2006. 10. 17 ㈜ 엔코아컨설팅 컨설팅사업본부장 김 동 훈 이 사

2006. 10. 17

㈜엔코아컨설팅

컨설팅사업본부장

김 동 훈 이 사

Copyright 2005 Encore Consulting Co.,Ltd. All Right Reserved. 2

목차

1. SOA 구축에 통합 MASTER 데이터의 출현 배경

2. SOA 구축에 통합 MASTER 데이터의 필요성

3. SOA 환경의 통합 MASTER 데이터의 추세

4. 통합 MASTER 데이터의 필수 요건

5. 통합 MASTER 데이터의 구축 범위

6. 통합 MASTER 데이터 구축에 필요한 핵심 기술

7. 통합 MASTER 데이터 구축 방안

8. 통합 MASTER 데이터 구축에 따른 기대 효과

9. 통합 MASTER 데이터의 향후 발전 방향

10.Q&A


통신사 K 사는 업무별로 특성화된 시스템이 구축되어 있고 각 시스템간에 데이터의 연계 작업을 수행하고 있지만 다량의 데이터로 인한 정합성과 성능 등 많은 한계를 가짐

1. SOA 구축에 통합 MASTER 데이터의 출현 배경 (1)

- 데이터의 적재량- 시스템간의 커뮤니케이션 저해- 중첩된 데이터 관리

특정 시스템에 한정된 MASTER 데이터

동일한 통합 One View 제공

-마스터 데이터간의 불일치-중복에 의한 인지 불가-전체 시스템을 통한 분석의 어려움

서비스의 재활용 부분

-기술적인 제한으로 정보의 흐름 저해-Point–to–point Process Link-정합성 유지를 위한 비용 증가

WISE

EDWEDW

ERPERP

RatingRating

기타

인사

Billing시스템

Portal시스템

CRM시스템

복잡한 서비스 개발 필요


이러한 환경을 극복하기 위한 현실적인 최선의 방법은 SOA 구축과 동시에 고객 접점에서 발생되는 데이터를 통합하여 통합 고객 MASTER DB 를 구축하는 것

1. SOA 구축에 통합 MASTER 데이터의 출현 배경 (2)

[ SOA 기반의 계층구조도 ]

Presentation 계층 / 채널 계층

SOA 계층

Legacy 시스템Legacy 시스템

CRMM ERP .. .. EAI .. ..

Service Enablement Layer

Service Composition Layer

Process-Based Shared Business Service

Shared Business Service

Information & Access Service

서비스 저장소

Service Registry

& Repository

통합 운영 /모니터링

APM

SOA Governance

Channel Gateway

Presentation Server

Monito

rA

dm

inistra

tionM

anag

em

ent

Monitor

Administration

Management

KTF Members ARS

UFO Client CTI

통합 UI

KTF Members

SLA

Monitor

Management

..

통합 고객

MASTER DB


SOA 구축을 극대화하기 위해서는 반드시 통합 MASTER 데이터 구축은 필수 요소이고 특히 SOA 환경에서 운영 비용 최소화를 위한 방안은 통합 MASTER 데이터를 구축함

2. SOA 구축에 통합 MASTER 데이터의 필요성

Customer Customer DataData

ProblemProblem

Product Product DataData

ProblemProblem

Data Data QualityQuality

Problem Problem

고객 채널 가시성 부족

고객 주도 서비스 부족

신규 상품 판매 기회 손실

구축 시스템과 실시간 협업 부족

동일 서비스이지만별도의 서비스 구축

유연성과 성능 감소

Info

rmatio

n M

an

ag

em

en

t P

rob

lem

기업 전반의 운용현황에 대한 일관성 , 가시성 제공 부족

각각의 시스템은 각각의 Master data 를 관리

Master Data 에 대한 통합적 이해결여

정보 및 데이터 품질에 대한 신뢰도 저하

Master data 관리를 위한 통합 관리 방안 부재

문제의 해결책은 SOA 환경의

통합 MASTER 데이터

구축


SOA 환경하에서 전사 MASTER 데이터를 통합 관리하는 Architecture 를 많은 외국 Package 에서 지향하고 있고 필연적으로 갈수 밖에 없음

3. SOA 환경의 통합 MASTER 데이터 추세

[SAP 사 ] [I 사 ]


통신사 K 사의 경우 SOA 환경하에서 통합 MASTER 데이터는 신규 구축 시스템에서 Ownership 의 가지고 각 Legacy 시스템에 관련 데이터를 제공하는 역할을 담당해야 함

