비로소 날개를 펴는 MS BI

Microsoft의 Business Intelligence 솔루션은 업력이 상당합니다. 20년이 넘었습니다. MS SQL Server Analysis Service (SSAS), MS SQL Server Reporting Service (SSRS), MS SQL Server Integration Service (SSIS)와 같이 RDMS(관계형 데이터베이스 시스템)를 근간으로 한 BI 솔루션 체계를 여전히 유지합니다. 가성비가 좋았지 1등으로 여겨졌던 적은 없다고 봅니다. 과장을 좀 보태어, MS BI의 주축이자 SQL Server 기반 MS BI 도구와 연계가 원활한 MS Office Excel이 아니었다면 명맥을 잇지 못했을 수도 있습니다.
 
Oracle DB보다는 저렴했다 해도 MS SQL Server를 도입한 조직은 못해도 10년은 쓰고 싶어했습니다. IT 비용 아까운 건 예나 지금이나 비슷합니다. 그러다 보니 더 전통적이었던 경쟁 BI 솔루션보다 교체하는 데에 정서적, 비교적 장벽이 있었습니다. 기능 면에서나 트렌드 면에서나 뒤쳐지는 인상을 받았습니다.
 
大 Cloud 시대를 맞아 MS BI를 띄우기도 하고 옭아매기도 했던 SQL Server라는 족쇄가 풀렸습니다. 뒷단 기술이야 어떻든 사용자는 클라우드 기반에서 웹 브라우저를 통해 거대한 기능을 불러 쓰게 되었습니다. 여기에 MS는 보다 큰 그림을 제시했습니다.
 

Complete analytics platform: Govern and protect your Fabric data

Bring customer data into the era of AI with Microsoft Fabric
https://partner.microsoft.com/en-US/blog/article/bring-customer-data-into-the-era-of-ai-with-microsoft-fabric
새로운 통합 SaaS 플랫폼으로, Azure Data Factory, Azure Synapse Analytics 및 Power BI의 모든 기능을 결합합니다. Fabric은 단일 아키텍처에서 특정 페르소나 및 관련 작업을 대상으로 하는 7가지 핵심 워크로드를 갖춘 완전한 분석 플랫폼입니다. 이러한 기능을 통해 시스템 통합(SI) 파트너 및 솔루션 빌더는 고객의 데이터 자산을 보다 안전하고 규정을 준수하며 비용 효율적인 방식으로 단순화하고 통합할 수 있습니다.

Prepare your data for AI innovation with Microsoft Fabric—now generally available
https://www.microsoft.com/en-us/microsoft-fabric/blog/2023/11/15/prepare-your-data-for-ai-innovation-with-microsoft-fabric-now-generally-available/
Microsoft Fabric은 AI 시대를 위해 구축된 단일 AI 기반 플랫폼에서 모든 사용자를 한데 모아 팀의 데이터 작업 방식을 바꿀 수 있습니다.

Azure Synapse Analytics
https://azure.microsoft.com/en-us/products/synapse-analytics/
데이터 웨어하우스 및 빅 데이터 시스템 전반에서 인사이트를 얻는 시간을 단축하는 엔터프라이즈 분석 서비스입니다. 엔터프라이즈 데이터 웨어하우징에 사용되는 최고의 SQL 기술, 빅 데이터를 위한 Apache Spark 기술, 로그 및 시계열 분석을 위한 Azure Data Explorer를 결합합니다.

 
클라우드와 더불어 ChatGPT가 환기한 LLM AI를 통해, 보다 사용자에게 친화적인 UX와 기술 진입장벽 완화를 이루었다고 MS는 천명했습니다. 사람같은 AI 조력자(assistant) Copilot가 들어앉아 BI 요구에 '전적으로' 대응하는 수준은 아직 아닙니다만, On-premise 환경에서 짓눌리며 눈치 보던 '정보계'로서의 한계는 곧 벗어 던질 것으로 기대합니다. 저 기능 라인업들만 봐도 단일 혹은 쉽게 연결이 되는 플랫폼에서 머리 아프지 않게 불러쓸 수 있기 때문입니다.