그 동안 IT 기업들은 모두 프로세스 자동화를 위해 애플리케이션 개발에 주력해왔다. 하지만, 효율적인 RTE 비전의 실현을 위해서는 데이터에 대한 효율적인 관리에서 시작해 데이터 품질관리 및 메타 데이터의 관리를 거쳐 궁극적으로는 비즈니스 통합에 이르기까지 IT 자원의 통합에 기반한 시스템 및 프로세스 통합이 우선적으로 이루어져야만 한다. RTE 전략은 크게 실시간 정보 시스템 구축과 이를 통한 실시간 기업 프로세스 실현으로 나눌 수 있다.
효과적으로 실시간 기업을 구축하기 위해서는 핵심 비즈니스 프로세스의 관리 및 실행 시 발생하는 지연요소를 제거하고 전략 수립에서 수행에 이르는 전체 관점에서 새로운 기회와 위험에 신속히 대응 할 수 있는 엔드 투 엔드(end-to-end) 프로세스가 필요하며, 이를 통한 지속적인 개선체제 기반으로 정보의 실시간 모니터링, 업무지연을 최소화할 수 있는 의사결정, 그리고 지연에 대한 신속한 대응이 가능한 체계를 확보는 것이 필요하다.
이를 위해서는 1)데이터 통합의 선행 구축, 2)통합 데이터 기반의 비즈니스 프로세스 통합, 3)통합된 프로세스를 활용한 효율적인 의사 결정 구조의 구축 등의 작업이 필요하게 된다. 즉, data integration, process integration, business intelli-gence 세 가지가 효율적인 RTE 구축의 3대 핵심 구성 요소가 되는 것이다. 이 중에서도 가장 핵심적인 요소가 바로 데이터 통합이 된다. 최근 RTE 실현의 필요 조건으로서 BPM(Business Process Management)이 주요 요소로 등장하고 있고, 더 나아가서 BPM 구축이 RTE 구현의 모든 것인 것처럼 얘기되고 있는 경우도 있다. 하지만, 효율적인 RTE 구축의 선행 필요 조건은 먼저 사내에서 최신 정보가 잘 생성 및 관리되고 있는가를 파악하고 이를 위한 내부 데이터 통합 및 이의 관리 방안을 고안해야 한다는 점이다. 그 다음 단계가 BPM 구축으로 이어져야만 기업들은 비용이나 시간, 인력 자원의 낭비 없이 효과적인 RTE 시스템을 구축할 수 있게 된다.
2024년 10월 6일 일요일
RTE 란?
최근 업계의 최대 화두로 떠오른 실시간 기업(RTE: Real-Time Enterprise)에 대한 관심이 폭발적으로 높아지고 있다. 이는 비즈니스 및 IT 시스템 내에 존재하는 다양한 지연 요소를 최소화하여 궁극적으로 기업의 효율성을 높인다는 RTE 비전이 모든 기업의 사업 목표와 그 궤를 같이 하기 때문으로 보여진다.
가트너는 RTE를 ‘최신 정보를 사용해 자사의 핵심 비즈니스 프로세스들의 관리와 실행 과정에서 생기는 지연 사태를 지속적으로 제거함으로써 경쟁하는 기업’ 으로 정의하고 있다. 즉, RTE는 기업 경쟁력의 핵심인 비즈니스 프로세스 관리와 업무수행 지연시간을 단축시켜 항상 최신, 최상 상태를 유지하는 기업을 뜻한다고 할 수 있다. 더 나아가 가트너 그룹은 RTE의 개념에 대해 원가 절감과 프로세스 효율화의 핵심 요인을 정보의 실시간성과 프로세스의 지연 방지로 보고 ‘실시간 정보를 기초로 핵심 비즈니스 프로세스를 관리, 실행함에 있어서 여러 가지 지체 현상을 지속적으로 제거함으로써 경쟁력을 극대화하는 경영방법’ 또는 ‘성공과 직결된 명시적인 사건이 발생하는 즉시 그 근본원인과 사건 자체를 파악하고, 모니터링하고, 분석함으로써 새로운 비즈니스 기회를 발굴하고, 또한 불행한 사태를 미연에 방지하여 핵심 비즈니스 프로세스의 지연을 최소화하는 것’이라고 설명하고 있다.
이러한 다양한 정의를 통해 볼 때 RTE는 시간을 기업 경쟁력의 핵심요소로 인식하는 것이며, 지속적인 지연요소제거 과정이라 할 수 있다. RTE는 업무 이벤트를 조기에 인식하여 인지(Awareness) → 결정(Decision) → 조치(Action)의 내부 프로세스를 통해 기업이 이벤트(Event)에 신속히 대응(Response)하는 체계로 구축하는 것을 의미하게 된다.
여기서 중요한 점은 RTE가 어느 날 갑자기 새롭게 생겨난 전혀 새로운 기술을 의미하는 것은 아니라는 사실이다. 도리어 6시그마, 확장형 ERP, BPM, EAI, DW, BI 등과 같이 다양한 IT 인프라의 융합을 통해 기업의 최고경영진(C-Level)에서 업무담당 실무진, 더 나아가 외부의 공급망, 협력사, 고객 등을 아울러 실시간으로 프로세스와 정보가 공유되는 기업 환경을 지향하는 기업의 비전을 나타낸다고 보는 것이 정확한 이해일 것이다.
가트너는 RTE를 ‘최신 정보를 사용해 자사의 핵심 비즈니스 프로세스들의 관리와 실행 과정에서 생기는 지연 사태를 지속적으로 제거함으로써 경쟁하는 기업’ 으로 정의하고 있다. 즉, RTE는 기업 경쟁력의 핵심인 비즈니스 프로세스 관리와 업무수행 지연시간을 단축시켜 항상 최신, 최상 상태를 유지하는 기업을 뜻한다고 할 수 있다. 더 나아가 가트너 그룹은 RTE의 개념에 대해 원가 절감과 프로세스 효율화의 핵심 요인을 정보의 실시간성과 프로세스의 지연 방지로 보고 ‘실시간 정보를 기초로 핵심 비즈니스 프로세스를 관리, 실행함에 있어서 여러 가지 지체 현상을 지속적으로 제거함으로써 경쟁력을 극대화하는 경영방법’ 또는 ‘성공과 직결된 명시적인 사건이 발생하는 즉시 그 근본원인과 사건 자체를 파악하고, 모니터링하고, 분석함으로써 새로운 비즈니스 기회를 발굴하고, 또한 불행한 사태를 미연에 방지하여 핵심 비즈니스 프로세스의 지연을 최소화하는 것’이라고 설명하고 있다.
이러한 다양한 정의를 통해 볼 때 RTE는 시간을 기업 경쟁력의 핵심요소로 인식하는 것이며, 지속적인 지연요소제거 과정이라 할 수 있다. RTE는 업무 이벤트를 조기에 인식하여 인지(Awareness) → 결정(Decision) → 조치(Action)의 내부 프로세스를 통해 기업이 이벤트(Event)에 신속히 대응(Response)하는 체계로 구축하는 것을 의미하게 된다.
여기서 중요한 점은 RTE가 어느 날 갑자기 새롭게 생겨난 전혀 새로운 기술을 의미하는 것은 아니라는 사실이다. 도리어 6시그마, 확장형 ERP, BPM, EAI, DW, BI 등과 같이 다양한 IT 인프라의 융합을 통해 기업의 최고경영진(C-Level)에서 업무담당 실무진, 더 나아가 외부의 공급망, 협력사, 고객 등을 아울러 실시간으로 프로세스와 정보가 공유되는 기업 환경을 지향하는 기업의 비전을 나타낸다고 보는 것이 정확한 이해일 것이다.
PRM 활용의 걸림돌
제조기업이 파트너를 대상으로 PRM을 구현하는 과정에서 해결해야 할 주요 과제로는 파트너의 PRM에 대한 거부감, 신규 시스템 호환, 파트너의 제조기업에 대한 불신 문제 등이 있다.
● 파트너의 거부감
다수의 파트너들이 PRM에 관심을 가지면서도 ‘PRM 사용의 복잡성’이나 ‘컴퓨터 사용 자체에 대한 거부감’을 가지고 있는 경우가 많다는 것이다. 특히 오프라인 상의 거래에 익숙해져 있는 파트너일수록 PRM 시스템 활용이 매우 복잡한 반면, 그 효과는 그다지 크게 보이지 않을 수 있는 것이다.
이러한 문제를 해결하기 위해서는 우선 제조기업 및 파트너의 현 업무 프로세스와 장래의 목표에 대한 체계적인 조사를 통해 파트너들이 쉽게 적응할 수 있는 PRM 사용 환경을 설계해야 한다. 그리고 PRM 구축 시 적절한 커스터마이제이션 작업을 통해서 제조기업과 파트너의 현 업무 환경에 보다 친숙한 기능을 제공해야 한다. 이러한 과정을 통해서 파트너의 PRM 사용 거부감을 해소시킬 수 있게 된다. 이와 함께, 파트너를 대상으로 한 지속적인 PRM 운영 교육과 PRM 참여 시에 유리한 거래 조건 제시 등의 혜택을 제공함으로써 자발적인 참여를 유도할 수 있다.
● PRM 구현 시 시스템 호환 곤란
파트너들이 현재 사용하고 있는 복수의 시스템과 PRM 시스템 간의 호환 문제도 PRM의 활성화를 가로막는다. 파트너의 내부 시스템과의 호환을 고려한 시스템 구축은 PRM의 추진에 있어서 반드시 해결해야 할 사항이다. 이와 함께, PRM 구축 관련 비용 문제도 파트너 입장에서는 부담으로 작용할 수 있다.
이러한 문제들을 해결하고 PRM의 활용을 활성화하기 위해서는 ASP(Application Service Provider)이라는 모델을 고려할 수 있다. ASP는 간단히 말해 인터넷을 통해서 서비스 소프트웨어를 빌려 주는 것이다. 그러나, ASP는 단순히 소프트웨어 대여에 그치는 것이 아니라 아웃소싱 개념에서 서비스를 제공한다. 즉, ASP가 기본적인 시스템 아웃소싱 서비스를 신속하게 제공함으로써 파트너들은 PRM 측면에서 상이한 시스템 간의 호환 문제를 해결할 수 있게 되는 것이다. 이에 따라 제조기업은 시스템 간 호환 등 PRM 구현의 기술적 문제 해결 업무가 아닌 사업 본질 분야에 역량을 집중할 수 있게 된다.
● 파트너의 제조기업에 대한 불신
파트너들은 ‘고객 정보를 제조기업에게 주게 되면 제조기업이 자신의 고객과 직접 거래하지 않을까’라는 의혹에 빠질 수가 있다. 이 경우 PRM 실시를 위한 파트너의 적극적인 참여가 부족하게 되고 PRM의 본래 효과를 기대하기 힘들게 될 것이다.
이러한 상황에서 파트너의 불신 문제를 해결하기 위해서는 신뢰 형성이 필수적이다.
신뢰 형성을 위해서 PRM 실시 기업은 우선, PRM의 설계 단계에서부터 파트너 기업들을 동참시킬 필요가 있다. 그리고 웹 기반의 PRM 시행에 있어서 파트너들에게는 제품, 가격, 기술, 교육 등의 정보가, 제조기업에게는 판매 상황에 대한 정보가 제공되는 일련의 과정을 파트너들에게 이해시켜야 할 것이다.
다음으로, 제조기업은 파트너로부터 얻은 정보 및 파트너가 스스로 취득할 수 없는 정보를 파트너의 이익 신장을 위해 공유하고 활용해야 한다. 파트너들이 일정한 정보를 공유함으로써 더 양질의 마케팅 및 판매 지원을 받을 수 있게 된다는 점을 인식하게 되면 스스로 자신의 정보를 제조기업과 공유하게 될 것이다. 이러한 과정은 반복 과정을 거치면서 다시 파트너의 역량 강화로 이어져서, 파트너들은 더 많은 정보 활용과 매출 증대를 가지고 올 수 있게 된다.
제조기업은 PRM이 파트너의 입지를 약화시키는 것이 아니라, 새로운 기술을 사용하여 제조기업과 파트너 간의 관계를 더 강력하고 유연하며, 신속하게 만든다는 점을 파트너들에게 이해시켜야 할 것이다.
많은 경우, 전문가들은 PRM의 기술적인 면을 강조하지만, PRM의 본질은 기술이 아닌 전략이다. 물론 기술도 PRM의 도입 및 실행에 있어서 기업에게 중요한 면이 있다. 그러나, 전략적인 방향성이 설정되어 있지 않은 상황에서 PRM의 기술적 도입이 성공을 보장해 주지는 않는다.
