비즈니스 운영관리 - Business Intelligence and Corporate Performance Management

Business Intelligence and Corporate Performance Management 비즈니스 운영관리 사례 : 도요타 BI(Business Intelligence) . 문제 : 미국 도요타 판매(비용,적시성 ) -일본과 다른 지역 도요타 공장생산 판매 평균유지비용 8$/일, 9~10 일걸림 -자동차 1대당 72$~80$ 재무적 비용 -200만대, 200* 80= 1 억6천만$ -경쟁차량 소개 (혼다 하이브리드 ) 가격경쟁력 필요 -많은 데이터 , 방향성 없음 , 활용가능 리포트 느리게 봄 리포트 정확성 떨어짐 => 적시에 의사결정을 하는 것 불가능 -데이터 품질상태 TLS(Toyota Logistic Services) 분야에 특별히 심각했음 사례 : 도요타 BI(Business Intelligence) . 문제 : 미국 도요타 판매(비용,적시성 ) -TLS . 정확한 차량 재고 요구 , 추적, 공급망관리 (적시에 알맞은 차를 정확한 딜러에게 배송 ) -수작업 스케줄링 , 다른 비즈니스 프로세스들 -> 부정 확한 정보에 기반하여 만들어짐 -> 다른 문제야기 -97년에 새 CIO 고용 문제해결 사례 : 도요타 BI(Business Intelligence) . 솔루션 -Barbara Cooper .CIO -실제문제 탐색 -Data warehouse 가 필요 -소프트웨어 필요 (프로세스 , Mine …) -Business Intelligence(BI) Solution 필요 . 실패경험 . BI는 바른 컨셉이었지만 맞지않는 벤더 , 소 프트웨어 ) 2000 년 오라클 데이터웨어하우스로 바꿈 Hyperion’s BI 플렛폼 만듬 사례 : 도요타 BI(Business Intelligence) . 결과 -40% 양적 증가 (2001~2005) -비용 3%증가, 운송중시간 5%이상 감소 -TLS . BI 빠르게 적용 -TLS . 고객서비스 부분 , 서비스 , 재무부분도 사용 -데이터 분석 도구 -> 도요타에 더 많은 이익제공 -2003~2005 년 시스템 업그레이드 -Tool은 지속적으로 개선 -2003년 최고의 이익을 냄, 시장점유율 지속적 증가 -BI 투자대비 506%이익 달성 (포천500대 기업평균 =112%) 11.1 BI Flamework : 개념과 이익 기업내용도요타As-Is .많은데이터, 에러가많고신뢰도낮음 .강한경쟁상대.자동차산업(혼다) .공급사슬에서의사소통과통합의문제 .부서간적시에데이터공유불가 .경영자들은의사결정을위한필요데이터를얻지못함To-Be .데이터웨어하우스( 이전데이터를가진) .Tool .데이터분석 .가시성제공(Dash Board) 11.1 BI Flamework : 개념과 이익 .BI(Business Intelligence) 의 정의 . 아키택쳐, 툴, 테이터베이스, 어플리케이션 방 법들을 묶는 우산같은 개념 . 의미가 MIS, IT 와 비슷 , . 구성요소 -Data Warehouse -Business Analytics -BPM(Business Performance Management) -User Interface . Dash Board, 기타 Tool BI components and Architecture 11.1 BI Flamework : 개념과 이익 . Data Warehouse -운영시스템은 ERP, CRM 으로 부터 -주제별 데이터로 저장 -분석 처리활동 (데이터 마이닝 , 의사결정지 원, 응용프로그램) . 비즈니스 분석 -툴들 : 필요한 리포트 , 쿼리, 데이터분석 -OLAP(Online Analytical Processing) -리포트, 쿼리(11.2) -진보된 분석 (11.2) -Data Text, Web mining (11.3) 11.1 BI Flamework : 개념과 이익 . BPM(Business Performance Management) -BSC(Balance Scorecard) 에 기초 -재무적 척도 등을 이용 , 기업전략 성과관리 -CFO(Chief Financial officer) -BPM은 BI의 분석 리포트 , 쿼리사용 -조직성과 최대화의 목표 (11.6) . User Interface : Dash Board, 기타 tool -Dash Board-현재 정보를 보기 쉽게 만드는 방법 -KPI(Key Performance Indicators) -Trend -Exception -가시성 툴 11.1 BI Flamework : 개념과 이익 . BI의 이점 -관리자-정확한 정보를 필요한 시기에 필요한 장소에서 -BI-모니터, 비즈니스 활동 이해 -Eckerson(2003) 연구 BI의 이점 (510개 회사 설문 ) -시간절약(60%) -사실인 하나의 시스템 (59%) -전략 계획 개선 (57%) -전술 의사결정 개선 (56%) -효율적인 프로세스 (55%) -비용절감 (37%) -Tomson(2004) 연구 -신속성 (81%) -의사결정개선(78%) -고객서비스 개선 (56%) -총수입 증대 (49%) Business Value of BI 11.1 BI Flamework : 개념과 이익 . BI의 주요특성 -Factory and Warehouse( 저장) . 