09.17
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최신 BI 트렌드, 전문 사용자에서 일반 사용자로 BI 확대실시간 정보 기반한 분석 및 통합 BI 아키텍처 필요


▲ 장성우 sungwoo.chang@oracle.com


최근 비즈니스 인텔리전스(BI)가 IT의 핵심 화두로 떠오르고 있다. 이는 기존 운영계 시스템을 통해 얻는 데이터를 빠르고 효율적으로 분석함으로써 새로운 지식을 얻고, 이를 기존의 업무 프로세스 개선 및 신규 사업 개발 등에 활용함으로써 기업 경쟁에서 한 발 앞서 나갈 수 있도록 지원해 주기 때문이다. 하지만, 이를 가능케 하기 위해서는 전사적인 BI 아키텍처의 수립 및 통합된 BI 플랫폼의 구축이 필요하다. 이 글에서는 이러한 BI 아키텍처의 수립을 지원하기 위한 오라클의 새로운 BI 지원 전략에 대해서 살펴본다.

1. BI의 새로운 변화 트렌드
지난 몇 년 동안 기업들은 기업내 운영 IT 시스템으로부터 얻은 거래내역, 고객정보, 영업결과 등의 데이터들을 매우 가치 있는 자산으로 인식하게 되었다. 그 이유는 이런 데이터들은 기업이 치열한 시장 경쟁에서 경쟁 우위를 얻는데 크게 도움을 주기 때문이다. 하지만 이러한 회사 내의 누적된 데이터에 대한 자산으로서의 가치의 인식만큼 실제적인 그 사용의 정도는 효과적인 수준에 미치지 못한 것이 사실이다.



▲ <그림1> BI 트렌드의 변화


이는 기존의 축적된 데이터를 효율적으로 분석하여 지식 자산으로 바꾸어 내는 정보 분석 프로세스를 효율적으로 구축하지 못했기 때문이다. 따라서 많은 기업들은 가장 우선순위로 그들의 데이터를 정보(Information)로 바꾸는, 즉 축적된 데이터를 분석하여 기업의 경쟁 우위를 높이는 데 활용할 수 있는 정보와 지식을 찾아내는 BI(Business Intelligence)에 지대한 관심을 갖게 되었다.

이러한 정보/지식들은 기업이 완전한 전사적인 시야를 갖게 할뿐만 아니라, 전략적 의사결정을 하도록 도움을 준다. IT 시장 조사 기관인 가트너 그룹이 주요 기업들의 CIO들을 대상으로 주요 IT 관심 사항들을 조사한 결과에 따르면 BI가 2006년에 CIO들의 관심 사항 1위로 올라선 것으로 나타났다.

전통적으로 비즈니스 인텔리전스의 미션은 정보의 소스에 접근하고, 이를 분석해서 의사결정자에게 통찰력을 주는 것이다. 이러한 BI의 미션은 바뀌지 않았으나 최근 비즈니스 환경의 변화에 따라 접근하는 소스에 대한 변화, 분석하는 패턴의 변화, 의사결정자의 역할과 사용자의 범위 등이 변화하고 있다. 이러한 최근 BI의 변화 트렌드의 주요 내용을 정리하면 다음과 같다.

BI는 조직 내의 비즈니스 분석가나 전문 사용자들에 의해 주로 사용되었다. 하지만 이제는 매일의 일상 업무 속에서 일선 실무 사용자에게로 사용이 확대되고 있다. 기존의 BI 솔루션들은 회사 내 특정 소수의 전문 분석가들만이 사용해 왔다.

기술적인 지식을 가진 분석 전문가들은 적절한 데이터가 회사 내에 어디에 어떤 형태로 존재하는지에 상관없이 주요 데이터를 찾아 분석할 수 있도록 교육을 받았으며, 이러한 전문 지식을 활용하여 기업 내 다른 사용자들이 사용할 수 있도록 여러 형태의 리포트를 만들어 제공해왔다. 회사 내에서 이들의 고객은 현재 어떤 일이 발생하고 있는지 알아야 하고 이를 통해 미래의 일에 대해 결정을 해야 하는 각 부서의 관리자들 같은 현업 사용자들이었으며, 이들은 그 분석의 결과들을 통해 업무의 방향을 선택하고 결정했다.

