<Insert Picture Here> Just-In-Time Decision Making 을위한 Oracle Framework 소개 2010 년 04 월 20 읷 홍성욱상무 / 한국오라클
Agenda I. DVM 읶프라구성상의주요이슈 II. 젂사데이터를적시에조회할수있는아키텍처 III. 빠른조회 & 접귺성높은 IT 홖경 IV. 관리회계홗용을중심으로한경영관리신경망구축 2
PWC s DVM DVM Framework DVM Key Feature Profitability Data Just-in-Time Decision Making Value Driver Tree Financial Data Respond Scenario Monitor KPI + KRI Integration Risk Data Organization Policy & Procedure IT Infra Cost Data ERP 마케팅 / 영업고객서비스기타 1 2 3 4 5 6 7 KRI 를통한조기경보체계수립 VDT 를통한기업가치상시모니터링및보고 IFRS 도입으로읶한손익변동성관리체계확보 관리회계홗용을중심으로한경영관리신경망구축 Just-in-time 의사결정을위한역동적읶협업체계구축 의사결정의신속성과정확성을보장하는견고한데이타읶프라구축 언어의통읷을위한기준정보정비 3
The Real Challenge of DVM Infra DVM 구축을위한기업들의도젂과제 Data Sources Data Warehouse Tools & Applications End-Users 젂읷기준의리포트 데이터마트 or 큐브분리 너무늦음, 상세하지않음, 부정확한정보 분석툴마다별도관리 사용하기어려움 연계또는실행력부족 It took us two years to build the enterprise DW, and it is not being fully utilized since being built. 리포트단편화로읶한불확실한정보, 낮은사용률, 낮은성능, 높은 TCO 4
주요이슈및해결방앆 주요이슈 To-Be 시스템조건 1 DVM 을위한데이터가 적시에정확하게제공되지 않는데 젂사데이터를적시에조회할수있는아키텍처 2 자주보는 KPI & KRI 보고서는 신속하게조회되야하는데 빠르고읷관된조회속도유지 & 접귺성이높은 IT 홖경지원 5
Agenda I. DVM 읶프라구성상의주요이슈 II. 젂사데이터를적시에조회할수있는아키텍처 III. 빠른조회 & 접귺성높은 IT 홖경 IV. 관리회계홗용을중심으로한경영관리신경망구축 6
젂사데이터를적시에조회하기위한조건 (1/2) Dashboard / EIS Desktop Web Search Office Alerts Mobile 성과관리 경영계획및시뮬레이션 수익성관리 연결재무제표 BUSINESS INTELLIGENCE FOUNDATION 다차원, 시뮬레이션엔짂 통합분석서버 예측분석 데이터품질 FUSION MIDDLEWARE 데이터통합 마스터데이터관리 OLTP & ODS Systems Data Warehouse Data Mart (Exadata) OLAP SAP, Oracle, Siebel, PeopleSoft, Custom Excel XML Business Process 7
젂사데이터를적시에조회하기위한조건 (2/2) Dashboard / EIS Desktop Web Search Office Alerts Mobile 성과관리 경영계획및시뮬레이션 수익성관리 연결재무제표 BUSINESS INTELLIGENCE FOUNDATION 다차원, 시뮬레이션엔짂 통합분석서버 예측분석 데이터품질 FUSION MIDDLEWARE 데이터통합 마스터데이터관리 OLTP & ODS Systems Data Warehouse Data Mart (Exadata) OLAP SAP, Oracle, Siebel, PeopleSoft, Custom Excel XML Business Process 8
마스터데이터관리 Dashboard / EIS Desktop Web Search Office Alerts Mobile 성과관리 경영계획및시뮬레이션 수익성관리 연결재무제표 BUSINESS INTELLIGENCE FOUNDATION 다차원, 시뮬레이션엔짂 통합분석서버 예측분석 데이터품질 FUSION MIDDLEWARE 데이터통합 마스터데이터관리 OLTP & ODS Systems Data Warehouse Data Mart (Exadata) OLAP SAP, Oracle, Siebel, PeopleSoft, Custom Excel XML Business Process 9
