[컴퓨터월드] 홈앤쇼핑(Home&Shopping)이 위세아이텍과 함께 지난해 5월 시작해 최근 완료한 DW 시스템 개선 프로젝트가 내부 직원들로부터 좋은 평가를 받고 있다. 프로젝트 이전에는 월 4~50명이 사용하던 시스템을 현재 월 80여 명이 사용할 만큼 이용자가 늘어났으며 이용자는 지금도 꾸준히 늘어나고 있다. 시스템 이용자들이 이처럼 늘어난 것은 프로젝트를 시작하면서 현업 사용자와 TFT 구성 등을 통해 요구사항을 충분히 반영함으로써 필요한 기능을 구현했음은 물론 시스템을 쉽게 사용할 수 있도록 했기 때문이다.

이번 프로젝트는 특히 경영진들이 데이터를 기반으로 의사결정을 할 수 있도록 했다는 점에서 향후 홈앤쇼핑의 매출 확대는 물론 경영 효율화에도 기여할 것으로 기대된다. 홈앤쇼핑은 여기에서 한발 더 나아가 어떤 고객에게 어떤 혜택을 줘야 가장 효과적인지를 분석할 수 있는 데이터 플랫폼 구축을 고려하고 있다.

홈앤쇼핑(Home&Shopping)은 중소기업 제품의 판로확대 및 소비자 권익실현을 위해 2011년 5월에 설립된 홈쇼핑 회사이다. 2011년 12월 1일 시험방송을 시작한 후 2012년 1월부터 정식 방송에 들어갔다.

방송 내용의 80% 이상이 중소기업 제품

중소기업 상품 판매 촉진을 위해 중소기업청(現 중소벤처기업부)과 국가 자본을 받아 설립된 기업으로 중소기업중앙회를 비롯해 중소기업은행, 농협중앙회 등이 주주로 참여하고 있다. 이런 이유로 다른 홈쇼핑 업체들과 달리 중소기업들의 판로 개척을 위해 의무 방송을 하고 있으며, 전체 방송 내용 중 80% 이상이 중소기업 대상이다.

홈앤쇼핑은 실제 중소기업에 많은 혜택을 주고 있다. 일사천리라는 프로그램을 운영해 소규모 업체를 대상으로 무료 홈쇼핑 방송을 하기도 하며, 홈쇼핑에 입점할 때 부담을 줄이기 위해 수수료를 최소화하기도 한다.

모든 회사가 그렇겠지만 홈앤쇼핑은 쇼핑몰이라는 회사 특성상 전산 시스템이 매우 중요한 역할을 하고 있다. 특히 의사결정은 물론 마케팅 계획 수립 등에 매우 중요한 역할을 하는 BI 솔루션은 회사의 경영활동은 물론 매출 확대에 큰 영향을 미치고 있다.

홈앤쇼핑은 BI 솔루션을 이용해 주문, 결제, 프로모션, 방송, 배송, 상담, 고객, 예상 일별실적 등 각 주제영역별로 자료를 수집해 결정권자의 의사결정은 물론 마케팅 등 각 현업 부서의 업무에 활용하고 있다.

신용카드수수료, 취급액, 특약, 프로모션 비용, 운송비, 고정비 데이터를 가공해 월정산 손익자료 및 방송/쇼핑몰 전사 일별예상실적을 도출함으로써 경영지표로 활용한다. 경영기획팀은 목표데이터와 예상취급액을 비교해 달성률(기여도) 데이터 기반으로 비즈니스 의사결정에 유용하게 활용하고 있다. 재무팀 역시 프로모션 비용과 실적 데이터로 프로모션 실적을 분석하는 등 업무 효율성을 높이고 있다. 쇼핑몰 MD는 카테고리별 예상취급액 현황 및 쇼핑몰 실적 등에 대한 데이터를 가공해 달성률을 확인하고 있다.

홈앤쇼핑은 지난해 DW 시스템 개선 프로젝트에 나섰다. 2011년 개국 때부터 위세아이텍의 BI 솔루션인 와이즈올랩(WiseOLAP)을 사용했으나 보다 다각화된 데이터 분석이 필요하다는 판단에 따라 DW 시스템 개선 프로젝트를 추진한 것이다.

