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빅데이터 시대, ‘분석’보다 ‘저장’·‘활용’에 주목하라기업 정보 자산 가치 극대화 위한 ‘기업정보관리(EIM)’

[컴퓨터월드] 국내 데이터컨설팅 전문기업인 ‘엔코아’가 빅데이터 시대 “기업정보관리(Enterprise Information Management)를 알면 기업 정보 시스템의 성공이 보인다”라며 2014년 핵심 키워드로 ‘EIM’을 제시했다.

최근 IT 시장은 빅데이터 이슈 속에 정형데이터 뿐만 아니라 비정형데이터까지 수집·분석해 새로운 가치를 얻으려는데 관심을 두고 있다. 이 때 엔코아는 역설적으로 ‘분석’이 아닌 ‘저장’, ‘관리’, ‘보호’에 초점을 맞추고 있다. 즉, 기초를 바로세우고 효과적으로 정보를 활용할 수 있는 체계적인 전사 정보 관리를 통해 보다 큰 비즈니스 가치를 끌어낼 수 있다고 설명하고 있다. 2012년 11월부터 매월 발행해온 엔코아 리포트 발행 1주년을 기념해 엔코아 리서치 센터가 발행한 리포트‘EIM(Enterprise Information Management)을 알면 기업 정보 시스템의 성공이 보인다’를 통해 EIM의 중요성과 가치에대해 알아본다.

EIM을 알면 기업 정보 시스템의 성공이 보인다

빅데이터 시대 엄청난 양의 데이터는 기업들에게 공포로 다가오고 있다. 기업들은 어디서부터 손을 대야 할지조차 알지 못하는 상황에서 울며 겨자 먹기로 생성되는 데이터를 무작정 쌓아 둘 수 없는 것이 현실이다.

이러한 상황을 해결할 수 있는 가장 확실한 방법은 한시라도 빨리 데이터를 정보로 활용할 수 있는 방안을 찾는 것이다. 아무리 가치 있는 데이터를 가지고 있어도 그것을 제대로 활용하지 못하면 무용지물인 셈이다. 무의미한 데이터를 방치하는 기간이 늘어나면 늘어날수록 추가 비용이 발생되어 손실만 가중된다.

과거에 기업 정보 관리는 데이터가 개별 데이터베이스, 업무용 애플리케이션, 그리고 데이터 마트에 저장됐다. 기업들은 이를 저장하고 통합, 분석하기 위해 대규모 단일 데이터웨어하우스를 구축하는 것이 일반적이었다. 그러나 이제 기업 내부시스템과 클라우드에서 각기 다른 벤더 플랫폼에 분리된 애플리케이션에 펼쳐진 다양한 유형의 데이터를 활용해야 하는 어려움에 직면해 있다. 여기에 트위터와 페이스북 같은 소셜 데이터까지 더하면서 단일 뷰를 얻는다는 것은 더 복잡하고 어려운 일이다.

이처럼 기업들은 지속적으로 새로운 유형의 데이터를 생산해 내고 있으며, 개별적인 툴과 플랫폼이 확산되면서 기업 정보 관리(Enterprise information management)는 점점 복잡해져만 가고, 개별적인 IT 인프라에 ‘저장’되어 있는 이질적인 데이터 소스로부터 의미 있는 통찰을 추출해 내는‘분석’작업은 비효율적이며 많은 비용이 들어가는 영역이 되어 버렸다.

기업들의 공통된 목표는 정보에 보다 쉽게 접근해 이를 발생, 수집, 저장, 통합, 통제, 관리, 분석, 활용에 이르기까지 더 큰 비즈니스 가치를 이끌어 내고자 하는 것이다. 그러나 기업데이터에 도달하기가 훨씬 간단했던 10년 전의 기업 정보 관리와 크게 달라진 지금, 이런 목표 달성은 결코 쉽지 않은 일이다. 이에 엔코아는 엔코아 리포트를 통해 기업 정보 관리(Enterprise Information Management, 이하 EIM)가 기업비즈니스에 미치는 영향을 알아보고, 보다 효과적으로 접근하고 구현할 수 있는 방안을 제시했다.

데이터 기초, ‘저장’·‘활용’에서 해답 찾기

EIM은 말 그대로 기업 정보 관리다. 엔코아는 EIM에 대한접근과 고찰을 데이터의 가장 기초인‘저장’과‘활용’에서부터 시작했다. 빅데이터를 포함한 새로운‘저장’에 대한 방법과 ‘통제’와‘관리’를 더해 보다 단순화 시키자는 게 엔코아의 시각이다.

