오늘날 급변하는 정치적, 경제적, 사회적 요인 등이 복합적으로 작용하는 가운데 기업은 매 순간 비즈니스의 성패를 좌우하는 '의사결정'에 직면하고 있다. 결국 제대로된 '의사결정'이  절실해지고 있다. 

이러한 상황에서 의사결정 인텔리전스(Desicion Intelligence, 이하 DI)가 부상하고 있다. 사실 DI와 유사한 형태로 기존에 기업들은 의사 결정을 돕기 위해  오래전부터 비즈니스 인텔리전스(Business Intelligence, 이하 BI) 플랫폼을 활용했다. BI는 비즈니스 데이터를 분석하고 실행 가능한 인사이트로 전환해 조직의 모든 사용자가 더 합리적인 의사결정을 할 수 있도록 지원하는 프로세스와 툴이다. BI는 비즈니스의 현재 성과와 과거 성과에 대한 설명을 제공하는 '설명적 분석'에 머물렀다.

이에 비해 DI는  엔터프라이즈급 조직에서 제품 및/또는 서비스 개선을 목적으로 수집, 저장 및 사용하는 정보를 더 잘 이해하기 위해 사용하는 툴 및 방식을 의미한다. 기존의 BI가 가진 장점에 신기술인 인공지능(AI)과 기계학습(ML)을 결합해 의사결정에 필요한 각종 자료와 수치를 광범위하게 분석해 실행 가능하고 정확한 비즈니스 제안을 실시간으로 생성해 의사 결정을 지원한다.

DI는 팬데믹을 거치면서 전세계 조직들이 빠르게 디지털로 전환하는 급변하는 비즈니스 환경에 효율적으로 대처하는 최적 전략으로 떠오르며 관련 시장도 빠른 성장세를 보이고 있다.

글로벌 시장 조사 기업 리서치앤마켓(Research and Markets)가 발표한 ‘글로벌 의사결정 인텔리전스 시장 2022-2027 보고서’에 따르면 글로벌 의사 결정 인텔리전스 시장은 2022년 100억 달러에서 연평균 17.8% 성장해 2027년 227억 달러에 달할 것으로 예상된다.

DI에 주목하는 이유

기업의 문제 해결을 위한 솔루션은 다양하게 존재하지만, 특히 기업이 DI에 관심을 가지는 이유는 기존의 데이터 분석 기술만으로 개선하기 어려운 부분인 기술, 프로세스 그리고 사람을 통합한 의사결정 방식이 필요했기 때문이다.

DI는 기업 전체 부서에서 액세스 가능한 접근성을 갖춰 사일로 화된 기존의 사람과 도구, 프로세스에 접근할 수 있는 새로운 방식을 제공한다.  사일로화 된 조직의 이슈와 의사결정 절차를 판단하기 어려운 상황에 효과적이다.  팬데믹을 거치면서 활성화된 재택, 혼합 근무 방식에도 효율적이다.

또한, 의사결정 시간도 줄여준다. DI는 대량의 데이터를 처리 및 분석하고, 기록 데이터를 기반으로 예측하고, 빠른 속도로 정확한 결과를 도출해 의사결정의 품질을 높일 수 있다.

헬스케어·생명과학 분야 빠른 성장세

DI는 서비스 분야에서 ▲컨설팅 ▲배포 및 통합 ▲지원 및 유지 관리로 나뉘는데, 이 중 배포 및 통합 서비스가 예측 기간 중 가장 빠르게 성장할 것으로 예측된다.

배포 및 통합 서비스는 기술 관련 전문 지식을 기반으로, 조직 운영 요구 사항에 적합한 소프트웨어 아키텍처를 선택하고 적절한 네트워크 연결과 백엔드를 통합한다. 시스템이 서로 효과적으로 작동하도록 도우며 동시에 전체 공급망과 생산 프로세스의 효율성을 높인다.

특정 산업별로는 헬스케어와 생명 과학 분야가 빠르게 성장할 것으로 전망된다. 의료 분야의 의사 결정 인텔리전스에서 AI와 RPA(Robotic Process Automation)를 사용하면 고품질 전자 건강 기록 관리 개발을 위한 데이터 처리 개선, 효과적인 환자 치료를 위한 사용자 친화적인 워크플로 생성, 의사 결정 능력 향상 등 다양한 활용이 가능하다. 

시장 규모면에서 북미 지역이 DI의 주요 시장으로 자리잡고 있다. 미국 및 캐나다와 같은 국가에서는 여러 응용 분야에서 DI기술을 채택해 시장 성장을 견인하고 있다. 금융, 의료 및 리테일 등 여러 버티컬 분야에서 DI의 높은 보급률을 보이고 있다.

DI 분야를 주도하는 글로벌 기업으로는 구글, IBM, 오라클, 마이크로소프트, 인텔, 등의 대형 IT 기업과 도모(Domo), 보드 인터내셔널(Board International),  클라리파이(Clarifai), H2O.ai 등이 시장 공략에 적극적이다. 이들은 다양한 전략과 인수 합병, 전략적 협업을 통해 보다 효과적인 DI 솔루션 개발, 테스트로 비즈니스 분야를 확대하고 있다.

데이터 고도화 전략과 셀프 서비스가 필요

DI가 조직에 매우 중요한 의사결정을 지원해 비즈니스에 도움을 주는 것을 인식하고 있지만 선뜻 DI 활용에 자신있는 기업들이 많지 않다. 빅데이터 기반 경영 컨설팅 기업 뉴밴티지 파트너(NewVantage Partners)가 발표한 ‘2022년 데이터 및 AI 경영진 설문조사’에 따르면, 조직의 53.0%만이 데이터에서 비즈니스 가치를 실현하기 위한 전략을 수립했으며 전략을 가진 조직 중 40.6%는 아직 성공을 거두지 못했다고 답했다.

비즈니스 가치를 높이는 의사결정을 지원하려면 방대한 데이터 처리를 위한 데이터 구축 전략이 필요하다. 많은 조직에서 클라우드로 전환하고 있지만 아직까지 클라우드 규모의 데이터용으로 구축되지 않아 표면적인 사실만을 전달하는 기술에 머물러 있고, 변경 사항 반영도 느리다. 데이터에 관련된 지속적인 기술 고도화가 필요하다.

다양한 산업에서 겪고 있는 인력 부족도 DI 분야 성장을 제한할 수 있다. 이 문제의 대안으로 노코드/로우코드 방식 고급 분석 기능을 통한 셀프서비스 방식이 대안으로 떠오르고 있다.