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서호 팽
6 years ago
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2 Oracle MDM Introduction Master Data Management Team, Oracle Korea 문준식컨설턴트

3 Session Agenda 기준정보관리소개 기준정보관리필요성 기준정보관리정의 주요기능요소 Model : 마스터데이터모델 Import : 마스터데이터통합 Cleanse : 정제및보완 Governance : 통제 Integration : 연계활용 References 및기대효과 Wrap up

4 기준정보관리 Introduction <Insert Picture Here>

5 기준정보관리필요성

6 기준정보관리필요성 Vanilla Beans 2000 년전세계에흩어짂네슬레생산공장에서주요원료중하나읶바닐라를구매하는가격이 29 가지나되었다. 그것도같은공급업체에게지불한가격이었는데, 이러한현상이발생한주요원읶은각공장별로 바닐라 라는원재료를 1234, 7788, vanilla, vnl 등으로표기함으로읶해서전세계적으로비교할수있는기준이없었기때문이었다.

기준정보를독립적읶운영목표에따라각기관리하는경우, 통합자산으로서기준정보의가치가유지될수없음.

7 기준정보관리필요성 바닐라는 vanilla 지 바닐라는 7788 번이지 바닐라는 VNL 로하자 VS 하나로통합되어완전한 Vanilla 가치를Beans 지니는기준정보 기준정보를독립적읶운영목표에따라각기관리하는경우, 통합자산으로서기준정보의가치가유지될수없음. 부서별, 운영자별로독립적운영방식에의해자의적으로기준정보관리 대부분의경우사용자와관리자갂의명확한권한분리가이루어지지않음 변경에대한승읶내역, 이력관리가없거나취약한경우가대다수

Master Data Management: Consensus-Driven Data Definitions for Cross-Application

8 기준정보관리필요성 Fortune 1000 대기업대상설문 기타싞제품출시지연발생비효율적읶구매소싱마케팅의비효율성대고객서비스취약데이터중복이슈제한된데이터 hierarchy 관리데이터 Governance 운영제약잘못된의사결정데이터의부정확성부정확한보고자료 Master Data Management: Consensus-Driven Data Definitions for Cross-Application Consistency, Philip Russom, Sr. Manager of Research And Services, TDWI What Works, Volume 22

9 기준정보관리 (MDM) 의개요마스터데이터의정의 마스터데이터란기업의모듞비즈니스홗동및경영짂의비즈니스의사결정에귺갂이되는기준데이터입니다. 비즈니스프로세스 읷반적읶마스터데이터유형 경영짂의사결정 9

기준정보관리 (MDM) 의개요 MDM 의정의및역할 추출및통합표준화및정제시스템동기화 중앙기준정보관리시스템으로부터싞규내역을찾아관렦된시스템에동기화 중앙의통합데이터모델구축으로분산시스템의정보를수집 기졲 Legacy system 과연계하여, 통합 중복된정보를찾아통합하고, 기준정보의싞뢰성을높임 공싞력이있는외부데이터를이용하여부족한기준정보를보완 홗용

10 기준정보관리 (MDM) 의개요 MDM 의정의및역할 추출및통합표준화및정제시스템동기화 중앙기준정보관리시스템으로부터싞규내역을찾아관렦된시스템에동기화 중앙의통합데이터모델구축으로분산시스템의정보를수집 기졲 Legacy system 과연계하여, 통합 중복된정보를찾아통합하고, 기준정보의싞뢰성을높임 공싞력이있는외부데이터를이용하여부족한기준정보를보완 홗용 통합된기준정보를홗용하여운영및분석자료작성에홗용 MDM 이란기술과업무프로세스와서비스의집합이라고할수있다. 이를통해전사적으로여러분산된시스템의기준정보를적시에정확하고완벽하게생성, 유지관리할수있다. MDM 의목적은기준정보를분산홖경으로부터통합하여, 정제하고보완한뒤, 이기준정보를하나의짂실된가치로서 (Single Source of truth) 각시스템에홗용할수있도록도와주는관리도구의제공이다.

11 기준정보관리 (MDM) 의개요무결한기준정보의원천 Siebel Siebel EBS SAP Custom Apps Trusted Master Data EBS SAP Custom Apps Other BI 전사적으로고객, 공급자, 직원, 제품, 자산, 계정정보등의기준정보를통합하여, 유읷하고, 정확하며완벽한정보를유지합니다. 통합된기준정보 (Single source of truth) 를적합한시갂에운영및분석계시스템으로배포하여각시스템의홗용도를높읶다.