공장의 창고개념으로 창고는 공급자로부터 입 고, 완재품 배송 - 많은 자료 발전된 분석방법으로 다룸 11.2그림 . BI의 주요특성 -Factory and Warehouse( 저장) . 공장의 창고개념으로 창고는 공급자로부터 입고 , 완재품 배송 . BI의 주요특성 -많은 자료 발전된 분석방법으로 다룸 11.2그림 전형적인 데이터 웨어하우스와 BI사용자 커뮤니티 How Business Intelligence works 11.2 Business Analytics, Online Analytical Processing, Reporting, and Querying .비즈니스 분석의 기본 - 분석 . 과학적 분석 . 수백개의 툴로 수행된 분 석이라 봄 -BA(Business Analytics) -데이터 묶음 , 저장, 분석, 데이터 접속을 제공하는 어플리케이션 기술이라 볼 수 있음 -Analytical Processing, Business intelligence tools, Business Application, Business Intelligence 로 불림 11.2 Business Analytics, Online Analytical Processing, Reporting, and Querying . BA의 활동 . 의사결정을 자동적으로 수행 . 복잡한 정량적 기술 사용 (다중회귀분석, 데이터마이닝, 비선형 프로그램 ) -예) 신용점수-대부업체 신용나쁨에 대한 점수계산 자동적으로 수락 /거절/대출한도 설정 신용카드상품(이율, 지불기간)설정 . 특정사안보고서(Ad-hoc), 질의요청, 기타 분석 가능 IT at Work 11.1 :Ban & Jerry .아이스크림공장190,000 파인트생산.미국50000곳, 12 개국선적.추적번호-오라클데이터웨어하우스에.BI 를이용분석 저장 . - - - - 영업부서(각지역당 매출확인 ) 마케팅부서 (광고가 매출에 기여하는 것 확인 ) 재무부서 (아이스크림 종류별 이익분 석) 회계결산시간 크게줄어듬 고객담당-불만 E-mail 통해 양조절 11.2 Business Analytics, Online Analytical Processing, Reporting, and Querying . BA 의 도구와 기술 . BA는 많은 수의 분석도구와 기술을 채텍함 . 11.3 지식 단계 진화 단계 혁신단계비즈니스문제관련기술특성데이터수집(1960) 지난5년간나의총수익은얼마인가? 컴퓨터,테이프, 디스크회고적, 정적인데이터전달데이터접근(1980) 3월의뉴잉글랜드지역에서의상품판매는얼마나되나? RDBMS, SQL 회고적, 레코드수준에서의동적인데이터전달데이터웨어하우징과의사결정(1990 년대초) A지역의상품의, 영업사원의구체적판매는? OLAP, 다차원데이터베이스, 데이터웨어하우스회고적, 다양한수준에서의동적인데이터전달지능적데이터마이닝(1990년대후반) 다음달에보스턴의상품판매는어떻게될까? 왜? 개선된알고리즘, 멀티프로세서컴퓨터, 대용량데이터베이스미래의순향적인정보전달고급지능형시스템향후가장좋은계획은무엇인가? 인공, 신경망, 개선된인공지능모델, 복합최적화, 웹서비스주도적, 통합적, 다중경영파트너통합완성형(Complete Integration) 목표설정치와비교했을때어떤결과를올렸는가? -정보와 지식의 발견을 위한 도구와 기술 11.2 Business Analytics, Online Analytical Processing, Reporting, and Querying . OLAP(Online Analytical Processing) -실제 비즈니스에 필요한 데이터를 분석할 수 있는 도구 -사업구조를 창출 -사용자의 질문에 즉각적으로 답할 수 있도록 사업구조 연결 -사용자의 질의에 대한 답변뿐 아니라 OLAP는 이러한 관계를 분석 패턴 , 유행, 예외상황 등을 찾아낼 수 있음 -미래지향적 지식발견은 제공해주지 못하는 단점 11.2 Business Analytics, Online Analytical Processing, Reporting, and Querying . Roport . Routine Report -자동적으로 시간별로 => 내적 외적 수요자에게 보내짐 예) 주간판매량, 일간생산량 매장관리자-BI 소프트웨어에서 매장성과 리포트 받음 이를 확인하여 잘팔닌것과 팔리지 않은 내용을 알게됨 자료는 Operational Data 에서 직접만들어짐 (ERP Payroll) . Ad-hoc(On-Demand) Report - 특별 사용자에 필요하게 고객화된 리포트 예) 2006 년 1월동안 $5000이상의 제품을 구매한고객 . Multilingual Support . 