90년대 초반 이후로 사내 정보 액세스 수요가 급격히 증가하였으며, 특히 운영 상황 보고서에서부터 마케팅 광고의 통계적 모델링, 분석 전문가를 위한 다차원 OLAP(온라인 분석 프로세싱) 환경, 대시보드와 스코어카드에 이르기까지 보다 정확하고 상세한 데이터 분석이 요구되고 있다. 또한 기업들이 DW(데이터 웨어하우징) 관리 요구와 ERP(전사적자원관리) 및 CRM(고객관계 관리) 등과 같은 기업용 애플리케이션의 도입이 늘어나면서, 기업 내 방대한 데이터에서 고급 정보를 얻고자 하는 `BI 리포팅 및 분석 애플리케이션' 수요도 함께 증가하고 있다. 실제로, 오늘날 많은 기업들이 BI(비즈니스 인텔리전스) 솔루션을 도입해 사용하고 있다. 특히 BI 솔루션 대부분이 하나의 BI 유형만을 지원하기 때문에, 기업들은 기존에 없던 추가적인 분석 기능과 엔터프라이즈 보고 기능 등이 필요한 경우에 새롭게 BI 솔루션을 도입함으로써, 최소한 두 개의 솔루션을 혼용해 사용하고 있다. 또 BI 솔루션의 대부분이 소규모 부서용 애플리케이션만을 지원하도록 설계되었기 때문에, 전사 IT 인프라로의 확장을 위해서 추가적인 BI 시스템 구축을 통해 이러한 문제 해결에 나서고 있다. 그러나 그 결과, 기업 전체의 통합 IT 환경까지는 고려하지 못한 채, 개별 부서가 필요로 하는 소규모의 BI 솔루션을 도입해 독립적으로 운영하는 상태에 머물러 있다. 즉, BI 기술이 `개별 BI'에 초점이 맞춰짐으로써 전체적인 분석이 힘들고, 사용자 확장성과 데이터 확장성이 제한되며, 1년 365일 24시간 운영이 필요한 전사 BI 시스템이 아니라 임시적인 소규모 환경에 맞게 설계되어 운영되고 있는 것이다. 이러한 `개별 BI' 형태로, 부서별로 다른 BI 전략과 도구를 운영하면 다음과 같은 문제들이 발생할 수 있다. 먼저, 많은 데이터에 액세스하여 더 많은 사용자를 지원해야 할 때, 부서별로 구축된 BI는 사용자 및 데이터 확장성이 부족하여, 투자 수익률(ROI)을 크게 낮출 수 있다. 여러 개의 부서별로 다른 BI 솔루션이 운영됨으로써 수천 개의 분석 지표에서 추출한 일관되지 않은 정보들을 기반으로 의사 결정이 이루어지기 때문에 그 정보의 정확성을 장담할 수 없다. 특히 시스템 관리자 입장에서는 여러 종류의 BI 사용자 인터페이스를 사용해야 하기 때문에 관리가 용이하지 못하다. 무엇보다 IT 조직 차원에서도 여러 BI 기술을 관리하기 위한 과도한 비용을 소요하고 있는데, 실제로 다양한 종류의 BI 도입 비용 외에도, 업그레이드 등을 포함한 관리 비용과 기술 인력 교육 비용 등이 지속적으로 발생하는 것이다. 기업이 이러한 중복 비용과 노력을 피할 수 있는 해답은 데이터와 사용자층을 전사 영역으로 확장시킬 수 있는 `단일 BI 아키텍처 구축'밖에 없다. 이러한 `단일 BI 아키텍처'는 통합된 단일 유저 인터페이스를 통해 사용이 쉽고, 기존의 모든 유형의 BI 를 통합시킴으로써 새로운 유형과 기능을 사용자의 기존 보고서에 추가할 수 있다. 또한 높은 시스템 확장성과 관리 용이성을 바탕으로 모든 유형의 BI를 제공함으로써, 메타 데이터, 보안 및 사용자 프로필을 통합하는 단일 통합 플랫폼 상에서 모든 정보가 전달되고, 기업 전체에서 일관된 정보를 공유할 수 있게 된다. BI가 전 산업 분야에 걸쳐, 끊임없이 변화와 혁신을 요구하는 시대의 흐름에 대응해 나갈 수 있는 기업 경쟁력의 핵심 도구이자 전략임에 이의를 제기할 사람은 아무도 없다. 이제는 자사의 비즈니스 목표와 요구 사항에 맞는 `단일 BI 아키텍처 구축'을 통해, BI가 제공하는 모든 혜택을 누려볼 때이다.
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