BI 시스템 / 만도    
고부가가치 정보 활용한 전략적 가치경영 달성

국내 대표적인 자동차 부품업체인 만도는 디지털 경영체제 구축을 자사의 최우선 과제로 수립했다. 이에 따라, 95년부터 디지털 경영 마스터플랜 수립과 업무재설계(BPR)를 통해 전사적인 업무 프로세스를 설계하는 디지털 경영체제 구축을 위한 준비작업을 수행했다. 만도는 전사적자원관리(ERP), 통합제품관리(PLM), 공급망관리(SCM), 제조 실행 시스템 (MES) 등 최신 정보기술(IT) 시스템을 구축함으로써 e비즈니스 기반을 확보했다.

반세기가 넘는 긴 역사만큼이나 많은 기업 정보를 보유하고 있는 만도는 기업 내 정보 관리의 중요성을 인식해 많은 정보들을 관리하는 다양한 시스템을 부서별로 개별 운영하고 있었다. 그러나 각 개인 및 부서별 필요에 따라 개발된 만도의 업무 시스템들은 너무나 개별화 되어 전사적 차원의 정보를 활용하는데 어려움이 많았다. 단위 시스템에서의 정보 욕구는 충족시켜 줄지 모르나, 종합적 의사결정을 지원하는 고부가가치 정보를 활용할 수 없었기 때문이다. 대량의 정보를 단순히 정리하는 것을 넘어서 부가가치를 창출할 수 있는 분석의 기반으로서 데이터를 바라보는 인식의 전환이 절실했다.

만도는 경영 프로세스 정보를 고부가가치 정보로 창출해 신속, 정확한 의사결정을 지원함으로써 기업가치를 극대화하는 전략적 경영정보 시스템 구축을 위해 BI 시스템을 도입하게 됐다. 만도는 DW를 기반으로 다양한 분석 툴을 활용하여 사용자가 실시간으로 DW에 저장된 정확한 데이터를 분석할 수 있다는 점에서 고부가 정보 분석을 위해 최적화된 솔루션인 오라클 BI 시스템을 선택했다.

다양한 분석과 비교를 통해 오라클 BI가 최적이라고 판단한 만도는 주저하지 않고 시스템 구축을 단행했다. 지난해 10월 29명으로 구성된 프로젝트 팀을 구성하고, 운영-계획-성과 인텔리전스라는 3대 축을 중심으로 BI 시스템을 도입했다. 프로젝트 팀은 기존 시스템에 대한 분석을 바탕으로 2개월간 데이타웨어하우스를 구축, 개발 단계별로 면밀한 성능테스트를 실시했다. 최종시스템은 지난 5월 마이그레이션을 거쳐 성공적으로 완수됐으며, 6월 오픈 이래 만도는 BI 안정화 단계에 접어들었다.

오라클의 BI 솔루션은 단편화된 정보, 부분적인 자동화라는 기존의 한계를 극복한 뛰어난 솔루션으로, 다양한 애플리케이션의 구현과 BI 구현을 완벽하게 지원하는 최고의 BI의 근간이 되는 애플리케이션 패키지다. 특히, 단순한 수치자료를 넘어서 전체적 관점의 정제 및 통합된 데이터를 통해 사용자의 다양한 정보요구에 유연하게 대처하여 기업정보 가치를 극대화한다.

오라클은 운영, 계획, 성과 인텔리전스 구현을 위해 통합 데이터 인프라를 형성하고, 데이터 표준화 및 일관성을 확보하는 환경을 구현했다. 또한, 시스템의 연계성을 고려한 단계적 적용, DW 기반의 사용자 별 정보분석 툴 제공, 부문별 연계분석, 원하는 시점의 데이터 활용 등을 고려한 시스템으로 신속한 의사결정을 지원하여 향후 만도의 전략적 디지털 경영을 위한 초석을 마련했다.

이번 BI 프로젝트를 통해 만도는 재무, 원가, 경영 관리 등 기업 경영의 핵심 업무를 위한 데이터의 다차원 비교, 분석, 예측 등 고부가 분석 업무를 위한 기반을 구축했다. BI시스템의 DW와 연계를 통해 데이타의 정보로서의 가치를 높이고, 웹을 통한 데이터에 유연한 접근을 실현했다. 데이터 활용의 효율성을 극대화하여 업무 효율성을 대폭 향상시키고, 디지털 경영 실현, 가치창조와 기술혁신을 동시에 추구할 수 있게 됐다.

시스템에서 발생하는 대량의 정보의 다양한 분석을 통해 고부가 정보를 창출하기 위해 구축된 이번 BI 시스템을 통해 만도는 이번에 자료 취합 및 생성, 업무 분석, 보고서 작성 등에 일상적인 업무 처리시간은 물론 신규 프로그램 및 리포트 개발 시간을 획기적으로 절감하고, 궁극적으로 높은 생산성 향상을 기대할 수 있게 됐다. 또한, 경영, 판매, 재고, 인사, 수입 지출, 기타 주요 정보에 대한 접속을 통해, 경영진들이 업무현황을 즉각적으로 파악하고 이에 근거한 의사결정 내릴 수 있게 됐다.

기존의 ERP시스템에 안주하지 않고 보다 수준 높은 e비즈니스의 활용을 위해 이번 BI 시스템 구축을 단행한 만도는 자사가 수년에 걸쳐 구축한 디지털 경영체제를 기반으로 향후 급변하는 경영환경 속에서 기업경영에 정보기술을 능동적으로 이용해 나갈 계획이다. 