기존의 제조기업과 파트너 간의 관계에서 발전하여 경쟁이 아닌 협력의 측면에서 공조하며 신뢰를 쌓을 때에 PRM의 성과를 극대화시킬 수 있을 것이다.
● 파트너의 거부감
다수의 파트너들이 PRM에 관심을 가지면서도 ‘PRM 사용의 복잡성’이나 ‘컴퓨터 사용 자체에 대한 거부감’을 가지고 있는 경우가 많다는 것이다. 특히 오프라인 상의 거래에 익숙해져 있는 파트너일수록 PRM 시스템 활용이 매우 복잡한 반면, 그 효과는 그다지 크게 보이지 않을 수 있는 것이다.
이러한 문제를 해결하기 위해서는 우선 제조기업 및 파트너의 현 업무 프로세스와 장래의 목표에 대한 체계적인 조사를 통해 파트너들이 쉽게 적응할 수 있는 PRM 사용 환경을 설계해야 한다. 그리고 PRM 구축 시 적절한 커스터마이제이션 작업을 통해서 제조기업과 파트너의 현 업무 환경에 보다 친숙한 기능을 제공해야 한다. 이러한 과정을 통해서 파트너의 PRM 사용 거부감을 해소시킬 수 있게 된다. 이와 함께, 파트너를 대상으로 한 지속적인 PRM 운영 교육과 PRM 참여 시에 유리한 거래 조건 제시 등의 혜택을 제공함으로써 자발적인 참여를 유도할 수 있다.
● PRM 구현 시 시스템 호환 곤란
파트너들이 현재 사용하고 있는 복수의 시스템과 PRM 시스템 간의 호환 문제도 PRM의 활성화를 가로막는다. 파트너의 내부 시스템과의 호환을 고려한 시스템 구축은 PRM의 추진에 있어서 반드시 해결해야 할 사항이다. 이와 함께, PRM 구축 관련 비용 문제도 파트너 입장에서는 부담으로 작용할 수 있다.
이러한 문제들을 해결하고 PRM의 활용을 활성화하기 위해서는 ASP(Application Service Provider)이라는 모델을 고려할 수 있다. ASP는 간단히 말해 인터넷을 통해서 서비스 소프트웨어를 빌려 주는 것이다. 그러나, ASP는 단순히 소프트웨어 대여에 그치는 것이 아니라 아웃소싱 개념에서 서비스를 제공한다. 즉, ASP가 기본적인 시스템 아웃소싱 서비스를 신속하게 제공함으로써 파트너들은 PRM 측면에서 상이한 시스템 간의 호환 문제를 해결할 수 있게 되는 것이다. 이에 따라 제조기업은 시스템 간 호환 등 PRM 구현의 기술적 문제 해결 업무가 아닌 사업 본질 분야에 역량을 집중할 수 있게 된다.
● 파트너의 제조기업에 대한 불신
파트너들은 ‘고객 정보를 제조기업에게 주게 되면 제조기업이 자신의 고객과 직접 거래하지 않을까’라는 의혹에 빠질 수가 있다. 이 경우 PRM 실시를 위한 파트너의 적극적인 참여가 부족하게 되고 PRM의 본래 효과를 기대하기 힘들게 될 것이다.
이러한 상황에서 파트너의 불신 문제를 해결하기 위해서는 신뢰 형성이 필수적이다.
신뢰 형성을 위해서 PRM 실시 기업은 우선, PRM의 설계 단계에서부터 파트너 기업들을 동참시킬 필요가 있다. 그리고 웹 기반의 PRM 시행에 있어서 파트너들에게는 제품, 가격, 기술, 교육 등의 정보가, 제조기업에게는 판매 상황에 대한 정보가 제공되는 일련의 과정을 파트너들에게 이해시켜야 할 것이다.
다음으로, 제조기업은 파트너로부터 얻은 정보 및 파트너가 스스로 취득할 수 없는 정보를 파트너의 이익 신장을 위해 공유하고 활용해야 한다. 파트너들이 일정한 정보를 공유함으로써 더 양질의 마케팅 및 판매 지원을 받을 수 있게 된다는 점을 인식하게 되면 스스로 자신의 정보를 제조기업과 공유하게 될 것이다. 이러한 과정은 반복 과정을 거치면서 다시 파트너의 역량 강화로 이어져서, 파트너들은 더 많은 정보 활용과 매출 증대를 가지고 올 수 있게 된다.
제조기업은 PRM이 파트너의 입지를 약화시키는 것이 아니라, 새로운 기술을 사용하여 제조기업과 파트너 간의 관계를 더 강력하고 유연하며, 신속하게 만든다는 점을 파트너들에게 이해시켜야 할 것이다.
많은 경우, 전문가들은 PRM의 기술적인 면을 강조하지만, PRM의 본질은 기술이 아닌 전략이다. 물론 기술도 PRM의 도입 및 실행에 있어서 기업에게 중요한 면이 있다. 그러나, 전략적인 방향성이 설정되어 있지 않은 상황에서 PRM의 기술적 도입이 성공을 보장해 주지는 않는다.
기존의 제조기업과 파트너 간의 관계에서 발전하여 경쟁이 아닌 협력의 측면에서 공조하며 신뢰를 쌓을 때에 PRM의 성과를 극대화시킬 수 있을 것이다.
2024년 10월 5일 토요일
PRM의 활용
PRM의 활용 측면을 보면, 제조기업과 파트너 간의 상호 작용이 인터넷을 통해서 이루어지면서 PRM의 시행 가능성이 보다 커지고 있다. 제조기업은 PRM을 기업 운영에서 어떻게 활용할 수 있는가? PRM의 활용 분야는 크게 세 가지 기능으로 나누어 살펴볼 수 있다.
● 정보의 효율적 관리 및 활용
제조기업은 PRM을 통해서 스스로 생성해 낼 수 없는 정보나 서비스, 즉 파트너가 가지고 있는 다양한 정보들을 관리하고 활용할 수 있게 된다.
이러한 활용은 주로 제조기업과 파트너 간의 공동 웹사이트 상에서 이루어진다. 제조기업은 다양한 정보를 파트너로부터 취합하여 실시간으로 판매 예측을 할 수 있으며, 온라인을 통한 데이터의 분석을 체계적으로 수행할 수 있게 된다. 또한 웹사이트 상에서 제조기업과 파트너 간의 상호 정보 교류를 통해 당면한 문제 해결의 가능성도 높일 수 있다.
예로서, 미국 전역에 수백개의 파트너를 보유하고 있는 USFilter사는 자사의 기술 센터 내에 데이터베이스를 설치하고 파트너를 대상으로 한 고객 정보 확보 활동을 위해서 지속적으로 노력해 왔다. USFilter사는 파트너들의 고객 대응 및 판매 전반에 대한 광범위한 정보를 확보한 결과, 파트너와 매출, 연구개발, 기술, 입찰 등의 분야에서 실시간으로 공조를 수행하여 업무 능률을 향상시킬 수 있게 되었다. 또한, 파트너들은 내년 후반기부터 USFilter사의 내부 매출, 마케팅, 고객 정보 등에 직접 접속할 수 있게 될 것이다.
● 파트너를 활용한 판매 기능 수행
제조기업은 PRM을 활용하여 파트너를 통한 간접 판매 기능을 보다 효율적으로 수행할 수 있게 된다.
많은 제조기업이 당면하고 있는 중대한 문제 중의 하나는 제조기업에서 파트너, 다시 최종 고객으로 이어지는 판매 프로세스가 복잡하고 비효율적이라는 점이다. 제조기업은 PRM을 통해 파트너와의 제휴 관계를 강화하고, 동시에 거래의 투명성을 확보할 수 있다.
구체적으로 고객 주문 관리를 살펴 보면, PRM을 통해 제조기업은 직접 구매 고객과 접촉하여 생성되는 주문을 파트너에게 배분하는 과정을 관리한다. 이는 단순히 지역적으로 가까운 파트너에게 주문을 연계시키는 것이 아니라, 프로세스의 효율성 측면에서 파트너의 특성을 고려하여 적절한 파트너를 선정하는 것을 의미한다. 이후 온라인을 통해서 파트너에서 최종 고객으로 이어지는 판매 프로세스의 완결 시까지 거래의 투명성을 확보하게 된다. 이러한 과정을 통해서 제조기업은 추가적으로 고객에 대한 매출 정보를 파악할 수 있게 되고, 영업 활동의 반응 및 성과도 측정할 수 있게 된다.
또한 PRM 정보를 활용해서 제조기업은 파트너들에게 더 낮은 비용으로 더 많은 상품을 팔 수 있는 방안을 소개하고, 파트너들은 제조기업의 지원 및 각종 분석 정보 활용으로 적절한 판매 전략을 구사할 수 있게 된다.
● 파트너 관리 역량 향상
제조기업은 PRM 운영을 통해서 파트너 관리 역량을 향상시킬 수 있다. 제조기업의 입장에서 파트너는 기업 외부에 있는 영업 조직이라고 할 수 있다. 따라서, 파트너 관리의 효율화는 제조기업의 대 고객 영업 역량 강화와 밀접한 관련성을 가지고 있다.
파트너 관리 역량 향상을 위하여, 우선적으로 파트너 대상 분석을 수행한다. 파트너 대상 분석은 판매 실적 데이터, 마케팅 효과, 교육, 보증 여부 등 파트너에 대한 데이터베이스의 작성을 통하여 실시된다. 이러한 분석은 제조기업이 어떠한 거래 상대방을 파트너로 선정, 유지해야 할 지에 대한 기준을 제공한다.
파트너 선정이 이루어지면, 파트너와의 구체적인 제휴 관계 관리를 위한 기본 방향을 설계한다. 주요 내용은 파트너와의 공동 목표 설정과 파트너의 세부 행동 계획 수립 지원을 들 수 있다. 또한 고객 주문, 연구개발, 입찰 등 업무 프로세스 상의 실시간 공조도 파트너와의 제휴 관계 관리 차원에서 이루어진다.
이러한 효익을 가지고 있는 PRM을 제조기업의 입장에서 실제로 구현하기 위해서는 해결해야 할 많은 과제들이 있다. 따라서, 제조기업은 PRM의 도입 시점부터 실제 활용 시점까지 지속적인 개선 노력을 기울여야 할 것이다.
● 정보의 효율적 관리 및 활용
제조기업은 PRM을 통해서 스스로 생성해 낼 수 없는 정보나 서비스, 즉 파트너가 가지고 있는 다양한 정보들을 관리하고 활용할 수 있게 된다.
이러한 활용은 주로 제조기업과 파트너 간의 공동 웹사이트 상에서 이루어진다. 제조기업은 다양한 정보를 파트너로부터 취합하여 실시간으로 판매 예측을 할 수 있으며, 온라인을 통한 데이터의 분석을 체계적으로 수행할 수 있게 된다. 또한 웹사이트 상에서 제조기업과 파트너 간의 상호 정보 교류를 통해 당면한 문제 해결의 가능성도 높일 수 있다.
예로서, 미국 전역에 수백개의 파트너를 보유하고 있는 USFilter사는 자사의 기술 센터 내에 데이터베이스를 설치하고 파트너를 대상으로 한 고객 정보 확보 활동을 위해서 지속적으로 노력해 왔다. USFilter사는 파트너들의 고객 대응 및 판매 전반에 대한 광범위한 정보를 확보한 결과, 파트너와 매출, 연구개발, 기술, 입찰 등의 분야에서 실시간으로 공조를 수행하여 업무 능률을 향상시킬 수 있게 되었다. 또한, 파트너들은 내년 후반기부터 USFilter사의 내부 매출, 마케팅, 고객 정보 등에 직접 접속할 수 있게 될 것이다.
● 파트너를 활용한 판매 기능 수행
제조기업은 PRM을 활용하여 파트너를 통한 간접 판매 기능을 보다 효율적으로 수행할 수 있게 된다.
많은 제조기업이 당면하고 있는 중대한 문제 중의 하나는 제조기업에서 파트너, 다시 최종 고객으로 이어지는 판매 프로세스가 복잡하고 비효율적이라는 점이다. 제조기업은 PRM을 통해 파트너와의 제휴 관계를 강화하고, 동시에 거래의 투명성을 확보할 수 있다.
