마스터 데이터 관리는 디지털 탈바꿈의 첫걸음이다
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마스터 데이터 관리는 디지털 탈바꿈의 첫걸음이다
  • 이호재 전무
  • 승인 2019.05.03 04:57
  • 조회수 1764
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마스터 데이터 관리가 필요한 이유


1. 수익을 늘리기 위해 필요하다

디지털 시대 고객은 ‘단절 없는 경험(Seamless Experience)’을 원한다. 이를 위해서는 고객에 대한 모든 데이터가 하나의 체계로 관리되어야 한다. 차세대 시스템을 구축할 때는 주로 계좌에 분산되어 있던 고객 데이터를 통합했다. 디지털 시대는 거래와 관련된 고객 데이터뿐만 아니라, 콜센터와 웹로그 등 고객 행태 데이터와 소셜 미디어 등 고객 외부 데이터 등을 함께 통합하여야 한다.

독일의 스포츠 브랜드 퓨마는 브랜드 일관성을 높이고 고객의 쇼핑 경험을 향상시키기 위하여 온라인, 모바일, 리테일, 카탈로그, B2B 조달, 매장의 POS 등 모든 채널의 제품 정보를 통합관리하기 위한 마스터 데이터 관리를 도입했다. 그 결과 방문자 구매율이 10%에서 20%로 증가하였다. 마스터 데이터 구축으로 고객들에게 일관된 경험을 제공하고 고객에게 적합한 상품을 추천할 수 있게 됨으로써, 매출 증대로 이어진 것이다.

 

2. 비용을 줄이기 위해 필요하다

기업의 비용은 자원을 얼마나 활용하느냐에 달려 있다. 더 많은 거래를 처리하는 ATM은 그렇지 않은 ATM보다 거래 당 비용이 낮다. 기업의 자원에 투입되는 시간과 비용을 측정하여 활용도를 높일 수 있다면 기업의 비용은 줄어 들 수 있다. 기업의 자원은 한 두개의 부서가 아니라 여러 부서가 공유하는 경우가 일반적이다. 전사 마스터 데이터 구축이 필요한 이유이다.

유에스 익스프레스(U.S. Xpress Enterprises, INC.)는 1985년에 설립된 북미 지역의 트럭 운송회사로 트럭 8천 2백대와 트레일러 2만 1천대를 운영하고 있다. 트럭 운행 시간을 최적화하여 유류 비용을 줄이는 것이 목표였다. 문제는 트럭에 설치된 장치에서 만들어지는 위치 데이터 품질이 문제가 있었고 표준화되지도 않았다. 데이터가 확보되지 않아서 개별 트럭이 어디에서 얼마나 유휴가 발생하는지 알 수가 없었다. 데이터 정제와 통합 등 마스터 데이터 관리 도입을 통해서 3개월 만에 효과를 내기 시작했다. 트럭 유휴 시간을 최적화함으로써 연간 6백만달러를 절감할 수 있었다.

 

3. 규제를 지키기 위해서 필요하다

디지털화가 진전될수록 데이터 규제는 더욱 강화되고 있다. EU의 GDPR의 규제를 위반할 경우 최대 연간 매출액의 4%를 벌금으로 내야 한다. 금융회사라면 자금세탁방지(AML), 해외금융계좌신고법(FATCA), 국제회계기준(IFRS), 바젤3 등도 지켜야 한다. 개인데이터 보호도 기업 신뢰도 및 규정 준수 차원에서 매우 중요하다. 또한 기업 내부적으로도 거버넌스와 규정 준수 감독도 필요한 기능이다. 이들을 총칭하여 GRC(Governance, Risk and Compliance) 라고 부른다.

GRC는 데이터에 점점 더 의존한다. GRC 활동은 현상을 모니터링하고 분석하여 보고서를 만들고 보고 내용에 따라 필요한 조치를 하는 것이다. 데이터 관점으로는 데이터를 생성하거나 가공하여 보고서를 작성하는 일이다. GRC가 효과적으로 작동하기 위해서는 사용하는 데이터 항목의 개념과 산출 방법, 주관 부서 등이 전사적으로 일관성이 확보되어야 한다. 기준 데이터 관리 체계가 갖추어지면 GRC 소요 노력을 최적화할 수 있다.

 

마스터 데이터 활용 유즈케이스

 

1. 마케팅 지표 확장

고객 구매 채널의 패러다임이 멀티채널에서 옴니채널로 이동하면서 온오프라인의 다양한 터치 포인트(Touch Points)가 생겼다. 그래서 고객이 어느 채널에서 여정을 시작하든 동일한 정보를 제공할 수 있도록 고객경험을 통합 관점으로 관리해야 한다. 즉, 모든 채널 접점에서 제공되는 고객, 상품, 서비스 정보 등이 일관되게 처리되는 환경이 필요하다.

