-- Title : 세대별 데이터웨어하우징
-- Reference : www.sas.com
-- Key word : data warehousing warehouse 데이터웨어하우스
********************************************************************************************/
-- 언급 전에 은행권 시스템 세대..
-- 1세대 : 어카운팅(계정계) 시스템
-- 2세대 : 프로세스 자동화, 대용량 처리
-- 3세대 : 메인프레임 환경
-- 차세대 : 고객지향, 적시서비스
제 1세대: 의사결정 지원 시스템
본래 컴퓨터는 트랜잭션 처리와 과학용 애플리케이션의 활용에 주로 사용되었습니다. 그러던 중 1970년대 초반, 첨단 기술을 보유한 기업들이 의사결정 지원 시스템(DSS)을 개발하기 시작했고,
결국 이것이 의사결정을 지원하는 최초의 애플리케이션으로 자리매김하기에 이릅니다. DSS는
그 비즈니스 가치와 더불어 컴퓨터 활용에 대한 새로운 패러다임을 제시했다는 점에서 실로
놀랄만한 사건이었으나, 운영 시스템을 근간으로 하되 서로 분리된 데이터 리포지토리가 필요하다는 문제가 곧 드러나게 됩니다. DSS는 애플리케이션 중심의 시스템으로, 단일 또는 몇몇 관련 애플리케이션만 데이터가 지원됐는데, 여러 면에서 DSS가 구축한 데이터는 독립적인 데이터
마트에 가까웠다고 볼 수 있습니다.
제 2세대: 전통적인 데이터 웨어하우징
1980년대 후반 들어 통신, 금융 서비스 및 소매업 분야에서 방대한 데이터(좀 더 고객 중심화된)를 통합해야 할 필요성이 대두되기 시작했으며, 이로써 데이터 웨어하우징이 탄생하기에 이릅니다.
단일 또는 일부의 잠재적 애플리케이션만이 데이터 웨어하우스의 지원을 이끌어 낼 수 있는 상태임에도 불구하고, 웨어하우스는 다양한 애플리케이션(표준 보고서, 대시보드, 데이터 마이닝, GRM)을 지원하는 전사적 데이터 리소스로 주로 활용되기 위해 구축됩니다.
그 결과, 웨어하우스는 애플리케이션이 아닌 데이터 중심의 시스템으로 인식되게 되었습니다.
차세대: 실시간 데이터 웨어하우징
어떤 면에서 보면, 실시간 데이터 웨어하우징은 전혀 새로운 개념이 아닐 수도 있습니다. 즉,
노련한 BI 전문가라면 사용자가 항상 최신 데이터를 원하고 있음을 잘 알고 있으며, 이를 위해
종래의 데이터 웨어하우징에서는 이미 갱신 주기를 단축시키는 방법이 사용되기도 했기 때문입니다. 참고로, 운영 데이터 스토어는 가장 최신의 데이터를 저장하는데 사용될 수 있습니다.
2000년대 초반이 되어서 벤더들은 진정한 실시간 데이터 웨어하우징 기술을 수많은 회사에 보급하기 시작했는데, 이 기술은 먼저 소스 시스템의 변동사항을 모니터하여 변경된 데이터를 추출하고 필요한 가공을 거친 다음, 가공된 데이터를 대기열에 집어넣어 데이터 웨어하우스에서 이를 불러오는 방식을 사용했습니다.
그렇다고 해서 모든 데이터가 반드시 실시간 데이터일 필요는 없는데, 그 이유는 비즈니스 조건으로 인해 이 데이터가 받아들여지지 않거나 소스 시스템에서 지원하지 않는 경우, 또는 일부 소스 시스템에서 실시간 구현이 불가능하거나 많은 비용이 소모될 수 있기 때문입니다.
그럼에도 불구하고, 실시간 데이터를 활용한 덕분에 기업들은 소위 ‘Zero Latency(또는 실시간) 기업’의 수준까지 도약할 수 있었습니다.
물론 실시간 데이터 웨어하우징은 여전히 기술의 변화를 거치고 있는 중이지만, 중대한 차별성과 이점을 낳은 요인이 무엇인지 알아보기 위해서는 BI의 범위와 그 중요성이 어떻게 변화했는지를 먼저 짚어봐야 합니다. 종래의 데이터 웨어하우징이 과거 데이터의 분석만을 지원하는 것과 달리,실시간 데이터 웨어하우징은 현재의 의사결정과 비즈니스 프로세스에까지 영향을 미칩니다.