하지만 현업 사용자들이 실제적으로 필요로 하는 것은 정보 분석 관련 전문가의 도움 없이 그들의 비즈니스 질문에 답할 수 있는 환경이다. 즉, 그들은 데이터가 어디에 어떤 형태로 저장되어 있는가, 혹은 어떻게 접근하여야 하는가 등을 알 필요 없이 즉시 업무상 질문에 대한 관련 데이터를 쉽게 찾을 수 있고, 검색된 데이터를 통해 정보를 분석하고, 분석 정보의 세부 내역에 대해 즉시 드릴다운이나 드릴업을 할 수 있는 분석 시스템을 원하고 있는 것이다.

또한 급격히 변화하는 비즈니스 환경으로 인해 모든 질문들을 예상할 수는 없기 때문에, 새로운 질문에 신속히 대응하여 분석하고 결정할 수 있는 유연성을 갖춘 시스템을 필요로 하고 있다. 앞서 살펴 본 이유들로 해서 비즈니스 분석가나 전문 사용자들에 의해 주로 사용되어 왔던 BI 시스템은 이제 매일의 일상 업무 속에서 기업 내의 일반 사용자들로 그 활용 범위가 확대되고 있다.

BI에 대한 사용이 증가하고 필요성이 증대하여 BI가 기업에 있는 모든 사람에게 매일매일 일상의 비즈니스 도구가 되고 있는 것이다. 이렇게 되기 위해서는 정보에 대한 접근, 쿼리와 분석을 실행하고, 리포트를 만들어 내는 것은 쉽고 빠르고 직관적이 되어야 하고, 사용자는 이런 모든 작업들을 IT의 지원 없이 수행할 수 있어야 한다. 또한 올바른 데이터가 올바른 수준으로 가용되어야 한다.

이력 데이터 기반에서 실시간 데이터 기반으로 분석의 대상 소스들이 확대되고 있다. 이것은 실시간으로 현재 무엇이 일어나고 있는지를 분석하여 비즈니스를 운영하게 해준다. 두 번째 트렌드는 BI가 이력 데이터에 대한 분석 도구에서 실시간 데이터와 연계되는 분야로 진화하고 있는 것이다.



▲ <그림2> 전통적인 BI 흐름과 변화된 BI 흐름



전통적 BI 체계에서 실시간 데이터는 운영 데이터 소스에 저장되어 있고, 이것은 다시 분석을 위해 DW(Data Warehouse)로 옮겨지게 된다. 이런 데이터들은 요약테이블/Cube 등을 만들거나 리포트로 만들어져 분석 사용자들이 사용하게 된다. 이런 각 프로세스 과정상에는 시간의 지연이 있고 결과적으로 현업 사용자는 현재가 아닌 과거 시점의 리포트나 요약된 정보를 보게 된다.

이제 BI는 운영시스템, DW, Data Cube 등에 저장된 데이터에 동시에 접근하여 비즈니스 사용자가 실시간으로 데이터를 분석하여 보다 빠르고 효율적인 의사결정 활동을 할 수 있도록 발전하고 있다. <그림 2>는 전통적인 BI 상에서의 데이터 흐름과 실시간에 기반 한 BI의 구조를 비교하여 보여주고 있다. 전사 차원의 포괄적이고 통합된 형태의 BI 아키텍처에 대한 필요성이 증대되고 있다.

기업 내 조직들은 서로 다른 정보 요구 조건과 접근 권한 및 규칙, 그리고 리포트 선호도를 가지고 있다. 이런 여건 때문에 고객들은 부서 혹은 조직의 필요에 따라 여러 BI 벤더들로부터 개별적이고 분리된 솔루션들을 제공받아 왔다. 생산 관련 리포팅 솔루션, ad-hoc 질의/분석 솔루션, 다차원 분석을 위한 솔루션, 데이터 마이닝과 통계적 분석을 위한 또 다른 솔루션들이 기업 내에 구축되어왔다. 포레스터 리서치에 따르면 이 때문에 세계적으로 2,000개 이상의 회사와 정부의 대부분들은 오늘날 5~15 종류의 서로 다른 BI 솔루션을 운영하고 있다고 한다.

이러한 기업 내 BI의 분리화 현상은 기업이 전사적 관점으로 정보를 분석하는 데에 큰 난관이 되고 있다. 또한, 대량의 데이터는 통합되지 못한 채 기업 내 여러 소스 시스템에 분산되어 관리에 어려움을 겪고 있다. 따라서 이러한 BI 솔루션과 분산 데이터들의 관리는 그 자체가 큰 문제가 되고 있다.

