1. 시각화 분석 : 데이터 분석 시스템 (BI)

비즈니스 성과 지표(Key Performance Indicator, KPI)가 정해졌다면, 이를 단순히 정리하고 보고하는 것이 아니라 수시로 확인하고 분석할 수 있는 모니터링 시스템을 마련하는 것이 필수적이다. 기업 환경은 빠르게 변화하며, 특정 지표가 변동하는 이유를 실시간으로 분석할 수 있어야 효과적인 의사결정을 내릴 수 있다.

현재 많은 조직에서는 여전히 엑셀(Excel)과 파워포인트(PowerPoint)를 활용하여 데이터를 정리하고, 이를 정리한 후 보고하는 방식을 따르고 있다. 이러한 방식은 익숙한 툴을 사용하기 때문에 접근성이 높다는 장점이 있지만, 담당자가 매주, 매월 수작업으로 데이터를 업데이트해야 한다는 리소스 문제가 있다. 또한, 특정한 성과 지표만을 수작업으로 정리하기 때문에, 제한된 시각에서만 데이터를 확인할 수밖에 없다.

문제는 이러한 방식이 비즈니스의 전체적인 메커니즘을 이해하는 데 한계를 가질 수밖에 없다는 점이다. 회의 시간에 특정 지표의 변동 원인을 묻는 질문이 나왔을 때, 담당자는 즉각적인 답변을 할 수 없으며 "확인해보겠다"는 답을 할 수밖에 없다. 이는 담당자의 능력 부족이나 게으름 때문이 아니라, 수작업 기반의 데이터 정리 방식 자체가 실시간 분석을 어렵게 만들기 때문이다. 제한된 지표만을 확인할 경우, 지표 간의 관계를 파악하기 어렵고, 이는 곧 비즈니스 인사이트를 발견하는 데 걸림돌이 된다.

데이터 혹은 대시보드를 활용한 경험이 이런 식으로 제한적으로 반복되면, 기업 내부에서는 BI(Business Intelligence), 대시보드, 경영정보시스템(MIS) 등의 시스템 자체에 대한 회의적인 태도가 형성되기 쉽다. "BI 시스템을 구축해봤자 결국 수작업보다 나을 게 없다"라는 인식이 자리 잡으면, 기업은 데이터 시스템에 대한 투자를 줄이고, 다시 경험과 직관에 의존하는 휴리스틱한 의사결정 방식으로 돌아가는 악순환이 반복된다.

이러한 문제를 해결하기 위해서는 자동화된 모니터링 및 분석 시스템을 구축하는 것이 필수적이다. BI 시스템을 활용하면 데이터를 수작업으로 정리할 필요 없이 실시간으로 분석하고 시각화할 수 있으며, 단순히 특정 지표를 모니터링하는 것이 아니라 지표 간의 관계를 분석하여 보다 정교한 인사이트를 도출할 수 있다.

수치를 정리하는 궁극적인 목적은 현황정리가 아니라 움직이는 현상을 보면서 우리 제품/서비스, 고객, 시장을 이해하고 정의하는 것이다.

BI 시스템을 도입하는 궁극적인 목적은 단순히 데이터를 정리하는 것이 아니다. 우리가 데이터를 분석하는 이유는 비즈니스의 상태를 파악하고, 고객과 시장, 제품의 흐름을 이해하고 정의하기 위해서다. 데이터를 정리하고 시각화하는 것은 단순한 현황 보고에 그쳐서는 안 되며, 수치를 통해 보이지 않는 패턴과 인사이트를 발견하고, 이를 통해 전략적인 결정을 내릴 수 있어야 한다.

데이터를 활용하여 제대로 된 전략을 수립하기 위해서는 단순한 모니터링 기능을 넘어서, 데이터의 변동 원인을 파악할 수 있는 분석 기능이 필요하다. BI 시스템은 크게 두 가지 기능으로 구분된다.

첫째, 성과 모니터링 기능이다. 이 기능은 특정 지표가 어떻게 변화하고 있는지를 과거 수치나 분포와 비교하여 보여주는 역할을 한다. 예를 들어, 월별 매출 추이를 확인하거나, 특정 캠페인의 전환율을 분석하는 것이 이에 해당한다.

둘째, 변동 분석 기능이다. 성과 모니터링만으로는 단순히 "지표가 올랐다" 혹은 "지표가 하락했다"라는 정보만 제공할 뿐, 왜 변동이 발생했는지를 설명할 수 없다. 변동 분석은 특정 성과 지표가 증가하거나 감소한 원인을 파악하는 과정이며, 이를 통해 효과적인 조치를 취할 수 있도록 돕는다.

많은 기업들이 BI 시스템을 도입할 때 모니터링 기능에는 집중하지만, 변동 분석 기능은 간과하는 경우가 많다. 하지만 비즈니스의 구조를 정확히 이해하기 위해서는 단순한 수치 변화를 보는 것이 아니라, 변동 원인을 분석하고 이를 기반으로 개선 전략을 수립하는 과정이 필수적이다.

변동 분석을 수행하는 방법에는 여러 가지가 있지만, 고도화된 시각화 기능이나 머신러닝 알고리즘을 활용하면 보다 효과적인 분석이 가능하다.

변동 분석에서 머신러닝을 활용하면 특정 지표의 변동을 유발한 변수들을 자동으로 분석하고, 각 변수의 기여도를 정량적으로 측정할 수 있다. 예를 들어, 온라인 쇼핑몰에서 특정 월에 매출이 급증했다면, 머신러닝 모델을 활용하여 이 변동이 "신규 고객 유입 증가 때문인지", "기존 고객의 구매 빈도 증가 때문인지", "특정 마케팅 캠페인의 효과 때문인지" 분석할 수 있다. 이를 통해 기업은 단순한 매출 상승이라는 결과뿐만 아니라, 그 상승이 어떤 요인에 의해 발생했는지를 파악할 수 있게 된다.