4. 통합 MASTER 데이터의 필수 요건

명의단위 가입계약의 정립명의단위 가입계약의 정립

고객 , 청구계정 , 가입계약간 독립구조고객 , 청구계정 , 가입계약간 독립구조

고객 , 청구계정 , 가입계약 상호 관계 정보의 통합화고객 , 청구계정 , 가입계약 상호 관계 정보의 통합화

서비스 계약 정의의 확장서비스 계약 정의의 확장

가입계약 기준의 청구 , 수납 , 미납가입계약 기준의 청구 , 수납 , 미납가입계약 가입계약

Billing Billing 체계체계

다양한다양한고객 관계고객 관계

유연한 유연한 고객 구조고객 구조

새로운새로운사업모델 수용사업모델 수용

해

결

[ SOA 기반의 고객 MASTER DB]

• SOA 환경에서 고객 MASTER DB 에서 신규 요건과 기존의 요건을 모두 수용할 수 있도록 구축하여 각 시스템이 부분적으로 수용하면 비용과 시간이 절감 됨• 향후 KTF 의 각 시스템은 영역의 특성에 맞게 독립적으로 변화에 대처함으로써 각 시스템은 유연성이 증가 됨

• SOA 환경에서 고객 MASTER DB 에서 신규 요건과 기존의 요건을 모두 수용할 수 있도록 구축하여 각 시스템이 부분적으로 수용하면 비용과 시간이 절감 됨• 향후 KTF 의 각 시스템은 영역의 특성에 맞게 독립적으로 변화에 대처함으로써 각 시스템은 유연성이 증가 됨


통신사 K 사는 SOA 환경에서 통합 MASTER 데이터의 데이터 모델 구축 범위는 고객 접점에서 발생되는 모든 데이터를 수용해야만 함

5. 통합 MASTER 데이터의 구축 범위 (1)

계약

고객

계정

통합LOG

상품

고객기본정보

S/R 상품Agreement

Asset

OLTP ERPPortalEDWCRM

데이터 모델 구축 범위

• 행위의 주체가 되는 개체 통합

• 개체의 기본 정보의 통합

• Agreement, Asset 통합

• 고객 S/R 부분의 통합

• 이력 데이터 통합

• 주제 단위의 이력 통합

• 유연한 고객 , 계정 , 계약 관계 정의

• 행위의 주체가 되는 개체 통합

• 개체의 기본 정보의 통합

• Agreement, Asset 통합

• 고객 S/R 부분의 통합

• 이력 데이터 통합

• 주제 단위의 이력 통합

• 유연한 고객 , 계정 , 계약 관계 정의


통합 MASTER 데이터에 대한 관리 부분에 대한 구축 범위는 비즈니스 서비스와 데이터 처리 서비스를 분리하는 경우 각각 독립적으로 재활용이 가능해야 함

5. 통합 MASTER 데이터의 구축 범위 (2)

Master DB

SOA 계층

Service Enablement Layer

Service Composition Layer

Process-Based Shared Business Service

Shared Business Service

Information & Access Service

서비스 저장소

Service Registry

& Repository

Data Access Service

CRUD 관련SQL

각 테이블간의 데이터 처리Dependency

데이터 관리 범위

독립적인 데이터 액세스 Layer 구축 비즈니스 서비스와 데이터 액세스 Layer 가 독립적인 기능을 통해 상호 유연성과 서비스 개발 생산성 극대화 데이터 액세스 Layer 에 대하여 전략적으로 옵티마이징 전략 수립 및 관리 체계 구축 고성능의 데이터 액세스 Layer 구축 각 테이블의 데이터 처리 정보와 각 Legacy 시스템과 데이터 Mapping 정보를 Repository 저장 및 관리 서비스 저장소와 연계한 데이터 메타 관리 체계 구축

독립적인 데이터 액세스 Layer 구축 비즈니스 서비스와 데이터 액세스 Layer 가 독립적인 기능을 통해 상호 유연성과 서비스 개발 생산성 극대화 데이터 액세스 Layer 에 대하여 전략적으로 옵티마이징 전략 수립 및 관리 체계 구축 고성능의 데이터 액세스 Layer 구축 각 테이블의 데이터 처리 정보와 각 Legacy 시스템과 데이터 Mapping 정보를 Repository 저장 및 관리 서비스 저장소와 연계한 데이터 메타 관리 체계 구축