이렇게 단편화 된 BI솔루션들이 기업에 다양한 이슈들을 발생시키리라는 것은 쉽게 예상할 수 있다. 예를 들면, 전문 사용자라 하더라도 여러 다른 솔루션들을 배우는데 많은 시간과 수고를 들이며 어려움을 겪고 있다. 하물며 IT를 잘 모르는 현업 사용자들은 말할 것도 없으며, 따라서 그들이 원하는 방식으로 분석하고 작업하기가 더욱 힘들어지고 있다. 또한, IT관리자들은 데이터 접근과 분석을 위해 서로 공유되지 않는 프레임워크의 관리에 많은 작업이 요구되고 있다.

여러 문제들 중 가장 큰 문제는 단편화 된 BI들은 개별적으로 구현되고 운영되어 왔기에 각 사용자들의 접근에 따라 서로 다른 버전의 사실을 말해줄 수 있다는 것이다. 이것은 의사결정이 결정을 위해 사용한 정보를 얻은 솔루션에 따라 크게 영향을 받게 될 수 있음을 의미한다. 결과적으로 전사적 차원의 일관된 시각과 통찰력을 갖는데 제한을 주게 된다.



▲ <그림3> Intelligence Process Automation


따라서 효율적인 비즈니스 수행을 위해서 전사 차원의 포괄적이고 통합된 형태의 BI 아키텍처에 대한 요구가 커지고 있다. 이를 위해서는 Data warehouse내에 있는 이력 데이터, 운영시스템에 있는 실시간 데이터, 여러 어플리케이션에 저장된 데이터, 엑셀/파일/XML 등에 저장된 데이터에 대해 하나의 BI 아키텍처에서 유연하게 접근하여 분석할 수 있어야 한다. 리포트 중심의 체계에서 실행 비즈니스 프로세스를 최적화하고 발전할 수 있도록 프로세스와 강하게 결합된 형태의 BI 체계로 변화하고 있다.

대부분의 성공적인 기업들은 계속적으로 그들의 비즈니스 프로세스를 발전시키기 위해 많은 투자를 계속하고 있다. 급격히 변화하고 있는 글로벌 시장에서 빠르고 강력한 워크플로우를 만드는 것은 필수적이라고 할 수 있다. <그림 3>에서 IDC가 언급한 것처럼 이에 맞추어 BI도 리포트 중심에서 비즈니스 프로세스 실행과 강하게 결합되어 비즈니스 통찰력을 제공하는 것이 필수적인 요소가 되고 있다.

이것은 전통적인 질의나 리포팅 툴 이상의 새로운 관점의 솔루션이 필요해지고 있음을 의미한다. 현재 우리는 단순한 실적 중심의 리포트 단계를 넘어 보유하고 있는 데이터를 OLAP, DW를 통해 분석할 수 있게 되었고, 단순 분석을 넘어 기업이 목표에 따라 어떻게 운영하고 있는지를 알 수 있게 되었다.

이제는 사실에 근거하여 어느 것이 최적의 선택이고 다음 단계에 무엇을 하여야 하는지를 알고, 이를 통해 계약이나 고객과 대화하고 있는 지금 이 순간 무엇을 하여야 하는지에 대한 인텔리전트 인터랙션이 필요해지고 있다. 기존의 전통적인 BI 솔루션들은 이런 새로운 문제 유형들에 대응하도록 설계되어 있지 않기 때문에 이를 지원하기 위해서는 다음과 같은 사항들이 요구된다.

상세 거래 데이터로부터 인텔리전스가 시작되고,
BI는 비즈니스 프로세스에 결합되어, 운영 프로세스와 활동에 영향을 주는데 사용되어야 한다.
통찰력과 실행은 순환 프로세스(closed loop)이어야 한다.



▲ <그림4> BI 구축단계 및 문제점


분석 툴에서 프리빌트 분석 솔루션을 가진 통합된 인프라스트럭처 형태에 대한 필요가 커지고 있고, 이에 맞춰 솔루션들이 진화하고 있다. BI가 분석 툴에서 프리빌트 분석 솔루션을 가진 통합된 인프라스트럭처로 진화하고 있다. BI 혹은 분석 솔루션을 회사에 도입하기 위해서는 일반적으로 다음의 단계<그림 4>를 거치게 된다.

