전사 데이터 활용으로 데이터 기반 의사결정 ‘가속’
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전사 데이터 활용으로 데이터 기반 의사결정 ‘가속’
  • 데이터넷
  • 승인 2022.01.09 09:00
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비즈니스 경쟁력·고객 유지율 향상에 필요한 인사이트 신속 도출 가능해져

[데이터넷] 4차 산업혁명 기반 기술의 도입과 발전으로 전 산업에서 발생하는 데이터를 수집하고 분석할 수 있는 인프라가 빠르게 구축됐다. 역사상 그 어느 시기보다 데이터의 중요성이 부각되고 있는 현 시점에서 기업들은 어떤 방식으로 데이터를 활용해 나갈 수 있을지에 대해 고민하고 있다. 이에 실제 구축 사례를 통해 데이터 플랫폼의 필요성에 대해 알아본다. 

김혜정 신한DS 디지털전략Cell 수석
김혜정 신한DS 디지털전략Cell 수석

금융시장은 점차 높은 품질의 금융서비스를 요구하는 고객들이 증가하고 있고, 비정형/정형 데이터 통합 분석을 통해 고객 맞춤형 상품 제공에 대한 필요성이 높아지고 있다. 이에 데이터 기반 비즈니스 경쟁력을 확보가 중요해진 상황이다.

실제로 데이터 분석 플랫폼 구축을 추진한 신한금융투자 역시 외부적으로는 경쟁 심화로 인해 외부 데이터와 연계한 신규 서비스 개발과 데이터 비즈니스 활성화로 데이터 융복합 시대가 도래함으로써 이에 대한 대응이 필요한 환경에 처해있었다.

그러나 이러한 환경 변화에 대응하기에는 전사 차원의 데이터 관리 및 데이터 이용 체계가 미흡하고, 현업 담당자들의 보고서 작성 및 데이터 활용도도 높지 않은 수준이며, 전문가 고급 분석을 위한 인프라 역시 제대로 갖춰지지 않아 디지털 시대에 ‘고객 행동’을 이해하는데 있어 한계에 봉착해 있었다.

이러한 이유로 인해 신한금융투자는 데이터 분석 플랫폼을 활용해 ‘데이터 주도 엔터프라이즈(Data Driven Enterprise)’ 기반을 마련하는 형태로 외부 환경 변화에 대응하고, 혁신적인 비즈니스 경쟁력을 확보함으로써 전사 디지털 트랜스포메이션을 달성하고자, 증권업계 최초로 클라우드 기반의 데이터 분석 플랫폼을 구축, 분석 업무에 활용하고 있다.

해당 사업은 8.5개월간의 구축 기긴과 1개월의 안정화 기간을 거쳐 총 9.5개월 동안 진행됐으며 크게는 데이터 거버넌스 체계 수립 및 관리시스템 구축, 셀프서비스 BI 환경 구축, 클라우드 기반 고급 분석 환경 구축, 사용자 및 관리자 데이터 포털 구축의 4가지 목표를 가지고 추진됐다.

신한금융투자 데이터 분석 플랫폼 사업 개요
신한금융투자 데이터 분석 플랫폼 사업 개요

단일 데이터 소스 기반 자동 분석·보고 체계 구축
신한금융투자의 클라우드 기반 데이터 분석 플랫폼은 주요 지표에 대해 시각화된 정보를 제공해 실시간으로 데이터를 분석하며, 다양한 신기술을 접목해 혁신적인 비즈니스 전략을 수립하고 민첩하게 수행할 수 있도록 지원한다.

아마존웹서비스(AWS) 클라우드를 도입하고, 셀프서비스 기반의 자동화된 대시보드를 적용해 전 부서 직원에게 시장, 자산, 상품, 고객 분석 대시보드에 대한 접근성을 제공함으로써 단일한 데이터 소스 기반의 자동 분석 및 보고 체계를 구축했다.

플랫폼 구축 이전, 신한금융투자 직원들은 데이터 보고서 작성에 많은 시간을 투자하고 있었다. 이에 데이터 분석 플랫폼은 필요한 데이터 및 보고서에 대한 접근성을 높이고 데이터에 대한 신뢰성을 향상시키고자 데이터 통합 관리 및 효율적 활용을 위한 데이터 거버넌스 체계를 수립하고, 비즈니스 경쟁력과 고객 유지율 향상에 필요한 인사이트를 보다 신속하게 도출하고 활용할 수 있도록 셀프서비스 대시보드를 제공, 비정형 데이터를 활용한 고급분석 환경을 마련함으로써 데이터 기반 의사결정을 가속화하고자 했다.