몇몇 구매자는 몇몇 언어로 다른 언어로 번역되 는 것을 원함 (예-MS=12 개국언어지원) . Representative Type of Report-수십개리포트, 각 분야 : 대표형태 필요 . Scorecard and Dashboard . 가시성제공 . Report Delivery and Alerting . 민감, 전송 잘되어야 함 11.2 Business Analytics, Online Analytical Processing, Reporting, and Querying . Ad-hoc . Queries . SQL 등을 이용 지원 . 사용자들이 실시간으로 정보요청할 수 있도록 특수질의 .보고서 사용 불가 . 신속한 의사결정 필요할 때 . 간단한 질의시스템 SQL( 구조화된 질의언어 ) . 사례별 접근방법 (Query-by example approch) . 자연어 기반 -> 음성인식 . 질의시스템 . 일상적 보고시스템과 쉽게 연결됨 . Analysis of Report’ Result . Multidimensionality : 다차원성 . 차원, 제품, 지역, 비즈니스 유닛 , 배송채널, 국가, 산업군 . 성과측정-금액, 판매량, 재고 등등 . 시간 . 일간, 주간, 월간, 분기, 년간 11.2 Business Analytics, Online Analytical Processing, Reporting, and Querying . Advanced Business Analytics . OLAP . 리포트, 쿼리에 집중 . 다른 분석도구 . 데이터 정보 분석 . 수학적, 통계적, 재무적 모델 수백개가 사용됨 (Keyspan, SAS, SPSS) . 전략적 이점을 얻기위해 11.3 Data, Text, Web Mining and Predictive Analytics . 데이터 마이닝이 인기있는 6요소 . 거대한 데이터배이스에서 일반적인것 찾아냄 . 하나의 고객관점으로 데이터를 정리 . 데이터의 통합은 데이터웨어하우스 포함 . 데이터 저장 , 수행, 공급능력을 위한 비용의 절감 . 경쟁 강화시장에서 효과적 . 비즈니스 활동이 개별화되는 추세 . 데이터 마이닝의 정의 , 성격, 이익 . 정보를 데이터베이스에서 발견해 낸다는 개념으로 사용됨 . 통계적, 수학적 프로세스가 사용됨 . 데이터 마이닝의 주요특성과 목적 . 데이터는 매우큰 데이터 베이스안에 깊이 묻혀있음 . 매우 진보된 툴 사용 -가시성제공 . 데이터마이닝을 하는 사람은 최종사용자 . 기대하지 않았던 결과를 사용자의 창의성을 통해 얻을 수 있음 . 데이터 마이닝 툴은 스프레드시트와 소프트웨어와 연동 11.3 Data, Text, Web Mining and Predictive Analytics . 데이터 마이닝작업에 어떤 IT기술이 사용되나 ? . 간단한 모델 (SQL-기반 쿼리 , OLAP, Human Judgment) . 조정모델 (회귀, 의사결정나무, 클러스터링) . 복잡한 모델 (신경 네트워크 , 다른 귀납법칙 ) . 데이터 마이닝의 사용가능성 . 자동화된 트랜드와 소비형태 예측 . 자동화된 이전에 알려지지 않았던 패턴과 관계에 대한 발견 . 데이터 마이닝의 도구 . Oracle’s Darwin, SAS 의 Enterprise Miner, IBM 의Intelligent Miner, SPSS 의 clemenntine . 데이터 마이닝 적용분야 . 데이터 마이닝 적용사례 . 소매와 판매 . 판매 예측 , 재고수준 결정 , 배송 스케쥴 (AAFES, Fraud Watch) . 은행업 . 부실대출수준 예측 , 신용카드 사용등등 . 제조와 생산 . 기기적 실패 예측 , 최적화요소 찾기 . 경찰업무 . 범죄의 패턴 , 지역, 범죄자 행동등등 보좌 . 항공 , 건강관리, 방송, 마케팅, 대 테러리스트활동 과 재무관리 11.3 Data, Text, Web Mining and Predictive Analytics . 텍스트 마이닝과 웹마이닝 . 텍스트 마이닝 -텍스트 마이닝은 비구조화 또는 반구조화 된 텍스트 파일에 데이터 마이닝 을 적용하는 것 -예측정보를 추출하는데 저장된 데이터 구조의 이점을 가짐 -추가적으로 유용한 관계를 가지는 문서의 숨겨진 내용을 찾음 -주제별로 문서를 그룹화 . 