전통적으로 BI 솔루션을 구현하고 이들의 가치를 제대로 활용하는데 오랜 기간이 소요되었다. 하지만 사전 정의된 ETL 비즈니스 어댑터, 사전 정의된 Data warehouse 디자인, 기 정의된 지표를 가진 분석 애플리케이션을 통해 빠른 구현과 적은 TCO를 가지는 발전된 방향으로 BI 솔루션이 변화하고 있다.

지금까지 BI의 전반적 트렌드 변화와 변화되고 있는 요구 사항들에 대해 살펴봤다. BI는 비즈니스 환경의 변화와 사용자들의 요구에 따라 발전하고 있다. 이미 어느 정도 우리의 일상 업무 속에서 구현되어 운영되고 있다고 할 수 있다. BI는 조직 내부의 일부나 전문 사용자들이 아닌 일상의 업무와 연계 되어 미래의 의사 결정에 필요한 분석 능력을 줌과 함께 현재 업무 수행에 직접적 영향을 주는 솔루션으로 변화하고 있다.



▲ <그림5> 통합된 분석 솔루션 예



또한 기존의 여러 구축 경험과 사전 정의된 KPI나 솔루션 디자인을 통해, 과거와 현재의 실시간 정보를 바탕으로 전사 차원의 일관된 뷰를 가지는 형태로 발전하고 있다. 이제 이러한 트렌드에 맞는 효율적인 BI 아키텍처를 어떻게 구축해야 하는가에 대해서 살펴보기로 하자.

2. 효율적인 BI 아키텍처 구축 방안
앞서 살펴 본 대로 최신 BI 트렌드의 핵심은 (1)분석가에서 일반 사용자로의 BI 사용의 확대 (2)실시간 정보에 기반한 분석 (3)통합 BI 아키텍처의 필요 등으로 정리할 수 있다. 이제 새로운 BI 트렌드에 기반한 효율적인 BI 아키텍처는 어떻게 구성되어야 하는가에 대해서 살펴보자.

효율적인 BI 아키텍처를 구축하기 위해서는 다음의 세 가지가 만족되어야 한다.
1) 실시간 DW의 구축
.2) DW내에서의 정보 분석
3) 다양한 데이터 소스와 연결되는 BI 플랫폼 구축

실시간 DW의 구축
대부분의 분석 작업은 DW에 축적된 과거 정보들의 시계열 분석을 통해 이루어진다. 기존의 DW 구축 프로세스는 초기 적재 후 매일 밤 당일의 정보를 배치 프로세스를 통해 DW 상에 로딩 한 후에 다음 날 이 정보를 이용하여 분석 작업을 수행하는 것이 관례였다. 하지만, 분석 업무의 정확도의 중요성이 높아진 최근에는 어제까지의 정보뿐만 아니라 가장 최근의 정보, 예를 들면 분석 시점 대비 1시간 전의 정보를 기반으로 한 분석 등이 요구되고 있다.

이를 지원하기 위해서는 배치 프로세스가 아닌 CDC(Change Data Capture) 프로세스를 통해 소스인 운영계 시스템에 데이터 변경이 일어날 때마다 이들을 지속적으로 실시간 기반으로 DW에 반영하여 주는 작업이 중요한 요소가 된다. 이를 위해서는 <그림 6>과 같은 실시간 DW가 구축되어야 한다.

또한, 소스 변경 데이터의 DW로의 실시간 ETL 뿐만 아니라 중간에 ODS(Operational Data Store)가 존재하는 경우 ODS와 DW 사이의 데이터 가공 및 전달도 역시 실시간 방식으로 이루어질 수 있어야 한다. 이렇게 해서 최신 데이터가 DW에 위치해야만 이를 BI 시스템을 통해 최신 정보 기반의 분석 작업을 할 수 있게 되고, 따라서 효율적인 실시간 분석이 가능하게 된다. 이렇게 되면 운영계 소스 시스템으로부터 ODS를 거쳐 DW를 통한 정보 전달 체인이 정보 처리 주기가 단축되며 결과적으로 정보 시스템의 회전율이 증가하게 되어 그 가치가 높아지게 된다.



▲ <그림6> 실시간 DW 구축방안



DW 내에서의 정보 분석
DW의 정보는 지속적으로 커지고 있다. 전 세계에서 실제로 사용되고 있는 DW 활용 사례를 매년 조사하여 발표하는 Winter Corp. 의 DW 부문 순위를 보면 2003년에 세계에서 제일 큰 DW는 FT (France Telecom)의 30TB(Tera Byte)짜리 DW였다. 하지만 2005년에는 Yahoo의 100TB DW가 가장 큰 DW로 선정될 정도로 데이터 규모가 방대해졌다.

