Oracle Data Warehousing & Business Intelligence September, 2003
Agenda Data Warehouse Concepts and Terminology Business Intelligence의이해 BI 시스템을위한 DBMS OLAP 정의 ETL 정의 Meta Data 정의 Mining 정의 BI 구축목표, 방향, 효과 BI 확장방안 2
Data Warehouse Concepts and Terminology
의사결정에관한현상 75% of managers make decisions with out-of-date, incomplete information The average company spends 25,000 person-days on planning, reporting, and forecasting for every $1B in annual revenues The average company took over 20 months to create a strategic plan. and 53% of managers do not have access to it. Source: The Hackett Group 4
경영보고서의문제점 Real World Customers Supply Operations Sales Logistics Database Production Database Sales Database Corporate Views 5
매니저가원하는것은 Real World Customers Supply Operations Sales Logistics Database Production Database Sales Database Single 360 Degree View 6
기존운영계시스템의한계 BI 구축필요성 사용자의요구사항은다양하고끊임없이변한다. 부서,, 지위및분석관점에따라다양한정보요구 시장상황,, 경쟁사등에따라서정보요구의변화 변화하는요구에정보시스템이충족시킬수없다 비슷한유형의프로그램을복사하여제공함에따라많은프로그램산재하게되고잦은프로그램수정 프로그램개발비및유지보수비증가 일관성없는데이터의문제 단위부서별로필요에따라설계되어있다.. 데이터가어플리케이션과밀접한관계를갖고있다.. 다양하고다각도로분석할수있는기능결여 단위업무중심의분석기능만제공 대용량 DB 를분석,, 가공처리를위한도구부재로과다한인력및시간필요 7
현재 Architecture 의문제점 BI 구축필요성 통합되지않은시스템들의조합 OLTP시스템으로부터데이터의중복추출 각시스템간계수가맞지않는다. 정보계업무의중복시스템개발목적별분석시스템의산발적구축종합적고객지원및영업지원시스템미비비즈니스변화를적극적으로수용할수있는시스템구조가아님 Channel의다양화, 전략적제휴등에쉽게대처하기어렵다. 사업부제실시에따른 Flexible한내부관리시스템이없다. 수익성관리, 위험관리시스템이미비하다. 마케팅프로세스와연결된통합고객관리시스템이부족하다. 8
해결방안 BI 구축필요성 지식 / 정보공유의극대화 업무부문간데이터통합을통한전체관점에서의정보제공 통합적이고일관성있는정보를활용하여정보의시의성및정확성확보 신속 / 정확한의사결정지원체제구축 사용자의능동적인정보활용체계구축 정형화된 Report 가아닌가변적이고분석적인정보창출 전산요원의도움없이의사결정에필요한보고서산출 다양한분석툴을접목시켜정보분석기반조성 최적의정보 / 지식활용체계확립 Historical Data 의축적및분석을통한정보활용능력제고 각시스템에분산된정보를체계적,, 효율적으로관리 기간시스템축적정보의전략적활용체제구축 9
운영계시스템과의비교 BI 구축필요성 목적사용자수데이터접근응답시간데이터작업질의유형데이터구성 Size 데이터 Source History 보관분석 다수동시사용자 데이터입력, 갱신, 편집수행 정형적질의반복수행 Application Small to large Operational, Internal 길어야 3 달 OLTP ( 운영계 ) 일상적이며반복처리되는운영업무를실행 What is Happening? 레코드단위액세스 ( 많은짧은 I/O) 신속한응답시간중요 (5 초이하 ) 간단한분석 (Sum, Average, Count..) 의사결정지원업무또는업무결과분석및계획수립등의기획성업무수행 Why? What next? What if? 소수동시사용자 대량의데이터액세스 ( 적은긴 I/O) 일정응답시간허용 (30 초이내 ) 주로데이터검색수행 비정형질의의단발적수행 주제, Time Large to very large Operational, Internal, External 보통 5 년이상 OLAP ( 분석계 ) 복잡한분석 (Trend, Forecast, Year-to-date, Moving average, Prior period.) 10