ETT & ETL / LG전자    
세계 지사 데이터 통합, 경영 효율성 높여

LG전자는 디지털 디스플레이&미디어, 디지털 어플라이언스, 정보통신의 3개 사업본부 체제를 갖추고 72개의 해외 현지법인, 그리고 전 세계를 커버하는 마케팅 조직을 통해 글로벌 경영 활동을 전개하고 있으며, 포츈지 선정 글로벌500에 속하는 기업.

LG전자는 지난 99년 10월부터 2001년 10월까지 ‘글로벌 엔터프라이즈 매니지먼트 프로젝트’를 수행했다. 이 프로젝트는 오라클 ERP를 기반으로 한 DW프로젝트로 LG전자는 전 세계 지사의 데이터를 통합해 글로벌 경영에 효율성을 더하는 한편, 전 세계 연결재무정보와 물류의 단일 채널을 통한 효율성을 얻기 위해 시스템 구축에 나섰다.

LG전자의 DW 프로젝트 수행시 기술적 이슈는 데이터의 배치 처리와 ETL 영역에서 비즈니이스 이슈를 커버할 수 있는 툴 선정, 다량의 데이터를 제한된 시간 안에 처리하고 추출된 데이터의 품질에 대한 정합성을 보장할 수 있어야 한다는 것. 따라서 LG전자는 다양한 데이터 소스에서 추출이 가능하고 변환 기능이 우수하며, 사용하기 편리한 GUI를 갖고 있는 어센셜소프트웨어의 데이터스테이지를 데이터 통합 및 품질 검증을 위한 핵심 툴로 결정했다.

LG전자는 시스템 구축 후 데이터스테이지에서 제공하는 ETL 기능을 활용해 소스에서 타깃으로의 데이터 추출/변환/적재의 자동화에 따라 데이터 처리 시간이 단축되고 효율성이 향상됐으며, 국내에 지사들의 데이터에 대한 통합된 뷰를 갖게 되었고 이를 바탕으로 의사결정을 함으로써 글로벌 경영관리가 가능해졌다.

또한 개발 인원 최소화와 자동화에 따른 관리 인력의 감소로 비용 절감 효과를 거뒀으며, 관리자 변동에 따른 유지보수의 어려움이나 재교육 비용이 들지 않고, 쉽고 편한 GUI로 전문지식이 없는 사람도 전반적인 데이터 통합 과정을 이해, 운영함으로써 매핑 룰(mapping rule)을 볼 수 있어 데이터가 어떻게 변환되는지 알 수 있고, 매핑 룰 문서의 관리도 불필요하게 됐다. 이외에도 잡 모니터링으로 오류에 대한 즉각적인 원인 분석 및 재작업이 가능해졌고, 메타데이터 변경 내역을 전사적으로 공유할 수 있게 됐다.

반도체 산업에서, 투입된 칩수 대비 생산된 칩수의 비율을 나타내는 수율을 향상시키고 지속적으로 관리하는 것이 곧 기업의 경쟁력이라 해도 과언이 아니다.

Mining, OLAP / 하이닉스 반도체    
수율 문제 조기 해결로 품질 극대화

하이닉스 반도체는 수율 개선을 목적으로 데이터 마이닝과 다차원 분석 등 과학적인 분석기술 기반의 비즈니스 인텔리전스 시스템을 구축하고자 하였다. 특히, 다차원 분석을 이용해 기본적인 분석을 수행하여 수율과 관련된 파라미터들을 선택하고 이를 데이터 마이닝의 입력으로 활용하도록 하였다.

또한, 데이터 마이닝의 결과를 다시 다차원 분석의 차원으로 입력하여 다른 데이터와 함께 분석하도록 했다. 사용자가 분석데이터의 범위를 직접 선택하고 데이터 마이닝과 다차원 분석 기법 그리고 통계 분석 등을 접목하여 다양한 분석기법을 상호 보완적으로 사용해 분석할 수 있도록 했고, 사용자용 통합 인터페이스를 통하여 이러한 수율 관리 업무를 위한 작업이 이루어지도록 하였다.

현재 하이닉스는 생산현장의 각종 기술정보를 통합하는 과학적이고 종합적인 수율 분석 시스템 구축을 통해 최적공정조건을 산출하고 수율 문제원인을 조기에 해결함으로써 신제품 수율 조기 Ramp-up과 품질 극대화에 기여하고 있다.

한편, 하이닉스의 수율 분석시스템은 운영계 시스템에서 생산/계측정보 등을 추출하여 데이터 변환 등을 통해서 구성한 데이터 마트를 근간으로 다차원 분석, 데이터 마이닝 등의 분석기능을 수행하도록 구성, 효과적인 수율 관리를 위해 다양한 분석 프로세스가 구현되었다. 예를 들어, 장비문제 초기 탐색 기능의 경우, 다차원 분석을 이용하여 특정한 문제 패턴을 보이는 그룹을 추출해 내고, 이에 대비되는 비교 그룹을 만든다.

이 두 그룹에 대하여 데이터 마이닝의 Sequential pattern 탐색기법을 통해 생산 장비의 진행 경로상의 편중 여부를 탐색한다. 특정한 문제 패턴을 가진 그룹이 비교그룹에 비해 특정장비나 진행순서에 집중되는 패턴을 보일 경우 그 장비나 진행순서가 문제 장비로 판별된다.

두 그룹 간의 공정 진행 장비의 편중을 판별하여 그 원인이 되는 개별 장비를 탐색하고, 개별 장비별 진행 순서를 보여 주어 장비의 시간대별 집중상황을 알 수 있게 하였다. 또한, 이러한 마이닝 결과를 데이터베이스를 통해 다차원 분석의 하나의 변수로 취급하여 더욱 심도있는 분석이 가능하게 하였다.

