BI 구축 프로젝트의 성공은 기술적 구현을 넘어 여러 핵심 요소들의 조화로운 관리에 달려 있습니다.
수많은 프로젝트 경험을 통해 도출된 핵심 성공 요소와 실패 위험 요소는 다음과 같습니다.
🔥 핵심 성공 7대 요소 제안 👍
1. 명확한 비즈니스 가치 연계
성공적인 BI 구축의 첫 번째 핵심은 비즈니스 목표와의 연계입니다.
단순한 기술과 플랫폼의 도입이 아닌 구체적 비즈니스 문제 해결에 초점을 맞춰야 합니다.
2. 강력한 경영진 지원과 데이터 문화
BI 구축은 단순한 도구 도입을 넘어 조직 문화의 변화를 수반합니다.
최고 경영진, 혹은 의사 결정권을 가진 내부 구성원의 적극적인 지원과 데이터 기반 의사결정 문화 조성이 필수입니다.
3. 효과적인 데이터 거버넌스 체계
일관되고 신뢰할 수 있는 데이터는 BI 성공의 기반입니다.
체계적인 데이터 거버넌스는 BI 환경의 무질서한 확장을 방지하고 데이터의 신뢰성을 보장합니다.
4. 사용자 중심 설계 및 개발
사용자 경험(UX)은 BI 결과물의 선호도, 채택률과 직결됩니다.
기술적인 정교함도 중요하지만 결국 사용자의 실제 필요와 전체적인 작업 흐름에 초점을 맞춘 설계가 중요합니다.
5. 단계적 구현을 통한 점진적 확대
과거의 대규모 빅뱅 접근법보다 단계적 구현을 통해 위험을 관리하고 성공 경험을 기반으로 모멘텀을 구축하는 것이 효과적입니다.
6. 체계적인 역량 개발 및 지원 체계
지속 가능한 BI 환경은 조직 내부의 역량 개발과 효과적인 지원 체계에 달려 있습니다.
단순한 1회성 교육이 아닌 지속적인 학습 문화가 필요합니다.
7. 미래를 대비한 아키텍처 및 성능 최적화
확장 가능하고 안정적인 기술의 아키텍처는 성공적인 BI 환경의 기반이 될 수 있습니다.
현재 요구사항 뿐만 아니라 최소 향후 3년간의 성장을 고려한 설계가 중요합니다.
🤔 주요 실패 위험 요소와 대응 전략♟️
위험 요소☢️를 사전에 인지하고 준비한다면 이를 완화할 수 있는 전략은 존재합니다.👏
각 위험 요소를 인지할 수 있는 징후와 그에 따른 대응 전략은 다음과 같습니다.
위험 요소
징후
대응 전략
명확한 비전의 부재
목표 불일치
우선 순위의 혼란
또 하나의 도구로 인식(업무 부담)
BI 비전 워크샵 진행
명확한 핵심성과지표 정의
비즈니스 가치의 명시적 연계
데이터 품질 문제
데이터가 불일치
낮은 신뢰도
반복적 검증 요구
데이터 품질 평가 실시
공식 인증 프로세스 도입
데이터 품질 모니터링 자동화
과도한 범위 설정
일정 지연
리소스 부족
품질 저하
최소기능제품 접근법(MVP)
단계적 구현 계획
범위 관리 거버넌스 계획
사용자 참여 부족
리포트의 낮은 활성도
기존 방식 고수
실제 업무 중심의 설계
사용자 피드백 루프 구축
IT - 비즈니스 업무 분리
커뮤니케이션의 장벽
책임 회피
기존 방식 고수
통합 TFT 구성
명확한 *RACI 수립
정기적 합동 회의체 구성
미흡한 역량 개발
과도한 지원 의존
기본 기능만 활용
정기적 교육 프로그램 준비
내부 전문가 양성
학습용 컨텐츠 라이브러리 구성
성능 및 확장성 문제
느린 로딩 시간
불안정한 서버
사용량 증가가 부담
요구수준 단계별 성능 기준 설정
확장성 테스트 실시
성능 최적화 모범사례 적용
** RACI란? 프로젝트 관리 및 역할/책임 정의를 위해 사용되는 매트릭스 모델입니다. - Responsible : 수행자. 해당 작업을 실제로 수행하는 사람 - Accountable : 최종 책임자. 최종적으로 작업의 결과물에 대해 책임지는 사람. - Consulted : 협의자. 작업과 관련하여 의견을 제공하거나 조언하는 사람. - Informed : 통보 대상자. 해당 작업의 진행 상황이나 결과를 공유받는 사람.
BI 구축 프로젝트는 조직의 규모, 요구사항의 복잡성, 데이터 환경에 따라 그 과정과 기간이 달라질 수 있습니다. 일반적인 구축 프로세스와 각 단계별 기간, 주요 활동을 안내해 드리겠습니다.
다음과 같은 로드맵에 따라 진행하게 됩니다.
각 단계별 준비 상태와 요구 수준에 따라 짧게는 3~4개월, 길게는 8~10개월 까지도 소요될 수 있습니다.