2000 년대의 Data Warehouse BI 구축필요성 Grand Integration! Data의통합 Data Warehouse의부각 다양한목적별 Data Mart 구축 각종 Simulation 기능프로세스의통합 개별적으로구축되어있는시스템의통합작업필요 EDW (Enterprise Data Warehouse) 구축필요성대두기존산발적으로구축된정보계시스템을근본적으로대체 EDW와목적별 Data Mart를구분 EDW는데이터의통합, 정제, 축적에중점 목적별 Data Mart는데이터의분석및활용에중점통합메타데이터구축 (OLTP + EDW + DM) 통합고객정보시스템구축 영업점지원시스템과고객마케팅시스템의유기적인연동및통합 11
Data Warehouse 정의 BI DW 정의 기업의의사결정프로세스를지원하기위하여운영계시스템과외부데이터에서추출한 주제지향적으로, 통합된, 시계열성이고, 비휘발성인데이터의집합 12
주제지향적 BI DW 정의 데이터가 Application 에의해서라기보다 Business 주제에따라분류되어지고저장되어진다. 운영시스템은업무별로구성 은행예 : 예금, 대출, 카드.. Data Warehouse 는주제별로구성 고객의재무정보예 : 고객별 / 지점별 / 부서별 / 기간별분석 OLTP Applications Data Warehouse Subject 대출 보험 예금 Customer financial information 13
통합 BI DW 정의 주어진주제에대해데이터가한번만정의되어지고저장되어진다. 다양한운영계에서동일한성격을가진항목의속성을 DW 에서는하나로통합 항목의속성, 값, Naming Rule Savings Current accounts Loans OLTP Applications Customer Data Warehouse 예금성별 : 남, 여대출성별 : M, F 카드성별 : Male, Female DW 성별 : 남, 여 14
시계열성 BI DW 정의 데이터가일련의 snapshots 처럼저장되어진다. Time 01/02 02/02 03/02 Data January February March 2002 2002 2002 Data Warehouse 15
비휘발성 BI DW 정의 Data Warehouse 분석목적의조회시스템운영계시스템 빈번한입력, 수정, 삭제 운영시스템 Data Warehouse 삭제 조회 예금 입력 카드 대출 수정 운영시스템에서 Data Load DW 조회 조회 16
Data Warehouses Versus Data Marts Data Warehouse Data Mart Data Warehouse Data Mart Scope Subjects Data Source Size (typical) Implementation time Enterprise Multiple Many 100 GB to > 1 TB Months to years Department Single-subject, LOB Few < 100 GB Months 17
Data Warehouses Versus Data Marts Dependent Data Mart Independent Data Mart Flat Files Operational Systems Marketing Operational Systems Flat Files Marketing Sales Finance Human- Resources Data Warehouse Sales Finance Data Marts Sales or Marketing Data Marts External Data External Data 18
Typical Data Warehousing Process Phase I - STRATEGY Identify business reuirements Define objectives & purpose of DW Phase II - DEFINE Project scoping and planning: Using building block approach Phase III -ANALYSIS Information reuirements are defined. Phase IV -DESIGN Database structures to hold base data and summaries are created; Translation mechanisms are designed. Phase V -BUILD & DOCUMENT The warehouse is built and documentation is developed. Phase VI -POPULATE, TEST & TRAIN The warehouse is populated and Iterative tested; the users are trained on system and tools. Phase VII -DISCOVERY & EVOLUTION The warehouse is monitored and adjustments are applied, or future extensions are planned. 19