수율에 중요한 영향을 미치는 또 하나의 부분이 생산 조건이며, 따라서 잘못된 파라미터를 바로잡아 보다 적절한 파라미터를 지정해 개선하는 것이 중요하다. 파라미터 탐색 및 예측 프로세스의 경우는, 다차원 분석을 이용해 기본적인 분석을 행한 후 설명력이 높은 변수를 선별하고, 회귀 분석을 시행해 일차적인 후보를 선정한다. 각 사용자가 다시 상관도 및 결측치 정보를 보고 파라미터 탐색을 위한 변수를 선정하도록 한다. 그리고 여러 가능한 파라미터의 조합을 시험하고 그 결과 자료를 가장 잘 설명하는 최적의 파라미터 조합을 찾아낸다.

OLAP / 다음쇼핑 CRM    
레거시 DB와 로그 데이터 토대 DW와 OLAP 구축

다음쇼핑의 회원은 약 600만 명으로 다음 전체 회원의 약 10%정도에 해당된다. 하루에도 몇 천만의 회원이 온라인을 이용하고 있으며, 다음에 방문하고 그 중 수십만 명의 회원이 다음쇼핑을 방문하고 있다. 즉, 다음쇼핑의 경쟁 무기는 회원이다. 따라서 그냥 스쳐 지나가는 회원을 다음쇼핑회원으로 만들고, 이익을 만들어 내는 회원으로 전환시키고 로열 회원으로 만들기 위해서는 단계별로 많은 노력과 세밀한 접근이 필요하다. 그 근간이 되는 가장 기초적인 작업이 쇼핑 내부를 파악하고, 고객에 대해 아는 것이다.

다음은 1차적으로 쇼핑의 레거시 DB와 방대한 로그 데이터를 토대로 데이터웨어하우스를 구축하고 구축된 자료를 손쉽게 조회할 수 있도록 OLAP을 구축하는 작업을 시작했다. 그러나 운영을 위한 시스템 구축의 노하우는 많았으나 CRM 구축에 대한 경험이 많지 않았기 때문에 다음의 목표와 부합되는 솔루션 및 구성원을 갖춘 경험이 많은 업체가 필요했으며, 검토하고 고민한 결과 렉스켄과 넷스루를 선택하게 되었다. 그리고 데이터를 추출 가공해서 DW에 적재하는 ETL(Extraction Transformation Loading)툴은 코그노스의 디시전스트림, 적재된 데이터의 다차원적 분석을 위한 OLAP툴은 파워플레이, 리포팅 툴은 임프람프투, 웹로그 추출 변환을 위한 솔루션으로는 넷스루에서 개발한 와이즈로그 에이전트를 사용했다.

구축단계는 요구사항을 취합·정리하여 주제영역을 크게 주문과 상품, 고객, 로그, CS로 나누고 각 주제영역에 맞는 실무자의 요구사항 및 필요요소를 보고자 하는 관점(Dimension)과 보고자 하는 실제 값(Measure)을 정의하여 디멘젼 맵을 작성하였다. 정해진 요구사항으로 구성된 디멘젼 맵에 맞게 모델링작업을 하고 이에 맞도록 쇼핑 운영계에 있는 데이터와 로그데이터, 전사 고객데이터를 ETL솔루션인 디시전스트림(DecisionStream)과 와이즈 웹 에이전트(Wise Web Agent)를 이용해 추출·가공해서, DW에 적재하는 ETL작업을 하고, DW에 쌓인 데이터의 다차원보고서를 파워플레이로 큐브를 만들어서 볼 수 있도록 구성했다. 또 분석시스템을 조회할 수 있는 엔드유저 환경은 웹과 C/S로 구성, 일반 유저들이 웹을 통해 분석시스템을 사용할 수 있도록 했다.

이렇게 E-commerce 분석시스템을 구축한 후, 가장 눈에 띄는 변화는 다음쇼핑 내부를 한 눈에 볼 수 있도록 구성된 지표와 세부적인 MD별 매출관리, 상품군별 상품별/이벤트별 매출관리, 고객 등급별 매출 관리, 채널관리 등이 용이하게 되었고, 고객 성향을 파악할 수 있는 데이터(구매의사스코어, 관심 카테고리 등)를 언제 어떤 시점이든 일관성 있게 즉시 뽑아 볼 수 있게 됐다.

그러나 이보다 더 중요한 것은 실무자의 데이터를 바라보는 시각이 변화되고 있다는 점과 원활한 데이터 공유를 꼽을 수 있다. 다양한 자료를 직접 다각도로 접하면서 마케터와 운영자는 적재적소에 알맞은 데이터를 선택할 수 있는 안목을 갖춰 나갈 수 있다. 분석시스템이 구축되면서 그동안 궁금해 했던 자료를 직접, 즉시 확인하고 현업에 사용할 수 있다는 점 때문에 업무의 만족도가 높아지는 면도 있고, 일부는 새로운 시스템이 아직은 어렵고 복잡하다고 생각하는 사람들도 있다.

아마도 BI를 구축한 회사라면 누구나 겪었을 일이라 생각된다. 갑자기 많은 데이터를 직접 확인할 수 있게 됐지만 활용하는데 익숙하지 않은 부분도 있고, 과거 요청하면 원하는 형태로 받았던 것에 익숙해졌기 때문에 직접 자료를 찾는다는 것이 부담스럽거나 번거롭게 생각할 수도 있다. 시스템구축의 성공여부는 얼마나 구축이 잘 되었느냐 보다 얼마나 활용도가 높으냐에 있다.