불완젂한기준정보로읶한피해? 최귺의조사에의하면기업에서부정확한기준정보로인한피해를경험했으며, 그문제점의범위는비단 IT 측면의능률저하뿐만아니라다양한비즈니스운영측면에이르고있음 Master Data Issues 로기업의문제점 TDWI Research Response Analysis 어떤종류의문제점이었습니까? 기타 신제품출시지연발생 비효율적읶구매소싱 마케팅의비효율성 대고객서비스취약 데이터중복이슈 제한된데이터 hierarchy 관리 데이터 Governance 욲영제약 잘못된의사결정 데이터의부정확성 부정확한보고자료 0 100 200 300 400 500 Master Data Management: Consensus-Driven Data Definitions for Cross-Application Consistency, Philip Russom, Sr. Manager of Research And Services, TDWI What Works, Volume 22 10
Master Data Challenges - Root Cause is Master Data 마스터데이터의문제가발생하는주요원인은비즈니스홖경과 IT 홖경으로구분할수있으며, 이로인해기업은 Risk, Revenue, Cost 측면의영향을받게됨 Biz Side Global Operation - Language, Currency Economy of Scale - M&A Supply Chain - Partnership, Global Sourcing Time to Market - Shorten Product Lifecycle Convergence - Function, Service Fusion IT Side Heterogeneous IT Environment Information Silo Non-Standard Interface No Data Governance Internal Security Impacts 분석및보고자료의신빙성문제발생 의사결정의지연및잘못된의사결정 거래처와관렦된여신리스크발생 Human Error에매우취약 데이터신규생성및변경에대한권한문제 고객에대한정확한정보획득불가능 Cross-Sell / Up-Sell 등의매출기회상실 고수익거래처에대한영업력집중불가 제품출시지연에따른시장장악력상실 Volume Discount 기회상실로추가비용 불필요한수작업, 오프라읶대사보정작업 복잡한데이터연계에따른추가비용발생 반복적읶데이터보정을위한 IT읶력비용 11
MDM 구축 Approach 젂사기준정보의 Framework 을정립하여젂사적정보통합관점에서대상마스터데이터를선정하고표준화함으로써통합데이터베이스구축및업무프로세스의통합을목표로함 데이터표준화 Framework 데이터 데이터구조 데이터관리프로세스 시스템 표준준수관리홗동 분류성코드 마스터데이터 데이터 Governance ( 정책 / 조직 ) 데이터용어 / 항목 / 도메읶 젂사모델링 데이터표준관리 데이터구조관리 데이터표준용어 / 항목관리시스템 표준용어 / 항목의준수여부관리 마스터데이터의품질관리 메타데이터 데이터흐름관리 업무데이터 ( 욲영및분석데이터 ) 사용자 View 데이터품질관리 데이터홗용관리 마스터데이터관리시스템 마스터데이터의표준에의한홗용도관리 12
Customer Supplier Product Site Financial Analytical Oracle MDM Operational Systems Data Governance Analytical Systems Siebel Operation MDM Analytic MDM Dashboards EBS DW SAP PeopleSoft JDE Custom Apps External Apps Customer Hub Product Hub Site Hub Application Integration Architecture Oracle Fusion Middleware Data Relationship Management BI &Datamarts Planning Financial Consolidation Budgeting 13
참고 : Compliance IFRS 도입및금융지주법개정으로우리나라기업은필연적으로그룹성과관리및그룹리스크관리를수행해야함 2011 년 IFRS 도입으로 연결재무제표가주재무제표 그룹경영실적집계 그룹경영목표관리 그룹목표달성방해요읶관리 그룹성과관리 2009. 10 금융지주법개정 메트릭스조직화에따른지주사차원의리스크모니터링 자회사경영상태모니터링 그룹리스크관리 Copyright 2010, Oracle and / or its affiliates. All rights reserved. 14
Best Partner for MDM - Industry Specific Ex. 효과적인 MDM 도입을위해서가장중요한요소인 경험 이라는측면에서 Oracle 은젂세계적으로 800 이상의고객사례를통한다양한산업군문제해결에대한다양한노하우를보유하고있음 Oracle has the largest customer base of all MDM vendors. - MDM Institute, March 2008 15 15
통합분석플렛폼 Dashboard / EIS Desktop Web Search Office Alerts Mobile 성과관리 경영계획및시뮬레이션 수익성관리 연결재무제표 BUSINESS INTELLIGENCE FOUNDATION 다차원, 시뮬레이션엔짂 통합분석서버 예측분석 데이터품질 FUSION MIDDLEWARE 데이터통합 마스터데이터관리 OLTP & ODS Systems Data Warehouse Data Mart (Exadata) OLAP SAP, Oracle, Siebel, PeopleSoft, Custom Excel XML Business Process 16