Business Intelligence 의이해
Business Intelligence 란? Business Intelligence is the process of gathering meaningful information about the subject matter being researched. Jonathan Wu Business Intelligence 란조사할주제사항에관한의미있는정보를모으는과정이다. Business Intelligence 란기업의의사결정을지원하는 Application 과 Technology 의통합솔루션이다. BI Technology BI Application 데이터수집, 의사결정지원시스템, 저장, 분석, 데이터에대한접근 조회와보고서, OLAP (online analytical processing), 통계분석, 예측, 통합분석 BI 시스템 Data Mining 통합데이터 통합인프라 21
BI System 구성도 BI BI 이해 Business Intelligence Web Data Operational Data ERP Data ETL Data Warehouse Data Mining Client Ad-hoc Query Analysis OLAP External Data OLAP Server Meta Data Repository Mining BI System Management 22
E-Business Intelligence 의역할 Manage The Enterprise Balanced Score Card Financial/Sales Analyzer Performance Analyzer Demand Planning Activity Based Management Run Your Operations Oracle Warehouse Grow New Opportunities Purchasing Financials Process Manufacturing Human Resources Operations ERP CRM Marketing Sales Customer Call Center 23
E-Business Intelligence 의역할 신속한의사결정을위하여기업은경영층을포함한각관리계층별로적정한경영정보를제공받아야합니다. Users Applications Data Warehouse 최고의사결정자 Strategic Enterprise Management 요약된표준보고서 전략적커뮤니케이션 주요경영지수분석및의사결정 전문분석가 Analytical Applications 비정형보고서및복잡한정보임의분석 다차원분석도구를이용하여전문화된분석 시나리오시뮬레이션및 What-if 분석 현업담당자 Business Intelligence System 현장에서발생하는운영시스템분석 현상을해결하기위한일반현업전문가이용 각종리포트및분석 24
E-Business Intelligence 도입효과 전략과운영의통합 데이터의정확성 / 정보제공의적시성확보 신속 / 정확한의사결정지원 고도의분석데이터제공으로과학적인활동지원 환경변화에신속하게대응 목적에의한관리예외에의한관리 생산성 / 효율성증대 정보자원의체계적인관리를통한비용절감 프로그램생성작업감소및유지보수비용의절감 예산, 인력활용의효율성증대 전산부서에대한의존도감소 사실에의한관리 정보활용의극대화 통합된관점의, 다양한분석정보제공 지식 / 정보의공유 모든구성원의 Intelligence 사용자의사용편이성 25
BI 시스템을위한 DBMS
BI System 을위한 DBMS 기능 DBMS for BI Integration Performance Scalability Manageability Fast Analysis of Lots of Data for Lots of Users 27
Integration DBMS for BI Database Data Warehousing ETL OLAP Data Mining Single BI Platform Reduce administration and implementation costs Faster deployment Improved scalability and reliability 28
Performance DBMS for BI 대용량데이터로의질의성능보장운영계에서 Warehouse 로의 ETL 성능보장다양한모델링, 질의기법지원최대의시스템리소스활용방법지원 29
Scalability DBMS for BI 데이터의증가에따른확장성제공 데이터확장에따른시스템변경최소화요구 기존데이터의재사용성보장 30