  • 데이터 거버넌스 체계 수립

신한금융투자는 데이터 분석 플랫폼을 구축하면서 사용자별 접근권한 관리, 데이터 오너십 관리, 클라우드 인프라 보안 관리, 데이터 활용 지원 및 데이터 품질 관리 등 데이터 활용 및 관리 전반에 대한 정책 및 역할과 책임(R&R) 등을 포함하는 데이터 거버넌스 체계를 새롭게 정의함으로써 데이터 활용 극대화 및 효과적인 데이터 통합관리를 위한 기반을 마련하고자 했다.

데이터 거버넌스 체계 수립 범위
데이터 거버넌스 체계 수립 범위

또 데이터 주도(Data Driven)를 위한 데이터 중심의 집중화된 의사결정 체계 구성(안)을 마련해 전사 데이터 전략 및 실행을 위한 체계를 정의하고, 데이터 활용 활성화를 위한 데이터 기획, 분석, 관리 등 필요 직무를 도출하고 조직별 역할 분장(안)을 마련했다.

특히 현업 사용자들의 데이터 접근성을 높이기 위해 비즈메타 시스템을 도입해 업무용어 사전을 정의했고, IT 메타, 클라우드 데이터 카탈로그, 업무 용어 사전을 상호 연동해 분석 포털 내 기능을 구현, 업무 용어 및 보고서를 쉽게 검색할 수 있도록 했다.

뿐만 아니라 전사적 업무용어 표준 가이드를 정의하고 지표 해석에 대한 정보를 제공해 비즈니스 관점의 데이터를 쉽게 찾을 수 있는 기능(Search & Discovery)도 구현했다.

  • 셀프서비스 BI 환경 구축

셀프서비스 BI는 다양한 차원의 분석이 가능한 데이터 마트(Data Mart)를 구성해 상세 분석(Drill-Down)이 가능한 데이터를 제공한다. MIS와 같은 반복적 잡업이 많은 수치 제공 보고서를 자동화해 IT 쿼리(SQL 등)없이 누구나 쉽게 분석할 수 있는 환경을 구축하고, 분석결과를 재가공할 필요 없이 원스톱으로 전문가가 아니어도 상세 분석 등을 통한 동적 분석이 가능해 누구나 쉽게 보고서를 만들 수 있는 환경을 제공한다.

  • 클라우드 기반 고급 분석 환경 구축

비즈니스 개발의 민첩성, 확장성, 관리 용이성을 극대화할 수 있는 PaaS 기반 클라우드 네이티브 서비스 활용을 원칙으로 데이터 분석 분야의 검증된 아키텍처를 테일러링해 설계했다. 향후 확대될 클라우드 네이티브 애플리케이션을 고려해 데이터 관리/연계/유통 및 분석 영역까지 확장 가능한 유연한 아키텍처 설계를 기반으로 했다.

데이터 분석 통합 포털 및 일부 정보보안 소프트웨어를 제외한 서비스 구성의 90% 이상을 AWS 클라우드 네이티브 서비스를 채택해 비즈니스 개발의 민첩성, 확장성, 관리 용이성을 확보할 수 있도록 구성했으며, 내부 단말에서 전용선으로 AWS상의 중계 서버, 방화벽을 경유해 관리 콘솔에 접속함으로써 망분리 예외 조치를 통해 정보보호 요건을 만족시키도록 했고, 이를 통해 클라우드 활용성을 극대화하고자 했다.

  • 사용자·관리자 데이터 포털 구축

데이터 분석을 위한 데이터 검색 및 확인, 추출, 보고서 작성이 원스톱으로 가능하도록 보고서 현황판, 키워드 검색을 통한 보고서 조회, 셀프 BI를 통해 작성 중인 ‘내 프로젝트 현황’ 관리 및 생성 보고서 목록 기능을 구현했다.

엑셀(Excel) 및 파워포인트(PPT)로 제작된 보고서를 회사 시스템을 통해 공유하던 기존 방식에서 분석 포털 및 링크를 통해 편리하게 보고서를 공유하고 대상자의 공유 권한을 관리할 수 있도록 했으며, 검색창을 통해 보고서에 대한 검색도 가능하도록 했다.