최근 호주에서는 150TB 짜리 DW를 구축하고 있으며, 국내에서도 금융권에서 유사한 규모의 DW가 추진되고 있다. 이렇듯 DW의 규모는 계속 방대해지고 있으며 3,4년 후에는 정말로 꿈에만 그리던 PB(Peta Byte)짜리 DW를 볼 수 있지 않을까 예측해 본다.

이렇듯 DW의 크기가 커지는 것과 비례해서 DW 내에서의 정보 분석의 요구 및 역할의 중요성이 커지고 있다. 데이터의 크기가 너무 크기 때문에 다른 곳으로 옮겨서 분석한다는 것은 힘들기 때문이다. 현재의 분석 프로세스는 분산된 곳에서 별개의 분석을 수행하는 형태로 구성되어 있다. 즉, 통계 분석은 통계 패키지에서, 다차원 분석은 별도의 MOLAP 시스템에서, 그리고, 데이터 마이닝은 별도의 마이닝 애플리케이션에서 이루어지고 있다.

하지만, 데이터가 테라바이트 규모로 커지게 되면 별도의 분석을 위해 데이터를 이동시키는 것 자체가 거의 불가능하게 된다. 왜냐하면 테라바이트 규모의 데이터를 시스템 간에 옮기기 위해서는 상당한 시간이 걸리고, 또한 이동시킨 데이터 분량만큼의 데이터 중복이 발생하기 때문에 비용적인 측면에서도 이를 실행하기 힘들다. 또한 대부분의 분석 패키지는 데이터를 파일 단위로 처리하기 때문에 테라바이트 규모의 데이터를 패키지를 통해서 분석하는 것도 어렵게 된다.

따라서 DW내의 데이터 규모가 커지면 커질수록 앞서 언급한 것처럼 DW DBMS 내에서 자체적으로 대부분의 분석 작업을 수행할 수 있어야만 한다. <그림 7>은 오라클이 DW DBMS 내에서 제공하는 통합 분석 기능들에 대해서 나타내고 있다.



▲ <그림7> DW 내에서의 통합 분석 기능



다양한 데이터 소스와 연결되는 BI 플랫폼 구축
효율적인 비즈니스 수행을 위해서 전사 차원의 포괄적이고 통합된 형태의 BI 아키텍처에 대한 요구가 커지고 있다. 이를 위해서는 Data warehouse내에 있는 이력 데이터뿐만 아니라, 운영시스템에 있는 실시간 운영 데이터, 여러 애플리케이션에 저장된 데이터, 엑셀/파일/XML등에 저장된 데이터에 대해서도 하나의 BI 플랫폼에서 유연하게 접근하여 분석할 수 있는 구조가 제공되어야 한다. <그림 8>은 다양한 데이터 소스와 연결되는 오라클 BI EE의 통합 플랫폼의 구조를 보이고 있다.



▲ <그림8> 다양한 소스와 연결되는 통합BI 플랫폼



<오라클 BI솔루션 전략>

전사적 BI 아키텍처 수립 지원
DW 및 미들웨어 기반으로 통합 BI 플랫폼 지원


오라클은 데이터베이스, 미들웨어, 분석 애플리케이션으로 구성된 새로운 BI 지원 전략을 수립하고 이를 발표했다. 새로운 BI 전략의 핵심이 되는 것은 기존 시벨 애널리틱스 서버(Siebel Analytics Server) 및 애플리케이션을 BI 제품군에 주축으로 포진시켰다는 것이다. 이를 통해 기존의 탄탄한 데이터웨어하우스와 빠르게 성장하는 미들웨어 제품군을 기반으로 통합된 BI 플랫폼을 지원함으로써 전사적인 BI 아키텍처의 수립이 가능하도록 지원할 수 있게 되었다.

오라클 BI 전략의 한 가운데에 새로운 BI 스위트 제품들이 있다. 오라클은 다음과 같은 3가지 제품군을 가지고 고객들의 BI 수립을 지원한다.

1) Oracle Business Intelligence Suite Enterprise Edition (오라클 비즈니스 인텔리전스 스위트 엔터프라이즈 에디션) Oracle BI EE는 Siebel의 Analytics Server 및 이를 지원하는 다양한 BI 도구들로 구성되어 있다. Analytics Server는 BI Server로 개명되었는데, BI Server는 다양한 종류의 DB들과 오픈 인터페이스 방식으로 연결될 수 있다.