Manageability DBMS for BI DBMS 관리의편이성제공대용량데이터의저장, 관리에필요한효과적인기능지원 ETL, Database, Olap Tool 등의 Meta Data 단일관리요구 DBMS 의구조변경시Online 작업가능요구 Database 의중단없는관리기능요구 31
OLAP 정의
OLAP 정의 BI OLAP 정의 On-Line Analytical Processing 사용자가다차원정보에직접접근하여대화식으로정보를분석하고의사결정에활용하는과정 33
다차원정보 BI OLAP 정의 정보를분석하기위해비교되는다양한각도 지역별매출액 기간별매출액 기간 지역 매출액 제품 제품별매출액 Ad Hoc 분석 34
직접접근 BI OLAP 정의 IT 부서와같은매개자를거치지않고 사용자가원하는정보에직접접근 정보 IT 부서 사용자 정보 사용자 35
대화식분석 BI OLAP 정의 요청된분석결과가다른분석의질문으로사용 권역별매출액의전년동월비교결과는? 강남권의매출액이전년동월에비해감소 강남권에속한각매장별매출액은? 36
의사결정에활용 BI OLAP 정의 기업현황의추이, 비교, 예측분석으로그결과를의사결정에활용 OLAP 시스템은 WHY 에초점 다차원분석을통한추이, 비교, 예측에초점 OLTP 시스템은 WHAT 에초점 예 ) 은행거래시스템 처리시스템의정확한기록과갱신에초점 37
ETL 정의
ETL BI ETL 정의 Extraction, Transformation, Loading Extraction : 데이터추출 Transformation : 데이터정제및변형 Loading : 데이터적재 운영계시스템에산재되어있는 Data 를추출, 정제하여 Data Warehouse 로 Loading 하는일련의과정 DW 아키텍쳐구성요소간의데이터일관성과통합성을유지시키는역할수행 Data Loading Type File 형태 Data Loading 운영계 Data Loading 운영계변경 Data Loading 39
File 형태 Data Loading BI ETL 정의 Data Loading 형태중가장 Simple 한형태로 Disk 에보관 추출, 정제를위해별도의 Programming 이필요 최초에오직한번만 Loading 40
운영계 Data Loading BI ETL 정의 운영계시스템의데이터를추출, 정제하여 Data Warehouse 로 Loading 최초에오직한번만 Loading 대용량데이터의추출, 정제로운영계 System Resource 소비과다대안으로 File 형태로 Data 를내린후Data Warehouse 로 Loading 41
운영계변경 Data Loading BI ETL 정의 운영계 System 의최초 Loading 후변경된이력만을 Data Warehouse 로 Loading 주기적 Interval 을가지고수행 기업의변경 Data 정의에따라 Loading 방법이달라진다 변경테이블전체 Replace 운영계 DB Data 의변경시간추적 변경 Data 를 File 로저장 42
Meta Data 정의
Meta Data BI Meta Data 정의 Data about data Meta Data 구성요소 Data Warehouse 의구조와내용 운영계시스템의 ETL 위한 Data Mapping 정보 데이터추출 / 변경 History DW 시스템내의분석계층구조속성 분석항목의계층구조, 예 : 년 -> 분기 -> 월 -> 일 DW 시스템내의내부 Summary Data 정보 Data Access 정보 Alias 정보 DW 시스템과 OLAP Tool 간의연결정보 44
구성요소 -Basic Components BI Meta Data 정의 Warehouse 내의 Table Table 의 Key Table 과 Column 들의속성 Table 간의 Relation 정보 Data Warehouse Meta Data DW Table, Key, Column, Relation 45
구성요소 -Mapping BI Meta Data 정의 운영계시스템과 Data Warehouse 의 ETL 위한 Data Mapping 정보 Attribute Mapping 데이터변환 Naming Convention 변경 Data 의 Physical 속성변경 Data 의 Filtering M E T A D A T A Operational System 예금대출카드 Mapping Data Warehouse DW 46
구성요소 -Extract History BI Meta Data 정의 운영계시스템의 Data Extract 시간정보 분석항목의시간관점정의가변경되었을때 시간관점정의가변경된후분석결과가서로상이할때필요 M E T A Operational System 예금대출카드 Extract History D A T A Data Warehouse 47