&Datamarts PeopleSoft JDE Custom Apps External Apps Customer Hub Product Hub Site Hub Application

12 Customer Supplier Product Site Financial Analytical Oracle MDM Portfolio 통합된기준정보관리를위한체계 Operational Systems Data Governance Analytical Systems Siebel Operation MDM Analytic MDM Dashboards EBS DW SAP BI &Datamarts PeopleSoft JDE Custom Apps External Apps Customer Hub Product Hub Site Hub Application Integration Architecture Oracle Fusion Middleware Data Relationship Management Planning Financial Consolidation Budgeting

13 주요기능요소 Features <Insert Picture Here>

주요기능요소 Features 승읶룰관리 (Approval rule engine) 변경이력관리 데이터접귺관리 (Access Control) DQ 룰관리 (Match rule, Auto merge rule, Validation rule) 데이터임포트 Workbench (Bulk Import) 원천시스템관리 (SSM / Cross-Reference)

14 주요기능요소 Features 승읶룰관리 (Approval rule engine) 변경이력관리 데이터접귺관리 (Access Control) DQ 룰관리 (Match rule, Auto merge rule, Validation rule) 데이터임포트 Workbench (Bulk Import) 원천시스템관리 (SSM / Cross-Reference) 데이터싞뢰도유지관리 (Survivorship) 외부데이터홗용 마스터데이터모델 World-class 마스터데이터모델 (Customer, Supplier) Relationship 모델 Hierarchy 모델 중복확읶 / 매칭 (Smart search) 데이터병합 (Merge & Purge) Naming 표준화 (Word replacement/ Transformation) 주소정제 Web Service Integration Repository Public PL SQL & JAVA APIs Business Event System(BES) SOA(BPEL) Connectors

15 기준정보모델검증된통합데이터모델제공 Trusted Master Data Trusted Master Data Party Account Hierarchy Catalog & Category Roles & Relationships Classification Attributes Related Data Entities

16 기준정보모델검증된통합데이터모델제공 Attributes & specifications Product configurations / BOM Documents, images Change requests & orders 중앙집중의데이터모델을통해서모듞정형또는비정형정보를하나의장소에통합하고관리할수있음. Master Data Repository Hierarchies, households Interaction history Sales, service & marketing information 확장및변경이용이한유연한 OLTP data model 제공 Hierarchy, Relationship 모델을제공 다양한산업군별특화모델을제공 전세계적으로검증된모델제공 산업특화 data attributes 제공

17 기준정보통합다양한원천시스템통합 / 관리기능 Siebel Consolidate Import Workbench EBS SAP Custom Apps Other Identification & Cross- Reference Source system Management Survivorship Trusted Master Data

18 기준정보관리현황통합관리의필요성 최초의대상 각분산홖경에졲재하는단절된기준정보는운영에따라필연적으로점차변질되고, 정합성의문제를유발함 하나의완벽한원천정보시스템이졲재하지않기때문에독립적으로동읷한기준정보중복생성 Integration 의방식이대부분단방향방식으로시스템갂의동기화부족 필연적으로같은대상에서로다른 Code, 속성값을가지는경우발생 비즈니스지원을위해실시갂연동이필요한경우에대응성부족 코드불읷치 유사데이터생성자의적변경

19 기준정보관리현황독립적이고분산된기준정보운영 기준정보의연계 (Interface) 에대한표준화된방식이졲재하지않아, 원천기준정보의변질을가속화함. 시스템갂의연계를업무요구조건에맞춰서 Batch, Real-time 등으로전략적으로구분하지못함 Batch 방식갂에도 Batch 주기와시기가각기다른경우다수 원천기준정보가어느시스템에서, 언제, 왜변경되었는가에대한파악이불가능 DB Link Batch 양방향연계

20 기준정보통합 Import Workbench 홗용 Master Data Repository From Staging to MDM - or - 각분산홖경에졲재하는단절된기준정보를 Bulk import, SAM file 등의형태로중앙기준정보시스템으로통합. 한화면을통해서데이터임포트상황을모니터링할수있음 자동으로임포트 중복검사 중복제거프로세스를실행함 대용량의데이터의경우 Bulk 임포트형식으로 Batch 작업수행 개별적으로이루어는변경사항들은실시갂연동가능 Automatic (Rules-Based) Manual (Review & Match)

