예를 들면, 쓰리엠은 자사의 여러 디비전들이 고객크할 수 있게 해주는 서비스를 설치할 계획이다. 쓰리엠이 선택한 솔루션은 트릴리업의 주소와 고객에 대한 기타 정보를 체 (Trillium Software)의 데이터 클린징 소프트웨어.
『여러 디비전이 보유하고 있는 주소 정보는 불일치하기 쉽다. 거리 이름이 바뀌고, 약식으로 기입되며, 입력 오류가 생기기도 한다. 유럽과 환태평양 기타 지역에 있는 쓰리엠 디비전들은 새로운 서비스를 요구하고 있는데, 이렇게 관심이 고조되고 잇는 이유는 여러 디비전에 걸쳐 온라인 상거래 같은 e-비즈니스 이니셔티브들이 추진되고 잇고, 자사 트레이딩 파트너들에 대한 한 가지 정확한 뷰(view)가 필요하기 때문이다(쓰리콤처럼 200개 국가에서 5만 가지 제품을 판매하고 있는 150억 달러 규모의 기업에게는 간단한 일이 아니다).』
■ 데이터 클린징의 용도
그 외에도 많은 업체들이 데이터 클린징의 보다 광범위한 용도에 눈을 드고 있다. 데이터 클린징은 주로 DM 캠페인용으로 사용되는 주소록을 정확하게 정리정돈하기 위해 설계되었고, 여전히 그 목적으로 널리 사용되는 기술들의 모음이라 할 수 있다.
이 소프트웨어는 주소와 기타 정보가 정확하고 최신의 것인지, 또 기록이 중복돼 있지는 않은지(가령, 실제로는 동일한 고객인데 약간 다른 철자가 사용돼 여러 개의 어카운트로 기록돼 있지 않은지)확인하는 등의 복잡한 문제들을 처리한다. 이소프트웨어는 또 기업의 데이터에서 그 동안에는 몰랐던 다른 관계들을 밝혀내고, 클린징 과정에서 인구통계학적이 데이터나 고객의 비즈니스 배경 같은 다른 소스로부터의 정보를 추가하는데도 점차 사용되고 있다.
이런 기능들은 폭발세를 보이고 있는 데이터 마이닝과 웨어하우징, CRM, 전자상거래 애플리케이션에서 이용할 수 있을 만큼 데이터가 저확하다는 것을 보장하는데 중요핟. 허위츠그룹의 데이터 웨어하우징 및 비즈니스 인텔리전스(BI) 이사인 필립 러섬(Philip Russom)은
『기업들은 현재 고객 데이터 연구에 온통 정신을 빼앗기고 잇는 상황이다』라고 말한다. 이러한 관심은「인포메이션위크」가 300명의 IT 중역들을 조사한 결과에서도 확인되었다. 고객 데이터 품질을 개선하는 것이 그들의 최고 우선 순위라는 응답이 80%를 넘었다.
데이터 웨어하우징은 그 동안 감춰져 있던 데이터 품질 문제들을 찾아냈다. 한 기업에서도 사업 부문마다 고객 정보를 유지하는 방식에 차이가 있을 수 있는데, 누군가가 그 정보를 전사적인 차원에서 사용하려 하기 전까지는 (예컨데, 전사적 차원에서 최고의 고객은 누구인지 분석하기 위해서)그런 차이가 문제가 되지 않을 수 있다.
데이터 품질 컨설턴트인 래리 잉글리시(Larry English)에 따르면 대부분의 업체는 데이터 웨어하우징을 시도해 여러 사업부의 정보를 통합하면서 문제점을 발견했다. 운영 시스템용으로는 적절했던 데이터가 데이터 웨어하우스용으로는 부적절한 것으로 드러나는 경우들이 심심치 않게 나타났다.
그가 예로 든 한 보험 회사는 보험금 지불 처리 센터로부터 데이터를 다운로드한 뒤「다리가 부러졌다」는 내용으로 보험금을 청구한 경우가 무려 80%나 된다는 사실에 충격을 받았다.
조서를 통해 이 보험 회사는「다리가 부러졌음」 을 명시하는데 사용된 코드가 보험금 처리에 사용된 시스템의 기본 코드라는 것을 알게 쇘다. 보험금 처리 담당자들은 그들이 얼마나 신속히 일 처리를 했는가에 따라 보상을 받기 때문에 가능한 발리 처리하기 위해 그 기본 코드를 이용한 것이었다.
보험금이 처리되는 동안에는 엉뚱한 코드 사용이 문제가 안 됐지만, 그 보험 회사가 어떤 경우에 보험금을 지불하고 있는지 진단 패턴을 분석하기 위해 데이터 웨어하우스에서 그 데이터를 사용하려 했을 때는 엄청나게 부정확한 결과를 초래했다.
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