예시) A 기업의 BI 구축 프로젝트 - 임원용 대시보드 20본을 개발하는 프로젝트 - 각 대시보드는 평균 8개 정도의 핵심성과지표(KPI)를 포함하고 있음 - 데이터는 RDB에 모두 적재되어 있으나 BI를 위한 가공은 필요함
프로세스 단계별 업무 예시
1단계 Demand : 전반적인 요구사항 발굴과 계획 수립 ( 1 ~ 2 개월 ) - 비즈니스 요구사항 수집 및 분석 - 이해관계자 인터뷰 - 핵심성과지표(KPI) 정의 및 수식 정리 - 데이터 인프라 확인 - 기술 아키텍처 설계 (서버, 네트워크, 보안 등) - 프로젝트 일정/범위 수립 - 업무에 따른 산출물 작업
2단계 Design : 화면 기획 및 설계 ( 0.5 ~ 2 개월 ) - 대시보드 디자인 표준 수립 - (필요시) 사용자 경험 UX 워크숍 진행 - 표준 대시보드 프로토타입 설계 - 사용자 피드백 수집 및 반영 - 프로토 타입 검증 및 승인 - 업무에 따른 산출물 작업
3단계 Data : 데이터 준비 ( 2~3개월 ) - 데이터 마트 구성을 위한 Query 작업 - 정합성 검증 - 데이터 주기에 따른 배치 스케줄 설정 - 업무에 따른 산출물 작업
4단계 Develop : 대시보드 개발 진행 ( 2~3개월 ) - 기획안에 따른 최종 데이터 모델 기반으로 임시 데이터 생성 (Excel) - 임시 데이터 기반으로 화면 개발 진행 - 데이터 마트 구성이 완료되면 Excel -> Tableau로 데이터 원본 교체 - 디자인 / 조회 기능 / 데이터 정합성을 설계서 중심으로 구현 - Agile 방식으로 리포트별 오픈 후 수정해가며 완료
5단계 Deploy : 배포를 통한 공유 ( 안정화 0.5 ~ 1개월 ) - 사용자 접근 권한 설정 - 성능 최적화 및 테스트 - 시스템 및 사용현황 모니터링 - 대시보드의 수정사항 처리 - 업무에 따른 산출물 작업
내부 데이터 팀이 있지만, 
도입 이후에도 실무자와 관리자의 
STEP 1
STEP2
STEP3
STEP4
BI 구축 프로젝트의 성공은 기술적 구현을 넘어 여러 핵심 요소들의 조화로운 관리에 달려 있습니다.
수많은 프로젝트 경험을 통해 도출된 핵심 성공 요소와 실패 위험 요소는 다음과 같습니다.
🔥 핵심 성공 7대 요소 제안 👍
1. 명확한 비즈니스 가치 연계
성공적인 BI 구축의 첫 번째 핵심은 비즈니스 목표와의 연계입니다.
단순한 기술과 플랫폼의 도입이 아닌 구체적 비즈니스 문제 해결에 초점을 맞춰야 합니다.
2. 강력한 경영진 지원과 데이터 문화
BI 구축은 단순한 도구 도입을 넘어 조직 문화의 변화를 수반합니다.
최고 경영진, 혹은 의사 결정권을 가진 내부 구성원의 적극적인 지원과 데이터 기반 의사결정 문화 조성이 필수입니다.
3. 효과적인 데이터 거버넌스 체계
일관되고 신뢰할 수 있는 데이터는 BI 성공의 기반입니다.
체계적인 데이터 거버넌스는 BI 환경의 무질서한 확장을 방지하고 데이터의 신뢰성을 보장합니다.
4. 사용자 중심 설계 및 개발
사용자 경험(UX)은 BI 결과물의 선호도, 채택률과 직결됩니다.
기술적인 정교함도 중요하지만 결국 사용자의 실제 필요와 전체적인 작업 흐름에 초점을 맞춘 설계가 중요합니다.
5. 단계적 구현을 통한 점진적 확대
과거의 대규모 빅뱅 접근법보다 단계적 구현을 통해 위험을 관리하고 성공 경험을 기반으로 모멘텀을 구축하는 것이 효과적입니다.
6. 체계적인 역량 개발 및 지원 체계
지속 가능한 BI 환경은 조직 내부의 역량 개발과 효과적인 지원 체계에 달려 있습니다.
단순한 1회성 교육이 아닌 지속적인 학습 문화가 필요합니다.
7. 미래를 대비한 아키텍처 및 성능 최적화
확장 가능하고 안정적인 기술의 아키텍처는 성공적인 BI 환경의 기반이 될 수 있습니다.
현재 요구사항 뿐만 아니라 최소 향후 3년간의 성장을 고려한 설계가 중요합니다.
🤔 주요 실패 위험 요소와 대응 전략♟️
위험 요소☢️를 사전에 인지하고 준비한다면 이를 완화할 수 있는 전략은 존재합니다.👏
각 위험 요소를 인지할 수 있는 징후와 그에 따른 대응 전략은 다음과 같습니다.