구체적으로 고객 주문 관리를 살펴 보면, PRM을 통해 제조기업은 직접 구매 고객과 접촉하여 생성되는 주문을 파트너에게 배분하는 과정을 관리한다. 이는 단순히 지역적으로 가까운 파트너에게 주문을 연계시키는 것이 아니라, 프로세스의 효율성 측면에서 파트너의 특성을 고려하여 적절한 파트너를 선정하는 것을 의미한다. 이후 온라인을 통해서 파트너에서 최종 고객으로 이어지는 판매 프로세스의 완결 시까지 거래의 투명성을 확보하게 된다. 이러한 과정을 통해서 제조기업은 추가적으로 고객에 대한 매출 정보를 파악할 수 있게 되고, 영업 활동의 반응 및 성과도 측정할 수 있게 된다.
또한 PRM 정보를 활용해서 제조기업은 파트너들에게 더 낮은 비용으로 더 많은 상품을 팔 수 있는 방안을 소개하고, 파트너들은 제조기업의 지원 및 각종 분석 정보 활용으로 적절한 판매 전략을 구사할 수 있게 된다.
● 파트너 관리 역량 향상
제조기업은 PRM 운영을 통해서 파트너 관리 역량을 향상시킬 수 있다. 제조기업의 입장에서 파트너는 기업 외부에 있는 영업 조직이라고 할 수 있다. 따라서, 파트너 관리의 효율화는 제조기업의 대 고객 영업 역량 강화와 밀접한 관련성을 가지고 있다.
파트너 관리 역량 향상을 위하여, 우선적으로 파트너 대상 분석을 수행한다. 파트너 대상 분석은 판매 실적 데이터, 마케팅 효과, 교육, 보증 여부 등 파트너에 대한 데이터베이스의 작성을 통하여 실시된다. 이러한 분석은 제조기업이 어떠한 거래 상대방을 파트너로 선정, 유지해야 할 지에 대한 기준을 제공한다.
파트너 선정이 이루어지면, 파트너와의 구체적인 제휴 관계 관리를 위한 기본 방향을 설계한다. 주요 내용은 파트너와의 공동 목표 설정과 파트너의 세부 행동 계획 수립 지원을 들 수 있다. 또한 고객 주문, 연구개발, 입찰 등 업무 프로세스 상의 실시간 공조도 파트너와의 제휴 관계 관리 차원에서 이루어진다.
이러한 효익을 가지고 있는 PRM을 제조기업의 입장에서 실제로 구현하기 위해서는 해결해야 할 많은 과제들이 있다. 따라서, 제조기업은 PRM의 도입 시점부터 실제 활용 시점까지 지속적인 개선 노력을 기울여야 할 것이다.
PRM의 등장 배경
물론, 제조기업으로부터 최종 소비자로 이어지는 직접 판매 모델이 장기적 관점에서 인터넷을 이용한 비즈니스 모델의 주류로 인정받고 있는 것은 사실이다. 그럼에도 불구하고, 파트너를 대상으로 한 관계 관리 기법이 현재 주목을 받고 있는 이유는 다음과 같다.
첫째, 제조기업이 파트너와의 거래 이후의 고객 정보를 효과적으로 확보하거나 활용하지 못하고 있다는 점이다. 파트너와 최종 고객 사이에서 생성된 정보의 내용이 제조기업에게로 전달되지 않기 때문에 고객 대상 판매 현장의 생생한 고객 니즈를 파악하는데 한계가 있다. 이러한 고객 정보를 제조기업이 확보하고 활용할 수 있다면, 제품 개발 단계부터 고객의 요구 사항에 대한 명확한 대응이 가능해질 수 있을 것이다.
파트너 측면에서는 제조기업으로부터 필요한 정보를 적기에 획득하지 못하는 경우가 발생하고 있다. 제조기업이 보유하고 있는 입찰 내역, 제품 가격 변화, 신제품 출시 등을 예로 들 수 있는데, 이러한 정보의 활용 없이 파트너가 고객들에게 효과적으로 대응하는 것은 불가능하다. 제조기업과의 정보 공유를 통해 파트너가 적기에 관련 정보를 획득하게 되면, 고객 대응에 있어서 신속한 판단이 가능해지고, 고객에게 더 큰 만족을 줄 수 있게 된다.
둘째, 제조기업이 파트너 관리 및 평가 기능을 전략적으로 수행하고 있지 못하다는 점이다.
기존의 매출액 혹은 기타 소수 지표를 기준으로 한 파트너 별 단순 비교 평가로는 파트너 별 공헌도 평가나 개별 파트너를 대상으로 한 관리 개선 방안 도출 등에 있어 한계가 있을 수 밖에 없으며, 체계적인 파트너 관리에도 어려움이 있다.
반면, 파트너의 판매 실적, 고객 대응 활동 등 파트너에 대한 데이터베이스를 구축하고, 체계적인 분석을 실시하게 되면, 제조기업에 기여하는 파트너의 규명, 파트너 활동에 대한 세부 지원 및 업무 공조 등의 전략적 관리 실행이 가능해 질 수 있다.
셋째, 제조기업이 맞이하고 있는 현재의 경영 추세가 경영 주체 간의 관계를 강조하고 있다는 점이다. 경쟁 심화, 정보화, 세계화, 기업 간 합병 등의 경영 환경 변화에 따라 경영 주체 간의 관계 관리가 어느 때 보다도 중요해진 것이다. 기업 외부의 경영 주체들과의 관계를 고려하지 않은 상황에서 자사의 전략만으로 경영을 수행하는 것은 경쟁력 저하의 직접적인 원인이 되고 있다.
제조기업이 파트너를 포함한 여러 관련 경영 주체들과 상호 이익을 추구하는 관계를 구축할 때, 극심한 환경 변화 속에서 장기적인 기업 생존이 가능해 질 수 있다.
첫째, 제조기업이 파트너와의 거래 이후의 고객 정보를 효과적으로 확보하거나 활용하지 못하고 있다는 점이다. 파트너와 최종 고객 사이에서 생성된 정보의 내용이 제조기업에게로 전달되지 않기 때문에 고객 대상 판매 현장의 생생한 고객 니즈를 파악하는데 한계가 있다. 이러한 고객 정보를 제조기업이 확보하고 활용할 수 있다면, 제품 개발 단계부터 고객의 요구 사항에 대한 명확한 대응이 가능해질 수 있을 것이다.
파트너 측면에서는 제조기업으로부터 필요한 정보를 적기에 획득하지 못하는 경우가 발생하고 있다. 제조기업이 보유하고 있는 입찰 내역, 제품 가격 변화, 신제품 출시 등을 예로 들 수 있는데, 이러한 정보의 활용 없이 파트너가 고객들에게 효과적으로 대응하는 것은 불가능하다. 제조기업과의 정보 공유를 통해 파트너가 적기에 관련 정보를 획득하게 되면, 고객 대응에 있어서 신속한 판단이 가능해지고, 고객에게 더 큰 만족을 줄 수 있게 된다.
둘째, 제조기업이 파트너 관리 및 평가 기능을 전략적으로 수행하고 있지 못하다는 점이다.
기존의 매출액 혹은 기타 소수 지표를 기준으로 한 파트너 별 단순 비교 평가로는 파트너 별 공헌도 평가나 개별 파트너를 대상으로 한 관리 개선 방안 도출 등에 있어 한계가 있을 수 밖에 없으며, 체계적인 파트너 관리에도 어려움이 있다.
반면, 파트너의 판매 실적, 고객 대응 활동 등 파트너에 대한 데이터베이스를 구축하고, 체계적인 분석을 실시하게 되면, 제조기업에 기여하는 파트너의 규명, 파트너 활동에 대한 세부 지원 및 업무 공조 등의 전략적 관리 실행이 가능해 질 수 있다.
셋째, 제조기업이 맞이하고 있는 현재의 경영 추세가 경영 주체 간의 관계를 강조하고 있다는 점이다. 경쟁 심화, 정보화, 세계화, 기업 간 합병 등의 경영 환경 변화에 따라 경영 주체 간의 관계 관리가 어느 때 보다도 중요해진 것이다. 기업 외부의 경영 주체들과의 관계를 고려하지 않은 상황에서 자사의 전략만으로 경영을 수행하는 것은 경쟁력 저하의 직접적인 원인이 되고 있다.
제조기업이 파트너를 포함한 여러 관련 경영 주체들과 상호 이익을 추구하는 관계를 구축할 때, 극심한 환경 변화 속에서 장기적인 기업 생존이 가능해 질 수 있다.
PRM이란 무엇인가
PRM은 ‘제조기업이 자사가 소유한 영업망 외에 특약점이나 전문점 등의 간접 유통 채널을 이용하는 경우, 온라인 상에서 간접 유통 채널의 파트너들과의 상호 이익 관계를 지속적으로 개발하고 유지하기 위한 전략 및 활동’을 의미한다. 여기에서 파트너란 제조기업과 최종 고객 사이에서 최종 소비가 아닌 중간 유통 기능을 수행하는 독립된 경영 주체를 의미한다.
궁극적으로 고객 대응이라는 측면에서 보면 PRM은 CRM과 맥을 같이 하고는 있지만 CRM이 최종 고객을 대상으로 한 직접 판매를 수행하는 기업을 주요 대상으로 하는 반면, PRM은 유통 채널을 통한 간접 판매를 수행하는 기업을 대상으로 한다는 점에 차이가 있다. 또한, CRM이 영업, 마케팅, 콜센터 등 제조기업 내의 고객 관련 업무를 주요 관리 대상으로 하는 반면에 PRM은 제조기업과 외부 파트너 간의 고객 관련 업무를 통합 관리하는 특성을 가지고 있다.
구체적으로 제조기업은 PRM을 통해서 정보를 파악하고, 파악된 정보를 취합하여 파트너 별로 적합한 지원을 제공한다. 이러한 지원에는 제품, 가격, 거래, 고객서비스 및 영업 관련 정보 제공을 포함한다. 또한 고객의 주문을 파트너 별로 배분하고 주문 내용이 완결될 때까지 관리하는 기능도 수행한다.
분석가들은 아직까지 대규모 기업의 매출 중 평균적으로 약 70% 정도가 파트너들을 통해 고객에게 판매되거나 파트너들의 영향을 받는 것으로 추정하고 있다. 이 중, 전자, 자동차, 제약, 카드, 보험, 정유 등의 업종은 유통 채널의 활용도가 높은 특성을 가지고 있으므로 PRM이 기업의 경쟁력 강화를 위한 주요 전략으로 활용될 것으로 보인다. 이에 비해, 은행 등 최종 고객과의 직접 접촉 비율이 높은 업종에서는 PRM의 활용 니즈가 상대적으로 낮게 평가되고 있다.
메타그룹은 PRM 솔루션 시장의 규모가 지속적으로 증가해서 2002년에는 10억불을 초과할 것이라고 예상하고 있다.
궁극적으로 고객 대응이라는 측면에서 보면 PRM은 CRM과 맥을 같이 하고는 있지만 CRM이 최종 고객을 대상으로 한 직접 판매를 수행하는 기업을 주요 대상으로 하는 반면, PRM은 유통 채널을 통한 간접 판매를 수행하는 기업을 대상으로 한다는 점에 차이가 있다. 또한, CRM이 영업, 마케팅, 콜센터 등 제조기업 내의 고객 관련 업무를 주요 관리 대상으로 하는 반면에 PRM은 제조기업과 외부 파트너 간의 고객 관련 업무를 통합 관리하는 특성을 가지고 있다.
구체적으로 제조기업은 PRM을 통해서 정보를 파악하고, 파악된 정보를 취합하여 파트너 별로 적합한 지원을 제공한다. 이러한 지원에는 제품, 가격, 거래, 고객서비스 및 영업 관련 정보 제공을 포함한다. 또한 고객의 주문을 파트너 별로 배분하고 주문 내용이 완결될 때까지 관리하는 기능도 수행한다.
분석가들은 아직까지 대규모 기업의 매출 중 평균적으로 약 70% 정도가 파트너들을 통해 고객에게 판매되거나 파트너들의 영향을 받는 것으로 추정하고 있다. 이 중, 전자, 자동차, 제약, 카드, 보험, 정유 등의 업종은 유통 채널의 활용도가 높은 특성을 가지고 있으므로 PRM이 기업의 경쟁력 강화를 위한 주요 전략으로 활용될 것으로 보인다. 이에 비해, 은행 등 최종 고객과의 직접 접촉 비율이 높은 업종에서는 PRM의 활용 니즈가 상대적으로 낮게 평가되고 있다.
메타그룹은 PRM 솔루션 시장의 규모가 지속적으로 증가해서 2002년에는 10억불을 초과할 것이라고 예상하고 있다.