1960년대, 초기 기업 정보 시스템은 경영자의 업무를 지원하기 위한 관리 정보를 제공해 주는 것이 아니라 단순히 회계와 관련된 거래를 처리하는 목적으로 활용된 거래처리시스템(Transaction Processing System: TPS)이 주를 이뤘다. 이때는 단순‘저장’과‘활용’을 위한 정보 시스템이었다.
 


▲ 엔코아, EIM 관점의 컴퓨팅 환경 변화

 

1970년대 후반에는 정보 시스템에 대한 경영자의 요구가 한층 높아짐에 따라 일반적인 관리 정보를 적시에 제공하는데 초점을 맞춘 정보 보고 시스템(Information Reporting System: IRS)으로는 복잡한 의사 결정을 수행하는데 한계가 있어 의사결정 과정에 도움을 주는 역할을 수행하는 의사 결정 시스템(Decision Support System: DSS)이 도입되기 시작했다. 이때도 ‘저장’과 ‘활용’이 주요 업무였다.

1980년대는 기업들이 경영의 효율성을 증진시키기 위하여 정보 시스템을 활용하던 차원을 넘어 타기업에 대한 경쟁 우위를 획득하기 위해 전략적으로 이용하는 전략정보시스템(Strategic Information System: SIS)을 구축하기 시작했다.

1990년대에는 제품에 대한 수요가 보다 다양해지고 전자상거래가 시작되면서 기업들이 본격적으로 대규모 IT 투자에 집중했던 시기로 그 당시 비즈니스 통합 및 구조 조정의 수단으로써 기업 내 통합 정보 시스템을 구축 활용하였고, 이때 등장한 것이 바로 전사적자원관리(Enterprise Resource Planning:ERP)다. 이때부터 ‘통합(Integration)’을 포함한 연계(Interface)가 화두가 되어 기업 내 여러 곳에 분산되어 운영되는 트랜잭션 위주의 시스템들로부터 필요한 정보를 추출하여 중앙 집중화된 저장소에 모아 놓고, 여러 계층의 사용자들이 좀 더 손쉽게 접근하여 이용하기 위한 목적으로 데이터웨어하우스(DataWarehouse: DW)를 도입했다.
 

 


▲ Enterprise Information Management Framework

 

2000년대 들어서는 공급사슬관리(Supply Chain Management: SCM), 고객관계관리(Customer Relationship Management: CRM) 등이 ERP와 결합하여 기업의 자원을 통합 관리하는 방향으로 발전하여 기업들은 보다 효율적으로 기업의 전사 정보를 관리하여 고객의 니즈 및 시장 환경에 발 빠르게 대응하고자 했다. 많은 정보를 효율적으로 활용하기 위해서 ‘분석’이라는 화두가 회자되기 시작했고 BI(Business Intelligence)시스템이 주목을 받게 됐다.

이처럼 기업의 정보 시스템은 단순 처리 시스템에서 급변하는 비즈니스 환경에 대응하여 신속하게 기업의 경영 전략을 수립하고 의사 결정을 지원하기 위한 시스템이 요구되어졌고, 이에 따라 체계적으로 정보를 수집하고 저장, 분석, 활용하는 활동이 수반됐다.

우리는 정보 관리라고 하면 수집된 정보를 어떻게 효율적으로 저장하고 이를 활용할 수 있을 것인지를 생각하게 된다. 그러나 기업에서의 정보 관리라고 하는 것은 단순하게 활용하는 측면만이 아닌 수집에서부터 분류, 저장, 관리, 분석 등에 이르기까지 전사적인 정보 관리 체계를 정보 관리라고 할 수 있다.

특히 데이터의 양의 폭발적으로 증가하고 있는 빅데이터 시대에 진입하면서, 기업 데이터의 무결성이나 단일 뷰의 필요성이 커짐에 따라 기업의 정보 관리를 통합, 연동해 데이터가 실시간으로 흐를 수 있도록 지원하는 통합적 정보 관리의 중요성이 강화됐으며 EIM은 좀 더 확장된 형태로 진화 발전하고 있는 모습이다.

즉, 애플리케이션 중심의 시각에서 기업 정보 관리 시스템을 바라보는 시대는 이제 서서히 막을 내리고, 기업들은 급격히 증가하는 데이터의 용량, 처리 속도 및 전달 등 ‘빅데이터’를 처리하기 위해 보다 데이터 중심적인 플랫폼의 관점에서 기업정보 시스템을 들여다보기 시작한 것이다.