따라서 DB 독립성이 높으며 어떤 종류의 DB와도 연결될 수 있어서 차세대 BI 플랫폼의 핵심 역할을 담당하게 된다. 이와 함께 제공되는 Dashboard, Answers, Deliver 등의 BI 도구들도 유려하고 사용하기 편한 그래픽 사용자 인터페이스를 갖추고 있다. 이러한 장점들을 기반으로 Oracle BI EE는 전사적인 핵심 BI 플랫폼으로 자리잡을 수 있게 되었다.

2) Oracle Business Intelligence Suite Standard Edition (오라클 비즈니스 인텔리전스 스위트 스탠다드 에디션) Oracle BI SE는 오라클에서 기존에 제공하던 디스커버리와 리포트를 중심으로 구성되었다. 이들은 오라클 기반의 DW가 제공하는 기능을 최대한 활용할 수 있도록 설계되었다. 따라서 기존의 오라클 사용자들이 저렴한 가격으로 효율적인 BI 시스템을 구축할 수 있도록 지원한다.

3) Oracle Business Intelligence Suite Standard Edition One (오라클 비즈니스 인텔리전스 스위트 스탠다드 에디션 원) Oracle BI SE One은 Oracle BI EE 중 일부 제품을 SE One DB와 함께 2CPU 이하의 서버 환경에서 동작할 수 있도록 조직된 스위트이다. 이는 주로 작은 규모의 서버와 윈도우 운영환경에서 BI 환경을 구축하는 중소기업들을 지원하기 위해 SMB 환경에 최적화된 BI 플랫폼이다.



▲ <그림9> 오라클의 BI 지원 제품군




새로운 BI 제품 : Oracle Business Intelligence Suite Enterprise Edition
이들 중에서 향후 오라클 BI 솔루션의 핵심이 되는 제품은 표준 기반의 포괄적인 BI 스위트인 Oracle Business Intelligence Suite Enterprise Edition 10g Release 3 (오라클 비즈니스 인텔리전스 스위트 엔터프라이즈 에디션 10g 릴리즈 3. 이하 오라클 비즈니스 인텔리전스 EE)이다.


오라클 비즈니스 인텔리전스 EE는 오라클 퓨전 미들웨어 제품군 중 하나로, 전사적 BI를 구현하기 위한 혁신적인 기능 향상을 제공한다. 또, 오라클 애플리케이션이나 오라클 퓨전 미들웨어의 다른 제품군 및 오라클 데이터베이스와 완벽하게 통합되었으며, 비 오라클 데이터 소스에도 최적의 호환성을 제공한다.

신제품으로서 오라클 비즈니스 인텔리전스 EE의 특징은 비즈니스 결과에 영향을 줄 수 있도록 모든 사용자에게 적절한 정보를 적시에 제공하고, 경고, 대시보드, 리포트 같은 리포팅 매체를 통해 정보에 접근할 수 있게 하며, 기존 비즈니스 프로세스나 워크플로우와의 통합이 가능할 뿐만 아니라, 데이터 증가나 사용자 요구사항을 관리할 수 있도록 BI 플랫폼의 확장성을 통해 비용효율성을 제공한다.



▲ <그림10> 오라클의 3가지 BI 제품




IDC는 "오라클 비즈니스 인텔리전스 스위트 EE를 통해 오라클 및 비 오라클 또는 복잡한 환경에서도 리포팅과 분석이 가능해졌다."라며 "이 제품은 1년 전에 인수한 시벨 애털러틱스 테크놀로지를 기반으로 오라클 비즈니스 인텔리전스 퍼블리셔를 통합하여 고객에게 포괄적인 리포팅과 BI 툴셋을 경쟁력 있는 가격에 제공하고 있다."라고 언급하고 있다.

또한 신제품은 오라클 애플리케이션, 오라클 데이터베이스, 오라클 퓨전 미들웨어와 완벽하게 통합되어 제품성능과 가치를 향상시켰을 뿐만 아니라 비용과 복잡성을 절감시켜 준다. 또, Oracle BPEL Process Manager(오라클 BPEL 프로세스 매니저)를 통해 SOA를 구현할 수 있어 분석 결과를 기반으로 상황에 맞는 프로세스나 인텔리전스한 의사결정 포인트를 제공한다.