PRM의 전략적 활용
제조기업과 유통 파트너 간의 관계를 다루는 파트너관계관리(PRM)가 최근 주목을 받고 있다. 이하에서 파트너관계관리의 개념과 활용 방안을 살펴본다.
인터넷은 경영 주체 간의 관계 측면에서 혁신적인 변화를 가져 왔다. 공급 채널에서의 SCM(Supply Chain Management)이나 고객 관계 관리를 다루는 CRM(Customer Relationship Management) 등의 예에서 볼 수 있듯이 경영 주체 간의 관계 유지 및 효율성 확보는 점점 그 중요성을 더해가고 있다. 경영 주체 간의 관계가 이처럼 중요해진 이유는 웹 등의 도구를 통해서 경영 주체들 간의 교류가 보다 수월해졌고, 이와 함께 공급사나 구매사 등이 거래 상대방과의 관계를 전략적으로 운영할 수 있는 가능성이 높아졌기 때문이다.
제조기업의 판매 영역에서 인터넷을 이용한 비즈니스 모델로 각광을 받아온 것은 제조기업이 파트너를 거치지 않고 직접 최종소비자와 거래를 하는 형식의 직접 판매 모델이다. 대표적인 예로는 Dell사의 DDM(Dell Direct Model)을 들 수 있는데, 이는 제조기업과 고객이라는 경영 주체 간의 직접적인 관계를 강조하는 모델이라고 할 수 있다. 고객들은 제조기업의 웹사이트를 통하여 구매하고자 하는 제품 및 서비스를 직접 선택하여 구매 비용 절감과 소비 만족도 증가를 얻을 수 있다. 그런데 최근 제조기업의 판매 영역에서 파트너관계관리(PRM : Partner Relationship Management)의 개념이 새롭게 부각되고 있다.
인터넷은 경영 주체 간의 관계 측면에서 혁신적인 변화를 가져 왔다. 공급 채널에서의 SCM(Supply Chain Management)이나 고객 관계 관리를 다루는 CRM(Customer Relationship Management) 등의 예에서 볼 수 있듯이 경영 주체 간의 관계 유지 및 효율성 확보는 점점 그 중요성을 더해가고 있다. 경영 주체 간의 관계가 이처럼 중요해진 이유는 웹 등의 도구를 통해서 경영 주체들 간의 교류가 보다 수월해졌고, 이와 함께 공급사나 구매사 등이 거래 상대방과의 관계를 전략적으로 운영할 수 있는 가능성이 높아졌기 때문이다.
제조기업의 판매 영역에서 인터넷을 이용한 비즈니스 모델로 각광을 받아온 것은 제조기업이 파트너를 거치지 않고 직접 최종소비자와 거래를 하는 형식의 직접 판매 모델이다. 대표적인 예로는 Dell사의 DDM(Dell Direct Model)을 들 수 있는데, 이는 제조기업과 고객이라는 경영 주체 간의 직접적인 관계를 강조하는 모델이라고 할 수 있다. 고객들은 제조기업의 웹사이트를 통하여 구매하고자 하는 제품 및 서비스를 직접 선택하여 구매 비용 절감과 소비 만족도 증가를 얻을 수 있다. 그런데 최근 제조기업의 판매 영역에서 파트너관계관리(PRM : Partner Relationship Management)의 개념이 새롭게 부각되고 있다.
SCM의 미래 전망
- 디지털화와 기술의 발전: SCM 분야에서는 인공지능(AI), 빅데이터, 머신러닝, 블록체인과 같은 혁신적인 기술들이 점점 더 중요한 역할을 맡게 될 것으로 예상됩니다. 이러한 기술들은 실시간 데이터 분석, 예측 모델링, 자동화, 투명성 및 협업 강화와 같은 기능을 제공하여 SCM의 효율성을 극대화할 수 있습니다.
- 확장된 글로벌 공급망: 글로벌 시장의 확장과 국제 무역의 증가로 인해 SCM은 글로벌 공급망을 관리하는 데 더욱 중요해질 것으로 예상됩니다. 기업들은 국가 간 경계를 넘어 다양한 공급자와 협력하고, 글로벌 네트워크를 효율적으로 조직화하여 원재료 및 제품의 이동을 최적화할 필요가 있습니다.
- 지속 가능성과 환경 문제: 지속 가능한 SCM은 환경 보호와 사회적 책임을 고려하는 중요한 요소로 부상할 것으로 예상됩니다. 기업들은 친환경적인 물류 및 운송 방식, 재활용 및 재사용을 통한 자원 효율성, 사회적으로 책임 있는 공급망 파트너와의 협력 등을 통해 지속 가능한 SCM을 추구할 것입니다.
- 유연성과 대응력 강화: 예측 불가능한 상황에서도 SCM은 유연성과 대응력을 갖추어야 합니다. 급변하는 고객 수요, 글로벌 위기, 자연 재해 등의 요소에 대처하기 위해 기업들은 반응성이 높은 공급망을 구축하고, 위기 관리 및 비상 대응 계획을 강구하여 SCM의 유연성과 대응력을 강화할 것입니다. 예를 들어, 주문량의 변동에 신속하게 대응하기 위해 생산 및 재고 관리를 유연하게 조정하고, 다양한 운송 옵션을 활용하여 긴급 배송이 필요한 경우에도 고객에게 제때에 제품을 공급할 수 있습니다.
- 데이터 기반 의사 결정: SCM은 데이터의 중요성이 커지고 있습니다. 기업들은 SCM에서 발생하는 다양한 데이터를 수집하고 분석하여 예측 모델을 구축하고 의사 결정을 지원할 수 있습니다. 예를 들어, 판매 예측을 통해 생산 계획을 최적화하거나, 물류 데이터를 분석하여 운송 경로를 최적화할 수 있습니다.
SCM을 효율적으로 적용한 기업 사례
- 애플
애플은 1998년에 SCM 전문가인 팀 쿡을 수석 부사장으로 영입하여 공급망 관리(SCM)을 혁신했습니다. 애플은 공급망의 비용과 재고를 최소화하고, 유연성과 신속성을 높이기 위해 다양한 전략을 적용했습니다. 애플은 공급 업체들과 장기 계약을 체결하여 안정적인 공급을 확보하고 이를 통해 애플은 공급 업체의 생산 능력을 예측해 생산 계획을 최적화할 수 있었습니다. 장기 계약은 생산 업체에게 안정적인 수익을 보장하며, 애플은 원재료 및 제품의 가격과 공급 일정을 조율하여 비용을 절감할 수 있었습니다.
또 애플은 공급 업체의 위치를 신중하게 선정하여 물류 비용을 최소화했습니다. 전략적으로 가까운 곳에 위치한 공급 업체들과의 협력을 강화하여 원료 및 제품의 이동 거리와 시간을 최적화하고 이를 통해 애플은 생산 및 운송에 소요되는 비용을 줄이고, 더 빠른 배송과 유연한 공급을 실현할 수 있었습니다.
그리고 애플은 공급망의 투명성을 높이고 협업을 강화함으로써 정보의 흐름을 개선했습니다. 애플은 공급 업체와의 긴밀한 협력을 구축하고, 실시간으로 데이터를 공유하여 생산, 재고 및 수요 예측을 향상시켰는데, 이는 애플과 공급 업체 사이의 신뢰를 구축하고, 문제가 발생할 경우 신속하게 대응할 수 있는 기반을 마련했습니다.
- 삼성SDS
삼성SDS는 SCM 분야에서 많은 사례와 성과를 보여주고 있는 IT 솔루션 기업입니다. 삼성SDS는 SCM 전문 컨설팅부터 시스템 구축 및 운영까지 일괄적으로 제공하는 토탈 솔루션 업체로서 국내외 다수의 기업들에게 SCM 서비스를 제공하고 있습니다.
삼성SDS의 SCM 분야에서의 성과 중 하나는 삼성전자와의 협력을 통해 구축되고 운영되는 글로벌 SCM 시스템인 G-SCM (Global Supply Chain Management)입니다. G-SCM은 삼성전자의 전 세계 40여개 생산법인과 200여개 유통법인을 연결하여 실시간으로 공급망 정보를 공유하고 분석합니다. 이를 통해 삼성전자는 공급망의 가시성과 통제력을 강화하고, 재무 성과와 고객 만족도를 개선하였습니다.
G-SCM은 다양한 기능과 기술을 포함하고 있습니다. 예를 들어, 수주 및 생산 계획 관리, 원자재 및 부품의 실시간 추적, 재고 최적화, 운송 관리, 예측 분석 등의 기능을 제공하는데 이를 통해 삼성전자는 수요와 공급을 효율적으로 조율하고, 생산 및 물류 프로세스를 최적화하여 고객에게 정확하고 신속한 서비스를 제공할 수 있습니다.
또한 삼성SDS는 SCM 분야에서 기업들에게 고객 맞춤형 솔루션을 제공합니다. SCM 전문가들은 고객의 요구사항과 비즈니스 환경을 분석하여 최적의 SCM 전략을 제시하고 이를 기반으로 솔루션을 설계하고 구축하며, 이를 통해 고객은 공급망의 효율성과 투명성을 개선하고 경쟁력을 강화할 수 있습니다.
SCM의 단점
1. 복잡성
SCM은 원재료 구매부터 최종 고객까지 전체 물류 흐름을 관리하는 복잡한 프로세스로 다양한 이해 관계자들 간의 협력과 조정이 필요합니다. 이는 다양한 공급자, 제조업체, 도매상, 운송 및 물류 공급 업체, 소매업체와의 협업을 의미하는데 이러한 다양한 당사자들 간의 연결과 정보 공유를 원활하게 유지하기 위해서는 다시 복잡한 조정 작업이 필요합니다. 또한 SCM은 변화하는 고객 수요와 시장 환경에 적응하기 위해 지속적으로 진화해야 할 필요가 있는데, 이로 인해 예측, 계획, 조정의 어려움을 겪을 수 있습니다.
2. 위험
SCM은 공급망에 영향을 끼치는 다양한 위험 요소에 취약한 단점을 갖고 있는데 예를 들어 자연 재해, 전쟁, 정치적 불안정, 전염병, 사고 등은 공급망의 연속성과 안전성을 해칠 수 있습니다. 이러한 위험 요소는 공급망의 모든 단계에서 발생할 수 있으며, 예측하기 어렵고 통제하기 어렵습니다. 이러한 위험 요소는 생산, 운송, 재고 보유, 고객 서비스 등 공급망의 모든 측면에 부정적인 영향을 미칠 수 있기 때문에 위험 요소에 대비하는 대비책을 마련하는 데에 추가적인 비용과 리소스가 필요할 수 있습니다.
이러한 단점들은 공급망 관리자들에게 높은 수준의 계획, 조정, 위험 관리 능력을 요구합니다. 적절한 정보 시스템과 기술 도구의 도입, 협력 관계의 강화, 위험 분석 및 대응 계획의 개발 등을 통해 이러한 단점들을 극복하고 효율적인 SCM을 구축할 수 있습니다.
SCM으로 얻게 되는 이점
1. 비용 절감
효율적인 공급망 관리는 불필요한 비용을 줄이고 자원을 효율적으로 활용할 수 있습니다. 예를 들어, 재고를 최적화하고 물류 및 운송 과정을 효율화함으로써 비용을 절감할 수 있습니다.
2. 생산성 향상
정확한 수요 예측과 생산 계획을 통해 생산 능력을 최대화하고 생산 일정을 효율적으로 관리할 수 있으며 향상된 협력과 의사 소통을 통해 작업 프로세스를 최적화할 수 있습니다.
3. 고객 만족도 향상
신속하고 정확한 납기를 보장하고 제품의 품질을 향상시킴으로써 고객 만족도를 높일 수 있습니다. 또한 효율적인 반품 및 서비스 지원 과정을 통해 고객 서비스 품질을 향상시킬 수 있습니다.
4. 경쟁력 강화
SCM은 기업의 경쟁력을 향상시키는 중요한 요소입니다. 효율적인 공급망 관리를 통해 제품의 가격이나 가격을 경쟁자보다 우수하게 유지할 수 있으며, 더 나아가 새로운 시장 기회를 빠르게 파악하고 대응할 수 있는 민첩성을 제공합니다.
SCM의 주요 기능
- 수요 예측 및 계획: 과거 데이터와 통계 모델을 사용하여 향후 수요를 예측하고 이를 기반으로 생산 계획을 수립합니다. 수요 예측의 정확도를 높이기 위해 예측 모델과 시뮬레이션 기술을 활용합니다.
- 원자재 관리: 원자재의 구매, 입고, 재고 관리를 수행합니다. 원자재의 공급 안정성과 비용 효율성을 고려하여 재고 수준을 최적화합니다.