분석시스템을 활성화 시키고 실무에 적용할 수 있는 형태의 자료를 만들어 내기 위해서는 사용자들은 과거의 습관을 버리고 교육과 꾸준한 학습을 해야 하고, 시스템 운영자들은 사용자들과 지속적인 커뮤니케이션을 통해서 분석시스템을 보완하고 수정해 나가야 할 것이며, 이는 분석시스템이 존재하는 한 남아있는 과제이다.

다음쇼핑의 올 하반기 목표는 구축된 시스템의 안정화이다. 이후 다음쇼핑은 구축된 분석시스템을 기반으로 내부 마케터의 데이터를 바라보는 시각도 키우면서 단계별 CRM을 구축할 예정이다.

OLAP / KT    
단 1번 조회로 2~3억여 건의 레코드 처리

KT는 본사 및 각 지역 본부의 경영진들이 보다 적극적으로 경영 활동을 모니터링 함으로써 현재의 전반적인 경영 성과를 다차원적으로 분석하고, 장·단기적 변동 사항을 수시로 확인해 신속하게 대처할 수 있도록 돕기 위해 기존 MPSS(Manage- ment Planning Support System)를 보강해 경영분석 플랫폼을 업그레이드했다.

KT는 특히 전 국민을 타깃 고객으로 통신 서비스를 제공하고 있으며, 기지국 설비를 비롯한 네트웍 구축비용의 계산, 요금 조정, 사업자 간 네트웍 공유에 따른 접속료 정산 등을 지원하는 업계 최대 규모의 활동기준원가(Activity Based Cost : ABC)시스템을 운영하고 있었다.

이 때문에 막대한 용량과 크기를 가진 KT의 데이터 웨어하우스에서 데이터를 가져와 이를 신속하게 분석하기 위해서는 강력한 캐리어급 성능과 탁월한 신뢰성을 갖춘 솔루션이 필요했다. 뿐만 아니라 주요 최종 사용자인 임원진들이 IT담당자나 일선 실무자의 도움 없이도 각 사용자들의 편의에 맞춰 다차원적으로 편집해 데이터를 분석, 손쉽게 사용할 수 있도록 해야 했다.

이러한 측면에서 하이페리온의 에스베이스는 가장 적합한 제품이었다. 에스베이스는 KT가 보유한 데이터량을 소화할 수 있는 확장성을 갖고 있었기 때문이다. 하이페리온 에스베이스는 실제 운영환경에서 수백 기가바이트의 데이터와 수천 명의 사용자를 지원할 수 있을 뿐만 아니라 생각의 속도에 상응하는 질의·응답시간을 제공할 수 있다.

특히 이러한 성능과 확장성 및 안정성은 이미 도입해 운영하고 있는 다수의 기업고객들을 통해서도 입증됐다는 점도 주요한 선택 요인 중 하나였다. 하이페리온 에스베이스는 또 손쉽게 사용할 수 있는 그래피컬 관리 툴을 제공해 사용자들이 손쉽게 분석 애플리케이션을 편집해 원하는 데이터를 분석할 수 있도록 지원한다는 점도 솔루션 선정의 고려요소가 되었다.

KT의 경영 분석 시스템 구축 작업은 지난해 7월 본사 임원 및 본부 지사장 등을 대상으로 1차적으로 오픈됐다. 현재 KT 내 경영 분석 시스템 사용자들은 그 성능과 편의성에 상당히 만족스럽다고 평가하고 있다. 실제로 하이페리온 에스베이스는 1번 조회 시 2~3억 여 건의 레코드를 가져와 처리할 수 있는 강력한 성능을 발휘했다.

또한 사용자는 컬러화된 그래픽 화면을 통해 각 지역별 가입자 수의 급속한 변화를 즉각 파악해 신속하게 대응할 수 있게 됐으며 회의 시에도 실적 보고서를 수작업으로 만들 필요 없이 참가자들이 온라인을 통해 화면으로 바로 확인할 수 있게 됐다.

조일 과장은 “이 시스템을 통해 임원들은 이제 많은 사업 분야에 대해 동일한 데이터를 포괄적인 화면에서 볼 수 있게 됐다. 심지어 특정 본부·지사·지점의 월별 인건비까지도 즉각 확인할 수 있는 만큼 정확한 정보를 바탕으로 의사 결정을 내릴 수 있는 역량이 강화됐다”고 설명했다. 그는 계속해서 “실무 담당자들의 경우, 과거에는 분기별로 2~3회 정도 ABC 요약 데이터를 수작업으로 작성해 임원에게 보고해야 했지만 이제는 직접 임원들이 확인할 수 있게 됨으로써 핵심 업무를 수행하는데 보다 많은 시간을 할애할 수 있게 됐다”고 덧붙였다.

KT는 현재 이 시스템을 통해 자체 조직에 대한 평가가 이루어지고 있다는 점에서 임원들이 많은 관심을 기울이고 있으며 모든 정보가 공개됨에 따라 자료의 정확성이 검증됨으로써 경영 투명성을 실현하는데 큰 기여를 하는 등 기대치 못한 성과도 거두고 있다.

KT는 향후 하이페리온 에스베이스를 기반으로 한 경영 분석 플랫폼의 사용자 층을 점차 확대하는 한편 그 영역도 주요 재무 정보는 물론 기관 및 시설, 마케팅, 인력 현황 등 거의 모든 정보로 확장한다는 계획이다. 또한 계획 중인 여타 모든 시스템의 전용 분석 툴로 구현함으로써 비즈니스 성과 분석은 물론 향후 계획 수립을 위한 토대로서 활용한다는 방침이다.