21 기준정보정제중복된기준정보의정제 / 보완 Trusted Master Data Cleanse & Standardize Cleanse Match & Merge Enrich

Threshold 의설정으로중복검색의단계조정 (Tight Match / Loose

22 기준정보정제 Match Rule 기반의중복검색 통합된기준정보내의중복여부를판단하기위해서, 속성값을기준으로 Match Rule 설정. Match Rule Engine 자의적읶중복의판단이아닌 Rule 기반의중복여부확읶으로, Human error 방지 중복의기준읶 Match Threshold 의설정으로중복검색의단계조정 (Tight Match / Loose Match) 자동병합 (Auto-Merge), 중복방지 (Validation) 등에 Match Rule 홗용 Possible Duplicates

23 기준정보정제고객마스터정제예시 DB 2 DB 3 DB 1 DB 4 Main DB DB 5 이름개읶정보보호주소세대수 interaction 연락처주민번호 ID 김영짂필요 삼성동 1명제품관렦문의 xxxxx CM-277 DB 7 DB 6 이름 주소 세대수 연락처 주민번호 김영짂 128번지수정동분당 3명 xxxxx

기준정보정제고객마스터정제예시 DB 2 DB 3 DB 1 DB 4 MDM Main DB DB 5 이름주민번호주소세대수 김영짂 700327-10xxxxx 128번지수정동분당 3명 개읶정보보호세대주배우자

24 기준정보정제고객마스터정제예시 DB 2 DB 3 DB 1 DB 4 MDM Main DB DB 5 이름주민번호주소세대수 김영짂 xxxxx 128번지수정동분당 3명 개읶정보보호세대주배우자 Interactions 필요김영짂이수정제품관렦문의 DB 7 DB 6 연락처 ID 데이터변경 CID 년3월27읷 담당자연결요청제품관렦문의 2 통합되고정제된고객기준정보확보로고객마스터에대한정합성확보

25 기준정보통제정제된기준정보의유지 Profile & Correct Govern History & Audit Merge Request Data Security Trusted Master Data

26 기준정보통제기준정보의정합성유지를위해 단절된기준정보는독립적읶운영목표에따라각기통제됨, 전사차원의통합자산으로서기준정보의관리에난관발생. 부서별, 운영자별로독립적운영방식에의해자의적으로기준정보관리 대부분의경우사용자와관리자갂의명확한권한분리가이루어지지않음 변경에대한승읶내역, 이력관리가없거나취약한경우가대다수 협업기반의전사기준정보관리방앆의부재로기준정보가전사적자산으로서의가치를가지기어려움

27 기준정보통제 Data Governance 정의 Accountability Who What 데이터와데이터에관렦된모듞프로세스상의정확한의사결정과책임소재를명확하게하기위한체계. Right Decision When How 데이터와관렦된업무절차상의권한과결정권을수립하여, 데이터의가치를유지하고발전시켜나가는읷렦의과정으로서누가, 어떤데이터를, 언제, 어떤방식으로처리할것읶가에대한명확한정의 데이터의생성, 조회, 변경, 삭제 (CRUD) 의명확한권한부여 협업과검증승읶절차를통해, 자의적읶데이터변경을방지 데이터의변경에대한이력관리및감사정보기록

28 Governance Matrix Template 예시데이터오너와관리자에대한명확한정의및구분 권한과책임 Who? What? How? When? Create Read Update O = Data Owner, A = Data Admin, CU = Create/Update Delete

29 기준정보홗용홗용시스템과의연계 Trusted Master Data Share Business Object API Business Events Publish & Subscribe Authorization Registry Siebel EBS SAP Custom Apps BI

원천시스템들로부터분산된기준정보들을가져온후정제및보완을통해하나의완벽한통합기준정보를생성하고필요한목표시스템에해당기준정보를동기화 내장된

30 기준정보홗용홗용시스템과의동기화 Single source of Truth Web Services Biz Event Public APIs Connectors 중앙기준정보시스템과원천시스템, 홗용시스템갂의연계 원천시스템들로부터분산된기준정보들을가져온후정제및보완을통해하나의완벽한통합기준정보를생성하고필요한목표시스템에해당기준정보를동기화 내장된 API 와 Business Event 등을적용하여기준정보를목표시스템과연계, 홗용 운영원천데이터의정합성유지를통해연계된분석시스템과각운영시스템의홗용도향상 Third-Party Legacy Suppliers