구성요소 -Summary 정보 BI Meta Data 정의 Query Performance 보장위해상세 Data 를 Summary 하여저장 예 ) 일별매출액을월별매출액으로요약 Data Warehouse Summary Data M E T A D A T A Summary Calculation 상세 Data 48
구성요소 -Hierarchy 정보 BI Meta Data 정의 Warehouse 내 Data 들의 Hierarchy 설정 예 ) 부문 -> 부서 -> 과 OLAP 에서 Drill Down/Up 에이용 Meta Data Data Warehouse 영업부문 부문 부서 과 공공 국내부 통신 국외부 Drill Up Drill Down 49
구성요소 -Access 정보 BI Meta Data 정의 Warehouse 내 Data 들의 User Access 정보 사용자, Access 회수, Access 시간정보관리 Meta Data Data Warehouse 매출액 ROI 직원만족도 A C C E S S 영업부김철수 기획실홍길동 인사실이영철 50
부가정보 BI Meta Data 정의 Alias 정보 Table 과 Column 들의상태 Table 과 Column 들의크기 Data 제거기준 Meta Data Data Warehouse Data 제거기준 Alias, Table, Column 정보 51
Mining 정의
Mining 정의 BI - Mining 정의 발견형접근법을토대로데이타베이스에축적된정보를 연관규칙, 연속패턴, 분류, 추정, 회귀분석, 군집구분등의 기법을이용하여분석 53
Mining 정의 BI - Mining 정의 발견형접근법 Mining 분석기법 가설수립, 검증, 적절한패턴이나모델발견등의모든작업을컴퓨터가수행 검증형접근법 OLAP 분석기법 필요한질문을사용자가생각하고그결과를사용자가검증, 분석 54
Mining Process BI - Mining 정의 KDD Process (Knowledge Discovery in Database) 통합 운영시스템 원시데이터 선별및정제 데이터베이스 변환 목표데이터 데이터마이닝 변환된데이터 해석및평가 패턴 지식모델링리포팅시각화 이해 55
Mining Process (Cont.) BI - Mining 정의 문제정의단계 해결하고자하는비즈니스문제에대한명확한이해선별및정제단계 마이닝작업에필요한목표데이터를선택 선택된데이터에대한정제변환단계 목표데이터의분석에적합한형태로변환 필드의가공 / 요약 / 추가 / 삭제데이터마이닝단계 실제데이터마이닝알고리즘적용 ( 신경망, 의사결정트리, 규칙추론등 ) 해석및평가단계 마이닝된결과를해석하고, 기업에실제적인가치가있는지평가통합단계 발견된지식의의사결정에활용 56
BI 구축목표, 방향, 효과
BI 구축목표 BI 구축목표 정보제공측면 정보제공의적시성 전사적데이터제공 전사통합코드체제구현 데이터정확성확보 고도의분석데이터제공 58
BI 구축목표 BI 구축목표 사용자측면 사용자의사용편의성 부문간통합 View 반영 Any time, Any Where 분석능력지원 59
BI 구축목표 BI 구축목표 시스템관리측면 정보자원의체계적관리를통한비용절감 향후유지관리비용절감 유연한확장가능시스템구현 운영계시스템들간의데이터연동으로정보시스템의일관된관리체제형성 60
BI 시스템구축방향 BI 구축방향 중립성 - 중립적성격을갖는 BI System 논리모델우연성 - 유연하게대응할수있는진화하는 BI System 확장성 - 확장성을갖는 BI System 운영시스템을지원하는 BI System 양질의분석정보를제공하는 BI System 61
BI 시스템구축방향 BI 구축방향 중립적성격 전사적통합정보제공 다양한분석주제와교차분석가능 필요정보의추출이항상가능 데이터무결성보장 표준화된 Template Model 제공 유연성 기존의분석시스템대체가능 향후추가요구사항대응가능 Web 등의최신기술에신속하게대응가능 운영계정보가바뀔때대처가능 확장성 추가요구사항으로데이터모델확장시전체 BI 관리에영향최소화 다양한 Profile 을지원할수있는기능 직급별 ( 최고경영층, 중간관리층, 하위관리층 ) 직능별 ( 마케팅담당, 기획 / 계획담당, 운용자 ) 운영시스템지원 운영시스템의 Historical Data 보관을통한운영시스템운영부하감소 필요한분석 / 현황정보 ( 장표 ) 산출시 DW 시스템의 OLAP 기능수행으로운영시스템의효율성강화 데이터의손쉬운전이가가능 양질의분석정보제공 통합된관점에서의데이터 View 제공하며이를통한다각적인분석기능을제공 운영시스템및외부시스템의통합적인데이터구축으로분석데이터의정확성보장 시계열성의데이터분석에편리성제공 62