OLAP / LG화재 DW시스템   
분석 툴 도입으로 사용자 생산성 극대화

LG화재는 지난 99년 ISP를 시작으로 CRM 구축을 위한 전사 DW시스템 구축에 나서 2001년 말 시스템 구축 작업을 완료했다. LG화재는 전 업무 중 1단계로 가입현황, 손해현황, 지표, 요율, 외부데이터, 일 매출, 우량고객, 교차판매에 대한 영역에 대한 DW를 구축했고 2단계로 보상, 재보험, 손해현황, 인원/교육, 캠페인 등을 구축, 작업을 완료했다. 시스템 구축 이전 LG화재는 데이터 분산 및 축적 관리가 제대로 되지 않고 분석 툴이 없었던 탓에 단순히 실적을 취합하는 상태였으며, 성과 분석, 고객 분석, 상품 분석 그리고 기타 패턴 분석 등 비즈니스 관련 이슈 해결을 위한 심도 있는 분석은 불가능한 상태였다.

또 비정형 분석을 위해 데이터의 소재를 파악하고 수집하는 등 분석을 위해 소요되는 시간이 10일 이상인 건수가 전체의 63%를 차지하고 있었으며, 실제 분석을 위한 시간을 조사한 결과 약 70~80%가 수집 등 직접 분석과 관련이 없는 부분에 소요되었고 약 20~30%만이 실질적인 분석을 위해 투자한 시간임을 감안한다면 심도있는 분석은 이뤄질 수 없었다. 게다가 분산된 데이터와 현업과 IT부서의 커뮤니케이션 에러에 의한 데이터의 신뢰도 저하 가능성도 상존했다.

그러나 기간계 업무/시스템을 통합한 전사 데이터 웨어하우스가 구축되면서 모든 사용자들에게 통합된 분석환경(DB)과 분석 툴인 세이전트의 분석환경을 제공함으로 인하여 스태프 및 모든 사용자들의 생산성이 극대화 되었고, 현상 분석에서 도출되었던 단순데이터 취합(심도있는 분석 불가능), 분석시간의 장기화(데이터 수집 및 정렬 등) 그리고 데이터 신뢰도 저하 등의 문제점을 해결할 수 있게 됐다. 현재 LG화재의 전사 데이터웨어하우스는 데이터를 정보, 지식화 시키는 기반으로서 궁극적으로 회사 경쟁력 향상과 수익률 향상을 기하고 CRM 운영을 위한 기초데이터로 활용되고 있다.

Planning & Budgeting / 삼성SDI    
경영계획 및 시뮬레이션 시스템으로 활용
올랩 컨설팅은 ‘21세기 디지털 디스플레이의 선두기업’인 삼성SDI에 대하여 급속히 변화하는 시장 환경에 유연하게 대처할 수 있도록 전략경영의 프로세스 표준 정립 및 업무효율성 극대화를 목표로 관리경영 시스템의 질적 수준 향상을 지원할 수 있는 경영계획(연간경영계획, Rolling Plan) 및 원가 시뮬레이션 시스템을 구축했다.

지난해 8월부터 올 2월까지 수행된 이 프로젝트는 표준화된 통합관리체계를 지원하기 위한 경영계획 및 Rolling Plan(선행계획) 프로세스 구축, 계획 대비 실적분석 시스템, 원가 시뮬레이션 시스템 구축을 위하여 컴쉐어(Comshare)사의 MPC (Management Planning & Control) 솔루션 및 마이크로소프트의 BI Platform(SQL Server 및 Analysis Service, Data Transformation Service)을 활용하여 수행되었다.

이 시스템은 MPC의 Budgeting 모듈을 이용한 연간 경영계획 수립 및 4개월 연동 Rolling Plan 수립 프로세스를 지원하는 부문, MPC의 Management Report & Analysis 모듈을 이용한 계획대비 실적분석 및 다양한 분석과 리포트 지원부문, MS의 SQL Server 및 Analysis Service를 이용한 원가 시뮬레이션 부분, MS의 Data Transformation Service(DTS)를 이용한 실적데이터 인터페이스를 위한 기준정보관리 부문으로 구성된다.

연간 경영계획수립 부문은 사업 단위별로 매출, 생산, 구매, 비용, 품질 등의 부문별 계획데이터를 취합(Excel Upload, Web 입력)하고 배부 및 집계처리를 통하여 전사 추정 손익계획을 수립할 수 있도록 구성했다. 또한 매월 수립되는 4개월 연동 Rolling Plan은 수립된 연간 계획을 기반으로 실적 및 경영환경의 변화를 반영한 부문별 Rolling Plan을 취합, 배부 및 집계 처리하여 추정손익 월간계획을 수립하도록 만들었다.

계획 대비 실적 분석 부문은 경영계획시스템의 데이터와 MS의 DTS를 활용하여 SAP R3의 ERP 데이터를 근간으로 자체 개발한 실적원가시스템의 월별 실적 데이터를 인터페이스하고, MPC의 분석(OLAP)모듈인 Management Report & Analysis를 활용하여 계획 대비 실적분석 등 다양한 분석 및 리포트를 생성할 수 있도록 구성했다.

원가 시뮬레이션 시스템은 MS의 SQL Server 및 A/S에 축적된 데이터를 기반으로 향후 발생 가능한 외부환경 변수 및 내생 변수에 대한 다양한 시나리오별 시뮬레이션을 통해 손익효과를 분석하고, 최적의 의사결정을 신속하고 합리적으로 내릴 수 있는 손익정보를 제공할 수 있도록 했다.