- 생산 관리: 제조 공정을 계획하고 관리합니다. 생산 일정, 작업 지시 및 생산량을 조정하여 생산 능력을 최대화하고 생산 비용을 최소화합니다.
- 물류 및 운송 관리: 상품의 이동과 보관을 조직하고 제품의 배송 및 운송을 관리합니다. 효율적인 물류 네트워크 구성, 운송 경로 최적화, 재고 및 창고 관리가 포함됩니다.
- 재고 관리: 재고 수준을 최적화하고 재고 변동에 대응합니다. 재고 부족과 과잉을 방지하며, 재고 비용을 최소화하기 위해 재고 회전율을 관리합니다.
- 공급자 관리: 공급자와의 관계를 유지하고 협력을 강화합니다. 공급자의 성능을 평가하고 품질, 가격, 납기 등을 모니터링하여 공급자 선택과 계약을 관리합니다.
- 정보 통합 및 기술 지원: SCM은 다양한 부서와 시스템 간의 정보를 통합하여 실시간으로 공유하고 활용할 수 있는 정보 시스템을 구축합니다. 이를 통해 전체 공급망에 대한 종합적인 가시성을 확보하고 의사 결정에 필요한 정확한 데이터를 제공합니다.
SCM(Supply Chain Management)이란?
SCM은 "공급망 관리"를 의미하는 Supply Chain Management의 약자입니다. 공급망이란 원자재를 구매하고 제품을 생산하며 판매하는 전체과정을 의미하는데, SCM은 이러한 공급망에서 발생하는 모든 활동을 효율적으로 조정하고 관리하는 것을 말합니다.
SCM은 원자재의 조달, 생산 과정, 제품의 유통 및 판매 등 모든 활동이 원활하게 이루어지도록 하며 공급망 내 다양한 단계와 이해관계자 간의 협력을 강화하여 비용을 절감하고 품질을 향상시키며 고객 서비스를 개선하는데 도움을 줍니다.
XRP(eXtended ERP) 의 개요
1. XRP(eXtended ERP) 의 개요 가. XRP(eXtended ERP)의 정의 –기존 업무 자원의 범위가 영업, 고객, 마케팅, 협력사 등 실질적 업무 자원으로 확대된 것. –ERP의 수행기능을 CRM, SCM 등과 같은 Front-office까지 확장한 것 나. XRP의 등장 배경 –ERP가 기업 내 단위 업무의 통합에는 효과적이었으나, 기업 외부의 공급자 및 소비자 와는 정보의 단절을 초래 → 기업의 생산성과 성과 개선의 걸림돌로 작용 –기업 경영환경의 변화로 기업의 자산의 범위에 변화 –기업 전체 업무의 효율을 높이기 위한 내∙외부 지원 가능한 최적화 시스템의 필요 인식 다. XRP의 특징 –전략적 경영관리(Strategic Enterprise Management) 기능에 의한 가치경영 구현 –공급체인관리 (SCM : Supply Chain Management) 기능에 의한 경영관리의 최적화 –고객관계관리 (CRM : Customer Relationship Management) 에 의한 고객중심경영 2. ERP, ERP II, XRP의 비교
구분 | ERP | ERP II | XRP |
역할 | 내부 최적화 | 기업간 업무 연계 | 내/외부 Process 최적화 |
Process | 내부 | 공급망 | 관계사 전체 |
구조 | 폐쇄적 | Web 연동, 개방 | Web기반, 컴포넌트 구성 |
기능 | 생산,유통,재무 | 물류, 재무 | 산업별 특화 |
ERP 시스템의 기능 및 특징
ERP 시스템은 재고, 생산, 회계, 영업, 구매, 인사, 급여 등 기업에 필요한 모든 기능을 제공합니다.
각 기능들이 유기적으로 연결돼 있어 업무를 손쉽게 통합 관리할 수 있습니다.
ERP 시스템을 통해 반복 업무를 줄일 수 있고 업무 공유와 보고가 간편해지므로
시간/인력을 효율적으로 활용하여 기업의 성장에 집중할 수 있습니다.
-
1. 재무/회계
기업의 자금, 손익, 매출, 비용 등을 정확히 관리하기 위해 활용됩니다.
매출/매입, 지출/입금 내역이 자금일보, 손익계산서 등 다양한 회계 보고서에 반영됩니다. -
2. 판매/구매
품목별 거래처별 판매/구매 내역을 관리할 수 있습니다.
ERP 시스템에 입력한 판매/구매 내역은
재고 수불, 채권/채무, 손익 자료와 연동됩니다. -
3. 생산/제조
제조업에서 생산 공정과 생산 수불 내역을 관리할 수 있는 기능입니다.
생산에 투입된 원/부재료의 소요량을 계산하고
제품 원가와 이익을 확인할 수 있습니다. -
4. 재고
ERP 시스템을 사용하면 판매, 구매, 생산 내역이 재고에 반영되고
품목별/창고별 재고 현황과 재고 수불 이력을 한눈에 확인할 수 있습니다. -
5. 인사/급여
인사정보를 전산화할 수 있고 급여를 손쉽게 계산할 수 있습니다.
4대보험과 상여를 계산해 급여대장, 급여명세서를 만들 수 있고
급여 내역을 회계 장부에 포함할 수 있습니다 -
6. 그룹웨어, 웹메일 등 협업툴과 연동
최근에는 ERP 시스템이 협업툴과도 연동됩니다.
ERP, 그룹웨어, 웹메일을 별도의 프로그램으로 사용할 필요 없이
하나의 시스템으로 통합 관리할 수 있습니다. -
7. 기업 데이터 보호
데이터를 수기 장부에 기록하거나, 엑셀 등의 프로그램을 사용해 PC에 저장하면 데이터의 유실 가능성이 높습니다.
전문적인 보안 시스템을 갖춘 ERP 시스템을 사용하면 기업 데이터를 안전하게 보관할 수 있습니다.
ERP란
ERP란 전사적자원관리(Enterprise Resource Planning)의 약자로
기업의 모든 업무를 통합 관리할 수 있는 시스템을 의미합니다.
ERP 시스템에는 재고, 회계, 인사, 급여 등 기업이 필요로 하는 여러 기능이 있습니다.
ERP 시스템에 입력한 정보는 다양한 형태의 보고서로 만들어지고
기업 경영자는 이를 토대로 합리적인 의사결정을 할 수 있습니다.
최근에는 인터넷으로 접속해 사용하는 클라우드 ERP 시스템의 수요가 증가하는 추세입니다.
클라우드 ERP 시스템은 서버, 설치 라이선스 등이 필요없어 초기 비용이 저렴하고
별도의 구축 기간 없이 빠르게 도입할 수 있는 장점이 있습니다.
클라우드 ERP 시스템의 등장으로 ERP 도입에 대한 문턱이 낮아지고
중소기업을 포함한 보다 많은 기업에서 ERP를 사용할 수 있게 됐습니다.
2024년 10월 3일 목요일
정리
시스템 운영은 안정성이 제일 중요하다. 월 배치를 선호하는 이유도 여기에 있다. 시스템 장애가 발생했을 때, 월 배치는 그래도 대응할 시간이 있다. 하지만, 일이나 주배치는 바로 사고로 이어질 수 있다. 배치 주기가 짧을수록 운영 리스크는 더 커진다.
오늘은 이 '운영 리스크'를 줄일 수 있는 방법에 대해 정리해 보았다. 마트성 데이터를 이용해 시스템을 만드는 경우는 종종 있다. 실제로 이게 왜 문제가 되는지 이해하지 못하는 사람도 많다. 하지만, 여러 해 프로젝트를 하다 보니 이런저런 문제를 만나게 되었다. 대부분 구축 초기에는 생각하기 어려운 문제라 기록해 둘 필요가 있다고 생각했다.
타 시스템의 결과 마트를 사용할 경우 붉어질 수 있는 문제는 크게 네 가지였다. 첫 번째는 배치일자 문제다. 마트가 마트를 바라보는 일이 많아지면, 배치일자가 점점 밀리는 문제가 발생할 수 있었다. 두 번째는 소스 마트가 고도화되거나 폐기되는 경우였다. 이 경우, 예상하지 못한 영향을 받아 시스템에 문제가 발생할 수 있었다. 세 번째는 내부로직을 알기 어렵다는 문제였다. 내부로직을 모른 체 결과를 사용하면, 내 시스템의 결과를 나도 이해하지 못할 수도 있다. 네 번째는 영향도 분석이 어렵다는 점이다. 마트가 마트를 계속 바라보다면, 관리가 쉽지 않기 때문이다. 그 결과 프로젝트 비용은 점점 증가하게 된다.
끝으로 내가 생각하는 안정적인 관리 방법에 대해, 정리해 보았다. 핵심은 마트는 소스만을 바라본다는 원칙이었다. 그리고 마트가 굳이 마트를 바라봐야 하는 경우라면, 차라리 소스를 추가하는 편이 나았다. 그게 관리가 수월하기 때문이다. 당장 연명하는 것이 아니라, 운영되는 시스템이 엄청 많아진 경우에 적절하게 대응할 수 있어야 한다는 생각이다.
3. 이렇게 관리하는 게 안정적이다
이건 어디까지나 내 생각이다. 이론이 아닌 경험에서 배운 것이라 허술할 수 있다. 만약 내가 한 기업의 데이터 분석 사업을 담당한다면, 체계를 이렇게 가져가고 싶다.
먼저, 기간계 데이터를 이용해 만드는 소스 데이터를 정의한다. 필요에 따라 추가할 수 있다. 이 데이터의 목적은 범용성이다. 원본 정보를 최대한 있는 그대로 녹이는 게 목적이다. 당연히 사이즈가 클 것이다(파이션이나 인덱스 등을 잘 관리하는 게 중요할 듯).
소스가 정의되었다면, 리포트나 캠페인 등을 목적으로하는 마트 데이터 영역을 따로 정의한다. 마트는 마트를 바라보지 않는다. 이게 기본 원칙이다. 만약, 다양한 시스템을 구축하며, 공통으로 필요하다고 생각되는 데이터가 있다면, 이런 데이터는 소스에 추가한다. 프로젝트 효율을 높이기 위해서다. 소스로 관리되는 월배치 데이터는 월초(1~5일) 사이에 배치를 끝낸다. 그래야 업무 목적의 마트들이 밀리지 않는다.
핵심은 마트들이 서로 얽히는 것을 정책적으로 막는 것이다. 그리고 정책적으로 원천을 갱신하는 거다. 이렇게 하면, 개발 효율성과 운영 효율성을 모두 가져갈 수 있을 것 같다. 그리고 불필요한 시스템은 그때그때 폐기한다. 그리고 비슷한 성격을 가진 시스템은 고도화를 통해 통합한다. 마트 간 영향도가 0이기 때문에, 고도화 프로젝트에 대한 추가 개발 리소스는 크지 않다.
2. 마트성 데이터를 활용하면, 발생할 수 있는 네 가지 문제
그러나 마트성 데이터를 활용할 경우 몇 가지 문제가 발생할 수 있다. 이들 문제 대부분은 개발 시작 시점에는 표면으로 드러나지 않는다. 배포(운영에 시스템을 반영하는 작업) 시점이나, 이후 운영 시점 그리고 향후 고도화 시점에 문제 가 붉어진다. 그 때문에 장기적인 관점에서 시스템을 운영하는 운영자라면, 앞으로 얘기할 4가지 포인트에 대해 고민해 볼 필요가 있다.
2.1. 배치일자 문제
배치는 보통 월, 주, 일 등을 주기로 시스템 결과를 갱신하는 걸 말한다. 통상 운영 리스크를 줄이기 위해, 월배치가 많이 선호된다. 월배치는 보통 당월 초에 전월까지 기록된 데이터를 활용한다. 보통은 소스 데이터가 만들어지는 것을 감안해 매월 2~15일을 기준으로 만든다.
원천이 아닌, 마트를 바라보는 경우 여기서 문제가 생긴다. 만약 마트성 데이터가 매월 15일에 만들어진다면 어떨까? 어쩔 수 없이 새로 구축하는 시스템은 16일 이후에 배치를 일정을 잡아야 할 것이다. 이런 식으로 마트가 마트를 바라보는 일이 자주 발생하면 어떨까? 배치 일자가 끊임없이 밀리게 된다.
일정이 밀리는 게 큰 문제처럼 안 보일지 모른다. 하지만 시기가 중요한 과제라면, 배치일정이 밀리는 건 큰 문제가 될 수 있다. 보험사기 적발 시기가 늦을 수 있다. 이미 가입이 끝난 고객에게 상품 가입을 권유하라고 할 수도 있다. 이런 시스템은 제 기능을 하지 못한다.