데이터에 대한 이해도 높은 엔지니어 필요

DW의 품질이 좋아야 BI 솔루션의 효과를 극대화할 수 있다. 홈앤쇼핑이 사용하던 DW는 2011년부터 사용하던 시스템으로 고도화가 필요한 상황이었다. 한 예로 데이터 모델에서 서로 다른 주제영역을 합쳐 다차원 분석이 가능하도록 할 필요성이 제기되었다.

이런 문제를 해결하고자 홈앤쇼핑은 2018년 프로젝트 준비에 들어가 지난해 5월에 프로젝트 내용을 확정했다. 준비과정에 약 6개월이 소요된 것인데, 경영진이 새로운 BI 솔루션 도입의 필요성을 인식함으로써 시스템 도입이 원활히 추진될 수 있었다.

홈앤쇼핑은 프로젝트 추진을 확정하고 공급업체로 위세아이텍을 선정했다. 물론 이전에 홈앤쇼핑이 위세아이텍의 제품을 사용하고 있었다는 점도 고려되기는 했으나 결정적인 이유는 아니었다고 한다. 위세아이텍 BI 솔루션의 성능, 기능 외에도 국산 제품으로 커스터마이징 지원이 강하다는 점이 고려됐다.

프로젝트 추진에 핵심 역할을 한 강연수 홈앤쇼핑 데이터혁신팀 차장은 “사실 제품의 기능이나 성능만을 고려한다면 MSTR이나 태블로 등 외산 제품을 선택해도 전혀 문제 될 것이 없다. 오히려 어떤 면에서는 외산 제품이 뛰어난 경우도 있다. 그러나 필요한 기능을 개발하는 데 외산 제품은 많은 제약이 있다”고 위세아이텍을 선정한 배경에 대해 설명했다.

실제 이번 프로젝트에서 위세아이텍의 적극적인 지원으로 용어사전이라든가 대시보드와 같은 신규 기능들이 다수 개발돼 현업 부서로부터 호평을 받는 것으로 알려졌다. 각 부서마다 표준없이 비즈니스 용어를 서로 다르게 사용하고 있었으나, TF 회의를 통해 표준을 만들고 해당 측정값에 대한 산식 및 용어를 OLAP 용어사전 프로그램으로 제공함으로써 현업에서 용어에 대한 혼선 없이 의사소통을 원활히 할 수 있게 되었다.

홈앤쇼핑이 위세아이텍을 선정한 또 다른 이유는 자사의 데이터를 오랫동안 경험한 엔지니어가 필요했다는 점 때문이었다. 다른 회사에서 홈쇼핑 업무를 경험했다고 하더라도, 홈앤쇼핑의 데이터를 더 잘 아는 사람들이 시스템을 제대로 구축해줄 것이라는 믿음이 있었던 것이다. 특히 홈앤쇼핑은 다른 쇼핑 회사와는 달리 모바일 트래픽 비중이 훨씬 높다는 차별점이 있었다.

위세아이텍이 가진 홈앤쇼핑 데이터에 대한 이해도와 회사 업무 특성에 맞는 커스터마이징의 용이성이 선정사유가 된 것이다.

현업과의 협업 중요

홈앤쇼핑은 이번 프로젝트를 진행하면서 현업과의 협업에 특히 중점을 뒀다. 프로젝트를 시작하면서 바로 현업부서와 TFT를 구성해 현업의 요구사항을 적극 반영했다. TFT에 참여한 현업부서 직원이 각 부서 직원들의 아이디어를 모아 제공했다. 특히 이번 프로젝트에서 호평을 받았던 용어사전은 현업부서의 도움이 절대적이었다.

또한 데이터 가공 후 현업이 만족할 만한 품질 확보를 위해 10여 명의 현업담당자와 계속 논의를 거치기도 했다.

시스템 오픈 이후 활용도가 크게 높아지고 시스템이 빠르게 안정화 된 것도 모두 프로젝트 진행 과정에서 현업의 참여가 있었기 때문에 가능했다.

