국내 모든 기업들이 충성고객을 확보하기 위하여 온갖 투자와 노력을 기울이고 있다.
고객관계관리를 위한 시스템을 갖추는데 아낌없는 자본과 인력을 투자하고 있는 실정이다. 하지만 투자되는 자본과 인력에 비해 크게 성공을 거두지 못하고 있다.

이는 구축한 시스템을 제대로 활용하지 못했거나 자사의 기업 환경을 고려하지 않았기 때문인 것으로 보인다. 이에 「CRM 시스템을 어떻게 활용할 것인가」에 주목하여, 각 구축단계별 이슈와 활용 방법론을 제시해 보고자 「CRM 구축 성공전략」 연재를 시작한다.

최근 기업 환경의 변화는 경쟁의 글로벌화와 고객의 시장주도로 집약될 수 있다. 경쟁영역이 국가에서 세계로 확대되고 고객의 요구가 점차 다양해지고 빨리 변화함에 따라 기업의 경영방식도 변화의 압력을 받고 있다. 이러한 변화의 내용과 방향을 정확히 파악하지 못한 채, 과거의 경험이나 지식에 의존하는 기업은 더 이상 살아남기 힘든 시기가 된 것이다. 이제 기업의 규모나 매출은 더 이상 기업의 생존을 결정하는 요소가 아니다. 기업의 생존은 정보능력에 의해 결정된다. 정보능력이란 정확한 데이터를 획득해 유용한 정보를 생성하고 이를 경영활동에 전략적으로 활용함으로써 새로운 가치와 비즈니스를 창출할 수 있는 능력을 말한다.

오늘날 기업은 정보의 홍수에 휩싸여 있다. 하루에도 무수히 많은 종류의 정보가 대량으로 기업에 유입되고 있으나, 정작 이를 체계적이고 일관되게 관리할 수 있는 데이터베이스의 미비로 효과적으로 활용하지 못하고 있는 실정이다. 이에 따라 데이터베이스의 구축과 정비에 따른 기업의 인텔리전스 제공이 시급한 과제로 부각되고 있다.

비즈니스 인텔리전스에서의 DW

모든 기업은 운영 시스템에서 시작한다. 운영 시스템은 기업을 운영하기 위한 기본조직으로 운영 데이터를 공급자(Suppliers), 조직(Organization), 고객(Customers) 측면에서 지식화하기 위한 CRM, BSC, SRM, HRM 등 다양한 솔루션이 존재하고, 중추적인 인터페이스 기능을 수행하는 정보 제공(Info rmation Delivery) 영역에 데이터웨어하우스(DW)가 위치하고 있다.

데이터웨어하우스 구축을 위해서는 다양한 종류의 데이터베이스 접속 및 통합을 위한 데이터 통합, 통계적 기법을 기반으로 한 분석을 제공하기 위한 데이터 분석, 비즈니스 사용자들을 위한 친숙한 정보환경 제공, 업계 표준 API 및 프로토콜 기술지원을 위한 통합 기술 등이 고려되어야 한다.

정보 제공을 위한 핵심 솔루션 중의 하나인 데이터웨어하우스의 데이터는 일반적으로 운영계 시스템의 데이터로부터 실시간으로 전달되어 축적되는 것이 아니고 운영계 시스템의 수행에 영향을 미치지 않는 시간을 이용하여 일정한 스케줄에 따라 주기적으로 데이터웨어하우스에 전달, 적재된다.

의사결정을 지원하기 위해서는 기업이 가지고 있는 데이터를 시간적 차원에 입각해서 분석해야 하기 때문에 전통적 OLTP 애플리케이션 구축에서 사용되는 기술과는 본질적으로 다른 기술이 요구된다.

따라서 데이터웨어하우스 구축을 위해서는 모든 면에서 기존의 OLTP 시스템 개발에서 필요한 2차원적 사고의 틀로부터 3차원적 사고로의 대 전환이 필요하다. 이러한 사고의 전환에 대한 깊은 이해 없이 시작된 데이터웨어하우스 프로젝트는 시작부터 많은 어려움을 가질 수밖에 없다. 데이터웨어하우스 구축의 가장 큰 목적은 정확한 실제 데이터를 기반으로 한 의사결정의 지원이다. 그러나 좀 더 거시적인 관점에서 보면 이러한 실질적 이득 이외에 매우 중요한 부가적 이득이 있다. 바로 비즈니스 룰의 로직이 하나로 통합됨으로써 발생하는 부가가치이다.

5단계 구축방법론

정보와 인텔리전스를 제공하는 성공적인 데이터웨어하우스를 구축하기 위해서는 방법론에 대한 이해가 필요하다. 이 데이터웨어하우스 방법론은 데이터웨어하우스 프로젝트를 성공적으로 완성시키는 데 필요한 모든 단계를 체계적으로 정리한 것이다. 즉, 구축 방법론은 데이터웨어하우스의 성공적 구축이라는 목적지에 도달하기 위한 정밀 지도와 같은 것이다. 이것은 당연히 사람마다 회사마다 틀릴 것이다.

여기서는 데이터웨어하우스 구축 방법론인 SAS/RDWM (Rapid Data Warehouse Methodo-logy) 소개를 통해 성공적인 데이터웨어하우스 구축 전략 등을 제시하기로 한다.