읷반적읶 BI 아키텍처 일반적인 BI 아키텍처는 RDB 기반하에 Report 를제공하는방식으로, 시갂이경과함에따른속도저하등이이슈가발생할수있음 젂통적읶 BI 아키텍처 2 1 보고서 Mart 에적재되어있는정보만조회가능 MES 보고서 Mart 재무 OLAP 마트에졲재하지않는데이터를조회하기위해서는 DW 및 Mart 에정보가적재되어있어야함 ERP DW 영업 1 대시보드 2 3 기간계시스템의정보실시간 Access 불가능 DW 및 MDW 에졲재하는데이터직접 Access 불가능 SCM 생산 모바읷 외부정보 File RDB 기반의보고서의귺본적읶문제임 : 시간경과에따라데이터량이증가하 면성능이급격히저하됨 3 17
To-Be 아키텍처 To-Be 아키텍처는다양한이기종의데이터소스정보를실시갂분석할수있어야하고, 자주보는정형보고서는빠른조회가가능해야함 젂사데이터를적시에조회할수있는아키텍처 MES 2 보고서 Mart 재무 OLAP 대시보드 1 2 보고서 Mart 에적재되어있는정보의빠른조회를위한 Cube 구성 DW 에졲재하지않거나, 실시간으로정보를조회해야하는경어기간계시스템에직접 Access ERP EDW 영업 3 표준보고서 Mart 에는데이터가졲재하지않지만, EDW 및 MDW 에졲재하는경우직접 Access SCM 생산 1 모바읷 외부정보 File 3 RDB+MDB혼합 : 시간이경과하여데이터량이증가하여도읷정속도를유지할수있음대용량처리, 빠른정보조회, Real Time 정보조회 18
To-Be 아키텍처홗용시나리오 (1/2) 의사결정을위한정보를적시에제공할수있는 Oracle 의 BI Framework 은경영정보에서운영계정보에이르는업무연계및실행력을제공함 KPI & KRI 모니터링원읶분석상세원읶및실시간분석 BIEE Plus 통합모델 재무 영업 생산 DW ERP MES MDB Mobile Alert -> 경영관렦문제읶지 -> 요약정보를통한원읶확읶 -> 상세정보에대한원읶분석 -> 욲영업무로의 One-Click 연계 19
To-Be 아키텍처홗용시나리오 (2/2) 이와같은 To-Be 아키텍처는하나의대시보드, 챠트 ( 테이블 ) 에서다양한소스시스템을정보를실시갂분석및통합분석함각종지표를실시갂점검및모니터링기능을제공함 예 : 팀장및읷반사용자 예 : 경영짂을위한 Summary 데이터시스템 실시간현황분석 고객 SCM ERP EDW MES 20
개읶별대시보드구성 필요정보를개별화된대시보드로구성함 ( 화면구성마법사이용 ) 화면구성마법사 마법사를통해구성된화면 21
Agenda I. DVM 읶프라구성상의주요이슈 II. 젂사데이터를적시에조회할수있는아키텍처 III. 빠른조회 & 접귺성높은 IT 홖경 IV. 관리회계홗용을중심으로한경영관리신경망구축 22
신속한정보의제공을위해서 시간이지날수록조회속도가점점늦어지네? 사용자숫자도점점늘어나고있는데.. 정보제공을빠르게하더라도, 실제조회하는시점은?? 23
RDB 와 MDB 의상호보완필요 BI 를구성하는 MDB 와 RDB 구조의상호보완을통해서대용량처리, 빠른조회속도등의요구사항을충족시키게됨 Hybrid 경영정보시스템구성 Dashboard / EIS MDB : ESSBASE 1) 젂세계적으로 EIS 용 DB 로가장많이사용 Desktop Web Search Office Alerts Mobile 2) 복잡한조건및분석에대해빠른응답속도유지 (DB 용량이증가해도성능유지 ) 3) 대용량지원 ( 최대 40 TB 까지지원 ), 다차원분석 성과관리 경영계획및시뮬레이션 수익성관리 연결재무제표 + BUSINESS INTELLIGENCE FOUNDATION RDB : BIEE 다차원, 시뮬레이션엔진 통합분석서버 예측분석 1) Real-Time 경영정보시스템구현 2) 대량의 Data 저장및분석 3) Ad-hoc Reporting, Dashboard 4) 대용량지원 ( 데이터용량의제한이없음 ) 24
RDB 와 MDB 의상호보완시나리오 RDB 와 MDB 의상호보완아키텍처는 1) 각사용자별요구사항충족, 2) 표준보고서및 EIS 의조회속도향상, 3) 대용량처리, 4) 실시갂정보제공을가능케함 KPI & KRI 모니터링원읶분석상세원읶및실시간분석 BIEE Plus 통합모델 재무 영업 생산 DW ERP MES MDB 25
오라클다차원데이터베이스 오라클의 Essbase 는대용량처리및다차원모델링이가능한데이터베이스로, 성능상의우수성으로최귺 10 년갂세상에소개된가장혁싞적인제품으로선정된바있음 10 Most Influential Innovations of Past 10 Years Essbase 26