통합 MATER 데이터 구축은 단순한 데이터의 통합에 대한 기술력이 아닌 전문가 , Technology, Knowledge 등 3 가지의 요소가 반드시 필요함

6. 통합 MASTER 데이터 구축에 필요한 핵심 기술

데이터 모델링 , 데이터 처리 , 데이터 관리 등의 데이터에 전문적인 지식 기업 각 분야의 업무와 기준정보관리에 관한 전문적인 지식을 실체로 제공할 수 있는 검증된 최신 기술 해당 3 가지를 지식을 가지고 프로젝트를 추진해갈 수 있는 전문가 필수

통합 MASTER 데이터에 대한 전문지식

통합 MASTER 데이터 구축에 대한

프로젝트 실제 경험

Business 를 잘 이해하고 추진력 있는 고객 PI 분석 , 설계 , 위기관리 , 변화관리 등 능력 있는 컨설턴트

기술력과 고객지향의 열정을 지닌 전문 업체

성공적인 통합 MASTER DATA

구축Technology

Knowledge

전문가

SOA 를 위한 ArchitectureDA ArchitectureGlobal 기술 Leadership중장기 IT 기술기반제공


통합 MASTER 데이터 구축을 위해서는 ① 개체 통합 , ② Rule 기반 , ③ 데이터 허브 , ④ 전사 표준화 준수 등의 4 가지에 대한 부분에 대한 기술적인 방안이 있어야 함

7. 통합 MASTER 데이터의 구축 방안 (1)

개체 통합 ①

통합 MASTER데이터

SOA 의 핵심인 서비스의 통합 구현

MASTER 데이터의 One View 제공

데이터 허브③

Rule 기반 ②

전사 표준화 준수 ④

통합 MASTER 데이터 구축 방안

단순 Key 통합이 아닌 실질적인 정보 ( 집합 ) 를 통합

향후 기업의 비즈니스 객체를 고유하게 정의할 수 있어야 함

모델 변경 없이 데이터 추가만으로 신규 업무의 수용 가능하도록 구축

데이터 모델의 변경을 최소화할 수 있도록 데이터 관리 RULE 정의

전사에서 발생되는 MASTER 성 데이터에 대한 Ownership 을 가진 데이터 허브 모델 구축

데이터 제공하는 시스템의 변경에 영향을 최소화할 수 있도록 데이터 모델 구축

표준 데이터 구조 및 데이터 표준 규칙 적용 적용된 표준 규칙이 데이터 품질 관리와

연계되도록 수행 MASTER 데이터 관리 Repository 구축


① 개체 통합은 일반적인 Package 의 단순한 Key 를 통합하는 것이 아니라 개체가 가지고 있는 부가적인 정보까지 통합하여 구축되어야만 함


고객 ( 광의 , 논리적 )통합 고객통합고객

잠재고객

고객 Profile

기본정보 소득정보 접촉포인트 직업정보

직장정보 주소정보 주택정보 담보정보

성향정보 자격정보 세대정보 신용정보

최대한으로 통합된 집합

- 고객 개체 확장- 관리 속성 확장

고객 관계세대정보 법인 /사업자

패밀리 대리인

……… 보증인

다양한 유형의 고객 분류

집합 형태 결정의 대원칙

가능한 집합을 최대로 통합 집합을 통합 하여도 통합된 각

집합의 의미가 희석되지 않아야 함

집합 통합의 장점

업무 변경에 대한 유연성과 복잡한 업무를 단순화

개발 단계의 생산성 향상과 난이도가 감소

수행속도 향상과 유지보수 비용의 감소 새로운 집합이 발생되어도 서브타입만 증가를 통해 모델 변경이 없음

집합 통합의 단점

집합 본질을 희석하여 모호한 집합 집합의 의미를 정확하게 파악해야만

운영


① 개체를 통합하기 이전에 개체에 대한 정확한 분류 기준을 정의하고 이러한 정의 기준이 Repository 에 저장되어 관리될 수 있도록 구현함


정의

관리 기준에 의한 분류 관계 유형에 의한 분류 사용유무에 의한 분류

잠재 ( 해지 ) 고객잠재 ( 해지 ) 고객

개통 ( 이용 ) 고객

개통 ( 이용 ) 고객

고객이 당사의 서비스를 사용하는 개통 여부에 따른 고객 분류임 .

고객이 당사의 서비스를 사용하는 개통 여부에 따른 고객 분류임 .

