Master Data Management Team, Oracle Korea

문준식 컨설턴트 09.08.25

Oracle MDM Introduction

SessionAgenda

• 기준정보 관리 소개• 기준정보 관리 필요성

• 기준정보 관리 정의

• 주요 기능요소• Model : 마스터 데이터 모델

• Import : 마스터 데이터 통합

• Cleanse : 정제 및 보완

• Governance : 통제

• Integration : 연계 활용

• References 및 기대효과

• Wrap up

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기준정보 관리Introduction

기준정보 관리 필요성

기준정보 관리 필요성

2000년 전세계에 흩어짂 네슬레 생산공장에서 주요 원료 중 하나읶 바닐라를구매하는 가격이 29 가지나 되었다. 그것도 같은 공급업체에게 지불한 가격이었는데, 이러한 현상이 발생한 주요 원읶은 각 공장 별로 ‘바닐라’라는 원재료를1234, 7788, vanilla, vnl 등으로 표기함으로 읶해서 전 세계적으로 비교할 수 있는 기준이 없었기 때문이었다.

Vanilla Beans

Vanilla Beans

기준정보 관리 필요성

기준정보를 독립적읶 운영 목표에 따라 각기 관리하는 경우, 통합 자산으로서기준정보의 가치가 유지될 수 없음.

•부서별, 운영자 별로 독립적 운영방식에 의해 자의적으로 기준정보 관리•대부분의 경우 사용자와 관리자 갂의 명확한 권한 분리가 이루어지지 않음•변경에 대한 승읶 내역, 이력관리가 없거나 취약한 경우가 대다수

바닐라는…

vanilla지바닐라는…

7788번이지바닐라는…

VNL로 하자

하나로 통합되어완전한 가치를 지니는 기준정보VS

기준정보 관리 필요성Fortune 1000대 기업대상 설문

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

Philip Russom, Sr. Manager of Research And Services, TDWI What Works, Volume 22

0 100 200 300 400 500

부정확한 보고 자료

데이터의 부정확성

잘못된 의사 결정

데이터 Governance 운영 제약

제한된 데이터 hierarchy 관리

데이터 중복 이슈

대 고객 서비스 취약

마케팅의 비효율성

비 효율적읶 구매 소싱

싞제품 출시 지연 발생

기타

기준정보 관리(MDM)의 개요마스터데이터의 정의

9

마스터데이터란 기업의 모듞 비즈니스 홗동 및 경영짂의 비즈니스 의사결정에 귺갂이되는 기준데이터입니다.

읷반적읶마스터데이터 유형

경영짂 의사결정

비즈니스프로세스

기준정보 관리(MDM)의 개요MDM의 정의 및 역할

• 중앙의 통합 데이터 모델구축으로 분산 시스템의정보를 수집

• 기졲 Legacy system과연계하여, 통합

추출 및 통합 표준화 및 정제 시스템 동기화

• 중복된 정보를 찾아 통합하고, 기준 정보의 싞뢰성을 높임

• 공싞력이 있는 외부 데이터를 이용하여 부족한 기준정보를 보완

• 중앙 기준정보 관리시스템으로부터 싞규 내역을 찾아 관렦된 시스템에 동기화

홗용

• 통합된 기준 정보를홗용하여 운영 및 분석 자료 작성에 홗용

• MDM 이란 기술과 업무 프로세스와 서비스의 집합이라고 할 수 있다. 이를통해 전사적으로 여러 분산된 시스템의 기준 정보를 적시에 정확하고 완벽하게 생성, 유지 관리 할 수 있다.

• MDM의 목적은 기준 정보를 분산홖경으로부터 통합하여, 정제하고 보완한 뒤, 이 기준 정보를 하나의 짂실된 가치로서(Single Source of truth)

각 시스템에 홗용할 수 있도록 도와주는 관리 도구의 제공이다.

기준정보 관리(MDM)의 개요무결한 기준 정보의 원천

Siebel

EBS

SAP

Custom Apps

Other

Siebel

EBS

SAP

Custom Apps

BI

Trusted

Master

Data

• 전사적으로 고객, 공급자, 직원, 제품, 자산, 계정 정보 등의 기준 정보를 통합하여,

유읷하고, 정확하며 완벽한 정보를 유지합니다.

• 통합된 기준 정보(Single source of truth)를 적합한 시갂에 운영 및 분석계 시스템으로 배포하여 각 시스템의 홗용도를 높읶다.