또 분석가가 보고서 업데이트 및 삭제 등 히스토리 관리를 통해 보고서 수명주기 관리가 가능하도록 구현했으며, API를 통한 업무 포털과의 보고서 연계 기능을 제공하고, 타 보고서 재가공 등이 가능하도록 해 사용자의 편의성을 극대화했다.

데이터 분석 플랫폼 활용 활성화 노력
신한금융지주의 클라우드 기반 데이터 분석 플랫폼은 금융감독원 신고절차 완료 후 2021년 10월 5일 정식으로 오픈했다. 주요 지표에 대한 시각화 정보를 제공하고 실시간으로 데이터를 분석할 수 있도록 함으로써 일주일 걸리던 데이터 보고서 작성이 하루 만에 가능해져 의사결정 시간을 단축할 수 있게 됐다.

이러한 데이터 분석 플랫폼의 효과를 널리 알리고 전체 임직원 2500명의 데이터 역량 강화를 위해 플랫폼 전담팀인 데이터사이언스팀에서는 다양한 교육 및 홍보를 통해 데이터 활용 활성화를 위해 노력하고 있다.

  • 파워유저 300명 양성과정 운영

우선 직원별 상이한 데이터 활용 수요를 충족시킬 수 있도록 조직 내 다양한 셀프서비스 대시보드 기반 데이터 레이크 시각화 및 숙달된 분석 기술 함양 업무를 책임질 파워유저 300명 양성 프로그램을 추진하고 있다.

파워유저는 셀프서비스 BI 솔루션인 태블로에 대한 활용 분석 실습 교육을 직접 진행하고 데이터 분석 및 시각화와 관련된 직원 문의를 해결해 기존 IT 부서의 역할을 분담할 수 있도록 하기 위한 방안으로 추진되고 있다.

  • ‘데이터싸롱’ 제작·배포

전문가 집단 양성 이외에도 전사 직원을 대상으로 하여 데이터 분석 역량을 향상시키기 위한 방편으로 ‘데이터싸롱’을 운영하고 있다. 이는 업무 게시판에서 하나의 주제를 선정해 데이터 분석 플랫폼 사용 가이드를 이해하기 쉽도록 작성하고, 회사 내 포털을 통한 월간 게시물 형태로 시각화 방법 등 보고서 작성을 위한 주제별 작성 가이드를 제작/배포하고 있다.

  • ‘데이터 MD 제도’ 도입

데이터 MD란 체계적인 본부 전용 데이터 마트를 확립하는데 있어 구심점 역할을 하며, 추후 시각화 보고서(분석 포털)와 머신러닝 분석 등에 사용 가능한 본부 전용 데이터 마트 구축에서 주도적인 설계자(Designer)의 역할을 수행하는 자를 의미한다.

전사 전체의 데이터 웨어하우스에서 본부별 맞춤 데이터 마트를 만드는 과정의 핵심 역할을 수행할 수 있는 인력을 구성함으로써 본부의 데이터 구축 요청을 취합해 데이터 분석 포털을 주관하는 전담팀과의 의사소통 후 개발을 진행하기 위한 방법으로 도입해 실시하고 있다.

데이터 MD 주요 역할
데이터 MD 주요 역할

전사 데이터 활용 문화 조성
마이데이터 실행을 앞두고 있는 상황에서 신한금융투자는 데이터 분석 플랫폼을 통해 맞춤형 상품과 서비스를 개발했다. 고객 금융자산 보유 현황, 신용정보 및 투자 패턴 데이터를 분석해 위험투자 성향 분석, 맞춤형 PB 상품 추천 등 초개인화 서비스를 제공하고, 성과 측정 결과를 서비스에 반영할 수 있도록 했다.

현재로서는 로그데이터 등 비정형 데이터 수집 확대, 세이지메이커(SageMaker) 기반의 데이터 샌드박스 기능 고도화 등 해결해야 할 과제가 남아있지만 수작업으로 보고서를 작성하던 환경에서 데이터 분석 플랫폼이 전사적인 데이터 문화를 조성하는 기반을 마련하였다는 데는 의심의 여지가 없다.

향후 보다 많은 마이데이터 서비스를 제공하기 위해 처리 가능 데이터 유형 확대 및 고급 분석 기능에 대한 고도화 등의 과제를 해결한다면 폭발적으로 증가하는 비대면 고객을 응대하고, 고객에게 더 쉽고 편안한 새로운 금융서비스를 제공하고자 하는 기업 경영 방침을 충분히 뒷받침할 수 있을 것으로 기대된다.


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