다양한 산업 분야에서 꾸준히 증가 소셜네트워크(SNS)와 클라우드 컴퓨팅, 모바일 스마트 환경에서 빅데이터가 쏟아져 나오면서 기업들에게 데이터는 관리의 대상임과 동시에 새로운 비즈니스 기회를 창출할 수 있는 기회를 제공하는 매개체가 되고 있다. 이러한 빅데이터의 증가는 데이터웨어하우스(DW)의 중요성을 증가시키고 있으며 실시간 동시다발로 발생하는 데이터들을 분석해 채널판매뿐만 아니라 정보 분석 기능 강화를 돕고 있다. DW를 통해 고객과 비즈니스 데이터의 체계적인 저장과 다양한 고객 분석 및 DB 마케팅 인프라를 제공하는 기업들이 증가하는 가운데 최근 제조업에서의 DW 운영 현황과 기대효과 등에 대해 살펴봤다. 이지혜 jh_lee@biziton.com DW는 과거 사용자들에게 대규모 기업에만 주로 적용되던 IT 시스템으로 인식되어 왔다. DW의 가격이 상대적으로 고가에 속했고 초기 도입 규모가 컸기 때문이다. SI성 프로젝트라는 인식도 강해 대기업을 제외한 일반 기업들은 도입을 다소 꺼리면서 저렴한 데이터 솔루션을 구축하거나 일반 엑셀과 오피스 프로그램 등을 이용해 분석 기능을 대체해 왔다. 하지만 최근 DW솔루션 관련 기업들의 경쟁으로 인한 가격인하와 비정형화된 데이터의 폭증으로 인해 DW를 도입하거나 업그레이드 하는 기업들이 늘고 있다. 특히 고객과의 접촉 경로가 다양하고 동일한 고객들이 복합적으로 상품을 구매하는 경향이 많은 산업군일수록 구축이 활발해지고 있다. DW는 고객 분석과 고객 구매 패턴 등의 분석이 가능하고 고객관계관리(CRM)와 연계해 시너지 효과를 내고 있다. 또한 IT 환경에서 데이터 자체의 증가와 함께 의사결정을 위해 분석해야 하는 데이터 종류가 다양해지면서 사용자들은 DW의 용량 확대와 속도 개선을 요구하고 있다. DW 구축은 필수사항 DW는 성능*확장성*신속성에 초점을 맞춰야 한다. 모든 데이터에 대한 실시간 분석 결과와 다양한 측면의 고급 분석 가능성을 고려해야 하기 때문이다. 과거 DW의 회의론이 팽배할 때 가장 화두가 되었던 것은 투자수익률(ROI) 측면이다. 여러 기업들이 2000년대 초중반까지 앞 다퉈 구축했지만 성공 사례를 쉽게 찾지 못하면서 도입했던 기업들이 회의론에 빠지는 경우가 많았다. DW를 도입하기만 하면 마치 황금알을 낳는 거위와 같다고 생각한 것과 고객 충성도 향상과 신규 마케팅 기법 등의 사업이 이를 기반으로 이뤄질 것처럼 생각했던 경향이 컸던 것도 또 다른 이유다. 최근에는 이와 같이 극단적으로 생각하는 사용자는 줄었지만 기업의 DW 구축이 과거 선택사항에서 현재 필수사항으로 옮겨가고 있다는 데에는 대다수가 공감하고 있다. 중요한 것은 DW가 성능과 확장성, 신속성에 초점을 맞추면서 기업의 거시적인 목표를 구체적이고 정확히 설정할 때 성공적인 솔루션으로 자리매김할 수 있다는 것이다. 처음부터 무리하게 많은 비용과 시간을 쏟아 붓기보다 현재 가장 시급한 분야에 우선 적용해 향후 얼마나 유연하게 확장할 수 있고 성능을 보장받을 수 있는지 살펴봐야 한다. 또한 업계 관계자들은 DW구축시 IT가 주도하는 프로젝트는 현업이나 의사결정권자의 요구를 쉽게 반영할 수 없기 때문에 현업과 임원진의 참여를 적극 유도해야 한다고 조언했다. 체계적인 정보 분석과 활용 인터넷 쇼핑몰 이용자가 확산되는 가운데 고객의 상관관계와 판매 경향 분석은 생산성 향상에 영향을 끼치고 있다. 2001년 말 홈쇼핑 업계의 후발주자로 시장에 진입한 후 빠르게 성장하고 있는 현대홈쇼핑은 명확한 손익관리와 영업*고객*상품에 대한 과학적이고 체계적인 분석을 위해 DW를 구축했다. 