DW란?
기업의 정보자산을 효율적으로 활용하기 위한 하나의 패러다임으로서, 기업전체의 전략적 관점에서 효율적인 의사결정 지원을 위한 모든 형태 데이터의 시계열적인 축적과 통합을 목표로 하는 다양한 기술의 구조적이고 통합적인 환경이다.
시장 환경의 변화
IMF 이후, 다음과 같은 시장 환경의 변화가 일어났다. 이에 따라 각 손해보험사들은 경쟁우위 확보를 위해, IT 기술을 이용한 경영합리화 및 수익성 제고가 시급해졌다.
1> Customer
고객층별 특성 부각, 질높은 금융 서비스 요구증대, 합리적 소비행동
2> Competition
대체 금융상품 다양화, 금융기관 업무영역 확대, 보험요율 자유화, 개방화 및 진입규제 완화
3> Technology
고객정보 DB화, 공동전산망 발달, 기술 고도화, 저가화
4> Financial Market
금리 인하, 신용 리스크 증대, 금융의 겸업화
구축의 필요성
손해보험시장 성장둔화로 인한 외형성장 및 경쟁의 한계, 경쟁심화 및 리스크 증대, 수익성 악화가능성 증대의 위험요소를 극복하기 위해서는, 혁신적인 경영활동을 통한 효율적 의사결정 및 경쟁력 있는 상품개발을 통한 차별화가 필요해졌다.
또한 혁신적인 경영을 위해서는 DB 마케팅을 위한 대고객관리(Customer Relationship Management), 시장의 불확실성 증가에 대비한 위험관리(Risk Management), 책임경영과 신속한 의사 결정을 지원할 수 있는 성과관리(Performance Management)의 강화가 필요하며, 이를 위한 통합 전략 정보 시스템의 구축과 활용이 필수적이다.
진행 방법론
데이터웨어하우스는 일반 전산 시스템과는 달리 Spiral 방식으로 구축되어야 하며, 담당 업무부서의 적극적인 참여가 초반부터 이루어지는 것이 데이터웨어하우스 구축의 성패를 결정한다.
구축 Architecture
1> DW Data Architecture
LG화재 DW 프로젝트에서는 DW DB 외에 데이터 정제를 위해 Staging 영역으로 사용하는 ODS(Operational Data Store) DB를 둔다. ODS DB도 논리적으로 Input ODS와 Core ODS로 나누었는데, 각 쓰임은 다음과 같다.
◈ Input ODS : 기간계 데이터 구조와 거의 유사하며, 기간계에서 시스템에 부하를 주지 않기 위해 DB를 따로 구성한다
◈ Core ODS : DW 데이터 구조와 유사하며, Input ODS에서 Core ODS로 데이터가 넘어올 때 ETT(추출/변환/정제) 과정을 거치게 된다
◈ DW : 정제된 데이터를 가지며, 사용자들이 접근하는 실제 Production DB이다
2> DW System Architecture
데이터웨어하우스 시스템의 전체 아키텍처는 다음과 같다. 전사 데이터웨어하우스를 구축했을 경우, 데이터웨어하우스의 계속적인 확장을 고려할 때 DW Server는 확장성과 유연성을 보장해 주어야 한다.
주요 특성
◈ 통합 전사 데이터웨어하우스
◈ Total Solution 제공 : H/W, DBMS, Modeling, ETT, MOLAP, ROLAP
◈ DW와 CRM, Data Mining 연계
◈ Power User와 Casual User의 특성을 고려한 ROLAP Client & Web 지원
◈ 대용량 데이터 처리 및 다수 사용자 지원
기대 효과
1> 지식 경영 관리를 위한 기반 구축
◈ 과거 데이터의 축적 및 관리를 통한 지식 경영(Knowledge Management)의 기반을 제공. 즉, 정보를 필요로 하는 사람에게 원하는 시간에 쉽게 접근이 가능
◈ 전사적으로 데이터를 축적/공유함으로써 전업무의 생산성을 극대화(현재 업무분석을 할 때, 데이터 수집 시간이 80%이고 분석이 20%에 불과한 것을, 데이터 수집이 20~30%이고 실질적인 분석이 70~80% 가능하도록 하여, 단순 실적 위주의 Staff 업무 생산성을 대폭 향상시킨다)
2> 고객 만족 경영 강화를 통한 매출 극대화
◈ CRM을 위한 기반 구축 및 관련 시스템 및 모델 구축
◈ 고객 Needs에 맞는 맞춤 상품, 차별적 상품 및 채널 제공
◈ 보험 설계의 합리화 및 과학화
3> 수익성 중시 경영강화
◈ 데이터에 근간을 둔 빠르고 정확한 의사결정 실시 및 지원
◈ 자원/채널의 효율적 배분을 통한 비용절감 및 이익 증대
◈ 계약체결, 유지 등 보험 업무 관리 및 지원 업무 효율 극대화
◈ 합리적, 과학적 요율 산정 데이터 제공
기간계 업무와 시스템을 통합한 전사 데이터웨어하우스는 모든 사용자들에게 통합된 분석환경(DB)과 분석 툴을 제공함으로써 Staff 및 모든 사용자들의 생산성을 극대화 시켜줄 수 있어야 한다. 따라서 데이터웨어하우스를 구축하면 현상 파악에서 제시된 아래의 문제점들이 해결된다.
◈ 단순 데이터 취합으로 인한 심도 있는 분석 불가능
◈ 장시간의 분석 소요시간 (데이터 취합에 대부분의 시간 소요)
◈ 다양한 수집 경로로 인한 데이터 일관성 결여
◈ 기간계 데이터의 수정으로 인한 데이터 신뢰도 저하
부가적 효과로는 데이터웨어하우스를 구축함으로써 데이터를 정보화/지식화시키는 기반을 마련하여 궁극적으로 회사 경쟁력 향상과 수익률 향상을 가져오게 한다.
[자료출처: LG-EDS 시스템]