성공적 BI 구축위한 CSF BI 구축방향 전사데이터웨어하우스아키텍쳐 정확한비즈니스의요구 경영자의지원과관심 현업의적극적인참여 기존시스템활용방안 성공적 BI 구성위한 CSF 입증된기술력제고 정보의질 타시스템과의인터페이스 코드통합에대한조정 메타데이터통합 시스템확장방안 63
BI 시스템구축기대효과 BI 구축효과 ROLAP, MOLAP, Mining 분석 기업경영상의기대효과 정보기술부문의기대효과 최종사용자부문의기대효과 매출증대및원가절감 OLTP 시스템의부하감소 다양한분석정보제공 통합된관점의정보제공 기존시스템투자가치의상승 전산부서에대한의존도감소 신속한의사결정지원 프로그램생성작업의감소 환경변화에신속하게대응 과학적인경영활동지원 유지보수비용의절감 워크그룹의생산성증대 정보자산의효율적인이용 CRM 확장을위한정보 Infra 편리성 / 과학적인정보분석 64
BI 확장방안
DW/BI 시스템의확장 BI 확장방안 EDW 를바탕으로정보를축적하고정보활용능력을점진적으로향상시킴 정보의단순조회에서벗어나, 원인분석및동향분석을통하여미래를예측하고, 시뮬레이션및민감도분석을통하여최적의경영전략을수립할수있도록지원 향후 BSC, ABM, CRM 등으로의확장기반 Groupware, KMS 등을통해양질의정보를공유하여조직의경쟁력을제고 66
DW/BI 시스템의확장 BI 확장방안 데이터 웨어하우스 지식의공유 조직적작업지원 모형개발및시뮬레이션 - 경험의공유를통한조직의경쟁력강화 - 최적의의사결정유도 - 결과의피드백을통한발전적방향으로의성장 - 여러사람에협력하여작업할수있는환경제공 - 데이터및문서의적절한배분 - 개인이아닌조직위주의작업수행유도 - 손익예측, 민감도분석 - 시뮬레이션 - 업체평가, 부실예측등에선진기법활용. KMS. Expert System. Knowledge Repository (Map). CBT. EDMS. Networking. Intranet. Groupware. Workflow. Push/Pull Engine. BPR. Package 적용. 통계기법. What-if 분석. 모형개발. Data Mining. AI 사용 확대 데이터활용및분석 - 데이터의적시적소제공 - 사용자가원하는형태로의데이터제공 - 다각적인검토및분석. 4GL. GUI. N-tier Arch. Middleware. OLAP. EUC EDW 구축 - 기업전체시각에서의데이터모델구축및유지 - 데이터의시기적절한수집 -EDW DB 에대한체계적인관리. 데이터모델링. CASE Tool. ETT. Metadata. DB Tuning. Monitoring 67
BI 확장방안 BI 확장방안 ERP, Legacy, External Data Business Intelligence Analysis Query Tool Data Integration OLAP Analysis Product Analysis Data Mining OLAP 분석조회 DW & DBM 부분 ETT DW ODS 목적별 Data Mart Update and Synchronization Enhanced ERP SEM 부분 Strategic Enterprise Management Profitability Management BSC Budgeting & Planning CRM 부문 E-Business Database Marketing Execution Tools(Market Manager) Campaign Response List Selection Fulfillment Tracking Design Analysis Sales & Service Oracle Field Sales Oracle Sales Palm&Win-CE Oracle Sales Compensation Oracle Telesales Account&Contact Management, pipeline, forecasting management,team selling ATM Internet Phone Call Center Branch Direct Mail Call Center&Tele Suit 68
CRM 으로의진화과정 BI 확장방안 Business & Marketing Focus Extended ERP Package CRM Information Technology Focus 고객 DB DW DBM CRM 고객 DB 고객에대한통합정보 검색기능 - 비정형 Report 불능 - 변화에신속한대응을못함 Data Warehouse DBM OLAP 유연한비정형 report 변화에적절히대응 -Data 변경에유연하지않음 (Feedback loop) -Channel 과통합되지않음 고객에대한모든하부시스템의완전한통합 - 너무시스템이크다 - 시간이많이걸린다 Data Mining Channel 통합 Data update Feedback loop - 궁극적으로 Sales Process, Service, Financial System 등과통합 69