Query & Reporting / 삼성증권   
수작업 환경의 엑셀 리포트에서 웹 환경으로 전환

Fn Honors는 삼성증권의 종합자산관리(Wealth Management) 브랜드로서 국내 자산관리 서비스의 대표 브랜드이다. Fn Honors에서는 자산관리 매니저(Wealth Manager)가 자산 1억원 이상의 고객을 대상으로 고객 개개인의 투자 성향과 투자 목적 그리고 현금 흐름을 고려한 맞춤 포트폴리오를 제공하고 투자 실행, 성과 분석, 사후 관리 등 체계적이고 지속적인 자산관리 서비스를 제공한다.

삼성증권의 Fn Honors는 2002년 3월 말 현재 약 2,200여 명의 고객에 총 1조 3천억원의 관리 자산으로 종합자산관리 부문 시장점유율 1위를 기록하고 있으며 2001년 매경 금융대상 특별상, 한겨레신문 소비자 선정 인기상 및 서울경제신문 베스트 상품에 선정된 바 있다.

삼성증권 Fn Honors에서 도입한 BI시스템은 엑츄에이트를 이용한 리포팅 시스템. 시스템 도입 이전 삼성증권은 DBMS의 데이터를 다운로드하여 수작업으로 엑셀 리포트를 작성한 후 배포함으로써, 관리 및 운영이 어렵고 보안이 취약했으며, 리포트의 작성과 운영, 제공에 이르기까지의 프로세스 기간이 길어 원하는 시점에 제대로 정보를 제공할 수 없었다. 따라서 이를 웹 환경으로 시스템화해야 한다는 요구가 발생했다.

삼성증권은 시스템 도입이 결정되자 2001년 5월부터 엑츄에이트, 이지베이스, 크리스탈 리포트 등 세 가지 제품을 놓고 6개월간의 평가를 진행했다. 그 결과 시각적으로 미려하고 리포트의 개발(Multi-Query, Sequential Report, Parallel Report, Group Report, Crosstab Report, Bursting Report 등)/관리 성능이 탁월하고 리포트 버전관리가 용이하며 리포트 페이지별 보안 기능과 Cached-Report 기능 등을 보유한 엑츄에이트를 선정, 리포팅 시스템 구축에 나섰다. 시스템은 웹 서버를 리포트 액세스용과 고객적용 사이트 액세스용으로 나눠 각각 2대와 30대를 설치했는데 리포트 액세스용 서버를 별도로 그리고 복수로 설치한 이유는 높은 퍼포먼스를 유지하기 위해서다.

삼성증권은 현재 투자제안서를 비롯한 대고객 대상의 리포트를 웹상에서 제공하며, 고객이 증권사를 방문했을 경우, 자산관리 매니저가 PDF로 출력하여 대고객 컨설팅 자료로 사용하는 한편, 고객에게 인쇄물을 제공하고 있는데, 이 때 제공되는 리포트는 보통 14~15쪽으로 구성되며 월별, 분기별, 연도별로 서비스 되고 있다.

Query & Reporting / 서울시청   
웹 기반의 미래지향적 행정 서비스 표준 제시

작은 나라 대한민국의 수도이자 세계 10대 거대 도시 ‘서울’은 1500만 인구가 숨쉬고 있는 세계적인 경제 도시이자, 세계 1위의 초고속 통신망(인터넷망) 보급률을 자랑하는 첨단 IT 도시이다. 서울시는 인터넷 사용 인구의 지속적인 확대와 정부 주도하에 이뤄지고 있는 전자정부 구현의 일환으로 지난 2000년 6월부터 지방세 인터넷 납부 시스템 개발에 착수, 같은 해 8월에 ‘사이버 세무종합서비스 시스템’ 구축을 완료했다.

서울시청의 사이버 세무종합서비스는 한마디로 ‘웹 기반의 전자영수증 발급 서비스’로 정의할 수 있다. 서울시 시금고(지방세 수납 지정은행)인 한빛은행이 20억원을 들여 시정 협력 사업으로 추진한 이번 프로젝트는 한국무역정보통신(KTnet)이 개발을 총괄했으며, 포시에스는 프로젝트의 핵심 영역인 인터넷 고지서 개발 및 출력 솔루션을 담당했다.

사이버 세무종합서비스는 웹을 통해 10여종의 지방세 영수증을 서비스하고 있는데 ▲고지된 세금 납부 및 확인 ▲세금 신고납부(주민세, 사업소세) ▲납부한 세금 확인 등이 그 핵심이다. 특히, 기존 오프라인 방식과 동일한 법적 효력을 가질 수 있도록 PKI 기반의 암호화, 2차원 바코드 등 다양한 최신 기법들을 적용해 향후 각종 증빙 업무에도 활용할 수 있도록 한 것이 특징이다.

사이버 세무종합서비스 시스템은 전세계적으로 매우 성공적인 사례로 평가받고 있다. 이번 시스템을 통해 서울시청이 추구하고 있는 서비스 목표는 다음과 같다.

납세자 중심의 시스템 : 지역별/세목별/단위업무별로 개별 처리되던 업무 방식이 납세자별 통합 처리 방식으로 전환돼 어느 구청에서나 세금고지서 발급 및 내역 조회, 제증명 발급 등이 가능해짐.

인터넷을 통한 편리한 지방세 납부 및 프린팅 서비스 : 시민들이 구청이나 은행을 직접 방문하지 않고도 사이버 세무종합서비스 홈페이지 (http://etax.metro.seoul.kr) 또는 서울시청을 비롯한 각 자치구 홈페이지에 접속해 납세 관련 업무를 처리할 수 있게 됨. 특히, 인터넷을 통해 세금을 납부하고 개인용 컴퓨터와 로컬 프린터를 이용해 편리하게 영수증(증빙자료)을 발급 받을 수 있게 됨.