기존 시스템에서는 하루에 팔린 제품의 매출을 일목요연하게 볼 수가 없었다. 어느 시스템에서 검색하느냐에 따라 결과물이 다르게 나왔다. 한 예로 TV 방송과 인터넷 매출 등을 따로따로 집계했기 때문에 제품별 판매량이나 매출 등과 관련된 원하는 결과물을 얻는 데 한계가 있었다. 당연히 현업부서에서 각종 보고서를 만들고 의사결정을 하는 데 어려움을 겪을 수밖에 없었다. 어느 시스템의 정보를 전사적으로 사용하는 수치의 표준으로 사용할 것이냐가 항상 문제가 되곤 했다.

따라서 일목요연하게 정보를 볼 수 있는 새로운 시스템이 필요했다. 이런 요구는 특히 경영진에서 높았다. 경영진들이 별다른 반대 없이 프로젝트를 승인하고 관심을 보인 이유이기도 하다.

이번 프로젝트에서는 서로 떨어져 있던 주제영역들을 통합해 다차원 분석이 가능하도록 했다. 이를 통해 기존에 분석이 어려웠던 전사 재무 데이터의 분석이 가능해졌다. 또한 전사적인 데이터 뷰를 확보하기 위해 대시보드를 추가하고, 데이터 관리·통합을 위한 용어사전 기능을 추가했다. 현재 시스템에서 제공되는 데이터는 전사 보고서의 표준으로 사용되고 있다. 이번 시스템 구축의 성과 중 하나라 할 수 있다.

홈앤쇼핑은 이번 프로젝트를 진행하면서 정산 데이터를 만들어내는 부분에도 많은 관심을 기울였다. 재무적인 정산 프로세스 수행보다는 다음 해 계획을 세울 때 참조할 수 있도록 간이로 정산된 데이터를 만들어 내는 부분에 역점을 뒀다. 기존에는 여러 시스템에 산재되어 있던 데이터를 수집하고 분석하는 데 많은 시간과 인력이 투입되어야 했다. 간이 정산 데이터를 만들기 위해서 재무팀 경영기획팀 등 관련 부서 인원이 10여 일 동안 수작업을 해야만 했던 것.

그러나 지금은 별다른 문제가 없으면 3~5일 만에 자동으로 간이 정산 데이터를 만들어 내고 있다.

홈앤쇼핑의 DW 시스템 개선 프로젝트가 완전히 순탄했던 것만은 아니었다. 프로젝트 후 데이터 분석 과정에서 기존에는 없던 새로운 프로세스와 공식들을 적용함으로써 그 수치를 검증하는 데에 3개월 정도가 소요됐다. 문제가 발생할 때마다 수정과정이 필요했는데 운영진들이 감당하기가 쉽지 않았다. 위세아이텍에서 지속적으로 기술지원을 해주는 등 적극적인 도움이 있어 해결할 수 있었다.

지난해 5월부터 시작된 DW 시스템 개선 프로젝트는 올 2월 완료 후 현재 안정화 단계를 거쳐 본격적으로 운영되고 있다. 이번 프로젝트로 인해 데이터 기반 의사결정을 경험한 홈앤쇼핑 경영진들은 다음 단계로 고객에게 어떤 혜택을 줄 수 있을지를 분석하는 데이터 플랫폼에 많은 관심을 보이고 있다. 쿠폰, 적립금 등 어떤 고객에게 어떤 혜택을 제공해야 가장 효과적인지를 분석할 수 있는 플랫폼을 구상하고 있는 것이다.

인터뷰

프로젝트 성공은 데이터에 대한 정확한 분석에서 출발
시스템 사용자 월 40여 명에서 80여 명으로 늘어

Q. 이번 DW 시스템 개선 프로젝트에 대해 간단히 설명해 달라.

우리는 2011년 개국 때부터 위세아이텍의 BI 솔루션인 ‘와이즈올랩(WiseOLAP)’을 사용해 왔다. 지난해 다차원 분석 등 새로운 기능이 필요하게 돼 DW 시스템 개선 프로젝트를 추진했다. 2018년 12월 준비에 들어가 지난해 5월 위세아이텍과 사업 내용을 확정하고 사업에 착수해 올 2월 마무리했다. 지금은 안정화 단계다.

