EDW로 통합 데이터 인프라와 EUC 환경 갖춰
EDW로 전사 데이터 인프라 마련
삼성생명의 정보화 추진전략은 ▲고객의 성공을 위해 e-프론티어, e-Biz, CRM, EDW를 통한 개인화된 서비스 제공 ▲프로 금융전문가로서의 직원 자질 향상을 위해 KMS/EDMS, FI/CO, PMS를 통한 인당 생산성/효율 극대화 ▲아시아 TOP5 금융사로 성장하기 위해 IT 운용조직 선진화, 재해복구시스템, 보안을 통한 글로벌 기업 경쟁력 강화로 요약된다.
삼성생명은 지난 2001년 6월 자사의 시스템 관리 업무를 담당하고 있는 삼성SDS를 주사업자로 선정, 2002년 5월까지 투·융자 부문을 제외한 EDW를 구축한 데 이어 8월까지 나머지 부문도 모두 구축했다. 삼성생명의 EDW 시스템은 ▲보험과 고객, 투자, 융자 등 처리계 업무 ▲마감업무 ▲설계사 활동, 캠페인, 각종 이력 정보 등 기타 업무 등 정보계 프로젝트에 포함된 전체 업무를 아우르고 있다.
삼성생명이 EDW 시스템 구축에 나선 것은 전사 데이터 인프라와 데이터 가공용 전용기기가 없던 상황에서 목적별로 운영하던 10여개 데이터 마트들간의 호환성 문제, 그리고 중복된 데이터들의 통합되고 단일화된 뷰가 필요했기 때문. 삼성생명은 통합 뷰를 통한 정합성 있는 데이터를 현업 인력들에게 제공함으로써 현업 담당자들이 자신이 원하는 분석을 직접 수행할 수 있도록 돕는 것을 최우선 과제로 설정했다.
이와 관련해 삼성SDS의 서동진 선임은 "EDW를 구축해 표준화된 통합 데이터 인프라를 구축하고 최종사용자의 컴퓨팅 환경을 개선해 임직원 정보화 수준을 높이는 한편 데이터 자원을 효율적으로 관리할 수 있도록 관리체계를 개선하기 위해 프로젝트에 나섰다"고 전했다. 프로젝트에 나선 삼성생명은 우선 NCR과 오라클, IBM, 사이베이스 등의 DB 제품들을 대상으로 사전 테스트를 진행했다. 그 결과 적재와 가공, 활용 성능이 높고 디스크 압축률이 높아 경제성도 뛰어난 사이베이스 IQ를 삼성생명의 EDW 솔루션으로 선정했다.
활용 성능 높고 디스크 압축률 뛰어나
삼성생명은 우선 구축기간 중 분석 작업의 유지를 위해 일정기간 동안 기존의 데이터 마트는 그대로 둔 채, ETL 도구인 인포매티카를 이용해 기간계 시스템인 IBM DB2에서 데이터를 추출, 고객과 자금, 계약, 조직 등 20개의 주제 영역별로 분류해 데이터웨어하우스에 적재했다. 이 과정에서 기존 데이터 마트의 80%는 없애고, 손익시스템이나 경험 위험률 시스템 등과 같이 비즈니스 로직이 많이 들어 있어 당장은 데이터웨어하우스로 통합이 어려운 20% 정도의 데이터마트를 별도로 운영하기도 했다.
서동진 선임은 "시스템 구축 과정에서 모델링과 ETT 등 두 가지 측면으로 나눠 물리 모델링에서 누락된 업무는 없는지, 처리계 시스템의 변경사항을 제대로 반영되고 있는지, EDW의 물리 모델을 통해 정기적, 비정기적 자료를 산출할 수 있는지, 또 호스트에서 데이터를 추출할 때 자동작업의 부하, ETT 툴 사용시 애플리케이션과 시스템 관리 방안 등을 중점적으로 고려했다"고 말했다.
삼성생명은 현재 잡 스케줄러인 '컨트롤-M'을 이용해 1일, 1주일, 1개월 단위로 배치 업무를 진행하고 있는데 DB2에서 로그방식으로 추출한 데이터를 플랫 파일 형태로 사이베이스 IQ로 전송하고 있다.
