더 빠르고, 정확한 데이터 분석으로 경영 전략 강화
고부가 상품 개발 기반 마련
데이터 분석 능력이 기업의 비즈니스 경쟁력으로 간주되면서, 최근 기업들은 데이터 분석 체계를 개선하기 위해 많은 노력을 기울이고 있다.
즉, 매시간 폭주하는 데이터를 얼마나 빠르고 정확히 처리하고, 그 분석값을 적재적소에서 적용하느냐가 기업의 매출로 직결되는 데이터 경영 시대가 열린 것이다.
이 같은 데이터 경영을 위해선 대용량 데이터를 빠르게 처리할 수 있는 시스템이 절실히 요구된다. 이런 까닭에 기업들은 빠른 데이터 처리 속도는 물론 관리 편의성을 갖추면서 동시에 비용 절감 효과까지 제공하는 DW 어플라이언스 제품에 주목하고 있다.
[Background] 저비용 고성능 기능 구현 만족도 최고점
과거 주택할부금융서비스만 제공했던 우리캐피탈은 2005년, 대우자동차판매의 자회사로 편입되면서 자동차할부와 리스, 개인 대출 서비스를 함께 제공하게 됐다. 이후 정보시스템에 심각한 문제가 발생했는데, 기존 계정계 시스템으론 감당하기 힘들 정도로 데이터량이 폭주했고, 급기야 시스템 과부하라는 난제에 봉착했다.
정보시스템의 문제는 비즈니스에도 악영향을 미쳐, 우리캐피탈은 고객 연체 성향 분석해서 채권 회수율을 높이는데 어려움을 겪는 등 다양한 상관분석을 원할히 수행하지 못했다. 이처럼 정보시스템이 비즈니스 확대에 걸림돌이 되는 것을 더 이상 방치할 수 없었던 우리캐피탈은 내부 회의를 거듭한 끝에 EDW시스템 구축으로 해결책을 찾기로 했다.
이후 다양한 고민을 거듭한 끝에 지난 2009년 EDW 플랫폼으로 네티자 제품을 도입키로 전격 결정했다. 고성능 데이터 분석 시스템이 필요했던 우리캐피탈은 네티자의 12.5TB급 규모의 DW어플라이언스 장비인 NPS10100(Netezza Performance Server 10100)를 도입해 EDW 시스템을 구축했다.
◆ 우리캐피탈 남두현 IT기획팀 팀장
우리캐피탈이 시장에 존재하는 다양한 DW 솔루션을 뒤로하고, 네티자 NPS10100을 최종선택한 이유는 고성능, 저비용이란 두 가지 이점에 크게 매료됐기 때문이다.
자체 테스트 결과, 이 제품은 서버, 스토리지, DB를 별도 도입하는 종래 방식 DW와 비교했을 때, 최소 10~100배 이상 빠른 데이터 처리 속도를 보였다. 또한 HW/SW 일체형이기 때문에 설치가 매우 간편하고, 사용과 관리 또한 용이했다. 아울러 오픈시스템 보다 장비의 가격이 상대적으로 저렴한 데다 운영비용 또한 거의 들지 않았고, 응답 속도가 뛰어나기 때문에 개발단계에서 튜닝이나 인덱스에 신경쓸 필요가 없었다.
이런 네티자 장비의 장점들은 전반적인 TCO(총소유비용)를 크게 줄였는데, 종래 방식 대비 TCO는 30%나 낮은 것으로 조사됐다.
네티자가 이런 다양한 장점들이 있었지만, DW어플라이언스 적용은 우리캐피탈에겐 일종의 모험과 같은 것이었다. 도입 결정을 할 때만해도 국내에선 DW어플라이언스를 기반으로 EDW를 구축한 사례가 매우 드물었기 때문이다.
이런 고민을 털어 내준 것은 해외의 선진 성공사례들이었다. 특히 일본의 성공사례는 우리캐피탈이 DW어플라이언스를 남보다 먼저 도입하는데 따른 위험을 덜어내고 네티자를 도입하는데 도움을 줬다.
네티자는 유달리 까다롭기로 소문난 일본에 이미 60여 군데나 고객사를 확보하고 있었고, 일본의 여러 사이트에서 탁월한 성능과 우수한 사용자 편의성, 낮은 총소유비용(TCO) 등 DW어플라이언스가 가진 고유한 차별점을 검증 받은 상태였다.
이처럼 일본을 포함한 미국, 유럽 등 풍부한 선진 성공사례들은 우리캐피탈이 네티자 제품의 도입을 결정하는데 적지 않은 믿음을 심어줬다.
[Best Practice #1] 신속한 정보 추출, 비즈니스 경쟁력 확보
NPS10100을 기반으로 EDW를 구축한 우리캐피탈은 개인신용데이터를 신속 정확하게 분석하고, 이를 적재적소에 활용해 기업의 비즈니스 경쟁력을 확보할 수 있었다.
우선 우리캐피탈은 EDW를 이용해 과거 특정 시점부터 현재까지의 대출 및 연체 추이를 분석할 수 있게 되면서, 연체나 대출을 많이 하는 고객군을 정확히 알게 됐다. 그리고 이를 바탕으로 구체적인 비즈니스 전략을 세울 수 있게 됐다. 즉, 과거엔 막연한 추측으로 추진했던 사업들을 이제 확신을 갖고 드라이브할 수 있게 된 것이다.