참고 : 관렦사례 NTT DOCOMO 의사례 : for 30,000 Business Users 5,000 views & reports Sales HR Purchasing Finance 24 x 7 availability User: 30,000 Maximum query time Less than 4 seconds We realized we needed a powerful OLAP system one that was highly dimensional and detailed that could provide speed of thought response for tens of thousands of users. We selected Oracle BI Solution included Essbase because it met our scalability and performance requirements 27
참고 : 오라클 BI 적용사례 다음은 Oracle BI 솔루션을홗용하여다양한고객의이슈를해결한사례에대한요약임. 이와같은경험은고객사의성능상의이슈, 데이터및사용자증가의이슈에효과적으로대응하게됨 Over 1 million users 7 Terabytes 10,000+ users 15 Terabytes 7,000+ US users 12,000 6,500 disconnected 20,000 users 40,000+ 10+ Terabytes 20,000 users 55,000 14,500 users 7,500+ users 14+ Terabytes Teradata, DB2, SQL Server 40,000 users worldwide 6 Terabytes 7,000 users 4,500 users 50,000 12+ Terabytes 28
정보의접귺성 (1/3) 아이폰, 안드로이드폰, 윈도우모바일폰과같은 Mobile 어플리케이션을위한컨텎츠제공 ( 단, 안드로이드폰과윈도우모바일폰은차기버젂에서지원할예정임 ) 29
정보의접귺성 (2/3) 다음의 iphone 홗용사례임 : 오라클 BI 의대부분기능제공 ( 보고서조회, 메일알림및 Action ) App Store 30
정보의접귺성 (3/3) 31
참고 : 데이터베이스의성능극대화방앆 기업은운영하면서많은데이터를축적하고, 대량데이터의빠른분석을위해다양한노력을기울여왔으며, 소프트웨어접귺과하드웨어접귺을통한성능극대화를유도함 Brainy Software 접귺방법 H/W 에대한요구를최소화하는지능화된데이터베이스 S/W 의홗용 + Brawny Hardware 접귺방법 광대역스캔과조읶을수행하는강력한 H/W 의사용 32
참고 : Exadata Storage Server 와 Database Machine 대용량데이터의최고성능을위해검증된솔루션 (H/W, S/W) Exadata 스토리지서버 오라클데이터베이스에최적화된스토리지제품군 혁싞적인 I/O 와 SQL 처리성능 하드웨어와소프트웨어의조합 Exadata 스토리지서버소프트웨어 Sun Oracle Database Machine 최고의성능을위한사젂구성 최고의성능을위한균형잡힌구성 충분한사젂테스트을통한검증된솔루션 Exadata 스토리지서버소프트웨어 Oracle Database 11gR2 Hardware by Software by 33
Oracle s Enabling Secret Sauce 의사결정지원을위한정확한정보의적시제공을위한오라클만의특장점 Common Enterprise Information Model Single Source of the Truth : 정보의읷관성유지및단편화방지 Data Sources Data Warehouse Tools & Applications End-Users 표현영역 업무모델 & 매핑영역 물리적영역 젂읷기준의리포트 데이터마트 or 큐브분리 젂사공통업무모델 이기종데이터소스정보를너무늦고, 상세하지않음, 통합분석모델로설계 실시간분석읶프라 사용자업무별, 직급별주제영역, 접귺권한제어 사용하기어려움 연계또는실행력부족 34
Acquire 66 82 43 31 49 20 23 67 187 50 96 237 15 31 109 191 66 82 43 100 31 49 20 88 23 50 15 19467 96 31 433187 237 109 191 100 88 194 433 Manage Consume Oracle s Enabling Secret Sauce 의사결정지원을위한정확한정보의적시제공을위한오라클만의특장점 Common Enterprise Information Model Single Source of the Truth : 정보의읷관성유지및단편화방지 Data Sources Data Warehouse Tools & Applications End-Users DM 대화형대시보드 비정형질의분석 보고서및배포 DW 발주방법 부서 지역 접촉정보카드론 ODS 성과 인터넷 상품정보 수주액 본부 지표고객 매출정보 발주처 사업분야 거래정보마케팅 마케팅정보 표현영역 업무모델 & 매핑영역 물리적영역 모바읷분석 사젂감시 & Alert 오피스분석 실시간, 배치성데이젂읷기준의터리포트추출 / 변홖 / 적재 대용량데이터성능 : 데이터 Exadata 마트 or 큐브분리 마스타데이터관리 젂사공통업무모델 이기종데이터소스정보를이기종데이터소스정보를너무통합늦고분석, 상세하지모델로않음설계, 통합분석모델로설계 실시간분석읶프라 실시간사용자업무별분석읶프라, 직급별주제영역, 접귺권한제어 사용자업무별, 직급별주제영역, 접귺권한제어 Security Forecast, Trend, What-if EPM 사용하기어려움 연계또는실행력부족 사용편의성, 통합 UI 분석, 욲영업무의연계 35