오픈 스탠다드 기반의 오라클 비즈니스 인텔리전스 EE는 최적 호환성을 갖추어 현재 사용하고 있는 어떠한 IT 아키텍처에도 적용이 가능하며, 동시에 기존 애플리케이션과 데이터 소스, 엔드유저 툴, 보안 모델을 지원한다. 이 제품은 다양한 데이터 소스에 상관없이 동시에 인텔리전스를 구현할 수 있고, IBM DB2, Microsoft SQL 서버, NCR 테라데이터의 최신 버전 등의 데이터 소스나 인프라스트럭처와 호환가능하며, SAP 비즈니스 인포메이션 웨어하우스(SAP BW) 제품과도 접근할 수 있도록 확장된 지원을 제공하고 있다. 오라클 비즈니스 인텔리전스 스위트 EE는 리눅스와 윈도우 플랫폼에서도 사용할 수 있다.

Oracle BI Applications
오라클은 BI 제품을 제공할 뿐만 아니라 이 위에서 이미 개발된 패키지 형태로서의 BI 애플리케이션도 제공한다. 오라클이 제공하는 BI 애플리케이션 제품군 및 그 내부 구조는 다음과 같다.




▲ <그림11> 오라클의 BI 애플리케이션 제품군 및 내부 구조




퓨전 인텔리젼스(Fusion Intelligence)는 ERP 내에 존재하는 데이터들을 효율적으로 분석할 수 있도록 지원하는 또 다른 형태의 패키지 형태의 분석 애플리케이션이다. 기존의 Siebel 기반의 BI 애플리케이션과 함께 보다 확장된 형태의 BI 애플리케이션들을 제공하게 된다.



▲ <그림12> 오라클과 IBM GBS의 공동BI 무료진단 프로그램의 주요내용



IBM GBS와의 공동 BI 진단 프로그램 운영
오라클과 IBM은 고객들의 최근 증대되고 있는 BI 구축 방안에 대한 고객들의 고민을 효율적으로 가이드하기 위해 공동 BI 무료 진단 프로그램을 수행하기로 하였다. 즉, 오라클과 IBM의 컨설턴트가 고객사를 방문하여 약 1,2 주 정도의 작업을 통해 고객사의 BI 현황을 파악, 진단하고 향후의 효율적인 BI 프로젝트 수행 방안을 가이드하는 것이다. 이의 대략적인 수행 내용은 다음과 같다.


업무 및 시스템 리뷰와 조사 결과를 이용하여 고객사의 AS-Is BI 역량을 분석하고, 주요 요구 사항 및 이슈 등에 대한 정의를 통해서 통합 BI 역량 모델(Capability Model)을 도출한다.
통합 BI 역량 모델을 통해서 기업 내의 To-Be의 방향성을 잡아 개선 과제와 수행 방안을 쉽고 빠르게 도출할 수 있다.


요약
전문 분석가에서 일반 사용자로 이력 데이터뿐만 아니라 실시간 데이터를 기반으로 전사적인 관점에서 통합된 BI 플랫폼을 이용하여 일상적으로 자신의 업무와 연관된 정보 분석을 수행할 수 있게 되는 것이 차세대 BI 트렌드라고 설명하였다. 이를 지원하기 위해서는 운영계 시스템에서 DW 시스템으로 실시간에 기반하여 데이터를 적재하고, 이를 DW 내에서 더 이상의 데이터 이동 없이 최대한 분석하여 통합된 BI 플랫폼을 통해 전직원이 사용할 수 있도록 지원하는 것이 효율적인 BI 아키텍처의 핵심이 될 것이다.


오라클은 이를 지원할 수 있는 실시간 DW 구축, DB 내에서의 다양한 정보 분석, 다양한 소스와 연결될 수 있는 통합된 BI 제품들 및 이에 기반한 패키지화된 BI 애플리케이션에 이르는 총체적인 BI 솔루션을 제공함으로써 고객의새로운 BI 요구사항에 부합할 것이다. 또한, IBM GBS와의 공동 BI 무료 진단 프로그램을 통해 고객사를 위한 효율적인 BI 현황 분석 및 추진 방안의 마련을 지원할 것이다.

필자: 장성우
한국오라클 BI/DW 팀장이다. DB 기술팀, Exchange 기술팀, WAS팀, TA팀 등을 거치며 다양한 오라클 제품의 기술 컨설팅 업무를 수행하고 있다.


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