테라데이타에서 비즈니스 인텔리전스는 기업 활동에서 생성된 데이터를 수집, 저장 및 분석하는 절차와 기술 인프라를 사용하여 부정확하고 불충분한 데이터 분석을 통해 도움이 되지 않는 결과를 도출하는 것을 방지하는 방법으로 간주됩니다. BI는 데이터 마이닝, 프로세스 분석, 성능 벤치마킹 및 기술 분석을 포괄하는 광범위한 용어입니다. BI는 비즈니스에서 생성된 모든 데이터를 구문 분석하고 경영 의사 결정을 주도하는 요약 보고서, 성과 측정 및 추세에 대한 정보를 제공합니다. 비즈니스 인텔리전스는 임원, 관리자, 일선 직원, 고객 및 공급업체를 포함하는 일반 사용자의 요구 사항을 해결합니다. 각 사용자의 역할에 맞게 조정되고 전략적 목표에 부합하는 메트릭으로 채워진 보고서, 대시보드 및 스코어카드를 제공합니다. 이 하향식 스타일은 엔터프라이즈 데이터를 통합하고 공유 데이터를 공통 데이터 모델(스키마) 및 BI 의미 체계(메타데이터)로 변환하여 정보 일관성을 강화하는 고전적인 데이터 웨어하우징 구조로 구동됩니다. 테라데이타와 비교하여 Gartner는 BI라고도 하는 비즈니스 인텔리전스를 "... 애플리케이션, 인프라, 도구, 정보에 대한 액세스 및 분석을 지원하여 의사 결정 및 성능을 개선하고 최적화할 수 있는 모범 사례를 포함하는 포괄적인 용어"로 정의합니다. 마찬가지로 CIO.com은 “기업은 BI를 사용하여 의사 결정을 개선하고 비용을 절감하며 새로운 비즈니스 기회를 식별합니다. BI는 단순한 기업 보고 기능이 아니며 기업 시스템에서 데이터를 추출하는 도구 집합 그 이상입니다. CIO는 BI를 사용하여 리엔지니어링이 필요한 비효율적인 비즈니스 프로세스를 식별합니다”라고 밝혔습니다. 비즈니스 인텔리전스 과제 수십 년 동안 비즈니스 인텔리전스(BI) 전문가는 다양한 유형의 비즈니스 사용자, 워크로드 및 데이터를 동일한 아키텍처에 통합하려고 시도했지만 종종 실망스러운 결과를 얻었습니다. 문제는 BI의 도메인이 광범위하다는 것입니다. 전략적으로는 정보를 사용하여 더 현명한 결정을 내리는 것이고, 전술적으로는 보고 및 분석을 위한 애플리케이션을 구축하는 것입니다. 새로운 데이터 세계에서 성공하려면 BI 전문가는 새로운 사고와 접근 방식을 채택해야 하고, 과거의 획일적인 틀에서 탈피해야 합니다. 새로운 비즈니스 요구를 충족하려면 다양한 인텔리전스 도메인과 관련 아키텍처를 관리해야 하며, 각 도메인은 서로 다른 사용자 및 워크로드 계층에 대해 최적화되어 있어야 합니다. 더 나은 의사 결정을 내리려면 더 나은 정보가 필요합니다. 즉 더 나은 결정을 내리기 위해 설계된 메트릭에 제공된 현재 데이터를 분석하는 것이 비즈니스 인텔리전스의 목표입니다. BI는 데이터 정확도, 타이밍 및 볼륨을 개선하여 이를 수행합니다. 최고의 결과를 얻기 위해 BI는 정확성, 적시성 및 데이터 양을 향상시키도록 작동해야 합니다. 이는 아직 기록되지 않은 정보를 캡처하는 더 많은 방법을 찾고, 정보에 오류가 있는지 확인하고, 광범위한 분석이 가능하도록 정보를 구조화하는 것을 의미합니다. 현실에서는 대부분의 회사가 비정형 데이터 또는 다양한 형식의 데이터를 가지고 있기 때문에 수집 및 분석에 어려움이 있습니다. 따라서 소프트웨어 개발자는 사용 가능한 데이터에서 추출한 정보를 최적화하는 비즈니스 인텔리전스 솔루션을 제공해야 합니다. 이러한 엔터프라이즈급 소프트웨어 애플리케이션은 회사의 데이터 및 애널리틱스 에코시스템을 통합하도록 설계되었습니다. 소프트웨어 솔루션은 꾸준한 속도로 성장하고 발전하는 반면, 데이터 과학자는 보고 속도와 깊이 사이에서 줄다리기를 해야 하는 과제에 직면하고 있습니다. 사물 인터넷 덕분에 조직이 처리해야 하는 데이터의 양이 엄청나게 증가하여 데이터 분석가는 전체 비즈니스 영역 또는 특정 프로세스의 강점을 나타내는 데이터 포인트를 정확히 찾아내야 합니다. 이를 통해 분석을 위해 데이터를 캡처하고 다시 포맷하는 데 시간을 할애할 필요가 줄어들어 결과적으로 시간이 절약되고 보고 속도를 향상할 수 있습니다. 조직이 애널리틱스를 사용하여 효과적으로 경쟁하려면 널리 사용되고 요구 사항이 잘 이해될 뿐만 아니라 모든 현대 사용자의 요구를 충족하는 BI 및 애널리틱스 애플리케이션을 직원에게 제공하여 모든 사용자가 데이터에서 가치를 실현하고 애널리틱스를 통해 통찰력을 얻을 수 있어야 합니다. 디자이너와 개발자는 요구 사항을 수집하는 전통적인 방법에서 벗어나 사용자의 요구 사항을 이해하기 위해 사용자와 협력해야 합니다. 조직은 외부 고객 경험을 향상시키는 데 노력하는 것과 마찬가지로 내부 사용자가 애플리케이션을 쉽고 만족스럽게 사용할 수 있도록 투자해야 합니다