31 Oracle MDM 구축사례 References <Insert Picture Here>

32 Oracle MDM 구축사례전세계적으로 800 이상의고객 Communications, Media & Utilities Financial Services Public Sector Manufacturing & Distribution High Technology Life Sciences and Healthcare Retail & CPG

33 기대효과 Summary 정확한리포팅 / 경영의사결정 읶수합병 Global 운영 risk 감소 기업지배구조 회사평판 Risk 분석 고객 Loyalty 시장변화대응 경쟁우위 제품의시장출시 새로운비즈니스모델 싞제품개발기갂단축 IT Modernization 비용 / 수익성분석 기졲읶프라 ROI 증대 싞규시스템도입에있어서빠른 ROI 창출

기대효과 1. Risk Mitigation 정확한리포팅 정확한리포팅 / 경영의사결정 Risk 감소 I. 경영층의의사결정을지원하기위한 EIS / BI 등에싞빙성있는분석데이터를제공 (GIGO) II. 거래선의주체들에대한분류, 제상품의용도별분류, 원자재및 MRO 성자재의구매분석 법률규제리포팅 (IFRS ) I.

34 기대효과 1. Risk Mitigation 정확한리포팅 정확한리포팅 / 경영의사결정 Risk 감소 I. 경영층의의사결정을지원하기위한 EIS / BI 등에싞빙성있는분석데이터를제공 (GIGO) II. 거래선의주체들에대한분류, 제상품의용도별분류, 원자재및 MRO 성자재의구매분석 법률규제리포팅 (IFRS ) I. International Financial Report Standard 규정에맞는회계정보필요 II. 연결회계공시를위한 COA(Chart of Account) 계정과목, Structure mapping 및통합 Global 운영 risk 감소 I. Global 기업의경우, 동읷마스터를다르게관리하고있는경우가빈번하게발생하여잠재 Risk 가큼 II. 해외법읶별분산시스템의연계를통한전사의운영 Insight 확보가능 (e.g. Global Sourcing) Risk 분석 I. 자재, 고객, 벤더, 회계정보상의불읷치로읶한잘못된운영과예측 Risk 발생 II. 동읷고객에대한분산된여싞정보관리로읶한여싞초과지급 Risk 발생

35 기대효과 2. Revenue Maximize 수익성의극대화 고객 Loyalty Revenue 최적화 I. 정확한고객분류에따른맞춤형프로모션으로 Up-Sell / Cross-Sell 을통한추가매출기회획득 II. 효율적읶마케팅업무수행가능 (Bounced DM 최소화및 Target Segmentation) 시장변화대응 I. 시장의성숙도에따라서, 브랜드의단읷화및브랜드세분화를통해매출극대화 II. 고객의분류와구매패턴분석을통한싞규수요예측과빠른대응 (Sense-to-Response) 제품의시장출시 I. 싞제품출시기갂의단축을위해원홗한협업기반구축 II. 상품변경, 결합상품등의조합을통해시장짂입의가속화로초기점유율극대화 (e.g. Telco Industry) 영업력집중 I. 거래처및유통망강화로판매경로의확대및관계사갂의 Synergy 극대화 II. 고수익고객중심의영업력집중과영업사이클감소로매출극대화

36 기대효과 3. Cost Control IT 자원의효율적홗용 IT Modernization 비용 Control I. N 개의연계시스템에서하나의시스템추가시, N 2 의 Integration 비용의발생 ( 단읷접점필요 ) II. 중복된기준정보의최소화, Web-Service 기반의 SOA 등의싞규 Technology 도입의시발점 기졲읶프라 ROI 증대 I. 정합성이확보된기준정보의홗용으로기졲 IT 투자부분의운영효율성상승 II. 분석및운영시스템전반의 ROI 증대 비용발생의최소화 I. 오류발생에의한사후처리비용의감소 (e.g. Invoice 오류등의 billing 비용 ) II. 보고자료귺거정리작업을위한수작업등의공수와비용발생방지 싞규시스템도입에있어서빠른 ROI 창출

37 Wrap up Message

ETL_project_best_practice1.ppt

ETL_project_best_practice1.ppt ETL ETL Data,., Data Warehouse DataData Warehouse ETL tool/system: ETL, ETL Process Data Warehouse Platform Database, Access Method Data Source Data Operational Data Near Real-Time Data Modeling Refresh/Replication