이를 위해서는 ‘고객 싱글 뷰’를 관리하는 데이터 공유 메커니즘과 채널 간 정보 공유체계를 만들어야 한다. 디지털 시대의 ‘고객 싱글 뷰’는 모든 비즈니스에서 매우 귀중한 자산이다. 고객 싱글 뷰는 고객에 대해 보유하고 있는 모든 데이터를 정확하게 표현한다. 정기적으로 업데이트가 되며 해당 데이터가 필요한 모든 프로세스와 시스템에 정보를 제공된다.

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[그림 1] 전사 마스터 데이터를 통한 고객 싱글 뷰 제공

고객 싱글 뷰가 있으면 아래와 같은 장점이 있다.

(1) 보다 적절하고 매력적인 고객경험을 제공한다.
(2) 여러 채널에서 전체 고객 여정을 확인할 수 있다.
(3) 캠페인, 전술, 채널 및 메시지 등 수행 중인 작업을 볼 수 있다.
(4) 대상 고객을 유의미하게 분류하고 관심을 끌 수 있는 부분이 무엇인지 확인할 수 있다.
(5) 일반 데이터 보호 규정과 같은 고객 중심의 개인 정보 보호 규정을 준수하도록 보장한다.

간단히 말해서, 고객 싱글 뷰는 모든 마케팅 지표를 큰 폭으로 향상시킬 수 있다.

2. 영업 예측력 향상

예측은 영업의 핵심적인 분야다. 정확한 예측은 기업이 리소스를 현명하게 배분하고 투자자와 이사회의 신뢰를 얻는 데 도움이 되지만, 부정확한 예측은 과잉 투자와 비용 초과 지출로 이어질 수 있다. 그러나 짐작과 직감에 따라 예측하는 경우가 종종 있다. 영업 리더가 더 나은 품질의 데이터를 사용하여 예측의 정확성을 높이도록 지원하면 영업 리더는 전사 기준정보관리체계(MDM)의 지지자가 된다.

영업 예측은 기본 데이터의 품질에 매우 민감하다. 신뢰할 수 있는 기업 내부와 외부의 정제된 데이터를 사용하여 예측할 경우 신뢰할 수 있는 답을 얻을 수 있다. 그러나 제한된 부서별 사일로에서 얻게 되는 데이터를 사용할 경우에는 결과도 제한적이다.

3. 고객 개인화 제공

오늘날 마케팅에서는 고객, 상품에 대해 정확히 알고 효과적으로 모든 채널에서 판매(Sales)가 가능한 개인화에 대한 요구가 커지고 있다. 이러한 이유 중 하나는 디지털 마케팅이 개인화를 확장할 수 있게 해 주고, 부분적으로 효과를 거두고 있기 때문이다. 소비자는 자신의 이름을 알고 있고 과거의 거래 이력을 기반으로 상품을 추천해 주는 업체에서 재 구입할 가능성이 높다. 지능적인(Intelligent) 개인화를 제공하기 위해서는 고객, 상품 등 마스터 데이터의 식별 및 분류 체계에 고객의 마케팅 분석 정보를 통합해서 관리해야 한다.

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[그림 2] 마스터 데이터 식별 및 분류를 통한 개인화

4. GRC(Governance, Risk and Compliance) 대응력 강화

규정은 모든 산업 전반에서 늘어나고 있다. 심지어 소셜 미디어, 금융 서비스, 의료와 같은 일부 산업에서는 규정이 비즈니스를 수행하는 방식을 정의한다. 다수의 규정에서, 규정 준수는 주로 데이터를 중심으로 한 규범이다. 그러나 대규모 기업집단에서는 데이터가 여러 사일로에 갇혀 있고 데이터 거버넌스가 일관되지 않게 적용되는 등 데이터 환경이 훨씬 더 복잡해지고 있다. GRC(거버넌스, 위험, 규정 준수)에서 데이터 거버넌스를 중요하게 여기는 것은 놀라운 일이 아니다.

예를 들어 고객, 상품, 서비스 등 마스터 데이터와 연계된 위험관리는 마스터 데이터의 위험 요소를 데이터 거버넌스 규정에 따라 관리하여 이상징후 감지 및 사전 인지를 하면 실시간으로 위험 의사결정 프로세스를 가동한다.

데이터 거버넌스가 규정 준수 프로세스에서 매우 중요한 이유는 다음과 같다.

(1) 규정 위반을 방지할 수 있다.
(2) 데이터 누출(민감한 데이터에 잘못된 레이블이 지정 등) 위험을 방지한다.
(3) 저품질 데이터가 자동화된 보고 프로세스를 저해하지 않게 한다.
(4) 규정 준수를 추적하고 예외를 해결할 수 있게 해 준다.
(5) 거버넌스를 연속적이고 지속 가능한 규범으로 만들어 준다.

