기업의 마케팅, 영업, 고객서비스 업무에 필요한 각종 의사 결정 정보를 제   공하여 합리적인 의사결정을 할 수 있도록 도와주는 시스템 어떤 요인들이 사업을 주도하고 있는지를 결정하고 분석하기 위해 실제 업무   지식과 통찰력을 적용하는 시스템 대형 유통 업체의 급 성장 : 계속 되는 인수 합병 등으로 유통업체의 대형   화, 세계화 고객관리(CRM)의 중요성 부각 : 고객 중심의 비즈니스만이 생존의 방법 공급망관리 (SCM)의 중요성 대두 온라인 유통 및 판매 이용의 증가 기업은 급변하는 경제 상황, 다양한 고객의 요구사항, 치열한 경쟁 등 처해   있음 특히 통신, 보험, 유통, 은행, 증권업의 경우에는 고객과의 1 대 1 관계 강   화를 통한 수익증대, 고객만족도의 향상이 기업의 생존의 필수 불가결한 조건   이 되어가고 있음 이러한 기업의 요구사항을 정확히 짚어내고 있는 솔루션 분야가 바로   Business Intelligence 1970년대 : 각종 통계 보고서 생성, OLAP, 분석적 데이터 웨어하우싱 1980년대 : DB 마케팅 1990년대 : 데이타 마이닝 2000년대 : BI 고객의 구매 특성과 패턴발견을 통한 타겟 마케팅 이탈 고객의 성향 분석을 통한 예측 모델 개발 정확한 품질 관리 타사 고객을 재 획득하기 위한 윈백 전략 개발 통신 및 카드 등의 부정행위 발견 우수고객/예상우수고객/잠재고객을 위한 캠페인 관리 불량고객/예상 불량고객을 위한 캠페인 관리 이탈 예상고객을 위한 캠페인 관리 운영 시스템으로부터 데이터 획득하여 비즈니스 정보로 변형 일반적으로 데이터 웨어하우스 ELT 도구를 이용함 BI 데이터웨어하우스, BI 데이터마트 구축 데이터 웨어하우스 구축 후 OLAP이나 데이터 마이닝 SW를 이용 가공된 report 또는 분석 보고서template를 제공하는 도구 이용 Turnkey 방식의 web 기반 분석 package 도입 Graphical한 web 기반의 분석 정보는 사용자에게 배포 Schedule 또는 event-driven 방식으로 정보는 web server 또는 e-mail 시스   템으로 전달 방대한 양의 비즈니스 정보들을 잘 구성하여 배포 하기 위해서는 EIP의 도입   이 필요함 Email 통한 각종 보고서 제공, 고객의 extranet을 이용한 정보의 접근으로   비용절감 출고, 배송에 대한 정확한 수요 분석과 추적이 가능하여 불필요한 지출 억제 고객의 성향 분석을 통하여 다량의 구매를 유도로 비용절감 ERP, CRM에서 생성되는 다량의 데이터로부터 의사 결정을 할 수 있는 정보   가 추출 BI의 도입으로 비로서 기존 시스템을 통한 각종 의사 결정이 가능해 짐 구성원의 정보 수집 능력 향상 각종 정보에 대한 신속, 정확한 분석 절차 마련 고객 성향 분석 고객의 구매 패턴에 대한 이해를 근거로 미래 구매에 대한 예측