KTF 와의 관계 유형으로서 명의 고객 , 실사용 고객 , 실납부 고객 , 미성년자에 대한 법정대리인 등

KTF 와의 관계 유형으로서 명의 고객 , 실사용 고객 , 실납부 고객 , 미성년자에 대한 법정대리인 등

고객을 구분하는 식별자로 사용되는 주민번호 , 여권번호 , 법인번호 여부에 따라 구분되는 고객분류

고객을 구분하는 식별자로 사용되는 주민번호 , 여권번호 , 법인번호 여부에 따라 구분되는 고객분류

개인개인 외국인외국인 개인사업자

개인사업자

법인 고객법인 고객

공공기관공공기관

법인법인

실사용실사용명의 고객명의 고객

납부고객납부고객 법정대리인법정대리인

개인 고객개인 고객

고객이란 실명 ( 주민등록번호 , 여권번호 , 법인번호 ) 이 존재하는 개인 ,

법인 , 공공기관을 의미

회사와 비즈니스 행위를 발생시키는 모든 주체를 고객으로 통합

현재의 고객뿐만 아니라 타사 또는 신규 사업의 고객까지 수용 가능


① 개체 통합에 대한 SAMPLE 사례


SAM

PLE

행위의 주체가 되는 개체를 통합 고객으로 통합한 데이터 모델 구축 고객간의 다양한 관계 , 세크먼트 , Profile

정보를 통합한 데이터 모델 구축 각 업무별로 필요한 정보를 참조


② Rule 기반은 프로세스 중심의 데이터 모델이 아닌 데이터 중심의 데이터 모델을 구축하는 것을 의미함


배타적용관계# 배타그룹번호# 시작일# 종료일o 선택가능수

배타유형

사용배타

제공배타

서비스 Relation# 관계유형# 시작일# 종료일o 관계연산자

사용가능관계

서비스단말기

판촉 정규관계

PP 전환가능관계

구성관계

상품 /서비스

단일 /묶음

상품# 상품코드

서비스 유형

요금상품

부가서비스

기본 선택조건

판촉 여부

정규 판촉

구성 유형요금 상품

대상 요금상품

기준 부가서비스

기준 단말기

전환 요금상품기준 요금상품

판촉서비스정규서비스

정산 여부

일반 접속

부가서비스단일 묶음

기준 요금상품

제공 서비스

제공 단일서비스

기준 묶음서비스

부가서비스

기준 요금상품

사용배타는 ALL

상품과 서비스간의 배타적 관계 관리

상품과 서비스간의 관계 관리모든 유형의 서비스통합 관리 단말기모델

# 모델 ID


② Rule 기반의 고객 , 청구 계정 , 서비스계약 간의 독립적인 구조와 다양한 모든 관계를 데이터로 정의할 수 있는 관계 구조


고객 : 고객 M : M

계약 : 계약 M : M

청구계정 : 청구계정 M : M

계약 : 청구계정 M : M

고객 : 계약 M : M

청구계정 : 납부고객 M : 1

분리청구 B분리청구 A

계약 2 계약 3 계약 4

일반청구

납부고객 1 납부고객 3납부고객 2

계약 5계약 1

일반청구

고객 2 고객 3 고객 4고객 1

독립적인 고객구조 ( 고객 , 청구계정 , 가입계약 ) 다양한 유형의 통합 고객 , 순수 납부 주체인

청구계정

청구계정에 독립적인 가입계약

고객구조 상호간의 다양한 관계 수용

가입계약 단위의 업무체계 개통계약 (CN) 기준의 가입계약 단위 정보

전화번호 , 단말기 , 상품 등은 계약의 부속물

신규 서비스에 대한 유연한 수용 가능

계약 기준 빌링의 단순화 유도


② Rule 기반의 고객 , 청구 계정 , 서비스계약 간의 독립적인 구조와 다양한 모든 관계를 데이터로 정의할 수 있는 데이터 모델 사례


SAM

PLE


② Rule 기반의 고객 접점에서 발생되는 비즈니스 서비스에 대한 EVENT 통합 데이터 모델 SMAPLE 사례


행위의 주체가 되는 단위별로 발생되는 모든 비즈니스 Event 를 통합한 데이터 모델 비즈니스 Event 별로 서로 변경 컬럼이 다른 경우를 컬럼 메타 데이터 방식으로 모델 구축 해당 데이터를 각 Legacy 시스템에 제공

SAM

PLE


③ 데이터 허브는 기존 EDW 와 같이 데이터에 대한 Ownership 이 없고 단순 데이터를 통합하는 수준이 아니라 Ownership 을 가진 데이터의 통합을 말함