오즈를 통해 개발된 사이버 세무종합시스템 운영으로 서울시청은 영수증 제작 및 발급, 배송, 관리 등 일련의 과정에 소요되는 막대한 비용을 절감할 수 있게 됐다. 실제로, 2001년 6월에 부과되는 1기분 자동차세와 정기분 재산세 고지서를 통합 발송, 발송 건수를 기존 560만건에서 300만건으로 줄여 약 34억원의 비용 절감 효과를 가져올 수 있었다.

또한, 세정 업무의 전 과정을 통합 처리할 수 있게 됨에 따라 세무행정의 신속한 처리가 가능해졌고, 과세누락이나 착오과세 등의 위험을 미연에 제거할 수 있게 됐다. 서울시청은 주민등록 및 자동차 관리 등 타 유관 업무는 물론, 금융기관을 비롯한 외부기관 전산망과의 연계 시스템을 구축해 과세 관련 자료의 시기적절한 발췌가 가능하도록 처리, 보다 효율적인 세정 업무를 도모한다는 방침이다.

BI 스위트 / 제일은행    
수익성 중심의 전략 경영 체계 실현

제일은행은 2000년 뉴브리지캐피털에 인수되어 새로운 경영진이 경영을 맡으면서, 수익성 중심의 선진 경영 체계를 구축해 나갔다. 이의 근간이 되는 것은 수많은 경영 보고 및 의사결정, 성과관리를 위한 효율적인 정보체계였다. 하지만 기존 시스템으로는 전국 340여개 영업점에서 발생하는 방대한 결산정보를 효과적으로 처리하는데 한계가 있었다.

각 본부 부서는 분석 자료가 필요할 때마다 IT 부서에 개별적으로 요청해야 했고, 부서별 보고서의 관점이 달라 일관성과 정확성에도 문제가 있었다. 이에 제일은행은 경영진이 주도가 되어, 분산된 정보를 통합하여 경영 분석 및 기획에 활용할 수 있는 새로운 BI 시스템을 구축하게 되었다.

제일은행의 BI 시스템은 MRS(Management Reporting System)으로 명명되었으며, 독일계 BI 솔루션 업체인 MIS 아시아가 공급하는 MIS 디시젼웨어가 적용되었다. 2000년 4월부터 12월말까지 9개월간 진행되어, 재무분석, 리포팅, 임원정보시스템 등이 구축되었다.

특히, MRS는 IT가 아닌 기획예산부, 즉 실무부서가 주축이 되어 추진되었는데, 기획예산부 조두희 부장은 “이는 현업에서 잘 활용할 수 있는 시스템을 갖추기 위해서였으며, 제품 선정도 활용 측면을 우선 고려하여 선정되었다”고 말했다. MRS는 기획예산부를 중심으로 이사진, 경영진, 본점 각 부서, 그리고 400여개에 달하는 모든 부실점장 등을 대상으로, 경영 현황 및 분석 자료들을 리포팅하는 역할을 했다.

경영진에게는 매주, 매월 경영 현황 및 수익성 등에 관한 각종 재무정보가 리포팅되는데, 이는 매분기 개최되는 이사회 보고자료로 활용되면서, 이사회 멤버들로부터 세계적 수준이라는 호평을 받고 있다. 경영진에게도 일별?주별?월별로 수익성 및 경영 현황에 대한 보고가 이루어지며, 각 영업점에 대해서는 법인 및 개인영업점별로 경영 분석, 수익성관리가 이루어지고 있다. 그 외 연간 경영계획 수립과 목표 관리, 상품별 분석, 경비예산 관리, 원가관리 및 수익성 관리, 자산 건전성 관리, IR 자료 등으로 활용하고 있다.

MRS로 얻은 가장 큰 성과는 데이터의 정확성 확보였는데, 이는 재무분석 및 리포팅에서의 적시성 및 정확성 보장의 계기가 되었다. 이에 다양한 분석 요구를 즉각 수용할 수 있어 결재율도 높아졌고, 보고서 담당 인력 감축 등 비용절감 효과도 보았다. 또한 다차원분석 도구를 통해 영업점 및 상품 수익성 분석과 같은 다양하고 깊이있는 분석은 물론, 예측이나 시뮬레이션과 같은 새로운 정보의 재창출도 가능하였다. 부서별로 보고자료간 불일치로 빚어졌던 업무 혼선도, 분산된 자료들을 하나의 DB에 통합하여 말끔히 해결되었다.

친근한 엑셀 인터페이스도 성공적인 운영에 기여했다. 이처럼 수익성 제고를 통한 경쟁력 강화는 물론, 경영투명성 확보, 주주들에 대한 신뢰도 제고에도 큰 효과를 보았다. 기획예산부 조두희 부장은 “우리의 MRS가 잘 구축되고 활용될 수 있었던 것은 전적으로 그러한 결과물을 요구하고 적극 지원하는 경영진이 있었기에 가능했다.”고 말한다.

제일은행은 현재의 MRS를 기반으로 하여 수익성 분석 시스템, 예산 시스템, 경영계획시스템 등으로 확장해갔다. 최근에는 자산과 부채에 대한 만기구조별, 금리적용 구분별로 자산과 부채의 상품별 관련계수 집계자료를 통하여 금리민감자산(RSA)과 금리민감부채(RSL)의 차이인 갭(Gap) 분석을 통해 유동성 리스크, 금리 리스크를 사전에 방지하고 자금의 효율성 및 성과측정과 은행의 수익성 제고를 위한 프로젝트를 진행 중이다. 향후 제일은행은 데이터의 활용도를 높이고, 새로운 분석 모델을 지속적으로 개발하며, 각 부서별 사용자 교육을 확대하여 업무에 더욱 더 많이 활용될 수 있도록 할 예정이다.