Q. DW 시스템 개선 프로젝트 이후 크게 달라진 점은?

DW의 품질이 좋아야 BI 솔루션의 효과를 극대화 할 수 있다. 우리 DW 시스템은 2011년에 구축돼 낙후된 데이터 모델을 가지고 있었다. 한 예로 데이터 모델에서 한두 개의 주제 영역, 예를 들어 고객과 상품이라는 주제영역이 있으면 각각 분석해야 하는 번거로움이 있었다. 이번 프로젝트에서는 서로 떨어져 있던 주제영역들을 합쳐서 다차원 분석이 가능하도록 했다. 이를 통해 기존에 분석이 어려웠던 전사 재무 데이터의 분석이 가능해졌다. 이외에도 전사적인 데이터 뷰를 확보하기 위해 대시보드를 추가하고, 데이터 관리·통합을 위한 용어사전 기능을 추가했다.

Q. 프로젝트를 진행하며 어려웠던 점은?

데이터를 가공 후 현업이 만족할 만한 품질이 나와야 하는데, 이를 측정하고 증명하는 일이 어려웠다. 데이터 모델은 잘 만들었지만 사용성이 없거나 현업에 도움이 안 되는 데이터일까 봐 걱정했다. 이 문제를 해결하기 위해 현업 사용자 10여 명과 TFT를 만들어 각종 데이터 모델을 검증하는 절차를 거쳤다.

또한 프로젝트를 수행하면서 모두가 겪는 일이지만 프로젝트 필요성에 대해 경영진을 설득하는 과정도 쉽지 않았다.

시스템 구축 후 안정화도 결코 쉬운 일은 아니었다. 기존에는 없던 새로운 프로세스와 공식들을 적용하고, 그 수치를 검증하는 데 약 3개월이 소요됐다. 운영진들이 많이 어려워했던 부분이었으나 위세아이텍의 적극적인 도움으로 큰 어려움 없이 해결할 수 있었다.

Q. 시스템 구축 후 현업의 반응은?

업데이트하기 전에는 보통 월 4~50명 정도 사용했는데, 지금은 월 80여 명이 사용하고 있다. 특히 드래그 앤드 드롭 방식으로 분석할 수 있어 현업 담당자들도 단어의 의미만 알면 시스템을 사용할 수 있어 사용자가 계속해서 늘어나고 있다. 사용이 늘어날 것에 대비해 사용자 ID를 100여 개 준비해 놓고 있다.

Q. 이번 프로젝트에서 위세아이텍을 선택한 이유는?

프로젝트가 성공하기 위해서는 무엇보다 보유하고 있는 데이터에 대해 정확하게 분석하는 것이 중요하다. 우리 시스템의 구조와 데이터를 가장 잘 이해할 수 있는 엔지니어가 필요하다는 얘기이다. 특히 우리는 다른 홈쇼핑 회사와는 달리 모바일 트래픽이 훨씬 높아 차별점이 있었다.

위세아이텍은 회사 설립부터 우리와 함께 일을 해왔기 때문에 우리의 데이터를 누구보다도 잘 이해하고 있었다. 또 국산 업체로써 커스터마이징이 지원이 원활하다는 점도 고려 대상이었다. 실제 이번 프로젝트에서 용어사전이라든가 대시보드와 같은 신규 기능이 개발됐는데 위세아이텍이기에 가능했다고 생각한다.

Q. 다음 업데이트 로드맵이 있다면?

이번 프로젝트로 인해 경영진들이 데이터 기반 의사결정을 적극적으로 검토하기 시작했다. 다음 프로젝트로 데이터 플랫폼을 고려하고 있다. 우리가 생각하는 데이터 플랫폼은 고객에게 어떤 혜택을 줄 수 있을지를 분석하는 플랫폼이다. 어떤 고객에게 어떤 혜택을 줘야 가장 효과적인지를 분석할 수 있는 플랫폼을 구상하고 있다.