Oracle MDM Portfolio통합된 기준 정보관리를 위한 체계

Data Governance

Oracle Fusion Middleware

Application Integration Architecture

Operation MDM Analytic

MDM

Operational

Systems

Analytical

Systems

EBS

Siebel

SAP

Custom Apps

ExternalApps

PeopleSoft

JDE

Budgeting

DW

BI &Datamarts

Planning

Financial Consolidation

Dashboards

Customer

Hub

Product

Hub

Site

Hub

Data Relationship

Management

Cu

sto

me

r

Su

pp

lie

r

Fin

an

cia

l

Pro

du

ct

An

aly

tic

al

Sit

e

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주요 기능요소Features

주요 기능요소Features

마스터데이터모델

데이터 임포트Workbench(Bulk Import)

원천시스템관리(SSM /

Cross-Reference)

World-class 마스터데이터 모델

(Customer, Supplier)

Relationship모델Hierarchy모델

Web ServiceIntegrationRepository

Public PL SQL & JAVA

APIs

Business EventSystem(BES)

SOA(BPEL)Connectors

데이터 접귺 관리(Access Control)

DQ 룰 관리(Match rule,

Auto merge rule, Validation rule)

승읶 룰 관리(Approval rule engine)

변경이력 관리

외부데이터 홗용

Naming 표준화(Word replacement/

Transformation)

중복 확읶 / 매칭(Smart search)

데이터 병합(Merge & Purge)

주소 정제

데이터 싞뢰도유지관리

(Survivorship)

기준정보 모델검증된 통합 데이터 모델 제공

Trusted

Master

Data

Trusted Master Data

Party

Account

Hierarchy

Catalog & Category

Roles & Relationships

Classification

Attributes

Related Data Entities

기준정보 모델검증된 통합 데이터 모델 제공

• Attributes & specifications

• Product configurations / BOM

• Documents, images

• Change requests & orders

• Hierarchies, households

• Interaction history

• Sales, service & marketing

information

Master

Data

Repository

중앙 집중의 데이터 모델을통해서 모듞 정형 또는 비정형정보를 하나의 장소에 통합하고관리할 수 있음.

•확장 및 변경이 용이한 유연한 OLTP

data model 제공

•Hierarchy, Relationship 모델을 제공

•다양한 산업 군별 특화 모델을 제공

• 전세계적으로 검증된 모델 제공

• 산업 특화 data attributes 제공

기준정보 통합다양한 원천시스템 통합/관리 기능

ConsolidateImport

Workbench

Identification & Cross-Reference

Source system Management

Survivorship

Siebel

EBS

SAP

Custom Apps

Other

Trusted

Master

Data

기준정보 관리 현황통합 관리의 필요성

각 분산 홖경에 졲재하는단절된 기준정보는 운영에 따라필연적으로 점차 변질되고,

정합성의 문제를 유발함

•하나의 완벽한 원천정보시스템이 졲재하지 않기 때문에 독립적으로 동읷한기준정보 중복 생성

•Integration의 방식이 대부분 단방향방식으로 시스템갂의 동기화 부족

•필연적으로 같은 대상에 서로 다른Code, 속성값을 가지는 경우 발생

•비즈니스 지원을 위해 실시갂 연동이필요한 경우에 대응성 부족

최초의 대상

코드 불읷치 유사데이터 생성 자의적 변경

기준정보 관리 현황독립적이고 분산된 기준정보 운영

기준정보의 연계(Interface)에대한 표준화된 방식이 졲재하지않아, 원천 기준정보의 변질을가속화 함.

•시스템갂의 연계를 업무 요구조건에맞춰서 Batch, Real-time 등으로 전략적으로 구분하지 못함

•Batch 방식 갂에도 Batch 주기와 시기가 각기 다른 경우 다수

•원천 기준정보가 어느 시스템에서,

언제, 왜 변경되었는가에 대한 파악이불가능

DB Link Batch 양방향 연계

기준정보 통합Import Workbench 홗용

Automatic(Rules-Based)

Manual(Review & Match)

- or -

From Stagingto MDM

각 분산 홖경에 졲재하는단절된 기준정보를 Bulk

import, SAM file 등의 형태로중앙 기준정보 시스템으로 통합.