** RACI란? 프로젝트 관리 및 역할/책임 정의를 위해 사용되는 매트릭스 모델입니다.
- Responsible : 수행자. 해당 작업을 실제로 수행하는 사람
- Accountable : 최종 책임자. 최종적으로 작업의 결과물에 대해 책임지는 사람.
- Consulted : 협의자. 작업과 관련하여 의견을 제공하거나 조언하는 사람.
- Informed : 통보 대상자. 해당 작업의 진행 상황이나 결과를 공유받는 사람.
위와 같은 각각의 요소를 종합적으로 고려하여 BI 프로젝트를 진행할 수 있습니다.
다양한 구축 경험을 토대로 고객사의 유형별 프로젝트 기간과 특징을 정리해 보았습니다.
해당 내용은 참고사항이며 실제 요건에 따라 편차가 있을 수 있습니다.
기존 BI 솔루션에서 Tableau로 전환하는 프로젝트는 단순한 도구 교체가 아닌 전략적 접근이 필요합니다.
빅스데이터의 BI 방법론은 다음과 같습니다.
1. 평가 및 계획
- 현행 시스템 분석, 요구사항 정의, 우선순위 설정, 전체 로드맵 수립 등을 진행합니다.
2. 아키텍처 설계
- Tableau로 전환을 위한 환경 설계, 데이터 연결 전략 수립, 데이터 거버넌스 정책 수립 등을 진행합니다.
3. 전환 작업 수행
- 대시보드 변환/개발, ETL 프로세스 구축, 테스트 및 최적화 등을 진행합니다.
4. 검증 및 배포
- 사용자 테스트, 신규 환경에 대한 교육 실시, 단계적 배포 등을 진행합니다.
5. 안정화 및 최적화
- 모니터링, 성능 개선, 지속적인 지원 및 발전 계획 수립 등을 진행합니다.
각 단계는 명확한 활동과 산출물, 검토 포인트를 포함하고 있습니다.
진행 상황을 체계적으로 관리할 수 있도록 하고 있으며 실제 업무 여건에 따라 맞춤형으로 진행됩니다.
BI 구축 프로젝트는 조직의 규모, 요구사항의 복잡성, 데이터 환경에 따라 그 과정과 기간이 달라질 수 있습니다.
일반적인 구축 프로세스와 각 단계별 기간, 주요 활동을 안내해 드리겠습니다.
다음과 같은 로드맵에 따라 진행하게 됩니다.
각 단계별 준비 상태와 요구 수준에 따라
짧게는 3~4개월, 길게는 8~10개월 까지도 소요될 수 있습니다.
예시) A 기업의 BI 구축 프로젝트
- 임원용 대시보드 20본을 개발하는 프로젝트
- 각 대시보드는 평균 8개 정도의 핵심성과지표(KPI)를 포함하고 있음
- 데이터는 RDB에 모두 적재되어 있으나 BI를 위한 가공은 필요함
프로세스 단계별 업무 예시
1단계 Demand : 전반적인 요구사항 발굴과 계획 수립 ( 1 ~ 2 개월 )
- 비즈니스 요구사항 수집 및 분석
- 이해관계자 인터뷰
- 핵심성과지표(KPI) 정의 및 수식 정리
- 데이터 인프라 확인
- 기술 아키텍처 설계 (서버, 네트워크, 보안 등)
- 프로젝트 일정/범위 수립
- 업무에 따른 산출물 작업
2단계 Design : 화면 기획 및 설계 ( 0.5 ~ 2 개월 )
- 대시보드 디자인 표준 수립
- (필요시) 사용자 경험 UX 워크숍 진행
- 표준 대시보드 프로토타입 설계
- 사용자 피드백 수집 및 반영
- 프로토 타입 검증 및 승인
- 업무에 따른 산출물 작업
3단계 Data : 데이터 준비 ( 2~3개월 )
- 데이터 마트 구성을 위한 Query 작업
- 정합성 검증
- 데이터 주기에 따른 배치 스케줄 설정
- 업무에 따른 산출물 작업
4단계 Develop : 대시보드 개발 진행 ( 2~3개월 )
- 기획안에 따른 최종 데이터 모델 기반으로 임시 데이터 생성 (Excel)
- 임시 데이터 기반으로 화면 개발 진행
- 데이터 마트 구성이 완료되면 Excel -> Tableau로 데이터 원본 교체
- 디자인 / 조회 기능 / 데이터 정합성을 설계서 중심으로 구현
- Agile 방식으로 리포트별 오픈 후 수정해가며 완료
5단계 Deploy : 배포를 통한 공유 ( 안정화 0.5 ~ 1개월 )
- 사용자 접근 권한 설정
- 성능 최적화 및 테스트
- 시스템 및 사용현황 모니터링
- 대시보드의 수정사항 처리
- 업무에 따른 산출물 작업
이러한 과정을 통해 내부에서 사용하실 수 있는 BI플랫폼을 구축하실 수 있습니다.