세계 제1의 음성, 비디오, 그리고 데이터 커뮤니케이션 회사인 AT&T는 정부의 통신업계 규제 철폐를 통해 지역전화 서비스 시장을 열어갈 다음 단계를 준비하고 있었다. AT&T는 신용카드, 전자상거래(EC) 및 고객서비스 통합을 통한 제품과 서비스를 공급함으로써 시너지 효과를 가져올 수 있다는 것을 인식하게 되었다. 더욱이 모든 제품과 서비스 요청 사항들에 대해 단일한 고객지원 번호를 제공해야 했다.

이러한 인식을 통해 AT&T는 고객들을 단순히 하나의 개인고객이 아닌 한 고객이 여러 제품이나 서비스를 함께 구입할 수 있는 고객으로써 새롭게 평가하게 되었으며, 이런 기회들을 활용하기 위해 AT&T는 고객 데이터를 통합하고, 일괄적으로 고객 개개인의 Touch point 와 어카운트를 통해 고객을 확인할 필요가 있었다.
고객 데이터 웨어하우스의 '통합 Customer View 프로젝트'가 AT&T의 이러한 요구를 충족시켰다.

데이터웨어하우스 내에서 통합된 Customer view를 생성하기 위해서는 고품질의 일관성 있는 데이터가 필요했는데, 이는 위험부담이 큰 작업이었다. 1억 이상의 잠재 고객을 가지고 있는 통신업계 시장에서 99%의 정확성이 높은 고객 데이터라 하더라도 여전히 백만 이상의 허위 고객 기록 데이터를 보유하게 되기 때문이다.

데이터 품질
기업에서의 데이터 품질에 대한 이슈는 새로운 아이디어는 아니었으나,  최근까지 각 제품 또는 부서 내에서 관리하는 동일한 고객의 다양한 데이터를 일치시킬 만한 적절한 방법이 없었다. 비록 문제를 수행하는 것이 새로운 이슈는 아니었지만, 중복된 데이터와 부정확한 데이터는 통신시장의 크기에 중대한 영향을 주게 되었다. 통합 Customer view를 만들기 위해 시스템을 통합하는 작업은 결코 쉬운 일이 아니었다. 통신업계라는 환경에서 문제는 좀더 심각해 질 수 있었다. 일반 은행과 같은 다른 산업과는 다르게 AT&T는 동일한 고객이라 할지라도 여러 주소와 전화번호를 가질 수 있기 때문이다.

또 다른 문제는 데이터 휘발성 관점인데, 시기와 사람에 관계없이 누구든지 고객이 될 수 있다는 것이다. 더구나 고객이 다른 지역으로 이사를 가면, 고객 데이터 소스 파일과 내용이 역시 바뀔 수 있다. 데이터 소스와 관련해서는, 미국 전역에 걸쳐 1,500여개 이상의 지역 전화 서비스 제공업체가 있다. 각 지역 전화 서비스 제공업체에서 제공하는 컨텐츠, 포맷 및 고객명과 주소의 정확성과 같은 데이터 품질은 모두 다르고 다양할 수 있다.

“우리는 고객의 주소를 기반으로 하는 ‘지식’을 축적하고, 표준화된 프로세스에 따라 데이터를 매칭하고, 파싱(parsing)을 수행할 수 있는 데이터 클린징 시스템이 필요했다." 고 AT&T의 통합 Customer View 프로젝트를 담당했던 매니저는 말했다.

AT&T 소비자 사업부의 통합 커스토머 프로젝트 팀은 고객 분류 및 시스템개발 등에서 다년간 종사해온 12명의 핵심멤버로 구성 되었다. 이 팀은 핵심멤버를 중심으로 기업 전체에 걸쳐 보다 큰 그룹인 비즈니스 분석가들에 의해 보강되었다. 프로젝트 팀은 과중한 시스템 유지보수로 인한 문제 때문에 고객 시스템 자체개발은 배제하였고, 패키지 형태의 다이렉트 메일 소프트웨어는 정확성에서 떨어진다고 판단되었기 때문에 역시 배제하였다.

최종적으로 데이터 검증화, 표준화, 그리고 우편 정보수정을 위해 결정한 제품은 Trillium Software System이었다. Trillium Software가 유일하게 UNIX 와 메인프레임 환경에서 필요한 기능들을 수행할 수 있는 패키지였다.

멀티 플랫폼 지원
멀티 플랫폼 지원이 중요한 이유는 기업의 시스템이 클라이언트/서버라고 할지라도, 레거시 시스템이 향후 공존할 수 있기 때문이다. 처음에 AT&T는 IBM 메인프레임에 있는 테라 바이트 크기의 Master Repository와 NCR 5100 UNIX 서버에서 운영되고 있는 오라클 기반의 데이터웨어 하우스의 두 부문으로 시스템이 나누어졌다.

AT&T 프로젝트 팀은 9개월간에 걸쳐 초기 데이터를 데이터웨어하우스로 적재하기 위한  데이터 클린징 룰(rule)을 생성하고 테스트 해나갔다. 특별한 데이터 요구사항들 때문에, 프로젝트 팀은 대규모 변환을 가져온 자동생성 이름과 주소 매칭 프로세스를 개발했다. 프로젝트 매니저는 "문제가 너무 복잡했기 때문에 한사람이 해결할 수 있는 능력의 범위를 벗어나 있었다."고 말했다.

준비과정은 매우 효율적이었다. “Trillium Software System으로 패턴 매칭 로직을 쉽게 모듈화 시킬 수 있었다. 패턴 매칭 기술은 각 개인에게 적용되는 조합 가능한 수천가지 중 하나의 시나리오를 빠르게 찾아내는 기술을 제공하였다.”라고 프로젝트 매니저는 언급했다.

모든 준비작업이 완료되고, 프로젝트 팀은 Trillium Software System의 배치 프로세싱 기능을 사용하여, 데이터를 클린징하고 적재 작업을 하였다. 이 작업은 철저한 준비작업과 로직 디버깅 매치작업으로 인해 예상시간보다 업무시간을 반 이상으로 단축시킬 수 있었다.

AT&T는 현재 클린징 작업을 거친 데이터를 아주 유용하게 사용하고 있다. 이 결과 기업은 고객을 더 잘 이해하게 되었고, 결론적으로 고객에게 보다 적절한 서비스를 적시에 제공할 수 있게 되었다. Trillium Software System은 AT&T에게 클린징 플랫폼을 제공하였으며, 보다 쉬운 방법으로 데이터 클린징 프로세스를 제공함에 따라 최적의 결과를 가져다 주었다.