실무자에게는 업무 부하 경감을, 임원진에게는 빠르고 다양한 의사결정 정보를 제공한다는 방침 아래 구축한 사례다. 현대홈쇼핑 측은 채널과 브랜드*단품*D코드*상품 분류코드 등을 통합 표준화하는 등 전사적 차원에서 기준용어를 통일했다. 기초코드 관리를 통해 기준을 명확하게 함으로써 소통상의 오류를 줄이고 사내 임직원들의 원활한 의사소통을 돕기 위한 전략이다. 또한 기존 진행된 상품과 주문 및 고객에 대한 히스토리 데이터를 DW에서 관리하면서 다년간 쌓인 데이터에 대한 분석 정보를 얻기 위해 시스템 부하요인을 경감시켰다. 결국 빠른 시간 안에 업무 처리가 가능하도록 운영과 분석시스템을 독립시켰다는 평가다. 고객 분석의 활성화와 캠페인의 효율을 분석하는 작업 역시 구축 과정에 중점을 둔 부분이다. 이를 통해 고객과 채널*상품*출고 등 연관분석을 지원하고 고객 등급을 관리했으며, 클러스터링(군집), 이익률, 매체 간 시너지 효과를 분석해 타깃 캠페인의 활성화와 신속한 효율분석을 지원했다. 현대홈쇼핑 관계자는 DW 구축으로 업무 담당자가 직접 다량의 데이터를 빠르게 추출*가공*분석할 수 있어 원하는 정보를 빠르게 획득해 업무에 즉시 반영할 수 있게 됐다고 설명했다. 또한 조직과 코드, 실적에 대한 용어와 계산 로직의 통일로 각 부서 간 의사소통의 명확성이 증대됐다. 또한 대량 데이터 집계 및 분석 업무를 DW로 이관함으로써 운영시스템의 업무 부하가 대폭 줄었다. 국내 대표 유통 물류 업체인 GS리테일 역시 점포 증가에 따른 데이터의 증가와 적재 처리 시간의 지연을 극복할 수 있는 방안을 마련하기 위해 고객관계관리(CRM), 슈퍼, 편의점 등 3개 DW를 통합한 엔터프라이즈 데이터웨어하우스(EDW)를 통한 고객 상품 간 연결 분석과 같은 고급화된 정보제공 기반을 마련했다. EDW는 데이터 보관기간의 확대 및 대용량 데이터 분석과 빠른 시간 안에 사용자 요구를 수용하기 위한 방안이다. GS리테일은 지난 4월 통합 전사적 EDW를 오픈한 후 현재 2차 기능 개선 과정을 진행하고 있다. 데이터 분산과 적재시간 단축뿐 아니라 매주 월요일마다 밀려들었던 최종 사용자의 동시처리 요구를 수용하기 위해 사용패턴 분석과 튜닝을 통한 응답시간 단축이 중점사항이었다. 또한 GS리테일의 운영 환경에 처음 적용되는 리눅스 OS, DB2, TSA(이중화 소프트웨어)와 같은 기술 역시 위험요소를 식별해 관리해야 할 문제점으로 정해 사내 교육과 효과적인 노하우 전달에 총력을 기울였다. GS리테일은 EDW 구축 후 데이터 적재시간은 기존 대비 60% 이상 단축됐으며 장애시 재작업을 통해 정해진 시간 내에 서비스를 제공할 수 있게 됐다고 밝혔다. 기존 3개의 DW가 하나의 데이터베이스관리시스템(DBMS)으로 통합돼 상호 연결성이 높아지면서 고객과 상품 간 연결 분석으로 최종 사용자에게 고급화된 정보를 제공할 수 있게 된 것이다. GS리테일 측은 사용자들의 엑셀 사용 빈도 감소와 정형/비정형 화면에서 제공하지 못했던 대용량 분석이 가능해지면서 운영 담당자들의 수작업 공수도 줄어들 것으로 전망하고 있다. GS리테일의 한 고위 담당자는 “DW 어플라이언스는 성능시험(BMT) 결과에서 보이는 것과 같이 전환만 하면 바로 몇 배씩 빨라지는 마법 상자가 아니다”며 “오히려 접근 관점에서 원하는 데이터를 찾기 위해서 데이터 서버의 위치를 한 번 더 찾아가야 한다는 점에서 높은 차원의 관리가 필요하다”고 설명했다. DW어플라이언스를 적용하는 작업은 인프라 측면의 단순한 장비 교체뿐만 아니라 분석, 설계, 튜닝 등 모든 프로세스가 수반돼야 한다. 