전사적 정보의 통합도 결국은 데이터를 활용하고자 하는 목적에서 출발한다. 원하는 형태의 데이터를 원하는 시점에 제공받을 수 있도록 하는 것이 기본적인 EIM의 목적이라고 할 수 있다. 올바른 EIM 전략은 BI 및 기업 성과 관리의 성공을 결정하며 이를 달성하는 데 필요한 기초적인 데이터 토대의 중요성을 간과해서는 안 된다.
 


▲ (출처: 가트너)

 

기업 전략·목표 수립의 기초이자 핵심인 ‘데이터’, 품질 확보가 관건

DIKW Pyramid는 Data(데이터)가 Information(정보),Knowledge(지식)를 거쳐 Wisdom(지혜)으로 발전한다고 설명한다. 다시 말해서, 데이터가 없으면 정제된 고급 데이터인 지혜를 얻을 수 없다는 말이다. 이 과정을 BI 용어로 바꾸어 설명하면, 소스 데이터들은 ETL 도구를 통해 DW에 적재된 후 Front-end 도구를 통해 의사 결정권자에게 제공된다. 그러면 의사결정권자는 그 데이터를 통해 비즈니스 인사이트를 얻고 중요한 의사 결정의 근거 자료로 사용한다.

그러나 만약에 정보의 근간이 되는 데이터가 일관되지 않아 신뢰할 수 없다면 어떻게 될까? 이 데이터를 근거로 내려지는 중요한 의사 결정은 기업에 가치를 더할 수 있을까?

기업 내부에 축적된 방대한 양의 데이터는 단순히 제품의 정보나 고객의 정보를 담는 수단이 아닌 기업의 현황을 분석하고 향후 전략과 목표를 설정하는데 필요한 기초이자 핵심이다. 데이터의 효율적인 관리와 활용은 기업의 경쟁 우위 창출과도 밀접한 연관이 있다. 특히, 데이터의 중요성은 정보 경제 시대가 본격적으로 옴에 따라 더욱 강조되고 있다. 때문에 기업 내의 중요한 의사 결정 시 사용되는 근거 자료는 항상 일관되어야 하고 신뢰할 수 있어야 한다.

즉 데이터의 품질 관리가 보다 신뢰성 있는 전사적 정보 시스템을 구축할 수 있게 해주는 토대가 되는 것이다. 기업이 가지고 있는 데이터의 대부분이 잘못된 데이터이거나 신뢰성이 떨어지는 허상의 데이터일 경우에 데이터를 활용해도 원하는 결과를 얻지 못하거나 필요 없는 시스템이 되어 버리는 경우가 많다. 때문에 데이터를 정제하고 품질을 관리하는 과정이 반드시 필요하다.
 


▲ 전통적인 오라클 중심 DB 생태계(왼쪽)와 SAP가 구상하는 미래 데이터 인프라 구조

 

최적 데이터 거버넌스 방안, 기업 경쟁력 제고의 핵심 과제

대부분의 기업들은 이미 다양한 정보 관리를 위한 시스템을 보유하고 있다. 그렇다면, 현재 기업이 사용하고 있는 ‘정보’에 대한 효용성은 어느 정도인가?

가트너는 EIM이 정보 자산 관리를 위한 규율로서, 조직 및 기술적 경계에 관계없이 운영 효율성을 향상시키고, 투명성을 제고하며 비즈니스 분석을 가능하게 해준다고 설명한다. 이에 오는 2015년까지 EIM 전략에 집중한 기업들이 업계 평균보다 20% 이상의 수익률을 더 낼 것으로 전망하며 EIM의 중요성을 강조한 바 있다. 포레스터 리서치(Forrester Research) 역시 EIM 전략에 투자해야 할 시기라며 중요성을 언급했다.

이러한 EIM의 개념 하에 MDM을 바탕으로 한 전사 정보의 통합이 이슈가 되고 정보의 일관성 확보에 대한 요구 사항은 증가할 것이며, 데이터 품질 중심의 인프라 구축이 가속화될 것으로 보인다.

따라서 통합된 정보 기반의 모델 수립, 실시간 데이터 기반의 의사 결정 최적화, 리스크 관리와 컴플라이언스 등이 기업들의 정보 활용 전략의 주요 과제가 될 것이며, 정보 수명 주기에 기반을 둔 최적의 데이터 거버넌스 방안을 수립하는 것이 기업 경쟁력 제고에 핵심 과제가 될 것이다.
여러 가지 환경에 신속하게 대응하여 경영 전략을 수립하고 의사 결정을 위해서는 체계적인 정보 관리 및 정보활동이 수반되어야 한다. 이를 통해 시장 및 환경 변화를 정확하게 파악하지 못해 기업의 의사 결정 방향이 잘못 이루어지는 폐단을 보완하고 극복할 수 있다.