웹마이닝 -웹이라는 자료의 원천으로 부터 현실적이고 의미있는 패턴 , 프로필, 유행 등을 발견해내는 데이터 마이닝 기술을 적용하는 것을 의미 -웹콘텐츠 마이닝은 정보를 찾기위해 웹사이트 마이닝 -웹 사용 마이닝은 하나 이상의 웹사이트에서 이루어지는 사용자 탐색과 접 속패턴에 관련된 것 분석 (예-아마존 닷컴 ) . 예측가능한 분석 -예측가능한 분석은 비슷한 상황에 대해서 나오는 미래의 가능한 결과치에 대한 것을 제공 의사결정을 돕는 것 11.4 Data Visualization, Geographical Information Systems, and Virtual Reality . 데이터 시각화의 개념과 이점 . 개념 : 디지털이미지, 지리정보시스템, 그래픽 사용자 인터 페이스, 다차원의 표와 그래프 , 가상현실, 3차원표현, 비디 오, 애니메이션 같은 기술을 가지고 데이터를 표현하는 것 . 이점 : -시각화를 통해서 사용자가 스스로 탐구해 볼 수 있는 능력을 제공함 - 통상적 분석방법으로 발견하지 못했던 문제를 발견할수 있음 다른 관리적 목적에 따라 다르게 제공되는 화면들 Comshare Decision Overview ICE 숨어있는 부분의 문제점을 지능적으로 표현 직관적 문제파악 , 성과 모니터링 세계최강의경영관점Guided Analysis GIS Interface 각종 Chart 표준 MAP file 과의정보연동 정보의성격에맞는각종 Chart제공 DANSKIN 의 가상 전시실 IT at Work 11.4 . 현황 . 여성운동복 무용복 제조 . 3000개 매장과 의사소통 방법 필요 . 15개 외부영업망 , 영업사원들 . 매장-팩스, 전화 주문 . 매장운영자 뉴욕을 4~6회 방문 . 가상 온라인 전시실을 통하여 제품 감상, 설명서, 재고여부, 주문 . 7thOline 과 제휴를 맺고 전세계 시각 적 상품화계획과 배열기술 제공 . 의사소통을 매끄럽게 진행 . 장점 . 인간적인 잠재오류줄여줌 , 여행비용 및 운영비용 감소 , 최종 구매결정이 갖춰진 상태에서 시장으로 나옴 11.4 Data Visualization, Geographical Information Systems, and Virtual Reality . 다차원성 시각화 . 그림참조 A) 회사종업원들의 여행시간을 여행수단과 국가별로 보여줌 , 다음연도는내장함수를 통해 자동 생성 예측치 제공 B) 부분의 데이터는 재조직 C) 부분의 데이터는 보다 더욱 조직화되도록 처리 11.4 Data Visualization, Geographical Information Systems, and Virtual Reality . GIS 어플리케이션 . 지리정보시스템 : 디지털 지도를 사 용하여 지리적 관련 데이터를 포착 모형화, 저장, 확인, 통합, 처리, 분 석, 전시 . 공간내용을 담은 DB와 지도를 통합 으(Geocoding 이라 불림 ) . 사용자는 계획수립 , 문제해결, 의사 결정, 생산성 및 의사결정의 품질 증 대 등의 정보 생성 . GIS 소프트웨어 . 초기 높은 비용탓에 메인프레임에서 개발됨, 정부기관, 연구소에서 사용 , 90년대후 범용 . ESRI, Intergraph, Mapinfo . GIS 데이터 . 다양한 자료원 , 정부-Cd-Rom, 무료 . GIS와웹 . 웹접속을 제공함 11.4 Data Visualization, Geographical Information Systems, and Virtual Reality . 가상현실 . 가상현실(Virtual Reality) 의 표준화된 정의는 없음 . 상호적이고, 컴퓨터로 생성된 3차원 그래픽이 두부장착 교시장치를 통해 사용 자에 전달됨 . 충분한 인공적 감각적 신호를 제공하는 기술 . 가상현실과 의사결정 -대부분의 가상현실은 간접적으로 의사결정 지원해줌 -보잉-설계를 실험하기 위해 가상 항공기 모형 개발 다른 가상현실응용프로그램 -> 제조업에 도움 , 군사기술을 민간으로 -적용분야: 데이터 시각화 -증시 . 추세, 주가변동상황등을 통해 미래 증시 전망 11.5 Real-Time Business Intelligence and Competitive Intelligence BI Monitoring and Evaluation .Benchmarks .Scorecards .BAM .Dashboards BI monitoring and Evaluation (Continued) BI monitoring and Evaluation (Continued) Managerial Issues . Cost/Benefit and Justification Issues. . Why BI projects fail. . Systems Development and Integration. . Legal / Ethical Issues