만드는 데 중점을 두는 반면, 비즈니스 인텔리전스는 비즈니스와 조직을 위해 데이터를 수집, 분석, 보고합니다.
인공지능과 비즈니스 인텔리전스는 어떤 방식으로 비즈니스에 도움이 될까요?
인공지능은 알고리즘을 통해 데이터를 분석하고 인간의 행동을 모델링하여 비즈니스를 향상시킵니다. 비즈니스 인텔리전스는 다양한 소스에서 데이터를 수집하고 분석하여 인사이트를 도출하는 동시에 보고서와 대시보드를 생성합니다.
인공 지능과 비즈니스 인텔리전스를 함께 사용할 수 있나요?
인공지능과 비즈니스 인텔리전스는 함께 통합할 수 있습니다. 인공지능은 업데이트된 분석 메커니즘과 자동화를 통해 비즈니스 인텔리전스를 향상시켜 보다 효율적이고 통찰력 있는 비즈니스 환경을 조성할 수 있습니다.