<사례> A 금융사에서 있었던 일
어떤 금융사 프로젝트에서 있었던 일이다. 고객 요청으로 소스 데이터가 아닌, 마트 데이터의 집계 결과를 이용해 분석 마트를 만들었다. 마감년월 기준으로 변수를 가져다 썼다. 그리고 배포가 임박해, 현재 시점을 기준으로 테스트를 진행했다. 그런데 데이터가 모두 비어있었다. 바라보던 데이터가 당월 기준 15일이 지나야 전전월 데이터가 적재되는 것이었다. 결국, 전전월 데이터를 가져오도록 코드를 수정하고, 모형도 다시 만들었다. 덕분에 신나게 야근했다.
2.2. 소스 마트가 고도화되거나 폐기되는 문제
두 번째 문제는 소스로 사용한 마트가 수정되거나 폐기되는 경우다. 마트는 목적을 가지고 만든다. 그렇기 때문에 상황이 바뀌면 폐기되거나 업그레이드될 수 있다. 데이터 레이아웃이 바뀌면, 변수의 자료형이나 구조, 기준 등 많은 요소가 다양하게 바뀐다.
먼저, 마트가 수정되는 경우다. 고도화 프로젝트로 기존 마트의 구조나 내용이 바뀔 수 있다. 이 경우, 운영되고 있을 내가 만든 시스템에 어떤 영향이 미칠지 알 수 없다. 보통 고도화 프로젝트에서는 영향도 분석이 선행된다. 하지만, 운영 책임자가 빈번하게 바뀌는 경우도 있다. 이 경우 히스토리 관리가 제대로 되지 않는 경우도 있다. 그러면 운영이 시작되자마자 기존 데이터를 바라보던 사업부에서 항의가 빗발친다.
두 번째는 폐기되는 경우다. 사용하지 않는 시스템은 그때그때 폐기해 주는 것이 좋다. 그런데 쓰지 않아 폐기하려던 시스템의 결과를 다른 시스템에서 사용하고 있다고 하면, 어떨까? 결론부터 말하면, 폐기할 수 없다. 정말 단순한 결과 하나만 가져다 써도 쉽게, 폐기할 수 없다. 해당 시스템을 직접 개발한 사람이 와서 정리하지 않는 한 말이다. 왜냐고? 어떤 문제가 생길지 나도 너도 모두 모르기 때문이다.
2.3. 내부로직을 정확히 알기 어려운 문제
세 번째 문제는 '내부로직'이다. 만들어진 결과를 가져와 쓰는 것은 참 편리하다. 내가 굳이 만들 필요가 없기 때문이다. 하지만, 세부적인 로직을 알 수 없다면, 설명할 수 없다. 가져다 쓴 수치에 대한 정확한 의미를 알기도 어렵다.
예를 들어, '평균 구매 금액'이란 변수가 있다고 하자. 직관적으로 이해하기 쉽다. '아 어떤 고객이 구매한 금액의 평균이구나'라고 생각할 수 있다. 하지만, 조금만 더 생각해 보면, 월평균인지, 주 평균인지, 그냥 평균인 지도 의문이다. 그리고 기간을 얼마나 고려했는지도 의문이다. 단위는 어떠한가? 지점인가? 고객인가? 상품인가? 저 문구만 보아서는 알기 어렵다. 변수 이름은 대부분은 '함축적' 으로 관리한다.
보통은 메타 관리 시스템에 변수에 대한 설명이 있다. 하지만, 내가 경험한 10개 이상의 대기업 어디에도 세부 정의를 적어놓은 시스템은 없었다. 메타 관리 시스템에 저 변수는 분명 이렇게 설명되어 있을 것이다. '평균적으로 구매한 금액을 집계한 값' 이 정도만 되어도 관리자가 엄청 성실한 거다. 설명이 없는 경우가 대부분이다.
그렇다면, 결국은 해당 변수를 만드는 로직을 받아서 확인해야 한다. 그리고 어떤 소스를 이용해 만들었는지도 알아야 한다. 코드를 직접 검토하는 게 제일 정확하지만, 제일 오래 걸린다. 로직이 간단하면 모를까 여러 데이터를 봐야 하는 경우라면 난감하기 짝이 없다. 이런 경우에는 그냥 새롭게 정의하는 편이 훨씬 낫다. 시간 절약을 위해 가져다 쓰려다가 시간이 10배는 더 들 수도 있기 때문이다. 그리고 새로 정의하는 마음이 편하다.
'대응이 되기 때문'이다.
2.4. 영향도 분석이 어려움
마지막 네 번째는 영향도 분석이 어렵다는 점이다. 마트가 마트를 바라보는 일이 많아지면, 나중에 무엇 하나 건드리기 어려워진다. 정말이다. 한 시스템을 고도화하려고 보면, 기존 시스템이 여러 개 엮이게 된다. 결과적으로 이 모든 시스템을 다 고쳐야 하는 상황이 발생할 수도 있다. 이게 왜 문제가 될까?
고도화 수행 시간이 늘어난다. 기존 시스템을 고도화하기 위해서는 복잡하게 얽힌 시스템들으 분석해야 한다. 초기에는 해볼만 하지만, 시간이 지나면, 불가능한 수준이 된다. 시스템이 늘어나면, 늘어날수록 도무지 관리가 안 되게 된다. 그리고 쉽게 시스템을 폐기하지도 못 한다. 이는 마치 뚱뚱해지는 거랑 같다. 불필요한 지방이 쌓이고, 빼기도 힘들다.
1. 소스와 마트
먼저 소스는 원장성 데이터를 말한다. 흔히 말하는 기간계 데이터를 직접 바라보고, 만든 2차 데이터다. 그리고 마트성 데이터는 이 2차 데이터를 어떤 목적을 가지고 집계하고 가공한 데이터를 말한다.
예를 들면, 월 단위로 집계되는 고객 거래 정보 데이터는 소스로 볼 수 있다. 그리고 상품추천을 위해 고객 거래 정보 등을 이용한 추천 마트는 마트성 데이터에 해당한다. 즉, 원천성 데이터는 범용성을 목적으로 구성되면, 마트성 데이터는 특수 목적을 위해 만들어진다는 차이가 있다.
하지만, 간혹 마트성 데이터에 집계된 결과가 신규 과제에서 필요한 변수와 유사한 경우가 있다. 이 경우 마트성 데이터를 잘 활용하면 좋을 수도 있다. 변수에 대한 업무정의나 검증을 하지 않아도 되기 때문이다. 그리고, 굳이 변수를 만들지 않아도 된다는 장점도 있다.
[더 알아보기] 기간계와 정보계
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보통 기간계와 정보계로 나누어 데이터를 관리한다. 기간계는 운영에 사용되는 데이터를 말한다. 예를 들면, 실시간으로 쌓이는 계약이나 거래 정보를 기록하는 데이터다. 기간계 데이터베이스에 문제가 생기면, 기업 운영에 치명적인 피해가 발생한다. 반면, 정보계는 마케팅, CRM 등과 같은 업무를 목적으로 관리하는 데이터베이스다. 보통 일이나 월 단위로 기간계 데이터를 집계해 정보계에 쌓는다. 이때, 기간계에서 정보계로 직접 쌓는 데이터를 '소스'라고 정의했다. |
분석 시스템 구축 시 주의할 점, 마트는 마트를 바라보지 않는다
분석 시스템 구축 프로젝트를 수행하다 보면, 다른 시스템의 결과 데이터를 사용하고 싶은 욕구가 가끔 생긴다. 만들어진 데이터를 가져다 쓰면, 굳이 로직을 새롭게 정의할 필요가 없다. 그리고 굳이 직접 코딩할 이유도 없다. 일이 줄어든다. 하지만 다른 시스템의 결과를 이용하는 경우 단기적으로는 좋지만, 중장기적으로 보았을 때 잠재적인 문제점들이 많다.
데이터 마트를 구현하는 단계는 무엇인가요?
클라우드 데이터 엔지니어는 다음을 수행하여 데이터 마트를 설정합니다.
- 클라우드 네이티브 데이터 플랫폼을 시작합니다.
- 비즈니스 데이터로 데이터 마트를 채웁니다. 데이터 형식이 올바르고 비즈니스 사용자와 관련이 있는지 확인합니다.
- 여러 사용자가 데이터에 액세스할 수 있도록 데이터 마트를 설정합니다. 예를 들어, 데이터 마트에 보고 대시보드를 설치합니다.
- 데이터 마트가 실행될 때 계속해서 문제를 모니터링, 최적화 및 해결합니다.
데이터 마트의 구조는 무엇인가요?
데이터 마트는 이러한 구조를 사용하여 정보를 저장하고 표시합니다.
스타
스타 구조의 중심에 팩트 테이블이 있고 여러 차원 테이블로 분기됩니다. 그 결과 스타 모양의 연결이 됩니다. 팩트 테이블은 분석 목적으로 사용할 수 있는 요약 데이터가 포함된 데이터 테이블입니다. 한편, 차원 테이블은 팩트 테이블에 설명 정보를 담고 있습니다. 각 차원 테이블은 외래 키를 사용하여 팩트 테이블에 연결됩니다. 외래 키는 제품 ID 또는 공급업체 ID와 같은 고유 식별자입니다.
예를 들어, 판매 트랜잭션에 대한 팩트 테이블에는 다음과 같은 열이 있습니다.
- 영업 ID
- 제품 ID
- 공급업체 ID
- 판매 금액
제품의 차원 테이블에는 다음 정보가 저장됩니다.
- 제품 ID
- 제품 이름
- 제품 비용
공급업체 차원 테이블에는 다음과 같은 열이 있습니다.
- 공급업체 ID
- 공급업체 이름
- 구/군/시
장점
스타 구조에서 차원 테이블은 추가 테이블로 확장되지 않도록 비정규화됩니다. 즉, 차원 테이블에 중복 데이터가 포함될 수 있지만 검색 및 검색 속도가 향상됩니다. 또한 차원 테이블을 저장하는 데 필요한 공간도 줄어듭니다.
비즈니스 분석가는 스타 구조의 데이터 마트를 사용하여 복잡한 쿼리를 간단하게 만들 수 있습니다. 특정 판매 레코드를 검색할 때 데이터 관리 시스템은 팩트 테이블을 검색합니다. 데이터 마트 시스템이 올바른 레코드를 찾으면 제품 ID와 공급업체 ID를 사용하여 각 차원 테이블에서 데이터를 쿼리합니다.
비정규화됨
비정규화된 구조는 모든 관련 데이터를 단일 테이블에 저장합니다. 팩트 테이블과 차원 테이블 간에 복잡한 결합이 없습니다. 데이터 분석가는 쿼리 속도를 향상시키기 때문에 비정규화된 데이터 마트를 사용합니다. 예를 들어, 판매 레코드 검색은 다음과 같이 비정규화된 단일 테이블에서 수행됩니다.
- 영업 ID
- 제품
- 제품 이름
- 제품 비용
- 모델 이름
- 무게
- 크기
- 공급업체
- 공급업체 이름
- 구/군/시
- 판매 금액
비정규화된 데이터 마트는 단일 테이블 접근 방식 때문에 실시간 보고에 적합합니다. 그러나 데이터 마트를 비정규화하면 데이터가 중복됩니다. 예를 들어, 동일한 제품 이름이 여러 레코드에 나타날 수 있습니다. 이로 인해 스토리지 공간이 추가되고 구현 비용이 많이 듭니다.
데이터 마트 유형으로 무엇이 있나요?
다음은 다양한 유형의 데이터 마트입니다.
종속 데이터 마트
종속 데이터 마트는 중앙 집중식 데이터 웨어하우스의 정보 하위 세트로 스토리지를 채웁니다. 데이터 웨어하우스는 데이터 소스에서 모든 정보를 수집합니다. 그런 다음 데이터 마트는 데이터 웨어하우스에서 주제별 정보를 쿼리하고 검색합니다.
장점과 단점
대부분의 데이터 관리 작업은 데이터 웨어하우스에서 수행됩니다. 즉, 비즈니스 분석가가 데이터 마트의 정보를 사용하기 위해 데이터베이스 관리에 고도로 숙련되지 않아도 됩니다. 종속 데이터 마트는 정보를 훨씬 쉽게 검색할 수 있게 만들지만 단일 장애 지점을 나타냅니다. 데이터 웨어하우스에 장애가 발생하면 연결된 모든 데이터 마트도 실패합니다.