자료 산출 기간 열흘서 하루로 단축
시스템 도입 후 가장 크게 달라진 점은 현업들이 전사 데이터뱅크인 EDW를 직접 활용할 수 있게 됐다는 것이다. 과거 현업에서 현행 보유계약이나 설계사 속성, 고객 속성 등에 대한 분석 및 통계자료를 활용하기 위해서는 전산실의 도움이 필수적이었다. 그러나 전사 통합 데이터 인프라를 구축하게 되면서 사용자들이 의사결정을 위한 자료를 직접 산출할 수 있게 됐다. 이 과정에서 열흘 정도 걸리던 자료 산출 기간을 하루로 단축시키는, 생산성 측면에서의 효과도 얻을 수 있었다.
이외에도 EDW 도입으로 기존에 존재하던 데이터마트 시스템을 유지할 때 발생할 수 밖에 없는 불필요한 데이터 확보에 유지돼야 하는 투자비용을 줄일 수 있게 됐으며, 세분화되고 다양한 주요 핵심 경영정보를 적시에 제공할 수 있게 됐다. 삼성생명은 현재 27TB 정도의 EMC 시메트릭스를 사용하고 있는데 2,000만건이 넘는 보험계약은 모두 여기에 담겨 있다.
삼성생명 EDW 구축작업에 참여했던 한 관계자는 "실제 데이터는 5TB 정도지만 미러링 도메인용으로 RAID1 방식을 채택했기 때문에 4배 이상의 디스크를 도입했다"면서 "다른 DB로 EDW를 구축했다면 아마 현재의 3~4배에 달하는 디스크가 필요했을 것"이라고 전했다. 사실 사이베이스 IQ의 가장 큰 특징은 데이터의 독특한 압축 저장 방법이다. 사이베이스 IQ는 인덱스 리프(Leaf) 페이지를 이용해 데이터를 저장하고 처리하기 때문에, 데이터와 인덱스를 구분해 저장하는 일반적인 DBMS와는 달리 별도의 데이터 부분을 필요로 하지 않는다. 따라서 데이터웨어하우스에 존재하는 대량의 데이터를 저장하는 데 소요되는 디스크량이 줄고 빠른 액세스가 가능해진다.
현재 삼성생명은 사용자들이 미리 정의해 놓은 포맷에만 의존하지 않고 데이터를 조합해 직접 쿼리를 짜고 리포트를 만들고 있으며, 이렇게 생성된 리포트를 이용해 신속하고 정확한 의사결정을 내리는데 효과적으로 활용하고 있다.
"시스템 구축 과정에서 모델링과 ETT 등 두 가지 측면으로 나눠 물리 모델링에서 누락된 업무는 없는지, 처리계 시스템의 변경사항을 제대로 반영되고 있는지, EDW의 물리 모델을 통해 정기적, 비정기적 자료를 산출할 수 있는지, 또 호스트에서 데이터를 추출할 때 자동작업의 부하, ETT 툴 사용시 애플리케이션과 시스템 관리 방안 등을 중점적으로 고려했다."
삼성SDS 생보IS팀
서동진 선임
삼성생명 전사 데이터 웨어하우스 구축사례 개요
-비즈니스 과제 : 전사 데이터 인프라와 데이터 가공용 전용기기가 없던 상황에서 목적별로 운영하던 10여개 데이터마트들간의 호환성 문제가 발생했고 중복된 데이터들의 통합되고 단일화된 뷰가 필요했다.
-솔루션 : 사이베이스 IQ를 이용해 기간계 시스템에서 추출한 데이터를 고객과 자금, 계약, 조직 등 20개 주제 영역별로 분류해 데이터웨어하우스에 적재, 데이터간 상호운영성을 높였다.
-결과 : 현업 사용자들이 전사 데이터뱅크인 EDW를 직접 활용하게 되면서 사용자들이 의사결정을 위한 자료를 직접 산출할 수 있게 됐다. 이 과정에서 열흘 정도 걸리던 자료 산출기간을 하루로 단축시키고 생산성도 크게 향상됐다.
-산업 : 보험