이는 데이터 웨어하우스의 활용 방식에 근본적인 변화를 불러 일으켰는데, 즉 데이터 웨어하우징은 단순한 전략적 의사결정이 아닌, 운영(operational) 의사결정 지원(때로 전술이라 부르는)의
도구로까지 쓰이게 되었다는 점입니다.
Continental Airlines의 실시간 데이터 웨어하우징 활용 사례
저는 최근 동료들과 함께 Continental Airlines에 대한 사례 연구를 실시한 바 있습니다(Anderson-Lehman, et al., 2004). Continental은 실시간 데이터 웨어하우징을 도입, 실전 업무에 배치했고,
그 성과를 인정 받아 TDWI의 ‘2004 Best Practices and Leadership Awards’를 수상했습니다.
실제로 Flight Management Dashboard 애플리케이션은 대고객 애플리케이션을 통해 실시간 BI의 위력을 유감없이 발휘한 좋은 예라 할 수 있습니다.
Flight Management Dashboard는 데이터 웨어하우스 그룹이 개발한 혁신적인 대화형 그래픽 디스플레이로, 운영자는 이 디스플레이를 통해 Continental 항공 네트워크에서 발생하는 문제점을
빠르게 진단할 수 있습니다.
이 중 탑승동(concourse) 표시 디스플레이는 서비스 문제의 발단이 될 수 있는 Continental의 우량(high-value) 고객들이 공항 허브의 어디에 위치하고 있는지(또는 있을 것인지)를 보여줍니다
(그림 1 참조). 또한 디스플레이는 잠재적인 게이트 이동 문제가 발생할 수 있는 고객의 위치가
어디인지 표시하고 게이트 요원, 수화물 감독관 등 다른 운영 관리자가 지상 수송 지원이나
여타 서비스를 제공하도록 함으로써 고객과 수화물이 비행기를 놓치는 일이 없도록 했습니다.
 |
| 그림 1. 우량 고객의 행동이 디스플레이된 모습 |
Continental은 웨어하우스의 데이터를 분석하여 생성된 정보를 Flight Management Dashboard
같은 운영체제에서 가용 가능하도록 함으로써 우량 고객을 구별해 냅니다.
또한 실시간 적하 목록(flight manifest) 데이터를 통해 탐승객(우량 고객을 포함한)의 명단을 파악하거나 항공기가 실시간으로 전송하는 비행 데이터를 웨어하우스에 즉각적으로 로딩함으로써 각 항공기의 비행 상태를 체크하는 일도 가능해졌습니다.
그림 1은 678편이 21분 연착중인 C37 게이트의 상황을 나타내고 있습니다.
즉, 세 명의 우량 고객이 C24 게이트에서 탑승 지원을 필요로 하며, 앞으로 비행까지는 12분밖에 남아 있지 않습니다(우측 하단의 박스 참조). 그리고 다섯 명의 우량 고객이 C29 게이트로 이동해야 하고 탑승 전까지의 여유 시간은 약 20분입니다.
만약 여러분이 C24에 있는 세 명의 우량 고객 중 한 명이라면, 디스플레이된 정보를 이용해 여러분과 여러분의 수화물을 무사히 비행기로 안내해 준 Continental에 고마움을 표하고 싶어질 것입니다.
그리고 그 보답은 결국 Continental에 대한 충성도로 이어지게 됩니다.
결론
여러분의 기업도 언젠가는 실시간 데이터 웨어하우징을 활용할 날이 올 것입니다. 물론 비즈니스 니즈에 따라서 그 수준 이상의 것이 요구될 수도 있겠지만, 현재의 이 데이터 웨어하우징은 기업이 굳이 최첨단 기술을 도입하지 않고도 현존하는 기술을 활용해 실시간 이니셔티브를 충분히 지원할 수 있게 한다는 점에서 큰 의미가 있다고 할 수 있겠습니다.
또한 실시간 데이터 웨어하우징은, Continental Airlines의 경우에서 알 수 있듯이, 새로운 비즈니스 방식을 제시해 줄 뿐 아니라 기업의 운영 능력과 수익성을 획기적으로 향상시켜 주는 효과가 있습니다.