독립 데이터 마트
독립 데이터 마트는 중앙 데이터 웨어하우스나 다른 데이터 마트에 의존하지 않습니다. 각 데이터 마트는 데이터 웨어하우스가 아닌 소스에서 정보를 수집합니다. 독립 데이터 마트는 소규모 회사에 적합하지만 특정 부서만 정보에 액세스하고 분석하면 됩니다.
장점과 단점
기업은 비교적 쉽게 독립적인 데이터 마트를 설정할 수 있습니다. 그러나 이를 관리하기는 어려울 수 있습니다. 비즈니스 분석가는 각 데이터 마트에서 데이터베이스 관리 작업을 수행해야 하기 때문입니다. 데이터 공유와 같은 전략을 사용하여 서로 다른 데이터 마트 간에 데이터를 공유하는 것은 간단합니다. 부서에서는 다른 부서의 데이터를 읽고 자체 데이터로 데이터를 보강할 수도 있습니다. 그러나 각 부서가 보고 있는 내용을 알 수 있도록 강력한 데이터 목록 작성 전략을 마련해야 합니다.
하이브리드 데이터 마트
하이브리드 데이터 마트는 데이터 웨어하우스와 외부 소스에서 정보를 수집합니다. 이를 통해 기업은 데이터를 데이터 웨어하우스로 보내기 전에 독립적인 데이터 소스를 유연하게 테스트할 수 있습니다.
예를 들어, 새 제품을 출시하고 초기 판매 데이터를 분석하려고 한다고 가정해 보겠습니다. 데이터 마트는 전자 상거래 소프트웨어에서 직접 가져온 판매 정보를 사용하고 데이터 마트에서 다른 제품의 판매 레코드를 검색합니다. 제품이 스토어의 영구적인 고정 제품이 된 후 거래 세부 정보를 데이터 웨어하우스로 보냅니다.
데이터 마트는 어떻게 작동하나요?
데이터 마트는 원시 정보를 특정 비즈니스 부서를 위해 의미 있는 정형 콘텐츠로 변환합니다. 이를 위해 데이터 엔지니어는 데이터 웨어하우스에서 또는 외부 데이터 소스에서 직접 정보를 수신하도록 데이터 마트를 설정합니다.
데이터 웨어하우스에 연결되면 데이터 마트는 비즈니스 단위와 관련된 선택 정보를 검색합니다. 정보에 요약 데이터가 포함되는 경우가 많으며 불필요하거나 상세한 데이터는 제외됩니다.
ETL
추출, 전환, 적재(ETL)는 다양한 데이터 소스의 정보를 단일 물리적 데이터베이스로 통합하고 전송하는 프로세스입니다. 데이터 마트는 ETL을 사용하여 데이터 웨어하우스에서 가져오지 않는 외부 소스에서 정보를 검색합니다. 이 프로세스에는 다음 단계가 포함됩니다.
- 추출: 다양한 소스에서 원시 정보 수집
- 전환: 공통 형식으로 정보 구조화
- 적재: 데이터베이스로 처리된 데이터 전송
ETL 도구가 스프레드시트, 앱 및 텍스트 문서와 같은 외부 소스에서 정보를 복사합니다. 그런 다음 데이터 마트가 정보를 정형 형식으로 처리, 구성 및 저장합니다.
분석
비즈니스 분석가는 소프트웨어 도구를 사용하여 데이터 마트에서 데이터를 검색, 분석 및 표시합니다. 예를 들어, 비즈니스 인텔리전스 분석, 보고 대시보드 및 클라우드 애플리케이션을 위해 데이터 마트에 저장된 정보를 사용합니다.
각 데이터 마트는 소수의 사용자에게 서비스를 제공합니다. 예를 들어, 마케팅 관리자와 수석 마케팅 담당자는 데이터 마트에 액세스할 수 있으므로 보고서와 그래프를 생성하거나 예측 분석을 수행하는 데 걸리는 시간이 단축됩니다.
데이터 마트가 중요한 이유는 무엇일까요?
기업에서 데이터 마트를 사용할 수 있는 몇 가지 좋은 이유가 여기에 있습니다.
보다 효율적으로 데이터 검색
기업은 데이터 마트를 사용하여 특정 정보에 보다 효율적으로 액세스할 수 있습니다. 데이터 웨어하우스와 비교할 때 데이터 마트에는 부서에서 자주 액세스하는 관련 세부 정보가 포함되어 있습니다. 따라서 비즈니스 관리자는 성과 보고서 또는 그래픽을 생성하기 위해 전체 데이터 웨어하우스를 검색할 필요가 없습니다.
의사 결정 간소화
기업은 데이터 마트를 사용하여 데이터 웨어하우스에서 데이터의 하위 세트를 만들 수 있습니다. 그러면 부서 내의 직원이 데이터를 분석하고 동일한 정보 세트를 기반으로 결정을 내릴 수 있습니다.
보다 효과적으로 정보 제어
데이터 마트는 직원들에게 매우 세분화된 액세스 권한을 제공합니다. 즉, 회사는 특정 사용자에게 특정 데이터를 보거나 검색할 수 있는 권한을 부여할 수 있습니다. 이는 기업이 데이터 거버넌스를 개선하고 정보 액세스 정책을 시행하는 데 도움이 됩니다. 예를 들어, 데이터 마트를 사용하여 데이터 웨어하우스의 특정 정보에 대한 사용자 액세스를 직원에게 제공할 수 있습니다.
유연하게 데이터 관리
데이터 마트는 데이터 웨어하우스보다 더 작고 테이블 수가 적습니다. 즉, 데이터 엔지니어가 주요 데이터베이스 변경 없이 데이터 마트에서 정보를 관리하고 변경할 수 있습니다.
다른 유형의 데이터 스토리지 시스템과 데이터 마트 비교
회사는 데이터 관리 및 분석을 위해 여러 유형의 데이터 스토리지 시스템을 사용합니다. 기업에서 데이터 마트를 사용하는 상황을 이해하기 위해 몇 가지 일반적인 유형의 데이터 스토리지를 살펴보겠습니다.
데이터베이스
데이터베이스는 컴퓨터 시스템이 정보를 저장, 검색 및 분석하는 데 사용하는 조직화된 스토리지입니다. 관계형 데이터베이스와 같은 다양한 유형의 데이터베이스가 있습니다. 관계형 데이터베이스는 행과 열로 구성된 테이블에 정보를 저장합니다. 서로 다른 테이블의 데이터는 키라고 하는 고유 식별자로 연결됩니다. 키는 특정 열의 반복되지 않는 값입니다.
데이터 마트와 데이터베이스 비교
데이터 마트는 부서 데이터의 전면 요소 역할을 합니다. 데이터 마트를 사용하여 정보를 검색하고 분석할 수 있습니다. 한편 데이터베이스는 정보를 수집, 관리 및 저장합니다. 그런 다음 도구를 사용하여 저장된 정보를 처리하고 형식을 지정하고 데이터 마트로 전송할 수 있습니다.
데이터 웨어하우스
데이터 웨어하우스 는 전체 비즈니스에 대한 정보를 저장하는 광범위한 데이터베이스 시스템입니다. 비즈니스 소프트웨어 및 소셜 미디어 피드와 같은 다양한 소스에서 원시 정보를 수집하고 테이블 형식으로 저장된 정형 데이터로 처리합니다. 기업은 엔터프라이즈 데이터 웨어하우스를 비즈니스 인텔리전스 도구에 연결하여 보다 현명한 결정을 내릴 수 있습니다.
데이터 마트와 데이터 웨어하우스 비교
데이터 마트는 데이터 웨어하우스의 많은 특성을 공유합니다. 차이점은 데이터 웨어하우스에는 다양한 주제에 대한 전사적 데이터가 포함되어 있다는 것입니다. 한편 데이터 마트는 특정 주제와 밀접하게 관련된 정보를 저장합니다. 예를 들어, 데이터 웨어하우스는 마케팅, 인사, 조달 및 고객 지원 부서에 대한 정보를 저장할 수 있습니다. 그러나 데이터 마트는 단일 부서와 관련된 트랜잭션 데이터만 저장할 수 있습니다. 데이터 마트 빌드의 매력은 데이터 마트를 관리하는 부서가 데이터 로드 및 관리를 완전히 제어할 수 있다는 것입니다.
많은 조직에서 데이터 공유와 같은 기술을 사용하여 데이터 마트를 중앙 데이터 웨어하우스에 게시하고 있습니다. 이를 통해 소유권을 분산시키고 워크로드를 격리하여 더 민첩해질 수 있습니다. 유사하게, 데이터 공유를 통해 부서별 데이터 마트는 데이터 웨어하우스 또는 기타 데이터 마트에서 공유된 데이터를 사용할 수 있습니다.
데이터 레이크
데이터 레이크 는 원시 및 비정형 정보를 보관하는 데이터 스토리지로서 파일과 폴더에는 정보를 저장하지 않습니다. 대신 처리되지 않은 정보를 대규모 스토리지의 플랫 계층 구조에 저장합니다. 데이터 레이크는 텍스트 문서, 이미지, 비디오, 오디오 등 다양한 유형의 원시 정보를 저장합니다.
데이터 분석가는 데이터 레이크를 사용하여 비정형 데이터에서 예측 분석을 수행합니다. 예를 들어, 데이터 레이크는 기업이 감정 분석에 사용할 수 있는 소셜 미디어 리뷰의 텍스트를 저장할 수 있습니다. 데이터 분석가는 감정 분석을 사용하여 회사에 대한 부정적인 의견 추세를 감지할 수 있습니다.
데이터 마트와 데이터 레이크 비교
데이터 레이크는 처리되지 않은 데이터를 저장하기 때문에 일부 정보는 중복되거나 회사에 의미가 없을 수 있습니다. 한편, 데이터 마트는 특정 요구에 맞는 처리된 데이터를 저장합니다. 데이터 레이크는 데이터 마트의 소스가 될 수 있습니다. 기업은 데이터 마트의 기록 데이터를 보고 데이터 추세를 결정하지만 데이터 레이크를 사용하여 저장된 정보를 심층적으로 분석합니다.
OLAP
온라인 분석 처리(OLAP)는 데이터를 여러 차원으로 표현하는 방법입니다. 예를 들어, 데이터 분석가는 OLAP 큐브를 사용하여 월, 도시 및 제품을 기준으로 판매 수익을 동시에 표시합니다. OLAP 데이터 구조는 광범위하며 필드가 팩트 또는 차원으로 분류되어 데이터 중복이 발생합니다. 이는 좁은 구조와 적은 데이터 중복을 선호하는 기존의 관계형 데이터베이스와 대조됩니다.
데이터 마트와 OLAP 큐브 비교
OLAP은 데이터를 넓은 테이블로 비정규화하는 특정 정보 저장 전략입니다. OLAP은 다차원 데이터의 복잡한 표현을 단순화합니다. 일부 데이터 마트는 OLAP을 사용하여 정보를 구조화할 수 있지만 다른 데이터 마트는 기존의 정규화된 구조를 사용합니다. 비즈니스 분석가는 OLAP 구조를 활용하여 데이터 마트의 정보를 시각화합니다.
운영 데이터 스토어
운영 데이터 스토어(ODS)는 데이터 소스와 데이터 웨어하우스 간의 중개자 역할을 하는 정보 스토리지입니다. 데이터 분석가는 ODS를 사용하여 트랜잭션 데이터에 대한 실시간에 가까운 보고를 제공합니다. ODS는 간단한 쿼리를 지원하며 제한된 양의 정보만 제공합니다. 예를 들어, ODS는 지난 12시간 동안의 판매 레코드만 저장할 수 있습니다.
데이터 마트와 ODS 비교
데이터 마트는 데이터 웨어하우스에서 주제 지향 정보를 추출하지만 ODS는 처리를 위해 정보를 데이터 웨어하우스로 전송합니다. 데이터 마트는 분석할 수 있는 기록 정보를 제공하지만 ODS는 현재 작업에 대한 업데이트된 보기를 제공합니다. 예를 들어, 데이터 마트를 사용하여 지난 분기의 판매 패턴을 식별하고 ODS에서 시간별 판매 수치 업데이트를 수신할 수 있습니다.
데이터 마트란
데이터 마트는 조직의 사업부와 관련된 정보를 포함하는 데이터 스토리지 시스템입니다. 여기에는 회사가 더 큰 스토리지 시스템에 저장하는 데이터의 일부만 포함됩니다. 기업은 데이터 마트를 사용하여 부서별 정보를 보다 효율적으로 분석합니다. 주요 이해 관계자가 정보에 입각한 결정을 신속하게 내리는 데 사용할 수 있는 요약 데이터를 제공합니다.