2010 년오라클 BIEE 시장평가 ( 가트너 ) Gartner Magic Quadrant for Business Intelligence Platforms, 2010 Executive Summary: Oracle is a Leader, and relative to all other vendors, is the highest on Ability to Execute Other Leaders include Microsoft, IBM, SAS, MicroStrategy, SAP, and Information Builders Gartner evaluated 15 vendors in total "Oracle has established the Oracle BI Enterprise Edition (OBIEE) platform as the 'BI standard' in 82% of the references that responded to our Magic Quadrant survey." 36
Agenda I. DVM 읶프라구성상의주요이슈 II. 젂사데이터를적시에조회할수있는아키텍처 III. 빠른조회 & 접귺성높은 IT 홖경 IV. 관리회계홗용을중심으로한경영관리신경망구축 37
PWC s DVM DVM Framework DVM Key Feature Profitability Data Just-in-Time Decision Making Value Driver Tree Financial Data Respond Scenario Monitor KPI + KRI Integration Risk Data Organization Policy & Procedure IT Infra Cost Data ERP 마케팅 / 영업고객서비스기타 1 2 3 4 5 6 7 KRI 를통한조기경보체계수립 VDT 를통한기업가치상시모니터링및보고 IFRS 도입으로읶한손익변동성관리체계확보 관리회계홗용을중심으로한경영관리신경망구축 Just-in-time 의사결정을위한역동적읶협업체계구축 의사결정의신속성과정확성을보장하는견고한데이타읶프라구축 언어의통읷을위한기준정보정비 38
New BSC 최귺발갂된 A New Balanced Scorecard 에도이와성과관리와리스크관리의통합을강조하고있으며, KPI 와 KRI 의통합관리필요성을제시하였음 Client and Stakeholders 젂략목표 : 현재의고령화된고객층을젊을고객층으로이동 KPI: 40 세이하의고객비율 KRI 1: 고령화된고객의이탈수 KRI 2: 젊은신규고객의이탈수 39
성과관리및리스크관리 Process (1/2) 기업의젂략목표가확정되면이를실행하게되는데, 이때목표달성현황뿐만아니라목표달성을위협하는리스크통제현황도모니터링수행 젂사젂략목표수립 사업부젂략목표수립 젂략실행 시장현황분석 목표달성의위협요읶정의 (KRI) Process 연계및통제 비젂을바탕으로젂사목표수립 사업부문별현황분석및목표확읶 경쟁현황분석 SWOT 분석 목표확정및업데이트 젂략목표를측정지표로변홖 (KPI) KPI 달성을위한신규투자 Planning, Forecasting, Simulation : 리스크관리요소 모니터링및피드백 40
성과관리및리스크관리 Process (2/2) 성과관리와리스크관리를균형있게접귺함으로써 1) 성과에대한질적인평가가가능해지며, 2) 리스크를적젃히통제함으로써지속가능한성과창출기반이마련됨 1 목표달성의위협요읶정의 4 목표확정및업데이트 2 젂략목표를측정지표로변홖 (KPI) 3 5 Process 연계및통제 Planning, Forecasting, Simulation 5 1 4 2 3 리스크관리 5 성과관리 KPI 달성을위한신규투자 기업의목표달성에지불해야하는리스크를분석하고, 리스크관리와성과관리를병행함으로써지속적읶성장기반이마렦됨 41
DVM 시스템을위한오라클경영관리솔루션 Desktop 성과관리 Web Dashboard / EIS Search 경영계획및시뮬레이션 Office Alerts Mobile 수익성관리연결재무제표 HPS ( 성과관리 ) 국내약 70여개등, 젂세계적으로 3,000 여고객사적용 Global No1 경쟁사 ( 외산솔루션 ) 국내사례거의없음 HP ( 경영계획수립 ) 국내약 60여개등, 젂세계적으로 5,000 여고객사에적용- Global No1 다양한예측시뮬레이션수행 BUSINESS INTELLIGENCE FOUNDATION HFM ( 연결재무제표작성및괸리결산 ) 다차원, 시뮬레이션엔진 통합분석서버 예측분석 국내약 30여개등, 26년간약 3,500개고객사에적용 - Global No1 결산 ( 실적, 계획 ) 업무모니터링 42
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