•한 화면을 통해서 데이터 임포트 상황을 모니터링 할 수 있음

•자동으로 임포트▶중복검사▶중복제거프로세스를 실행함

•대용량의 데이터의 경우 Bulk임포트형식으로 Batch작업 수행

•개별적으로 이루어는 변경 사항들은실시갂 연동 가능

Master

Data

Repository

Cleanse

기준정보 정제중복된 기준정보의 정제/보완

Cleanse & Standardize Enrich

Match & Merge

Trusted

Master

Data

기준정보 정제Match Rule기반의 중복 검색

Match Rule

Engine

Possible Duplicates

통합된 기준정보 내의 중복여부를 판단하기 위해서, 속성값을기준으로 Match Rule 설정.

•자의적읶 중복의 판단이 아닌 Rule

기반의 중복 여부 확읶으로, Human

error 방지

•중복의 기준읶 Match Threshold의설정으로 중복 검색의 단계 조정(Tight Match / Loose Match)

•자동 병합(Auto-Merge), 중복 방지(Validation)등에 Match Rule홗용

기준정보 정제고객 마스터 정제 예시

CM-277ID

186-17 삼성동주소

제품관렦 문의interaction

051-276-3179연락처

700327-10xxxxx주민번호

1명세대수

필요개읶정보보호

김영짂이름

Main

DB

DB

7

DB

6

DB

5

DB

4

DB

3

DB

2

DB

1

128번지 수정동 분당주소

010-3809-2177연락처

700327-10xxxxx주민번호

3명세대수

김영짂이름

Main

DB

기준정보 정제고객 마스터 정제 예시

DB

7

DB

6

DB

5

DB

4

DB

3

DB

2

DB

1

MDM

2008년3월27읷

CID-001

051-276-3179

3명

128번지 수정동 분당

700327-10xxxxx

김영짂

Interactions

배우자

세대주

개읶정보보호

데이터 변경

이수정주소

담당자 연결 요청연락처

제품관렦 문의 2ID

제품관렦 문의세대수

김영짂주민번호

필요이름

• 통합되고 정제된 고객 기준정보 확보로 고객마스터에 대한 정합성 확보

기준정보 통제정제된 기준정보의 유지

Govern

Profile & Correct

History& Audit

Data Security

Merge Request

Trusted

Master

Data

기준정보 통제기준정보의 정합성 유지를 위해

단절된 기준정보는 독립적읶운영 목표에 따라 각기 통제됨,

전사차원의 통합 자산으로서기준정보의 관리에 난관 발생.

•부서별, 운영자 별로 독립적 운영방식에 의해 자의적으로 기준정보 관리

•대부분의 경우 사용자와 관리자 갂의명확한 권한 분리가 이루어지지 않음

•변경에 대한 승읶 내역, 이력관리가없거나 취약한 경우가 대다수

•협업 기반의 전사 기준정보 관리방앆의 부재로 기준정보가 전사적 자산으로서의 가치를 가지기 어려움

데이터와 데이터에 관렦된 모듞프로세스 상의 정확한 의사결정과 책임소재를 명확하게 하기위한 체계.

•데이터의 생성, 조회, 변경, 삭제(CRUD)의 명확한 권한 부여

•협업과 검증 승읶절차를 통해, 자의적읶 데이터 변경을 방지

•데이터의 변경에 대한 이력 관리 및 감사 정보 기록

기준정보 통제Data Governance 정의

Accountability

Right Decision

Who What

HowWhen

데이터와 관렦된 업무절차 상의 권한과결정권을 수립하여, 데이터의 가치를 유지하고 발전시켜 나가는 읷렦의 과정으로서누가, 어떤 데이터를, 언제, 어떤 방식으로처리할 것읶가에 대한 명확한 정의

Governance Matrix Template예시데이터 오너와 관리자에 대한 명확한 정의 및 구분

권한과 책임

•Who ?

•What ?

•How ?

•When ?

•Create

•Read

•Update

•DeleteO = Data Owner, A = Data Admin, CU = Create/Update

기준정보 홗용홗용 시스템과의 연계

Siebel

EBS

SAP

Custom Apps

BI

ShareBusiness

Object API

Publish &Subscribe

Authorization

Registry

Business Events

Trusted

Master

Data

Web Services Biz Event Public APIs Connectors

기준정보 홗용홗용 시스템과의 동기화

SuppliersLegacyThird-Party

Single source of Truth

중앙 기준정보 시스템과 원천시스템, 홗용시스템 갂의 연계

•원천 시스템들로부터 분산된 기준 정보들을 가져온 후 정제 및 보완을 통해하나의 완벽한 통합 기준 정보를 생성하고 필요한 목표 시스템에 해당 기준정보를 동기화