5. 전사 분석력 향상

모든 기업에서 데이터를 통해 얻을 수 있는 가장 중요한 이익은 데이터 중심 통찰력을 사용하여 비즈니스, 고객, 프로세스를 더 잘 이해할 수 있다는 것이다. 그러한 필요성이 동인으로 작용하면서 분석이 폭발적으로 증가했고, AI, 기계 학습, 빅 데이터, 하둡과 Spark부터 NoSQL 및 데이터 레이크(Data Lake)에 이르는 새로운 세대의 분석 기술이 이를 뒷받침하고 있다.

분석에서 얻을 수 있는 이점 중 많은 부분은 하나의 데이터 저장소나 부서별 사일로보다는 전사 데이터 저장소에서 가능하다. 이는 여러 분산된 내부 및 외부 데이터 소스를 마스터 데이터와 결합하여 통찰력이 있는 분석 결과를 만들어야 한다는 것을 의미한다.

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[그림 3] 마스터 데이터를 활용한 분석 데이터 제공

다양한 데이터 소스(각각 자체 데이터 체계를 갖고 있는 정형, 비정형, 정적 및 스트리밍 데이터)에서 얻은 통찰력이 한 데 모일 수 있도록 결합하는 마스터 데이터에 대한 요구가 높아지고 있다. 분석이 이제 모든 직무에서 핵심적인 성공 동인으로 자리잡으면서, 마스터 데이터 인프라에 대한 요구와 그러한 인프라의 가치가 치솟았다. 또한, 그 효과도 모든 곳에서 입증되고 있다.

6. 비즈니스 프로세스 개선

모든 프로세스는 데이터를 기반으로 정의된다. 특히 마스터 데이터는 비즈니스의 모든 구성원의 일하는 방식에 직접적인 영향을 미친다. 데이터의 품질이 낮으면 프로세스의 효율 또는 효과가 떨어질 수 있다.

예를 들어, 영업팀이 고객 지원팀과 부정확한 고객 데이터를 공유할 경우 데이터를 정제해야만 고객을 수용할 수 있으므로 이 과정에서 발생하는 지연으로 인해 고객경험이 저하될 수 있다. 또한, 프로세스가 손상된 경우 사람들이 나름의 해결 방법을 마련하여 표준 절차에서 벗어나게 되므로, 비효율성이 더 커지고 오류율과 고객 이탈률이 높아진다. 데이터 품질은 프로세스 개선에도 영향을 미친다. 더 나은 고품질 마스터 데이터는 사용자와 시스템에 신뢰할 수 있는 데이터를 제공하므로, 프로세스의 효과와 효율을 개선하는 데 절대적으로 필요하다.

 

마스터 데이터의 확장

세대 시스템의 고객 데이터 통합은 상품별 또는 계좌 별로 분산되어 있는 고객 정보를 하나의 통합된 데이터로 관리하는 것이었다. 여기서 통합은 물리적으로 하나의 데이터베이스에 저장 관리한다는 뜻은 아니다. 고객 데이터를 한 곳에 한 번만 정의하여 개념을 공유하여 사용한다는 뜻이다.

디지털화가 진전되면서, 고객 데이터는 내부에서만 발생하는 것도 아니고 거래로만 발생하는 것도 아니게 되었다. 오픈데이터, 소셜데이터 등 기업 외부에도 고객 데이터는 존재한다. 콜센터 상담, 웹 사이트 방문, 모바일 앱 사용 등 고객 데이터 발생지도 다양해졌다.

디지털 시대에는 기업 내부와 외부에서 발생되는 다양한 데이터들의 비일관성, 불일치성을 정제하여 사용자 및 분석가에게 제공해야 한다. 이를 위해서는 MDM의 데이터 매칭 기능을 사용해 마스터를 식별하고 관계를 부여하여 원천 데이터들간의 통합, 연계 등을 통해 분석이 용이한 데이터 형태로 제공해야 한다.

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[그림 4] 빅데이터와 마스터 데이터 연계를 통한 고객 매칭

고객 매칭 방법은 아래와 같다.

(1) 비정형 데이터 또는 추가 프로필 정보를 동일하게 데이터 포맷하고 정제한다.
(2) 데이터 구조를 변환한 후 매핑한다.
(3) 매칭 룰을 정의하여 데이터 관계를 파악한다.
(4) 최종적으로 고객 매치가 된 마스터 데이터의 각 레코드를 빅 데이터 플랫폼과 공유하여 분석한다.

- 끝 -

 

 

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