예를 들어, 회사는 공급업체 정보, 주문, 센서 데이터, 직원 정보 및 재무 레코드와 같은 다양한 소스의 데이터를 데이터 웨어하우스 또는 데이터 레이크에 저장할 수 있습니다. 그러나 회사는 소셜 미디어 리뷰 및 고객 레코드와 같은 마케팅 부서와 관련된 정보를 데이터 마트에 저장합니다.
2024년 10월 2일 수요일
워크플로우 자동화 및 비즈니스 프로세스 관리의 이점
자동화된 시스템이나 공식적인 분석 전략을 사용해 기업 전반의 워크플로우를 개선함으로써 이해 당사자는 다음과 같은 다양한 이점을 얻을 수 있습니다.
- 의사 결정 개선(데이터에 기반하여 합리적이고 일관성 있는 의사 결정).
- 비용 및 위험 감소.
- 운영 프로세스 속도 개선 및 병목 현상 제거.
- 현재 상태와 원하는 미래 상태 사이의 격차를 해소하는 방법과 운영에 대해 더 심도 있게 파악.
- 더 좋아지고 일관적인 고객 경험.
- 직무에서 지루하고 반복적인 작업을 제거하여 직원들이 더 창의적이고 가치가 높은 업무에 집중할 수 있도록 함.
- 애플리케이션, 시스템, 첨단 인지 기술의 통합.
워크플로우 사용 사례
수동 프로세스는 인적 오류, 비효율성 및 일관성 결여에 노출되기 쉬워 제품 품질과 고객 경험을 저해할 수 있는 반면, 자동화된 시스템은 본질적으로 효율적이고 일관적이며 확장성이 뛰어납니다. 비즈니스 프로세스 관리(BPM)는 로보틱 프로세스 자동화 (RPA)라는 기술을 사용하여 일상적인 작업을 자동화하도록 지원할 수 있습니다. RPA는 고객이 요청서를 작성할 때 이메일 응답을 자동으로 생성하거나, 거래를 처리하거나, 보험금 청구 처리 중 여러 데이터베이스와 통신하는 등의 반복적인 작업을 수행하는 데 적합합니다.
모든 업계의 거의 모든 운영 절차가 반복 가능한 단계로 구성되어 있다고 가정하면 이러한 운영 절차를 워크플로우로 설명할 수 있습니다. 몇 가지 사용 사례는 다음과 같습니다.
- 회사 구매 주문: 승인 워크플로우는 조직 내 관리자와 재무 및 조달 팀을 지원합니다. 경영진은 승인 절차를 거쳐 재무팀과 함께 예산을 수립하고, 조달 담당자는 서드파티 기관이 파트너십에 대한 회사 및 법적 요구 사항을 충족하도록 지원합니다.
- 전자상거래: 고객이 주문과 신용카드 정보를 제출한 후 거래가 처리되고 결제를 받습니다. 그런 다음 주문한 품목을 창고에서 픽업하여 배송할 수 있도록 포장합니다. 그 이후 택배를 고객에게 배송합니다.
- 신규 직원 온보딩: 신입 사원이 팀에 합류하면 일반적으로 법적 서류 작업, IT 리소스에 대한 액세스, 조직에 대한 관련 교육 및 오리엔테이션이 포함된 온보딩 워크플로우를 완료해야 합니다.
- 고객 서비스 및 지원: 티켓팅 시스템이 디지털 워크플로우에 포함됩니다. 티켓팅 시스템은 지원팀이 실시간으로 다양한 질문에 답변하고 일상적인 단계에 따라 체계적으로 문제를 해결할 수 있도록 설계됩니다.
- 은행 계좌 등록: 신규 고객이 계좌를 개설하면 일련의 순차적 작업을 거칩니다. 고객이 신원 인증을 제공하면 금융 기관에서 공개 명세서 및 관련 계좌 정보를 제공합니다. 거래 기록은 감사 목적으로 문서화되고 유지 관리됩니다.
- 의료 관리: 병원을 방문하는 모든 환자에 대해 표준 분류, 진단 및 관리 절차가 진행됩니다.
- 제조 시 잡샵(job shop) 및 플로우샵(flow shop): 제품은 절대 변동되지 않는 선형적인 단계 순서로 공정을 진행할 수도 있고(플로우샵), 제조되는 제품에 따라 다양한 패턴으로 여러 기계를 통과해 진행할 수도 있습니다(잡샵). 산업 프로세스는 개념이 복잡한 워크플로우가 처음으로 사용된 분야이며, 오늘날까지도 제조 분야에서 여전히 흔하게 사용되는 용어입니다.
워크플로우 매핑 및 다이어그램
워크플로우는 개별적인 단계별 작업으로 구성되어 있으므로 다이어그램이나 순서도를 통해 쉽게 시각화할 수 있습니다. 프로세스 매핑 이라고도 하는 워크플로우 매핑은 전체 워크플로우 프로세스에 대한 심층적인 이해를 제공하여 최적화 및/또는 전체 자동화나 부분 자동화를 실현할 수 있도록 합니다.
워크플로우 다이어그램 작성 단계:
- 매핑할 프로세스를 결정합니다. 일부 유형의 워크플로우에는 매개변수가 매우 좁고 내부 프로세스의 변화가 거의 없는 독립적인 워크플로우도 있고, 더 느슨하게 정의된 워크플로우도 있습니다. 가장 큰 영향을 미치려면 결과 달성에 어려움을 겪고 있는 프로세스나 고객 만족도에 영향을 미치는 프로세스를 우선순위로 지정할 수 있습니다.
- 정보를 수집하고 이해 당사자를 식별합니다. 최적화하려는 프로세스에 대해 깊이 있는 지식을 가진 인력을 모읍니다. 이렇게 모은 해당 분야 전문가(SME)는 이해 당사자, 단계 순서, 타임라인, 리소스 등 프로세스의 핸드오프가 발생하는 지점에 대해 더 자세한 설명을 제공합니다. 또한, 병목 현상과 중복 등 효율성을 저하시킬 수 있는 일부 문제 영역을 강조할 수도 있습니다. 프로세스의 이 단계에서는 프로세스와 관련된 모든 정보를 문서화하려 합니다.
- 워크플로우 단계를 간략하게 설명합니다. 현재 프로세스의 시작 위치와 끝 위치, 그 사이의 단계 순서를 결정합니다. 세부 사항의 수준은 다양할 수 있지만 일반적으로 입력, 출력, 메트릭, 이해 당사자에 대한 정보가 포함됩니다.
- 워크플로우 프로세스를 순서도로 나타냅니다. 워크플로우 도구는 문서화에 이상적이며 종이가 필요 없는 중앙 집중식 공간을 제공하여 팀원들이 프로세스 정보를 쉽게 공유하고 액세스할 수 있습니다. 이 단계에서는 프로세스의 중복을 더 쉽게 확인할 수 있어 주어진 프로세스를 간소화하는 방법을 촉진합니다.
- 피드백을 받습니다. 이해관계자와 함께 이 워크플로우 템플릿을 검토하여 검증 및 피드백을 받습니다. 팀은 오류나 병목 현상이 자주 발생하는 영역을 파악하여 단계의 통합, 제거 또는 재정렬 등 프로세스 개선에 대해 함께 조정할 수 있습니다. 이 단계에서 지속적인 개선을 위한 식스 시그마 및 카이젠(Kaizen) 철학 등 널리 사용되는 프로세스 방법론을 적용할 수도 있습니다.
- 순서도를 완성합니다. 여기에는 피드백에 따른 조정이 포함되어야 합니다. 워크플로우 엔진은 팀이 운영되는 방식을 부분적으로 자동화하여 개인이 특정 프로세스의 다음 작업으로 진행하도록 합니다.
워크플로우: 그 기원과 진화
기계 엔지니어인 Frederick Taylor는 워크플로우의 기초가 되는 과학적 관리 이론의 창시자로 알려져 있습니다. 그는 낭비를 줄이고 우수 사례를 표준화한다는 목표로 제조 공정을 경험적으로 분석하여 산업 효율성을 높이려고 노력했습니다.
그의 이론은 유명한 간트 차트를 개발한 Henry Gantt의 이론과 함께 오늘날에도 프로젝트 관리와 산업 공학에 지속적으로 영향을 미치고 있습니다. 워크플로우는 체계적이고 논리적인 방식으로 프로젝트를 계획하고 모니터링하여, 팀이 중요한 최종 기한을 지키고 이정표를 달성할 수 있도록 지원합니다.
워크플로우의 개념은 작업의 성격을 조사하기 위해 분석 방법을 적용하는 운영 연구 관련 분야에서도 사용되었습니다. 운영 연구에서는 통계, 게임 이론, 인공 지능 기술을 경영 과학과 결합해 활용하여 복잡한 현실 문제를 해결합니다.
워크플로우란
워크플로우는 특정 순서에 따라 발생하는 반복적인 프로세스와 작업을 관리하는 시스템입니다. 워크플로우는 제품 제조, 서비스 제공, 정보 처리 또는 기타 가치 창출 활동 등 직원들과 기업이 업무를 수행하는 메커니즘입니다.
비즈니스 프로세스 관리에서 워크플로우는 단순한 일련의 개별 작업으로 정의할 수도 있지만, 비즈니스 프로세스는 여러 워크플로우, 정보 시스템, 데이터, 인력, 인력의 활동 패턴으로 구성된 보다 복잡한 것으로 간주됩니다. 워크플로우는 단순성과 반복성으로 구별되며 일반적으로 다이어그램이나 체크리스트로 시각화됩니다.
워크플로우 관리 소프트웨어는 조직 내 비즈니스 프로세스를 단순화하고 최적화하는 데 도움을 줍니다. 이는 주로 다양한 이해 당사자 간 또는 개인과 정보 시스템 간의 상호 작용을 조정함으로써 이루어집니다. 워크플로우 관리 시스템은 적시에 적절한 직원에게 작업을 라우팅하여 관련 정보를 제공하고, 전체 프로세스에 따라 작업을 신속하게 처리할 수 있도록 독려합니다. 또한, 비용 보고서와 같은 활동에 대한 문서 관리를 통해 수동 작업 및 자동화된 작업을 지원합니다.
BAM vs BPM 비교
용어가 비슷하여 혼동할 수 있는 두 용어에 대해 간단히 비교해보겠습니다. BPM은 비즈니스 프로세스 관리를 의미하는 것으로 다양한 업무 Process를 가시화 자동화하는 기술입니다. 프로세스 최적화를 통해 업무를 효율화하여 기업 가치를 높이는 시스템입니다.
이와 비교하여 BAM은 업무나 사업의 성과를 Realtime으로 지연없이 모니터링하여 바로 사업의 효율적 추진을 위해 반영하는 방법입니다. 이를 위해 업무성능지표를 정확하고 빠르게 모니터링하고 접근하는 기술이 중요합니다.
BAM 구성요소
아래 그림은 BAM을 통해 업무처리 상황을 실시간으로 모니터링하여 Rule Engine에 의해 실시간으로 분석 및 행동을 취하는 과정을 나타내고 있습니다.
- 대시보드: 핵심 성과지표를 포함한 활동별 Event 및 분석 결과를 실시간으로 전달합니다. 이 정보는 대시보드를 통해 기업활동을 모니터링하는 중앙 통제장치로 활용합니다.
기반기술
BAM을 구성요소는 크게 BI, Data Warehouse, BPM 프로세스관리 및 네트워크 시스템 인프라로 구성됩니다. 이를 간단히 표로 정리하면 다음과 같습니다.
| 기반기술 | 설명 |
| 애플리케이션 통합 | 기업에서 사용하는 다양한 application을 EAI, B2Bi, eAI 기술들을 이용하여 통합합니다. application간 통신을 위해 메시지 전송 및 데이터의 변환처리를 수행합니다. |
| BI | DW 나 DM 으로부터 데이터를 제공받아 주요 업무성능지표를 분석하는 도구입니다. |
| DW | OLAP이나 Data Mining 기술을 통해 데이터를 취합 분석하는 도구입니다. |
| BPM | 기업의 업무를 구성하는 여러 프로세스등을 분석하여 영향도와 비효율적인 부분을 분석하여 영향도를 측정합니다. 이를 위해 EAI, SOA 기술을 활용할 수 있습니다. |
| 인프라 관리 | 다양한 시스템을 서로 연결하기 위한 네트워크 및 시스템의 영향도를 분석하는 것으로, 다양한 데이터를 수집/분석하고 장애 발생시 대응하기 위한 기술입니다. |
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