제조업에서 BI가 꼭 필요한 이유와 KPI 설계 방법
제조업에서 BI가 필요한 이유는 한마디로 말해, 현장 데이터가 많아질수록 사람의 감으로는 빠르게 판단하기 어려워지기 때문입니다. BI는 생산, 품질, 설비, 재고, 납기, 원가를 한 화면에서 연결해 보고, 문제를 빨리 찾고, 다음 행동을 더 정확하게 정하게 해줍니다. 제조업에서 BI가 중요한 이유제조업은 일반 사무 업무보다 데이터의 흐름이 복잡합니다. ERP, MES, SCM, QMS, WMS, 설비 데이터, 검사 데이터가 서로 다른 시스템에 흩어져 있어서, 숫자는 많지만 정작 경영과 현장 운영에 바로 쓰기 어려운 경우가 많습니다. BI는 이 흩어진 데이터를 하나로 묶어 경영진, 생산관리, 품질, 구매, 물류, 영업이 같은 기준으로 상황을 보게 해줍니다. 특히 제조업은 한 번의 판단 실수가 곧바로 불량..
2026. 8. 3.
Power BI 2026년 6월 업데이트로 달라진 보고서와 모델링 흐름
Power BI 2026년 6월 업데이트는 AI 보조 작성, 보고서 시각화 편의성, 모델링 재사용성을 한 번에 끌어올린 릴리스입니다. 특히 현업에서 “이 기능이 있었으면 좋겠다” 싶던 지점들, 예를 들면 날짜 선택기, 축 자동 보정, 테이블 폭 제어, DAX 재사용 같은 부분이 촘촘하게 채워졌습니다. 이번 업데이트 한눈에 보기이번 업데이트에서 눈에 띄는 축은 크게 네 가지입니다. 첫째는 Copilot과 AI 기반 작성 경험, 둘째는 보고서 디자인 편의성, 셋째는 모델링 생산성, 넷째는 배포와 운영 연계입니다. 실무 관점에서는 단순히 새 기능이 늘어난 것이 아니라, 매번 반복하던 수작업이 줄어드는 방향이라 의미가 큽니다. 보고서 개발자는 화면을 더 예쁘게 만드는 데서 끝나지 않고, 모델 구조와 작성 흐름..
2026. 7. 21.
데이터를 모으고 정리하는 이유를 시스템 운영 관점에서 살펴보기
데이터를 모으고 정리해 BI와 분석에 쓰는 이유는 단순히 “저장”이 아니라, 의미 있는 의사결정이 가능하도록 데이터의 품질과 구조를 맞추기 위해서입니다. ETL과 ELT는 그 과정을 시스템적으로 안정화하는 핵심 방식이며, 기업의 규모가 커질수록 더 중요해집니다. 왜 데이터는 그냥 쓰면 안 되는가현업 데이터는 보통 한 곳에 깔끔하게 모여 있지 않습니다. ERP, CRM, API, 로그, 엑셀, 센서 데이터처럼 출처가 다르고, 기준도 다르며, 갱신 주기도 다릅니다. 이런 상태의 데이터를 바로 분석하면 지표가 흔들리고, 같은 숫자를 두고 부서마다 다른 해석이 나올 수 있습니다. 또한 데이터에는 결측치, 중복값, 형식 불일치, 코드 체계 차이, 시간대 문제 같은 품질 이슈가 자주 발생합니다. 분석용 데이터는 ..
2026. 6. 26.
데이터 거버넌스 체계 설계가 조직의 데이터 신뢰를 바꾸는 이유
데이터 거버넌스 체계를 설계하고 품질·표준화 거버넌스 전문성을 확보하는 작업은 조직이 데이터를 믿고 쓸 수 있게 만드는 기반을 만드는 일입니다. 이 글에서는 데이터 거버넌스가 무엇인지, 왜 필요한지, 어떤 작업을 포함하는지, 어떤 관점에서 봐야 하는지, 구체적으로 어떤 프로세스와 규칙, 역할, 도구가 필요한지 대중적으로 쉽게, 하지만 상세하게 정리했습니다. 1. 기본 개념: 데이터 거버넌스, 품질 거버넌스, 표준화 거버넌스는 무엇인가데이터 거버넌스란 무엇인가데이터 거버넌스는 조직 데이터의 품질, 보안, 가용성을 보장하기 위해 데이터가 어떻게 수집·저장·접근·사용되는지를 결정하는 정책과 절차를 명확히 정의하는 전략입니다. 간단히 말하면, 데이터에 대한 전사적 관리 체계를 만드는 일이며, 데이터 생성부터 ..
2026. 6. 14.