DBM vs CRM BI 확장방안 DBM CRM 핵심기능 마케팅 마케팅 + 영업 + 서비스 고객과의접점 (Channel) 마케팅및영업부서 전사적 고객관리전략 마케팅프로세스사이클에서각단계별로각각의고객 정보를구축하여활용 마케팅프로세스를포함한전사적인관점에서 단일화되고일관된고객정보를구축하여활용 프로세스싸이클 캠페인계획수립 -> 캠페인실적분석 -> 캠페인계획 확정 -> 캠페인대상자선정 -> 캠페인실시 -> 캠페인결과분석 신규고객유치 -> 우수고객유지 -> 고객가치증진 -> 잠재고객활성화 -> 평생고객유지 70
CRM 시스템구성도 BI 확장방안 Internal data 거래정보 ( 고객, 상품 ) 서비스정보 Web Sites Call centers Campaign 반응정보 External data Data Warehouse 고객데이터 Enriched 데이터 Enriched 데이터 Measure 마케팅 Data Mart 다차원분석및 Segmentation 정보제공통합 고객데이터 채널 관리 Internet E-Mail CTI 시스템 Life style data Market research Surveys Data Mining OLAP Queries 캠페인관리시스템 * DM 관리시스템 지수산출 / 반영 71
CRM 의분류 BI 확장방안 Analytical CRM (Extended DW, DBM) DW, Data Mining, OLAP 를이용하여마케팅의사결정을지원하는마케팅 DSS 시스템 Operational CRM (Extended ERP) ERP가가지고있는기능 ( 거래처리, 재무, 및인사관리등 ) 중에서고객접촉과관련된기능을강화하여 ERP의기능확장또는 CRM 모듈과기존 ERP를통합하는것으로주로영업과서비스를위한시스템 Collaborative CRM (e-crm) 인터넷을기반으로한EC/ 포탈사이트의급성장과 Off-line기업의 On-line화가가속화되면서, 인터넷에대응하는신개념의 CRM Back Office Front Office Mobile Office Customer Interaction ERP Order Mgmt. Service Automation Voice (IVR, ACD) Operational CRM Supply Chain Mgmt. Order Prom. Marketing Automation Mobile Sales (Prod. CFG) Conferencing Web Conf Legacy Systems Sales Automation Field Service E-Mail Resp. Mgmt. Closed-Loop Processing (EAI Toolkits, Embedded/Mobile Agents) Web Storefront Collaborative CRM Customer Activity Data mart Analytical CRM Vertical Apps Category Mgmt. Direct Interaction Data Warehouse Customer Data Mart Marketing Automation Campaign Mgmt. Product Data mart < Source : 2000 META Group Inc., Stamford > 72
CRM 시스템흐름도 Channel Operational CRM Front Office Analytical CRM (DBM/DW) Back Office ERP (OLTP) 분석계 (DATA WAREHOUSE) EUC, OLAP Data Mart 매장 (POS) 콜센터 (OLTP) 고객정보 구매정보 CRM (OLTP) 상품정보 영업분석 캠페인정보 섭외정보 ETT ETT 고객관점상품관점영업점관점영업사원관점판매채널관점영업관리관점 고객중심구조 고객 - 상품 - 채널 History DB 마케팅분석상품개발마케팅전략캠페인관리 수익성관리리스크관리경영계획 Web Mobile 캠페인, 세일즈, 서비스, 영업분석 조회및보고서 (Query/Report ) 마케팅 DSS (OLAP,Mining) 73
SEM 확장방안 -BSC BI 확장방안 BSC System 정의 조직의역량을전략달성에집중시키기위한 회사의전략과상호연계된성과지표분석시스템 지표달성상황을모니터링 사업수행실적을체계적이고투명하게평가 성과지표의다양한측면으로원인과결과분석 74
SEM 확장방안 -BSC BI 확장방안 BSC 의분석데이타제공 DW 에서 BSC 시스템의 ODS 로데이터이관 DW 에 BSC 시스템위한 DATA MART 를구축 판매 재무 생산 DATA MART DW DW BSC BSC BSC 일반관리 Legacy 외부정보 DW ODS 75
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