이렇게 비즈니스 전략의 신뢰성을 확보한 우리캐피탈은, 상품의 완성도를 높이는 효과를 덤으로 얻게 됐다. 시스템 구축 후 연체 추이, 신용 상담 횟수, 신용 상담 고객 성향 등 상품에 반영해야 할 요소를 폭 넓게 산출할 수 있게 돼, 보다 완성도 있는 상품을 개발할 수 있었다.
또 다른 효과는 데이터 마트를 더 이상 구축하지 않게 된 점이다. 기존 계정계시스템에선 고객신용정보, 연체성향 등을 분석하기 위해 그 용도에 맞는 데이터 마트를 먼저 만들어야 했다. 또한 현업으로부터 추가적인 분석 요구사항이 발생할 때마다 시스템 담당자는 분석결과의 유연성 및 정확성을 확보하기 위해 데이터 마트를 계속 생성해야 하는 불편을 겪었다.
하지만 DW어플라이언스 도입 후 이런 문제점은 완전히 사라졌다. 네티자 DW어플라이언스는 대용량 데이터를 적시에 처리할 수 있는 강력한 기능을 갖춰 굳이 데이터마트를 만들 필요가 없었다. 또한 현업이 새로운 분석 요청으로 데이터마트의 제작을 요구할 경우 관리자는 먼저 쓰던 테이블 위에 뷰만 보태주면 돼, 마트 생성이 원천적으로 필요 없었다.
◆ Enterprise Data Warehouse 시스템 구성도
[Best Practice #2] 크로스셀링 강화로 수익 기반 확대
데이터 처리 속도가 빨라지면서 업무 효율성이 크게 높아진 점도 주목된다. 금융기관은 다량의 데이터를 일괄 처리하는 배치작업이 많고 해당 작업을 수행하는데 적지 않은 시간을 투입해야 한다.
하지만 이 회사의 계정계 시스템은 대용량 데이터 처리에 한계를 보였다. 처리 자체가 아예 불가능하거나, 처리를 한다 해도 그 속도가 매우 느려 직원들은 요구사항 하나를 분석하는데 며칠씩 애를 먹었다.
NPS10100을 도입한 우리캐피탈은 계정계 직접 분석을 할 때 2박3일씩 걸렸던 분석 시간을, 네티자 도입 후 대략 10분이란 극히 짧은 시간에 할 수 있게 됐다. 이처럼 분석 결과를 신속히 얻을 수 있게 된 우리캐피탈은 다양한 분석 자료를 토대로 새로운 비즈니스 계획을 만드는 등 보다 생산적인 업무에 몰두할 수 있었다.
또한 시스템 도입 후 데이터 간 상관분석이 가능해지면서, 우리캐피탈은 크로스셀링 영업을 강화할 수 있었다.
크로스셀링(교차판매)이란 금융기관들이 대형화•겸업화에 속도를 내면서 최근 나타난 현상으로, 고객이 요구하는 각종 금융상품을 단일 금융회사 창구에서 모두 제공하는 원 스톱(one stop) 서비스를 일컫는다.
우리캐피탈은 2005년 대우자동차판매의 자회사로 편입되면서 크로스셀링 영업을 강화하려 했지만, 기존 계정계 시스템으론 크로스셀링 영업이 거의 불가능했다. 크로스셀링을 하려면 개인고객에 대한 성향 분석과 데이터 간의 상관분석이 기본적으로 필요하지만, 데이터 처리 성능이 낮았던 종전 계정계시스템에선 이런 분석을 할 수 없었다.
EDW 구축 후 우리캐피탈은 고객 성향을 체계적이면서 빠르게 분석하게 됐고, 이를 기반으로 할부나 리스 쪽 고객을 개인 대출 고객으로 유입하는 기반을 마련했다.
관리 효율성 또한 높아졌다. 우리캐피탈은 EDW를 구축한 후에도 시스템 관리자를 추가로 고용하지 않고, 계정계 관리자들이 정보계를 함께 관리하게 했다. 전통적인 방식의 오픈형 DW시스템은 스토리지, 서버, DB를 별도로 두고 관리해야 하기에 관리 인력을 추가로 두어야 한다. 그러나 HW/SW 일체형인 네티자 DW어플라이언스는 관리 포인트가 적어 시스템 관리자를 추가로 쓰지 않아도 된다.
◆ Enterprise Data Warehouse System 소프트웨어 구성도
[Future Plan] EDW 현업 활용도 높이는데 주력
우리캐피탈은 네티자 도입 후 지금까지 분석에만 썼던 EDW시스템을 향후 확대 적용할 계획이다.
지금은 개인신용데이터를 분석하는데 머물고 있지만 앞으론 위험관리(RM), 종합수익시스템까지 그 쓰임을 확대해 비즈니스 경쟁력을 확보하려고 한다.
아울러 직원들의 시스템 활용도 높일 방침이다. 우리캐피탈은 모든 직원이 새 시스템을 잘 활용해 필요한 자료를 자유롭게 뽑는 것을 성취할 우선 목표로 정했다. 새 시스템에 들어 있는 많은 분석결과물을 직원들이 쉽게 사용할 수 있게 시스템을 정비하는 데 주력하고 있다.
<데일리그리드>