Data Intergation & Data Qulity Management  / 네이션스뱅크    
CA 어드밴티지 리파지토리로 메타데이터 딜레마 해결
충분한 정보는 없으면서 엄청난 양의 데이터에 직면한 네이션스뱅크(NationsBank)는 메타데이터 관리의 중앙관리원으로 CA의 어드밴티지 리파지토리(Advantage Repository)를 채택하였다. 어드밴티지 리파지토리는 네이션스뱅크가 급변하는 환경에서 경쟁력을 유지하기 위해 기업 지식(corporate knowledge)을 집중화하여 그 효율을 높이는 데 주요한 역할을 하였다.

네이션스뱅크는 1998년 4월 뱅크아메리카(BankAmerica)를 인수했다. 인수 이전 네이션스뱅크는 자산 규모에서 2,640억 달러로 미국 은행 중 3위였고,  37개 주에 1,300만 고객을 가진 은행이었다. 네이션스뱅크는 당시 많은 고객을 위해서 많은 유형의 리포팅을 해야만 했다. 대부분의 대규모 분산 컴퓨팅 환경에서는, 데이터가 일관성 있고 정확하고 시기적절하다고 확실히 말하기가 어렵지만, 사용자들은 주요 비즈니스 의사결정에 있어 주로 그러한 데이터에 의존한다.

네이션스뱅크는 이미 1995년에 IT환경에 대한 광범위한 평가를 실시하고는, 데이터 오버로드·일관성 없는 리포팅·중복되는 정보 입력 등과 같은 문제들을 즉시 해결해야 한다고 결론을 내렸다. 여러 부서에서의 정보 제공자는 각각 데이터의 프로세싱에 엄청난 시간을 소비하고 있었다. 엔터프라이즈 레벨에서 데이터가 적절하게 관리되지 않아, 매니저는 불필요하게 많은, 부정확한, 그리고 일관성 없는 리포트로 중요한 시간·돈·자원을 낭비하고 있었다.

네이션스뱅크의 IT팀은 방대한 양의 데이터를 효과적인 지식 공유를 위한 정보로 바꾸는 유일한 방법은, 일관성 있는 분석 결과를 보장하는 리파지토리 툴셋(repository toolset)을 적용하는 것이라는 것을 알게 됐다. 그들은 여러 벤더들을 평가한 결과, CA의 어드밴티지 리파지토리를 선정했다. 불필요하게 많은 데이터의 감소·데이터에 대한 쉬운 액세스 및 정확한 검색·탐색 시간의 단축·메타데이터 관리의 시간 및 코스트 감소 등 여러 가지 주요한 기준이 리파지토리 솔루션의 성공을 평가하는데 사용되었다.

어드밴티지 리파지토리를 적용하기 전에는, 네이션스뱅크의 최종 사용자들은 CasePac·MS Word·MS Excel·MS Access·Lotus Notes를 포함하는 다양한 소프트웨어 애플리케이션 내에 데이터베이스를 만들었다. 그 결과 완벽하고 믿을 만한 데이터 소스는 존재하지 않았다.

또 각자 나름대로의 네이밍(naming) 기준을 지정하여, 일관성이 없었다. 그뿐 아니라 CasePac만이 프로덕션 툴이고, 나머지 툴들은 어떤 백업 기능이 없고, 더 많은 데이터가 추가될수록 속도가 느려졌다. 어드밴티지 리파지토리는 이러한 모든 애플리케이션을 대체하고, 비즈니스와 IT 전문가에게 큰 혜택을 제공할 뿐 아니라 문제점을 해결해주었다.

어드밴티지 리파지토리는 네이션스뱅크가 방대한 양의 기업 데이터를 관리하고 액세스하는 것을 가능하게 해주었으며, 이기종 RDBMS를 위한 일반적인 관계형 모델을 통해 전사적인 정보 공유, 애플리케이션 개발, 데이터 품질 관리를 편리하게 해주었다. 그 뿐 아니라 네트웍 트래픽과 시스템 오버로드가 놀라울 정도로 감소되었다.

어드밴티지 리파지토리의 영향 분석 기능은 어떤 변화의 전체적인 영향을 알아내기 위해, 가상적으로 시스템 정의의 무제한적 내비게이션을 제공할 수 있다. 그 결과 네이션스뱅크의 사용자들은 초점을 둔 정보에 대한 일관된 정의를 할 수 있다. 또한 정교한 기능들로 인해 시스템 관리를 위한 시간 평가가 보다 좋아지고 잠재적인 재작업이 보다 줄어들게 됐다.

Repository-to-CASE 인터페이스를 통해 리파지토리에서 여러 CASE 웍스테이션을 관리할 수 있어, 모든 데이터 오브젝트의 로드맵과 함께 중앙에서 관리하고 저장할 수 있다. 그 결과 독립적으로 일하는 프로그래머와 분석가가 메타데이터를 공유하고 재사용할 수 있다.

비즈니스 관점에서 리파지토리를 통한 메타데이터의 효율적 관리는 방대하고 분권화된 네이션스뱅크가 소규모 기업처럼 민첩하게 활동할 수 있게 한다. 어떠한 유형의 데이터가 어떤 포맷으로 존재하는지를 정확히 이해함으로써, 네이션스뱅크는 새로운 데이터를 기업의 지식 베이스(corporate knowledge base)에 보다 신속히 추가하여, 기업 성장에 따라 정보를 원활하게 흡수할 수 있다.