또한 GS레테일 측은 구성 측면에서는 서버, OS, DBMS, 스위치, 스토리지 등 통합된 기술이 적용돼 있기 때문에 많은 기술자들과 협업할 수 있는 체계가 마련돼야 한다고 강조했다. 고객접점 극대화 방안 SK에너지의 DW는 크게 ERP 베이스로 분석계를 제공하는 부분과 사업을 지원하기 위한 부분 두 가지로 나뉜다. SK에너지는 고객관리 시스템 등 영업시스템 고객정보를 DW를 통해 속성을 파악하고 매출 분석으로 이어지게 하는 동시에 다양한 캠페인을 지원하는데 중점을 뒀다. 지난 1998년도 첫 DW구축 당시 엔크린 보너스 카드와 관련된 사업이 핵심이었고 그 이후 제휴카드와 경유 전용 서비스를 시작하면서 트랜잭션이 대거 추가됐다. 현재는 크게 엔크린 보너스 카드, 제휴카드, 경유 전용 서비스(네트럭) 등 세 가지 트랜잭션이 하나의 DW 안에서 분석 처리돼 고객 마케팅과 캠페인을 지원하고 있다. 한편 SK에너지의 DW 하드웨어에 대한 개편은 지난 2005년과 2010년 두 차례에 걸쳐 진행됐다. SK에너지는 DW를 통해 SK엔크린 주유고객관리시스템 중 마케팅 활용을 위한 추출대상 데이터를 선정해 고객서비스 강화에 나섰다. 또한 영업시스템으로부터의 데이터 추출·변환·적재 작업과 월 마감작업 퍼포먼스에 중점을 뒀으며 분석기능을 위해 정기 분석보고서 이외의 맞춤형 보고서 기능을 강화했다. 고객접점에서의 CRM 활동을 위한 캠페인 시스템 구축을 통해 과거 결과와 대비해 볼 수 있는 환경을 구축한 것도 DW도입 후 변화점이다. SK에너지는 초기 정형화된 분석보고서를 위주로 개발해 운영했으나 변화하는 시장 환경에 맞춰 영업에 필요한 실시간 맞춤형 보고서 기능을 강화했다. 초기 유류 고객 대상의 DW에서 네트럭 등 물류 유통 사업 확장에 따른 DW지원 사업대상 확대도 업그레이드 된 점 중 하나다. SK에너지의 한 관계자는 “DW를 통한 고객·비즈니스 데이터의 체계적인 저장으로 다양한 고객 분석 및 DB 마케팅 인프라 제공이 가능하다”며 “통합 고객 데이터의 체계적 분석을 통한 기존 사업의 CRM을 성공적으로 추진하는 배경이 될 뿐 아니라 신규 사업 지원 및 제휴사 DB 마케팅 활성화를 통해 새로운 가치를 창출할 수 있다”고 말했다. 최근 이슈 고려해야 기업들이 DW를 구축할 때 주의해야 할 점은 대상 사업관리시스템의 변경이 발생할 때 DW에 즉시 반영할 수 있는 구조로 설계해야 한다는 점이다. 또한 대상 사업관리시스템의 데이터 추출시 사전 데이터 검증을 통한 데이터의 정합성을 유지하면서 DB 모니터링 시스템을 함께 구축해 사용빈도가 낮은 데이터들을 지속적으로 정리하는 작업이 필요하다. 고객정보 보호 관련 법률 준수에 따른 고객정보 DB 암호화 적용도 최근 보안 이슈와 함께 불거지고 있다. 최근에는 DW 시스템의 활용을 극대화하기 위한 사내 캠페인 및 리포팅 등 최적화된 활용 애플리케이션을 구현하는 작업도 기업의 과제로 떠오르고 있다. 한편 DW를 구축·업그레이드 한 기업들의 경우 지속적인 유지관리를 강조했다. 현재 상황을 객관적으로 면밀히 분석하고 목표를 정립하는 노력과 준비가 필요하다는 것이다. 또 이에 따른 의사 결정권자, 영업, IT 담당자들의 협업도 강조되고 있다.