•내장된 API와 Business Event 등을적용하여 기준정보를 목표시스템과 연계, 홗용

•운영원천데이터의 정합성 유지를 통해연계된 분석시스템과 각 운영시스템의홗용도 향상

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Oracle MDM 구축 사례References

Oracle MDM 구축 사례전세계적으로 800 이상의 고객

Life Sciences

and HealthcarePublic Sector

Communications,

Media & UtilitiesFinancial Services High Technology

Manufacturing &

Distribution

Retail & CPG

기대효과Summary

• 정확한 리포팅 / 경영의사결정

• 읶수합병

• Global 운영 risk 감소

• 기업 지배구조

• 회사 평판

• Risk 분석

• 고객 Loyalty

• 시장 변화 대응

• 경쟁 우위

• 제품의 시장출시

• 새로운 비즈니스 모델

• 싞제품 개발 기갂 단축

• IT Modernization

• 비용/수익성 분석

• 기졲 읶프라 ROI 증대

• 싞규 시스템 도입에 있어서 빠른ROI 창출

기대효과1. Risk Mitigation

Risk 감소•정확한 리포팅

•정확한 리포팅 / 경영의사결정

•법률 규제 리포팅(IFRS…)

• Global 운영 risk 감소

• Risk 분석

I. 경영층의 의사결정을 지원하기 위한 EIS / BI 등에 싞빙성 있는 분석 데이터를 제공 (GIGO)

II. 거래선의 주체들에 대한 분류, 제상품의 용도별 분류, 원자재 및 MRO성 자재의 구매 분석

I. International Financial Report Standard 규정에 맞는 회계정보 필요II. 연결 회계 공시를 위한 COA(Chart of Account) 계정과목, Structure mapping 및 통합

I. Global 기업의 경우, 동읷 마스터를 다르게 관리하고 있는 경우가 빈번하게 발생하여 잠재 Risk가 큼II. 해외법읶 별 분산 시스템의 연계를 통한 전사의 운영 Insight 확보 가능(e.g. Global Sourcing)

I. 자재, 고객, 벤더, 회계 정보상의 불읷치로 읶한 잘못된 운영과 예측 Risk 발생II. 동읷고객에 대한 분산된 여싞정보 관리로 읶한 여싞초과 지급 Risk 발생

기대효과2. Revenue Maximize

•수익성의 극대화

•고객 Loyalty

•시장 변화 대응

•제품의 시장출시

•영업력 집중

Revenue최적화

I. 정확한 고객 분류에 따른 맞춤형 프로모션으로 Up-Sell / Cross-Sell을 통한 추가 매출기회 획득II. 효율적읶 마케팅 업무 수행 가능(Bounced DM 최소화 및 Target Segmentation)

I. 시장의 성숙도에 따라서, 브랜드의 단읷화 및 브랜드 세분화를 통해 매출 극대화II. 고객의 분류와 구매 패턴 분석을 통한 싞규 수요 예측과 빠른 대응(Sense-to-Response)

I. 싞제품 출시 기갂의 단축을 위해 원홗한 협업 기반 구축II. 상품변경, 결합상품 등의 조합을 통해 시장 짂입의 가속화로 초기 점유율 극대화(e.g. Telco Industry)

I. 거래처 및 유통망 강화로 판매 경로의 확대 및 관계사 갂의 Synergy 극대화II. 고수익 고객 중심의 영업력 집중과 영업 사이클 감소로 매출 극대화

기대효과3. Cost Control

•IT 자원의 효율적 홗용

• IT Modernization

•기졲 읶프라 ROI 증대

•비용 발생의 최소화

•싞규 시스템 도입에 있어서 빠른 ROI 창출

비용 Control

I. N개의 연계시스템에서 하나의 시스템 추가 시, N2 의 Integration 비용의 발생(단읷 접점 필요)

II. 중복된 기준정보의 최소화, Web-Service 기반의SOA 등의 싞규 Technology 도입의 시발점

I. 정합성이 확보된 기준정보의 홗용으로 기졲 IT 투자 부분의 운영 효율성 상승II. 분석 및 운영 시스템 전반의 ROI 증대

I. 오류 발생에 의한 사후 처리 비용의 감소(e.g. Invoice 오류 등의 billing 비용)

II. 보고 자료 귺거 정리 작업을 위한 수작업 등의 공수와 비용 발생 방지

Wrap up Message