대부분의 기업들은 이미 다양한 정보 관리를 위한 시스템을 가지고 있다. 이를 EIM으로 정의하여 기업 내의 전사적 정보관리를 위한 효율적 방안 및 발전 방향이 제시되기도 하며 이를 위한 여러 가지 솔루션이 출시되고 있다.

EIM의 효과적 구현 방법

기업에서의 정보 관리는 기업의 규모, 인력의 구성, 최고 경영자의 인식에 따라 그 정보의 질이 좌우될 수 있기 때문에 전사적인 정보활동을 전개하기 위해서는 먼저 전사적인 관리 체계가 필요하다. 다음과 같이 크게 3가지로 나누어 체계화 할 수 있다.

1. 정보 관리의 소프트웨어적인 체계화
기업 내에서의 전사적인 정보 관리 체계 구축을 위한 관리적 기능을 체계화하는 것으로서, 먼저 전사적으로 정보의 중요성과 필요성에 대한 정보 관리 체계 구축의 당위성을 공유하고, 사내 정보 관리를 위한 체제를 확보하며, 각 부서별/단위별/정보센터별 정보 관리 담당자를 지정하여 임무와 책임 영역에 대한 규정화를 통해 체계적인 정보 관리 시스템을 구축하고 이를 효율적으로 운영하도록 해야 한다. 또한 정보 관리 담당자뿐 아니라 전사적으로 정보를 수집하고 활용될 수 있도록 관련 교육 및 활용을 실시해야 한다.

2. 정보 관리를 위한 하드웨어적인 시스템의 체계화
기업에서 필요한 정보를 효율적으로 수집, 관리, 활용할 수 있도록 단순한 개별 업무 시스템이 아닌 통합적인 관리 체계를 위한 하드웨어적인 시스템 구축이 필요하다. 따라서 기업의 실정에 맞추어 전략적인 정보 단계를 구축하기 위한 계획을 수립하고 정보 관리 시스템을 갖춰야 한다.

3. 정보 관리를 위한 조직의 체계화
정보 관리를 위한 담당자나 기업의 규정에 따른 정보의 흐름을 유도하고, 또한 이러한 정보 관리의 흐름을 파악해 기업에 적합한 시스템을 구축하는 것이 중요하다. 즉 정보 관리를 위한 정보 조직은 정보가 중복되거나 불일치되는 일이 없도록 상호 유기적으로 협력하여 기업의 정보를 관리해야 한다. 기업 정보의 품질을 확보하고 이에 쉽게 접근할 수 있으면 보다 합리적인 의사 결정을 내리고 운영 효율을 높일 수 있으며 규제 준수를 보장하고 IT 비용을 최소화할 수 있다.
 


▲ 엔코아, Enterprise Data Framework(EDF)

 

이처럼 EIM을 효과적으로 구현하기 위해서는 데이터 거버넌스를 바탕으로 전사 조직이 기업 내 데이터를 중요 자산으로 인식하고 하드웨어, 클라우드, 저장소 등에 산재되어 있는 모든 데이터 자산의 포괄적인 그림을 제공해야 하며, 전사 데이터 정책, 지침, 표준, 전략, 방향 등에 근거, 기업 목표 달성을 위해 전사 데이터에 대한 의사 결정을 지원하는 체계와 구조를 공유해야 한다.

따라서 단순히 데이터 생성 및 유지에 그치는 것이 아니라 해당 정보를 누가 사용하고 어떤 목적으로 사용하는지에 대한 관리까지 포괄해야 한다. 뿐만 아니라 데이터 모델, 데이터 아키텍처, 데이터 보안, 데이터 통합, 데이터 품질, 데이터 표준, 데이터 정책, 데이터 흐름, 데이터 분산 등 여러 가지를 고려해야한다.

이로써 고품질 데이터의 확보와 관리를 통해 기업에 제공할 수 있는 정보 활용을 극대화하여 기업의 다양한 가치 창출에 기여해야 한다. 이것은 데이터 관리 비용의 절감 및 데이터 활용도 증대를 통해 데이터의 가치가 향상됨으로써 고품질 정보가 기업의 비즈니스 목적에 부합하는 최적의 서비스를 제공할 수 있도록 효과적으로 관리되고 진화될 수 있게 해준다.


 


 

※ 해당 글은 엔코아의 허락 하에 컴퓨터월드 게재용으로 이용된 콘텐츠입니다. 
    저작권은 엔코아 측에 있으며, 무단전제 및 복제를 금합니다.
    원문출처 http://www.dator.co.kr/?mid=bmonthly&document_srl=709690

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