Master DB

Channel G

/W

Enterprise Service Bus

Access Services

개 통

상품추천

공통서비스P

rocess

Orc

hestr

ati

on

S

erv

ice

Connectivity Service

서비스 저장소

…

Business Rule Engine

통합 Service Bus Legacy

CRM

영업 과금

MID

EDW

통합 Data통합 Business Rule

APM SOA Governa

nce

SLA

통합 운영 /모니터링

[ 기존의 EDW형 데이터 허브 ] [ SOA 환경의 통합 MASTER 데이터 허브 ]


③ 데이터 허브 역할을 하는 통합 MASTER DB 와 각 Legacy 시스템간의 데이터 현행화 Architecture


UI

XForms

Service

Channel

Legacy

과금

교환기

외부연동

MCG

JAVA API

Queue

DBWrapper

Sync

A-Sync

통합 Data

table1

영업시스템

table2 table3

…

table1 table2 table3

현행화 현행화 현행화

CRM 시스템

table3

table3

…

현행화 Service

고객Master


④ 전사 표준화 준수는 SOA 환경하에서 통합 MASTER 데이터 구축하는데 데이터의 거버넌스를 실현과 데이터 품질이라는 두 마리의 토끼를 잡을 수 있는 기회를 가져 옴


Data 표준화Repository

용어사전 도메인사전

Enterprise Meta Data Repository Meta 포탈

Repository 운용

표준화 운용

Database 운용

Model Viewer

Repository 활용

영향도 분석

사용자 관리

DQRepository

Data ModelRepository

AS-IS V TO-BEMapping

Repository

통합 IT 운용Repository

ApplicationArchitectureRepository

DatabaseRepository

Meta DataMart

액세스 패턴분석

데이터 품질관리

개발자

현업사용자

DBA

Modeler

IT 관리자

품질관리자

서비스 저장소

Service Registry

& Repository

통합 및 연동

Channel G

/W

Enterprise Service Bus

Access Services개 통

상품추천

공통서비스

Pro

cess

Orc

hestr

ati

on

S

erv

ice

Connectivity Service

…

통합 Service Bus


④ 전사 표준화 준수를 위한 통합 MASTER DB 의 Repository 구현 이미지 사례 임


MASTERMASTERDBDB

RepositoryRepository

정 보 를

데 이 터 로

저 장

MASTER DB 관리 시스템

④

Table

주제영역

데이터 기준

권한 레벨

분류 기준

데이타베이스정보

사용 목적정보MASTER 데이터와

Legacy 데이타간의 Mapping

정보

보존주기

표준 항목

LegacyTable

데이터 흐름도

데이터 분류 체계

MASTER데이터 모델

①

②

표준화 및

데이터 Rule정보

③

구현 이미지

데이터 액세스 SQL


SOA 환경에서 통합 MASTER 데이터를 구축하는 경우 최소의 비용으로 Legacy 시스템의 변경에 유연할수 있음

8. 통합 MASTER 데이터 구축에 따른 기대 효과

IT 관점

• 고객 중심의 서비스 • 고객 접점의 정보 One

View 제공으로 신회성 향상

• 비즈니스 서비스 중심의 시스템 구현

• 비즈니스의 변화에 신속하게 대응 체제 구축

• IT 거버넌스 실현• 시스템 관리의 부담을

최소화• 운영자 및 관리자의 편의성을 고려한 통합 운영 아키텍쳐

• 데이터 중심의 데이터 모델• 데이터 표준화와 품질관리

용이성 증가 • 확장성 및 유연성 증가

비즈니스관점

고객관점

데이터관점

1 2

3 4


향후 국내 대부분의 기업이 SOA 구축과 빅뱅 방식의 시스템 구축이 아닌 각 업무 시스템을 두고 그 상위에 고객 접점에서 발생되는 MASTER 성 데이터만 통합 함

9. 통합 MASTER 데이터의 향후 발전 방향

[ 빅뱅 방식 ] [ SOA & 통합 MASTER 데이터 구축 ]

추가

전체 시스템을 재개발함으로 비용과 시간이 많이 소요

기업의 M&A 시 해당 기업의 시스템을 폐기하고 데이터의 통합에 많은 어려움이 존재함

전체 시스템을 재개발함으로 비용과 시간이 많이 소요

기업의 M&A 시 해당 기업의 시스템을 폐기하고 데이터의 통합에 많은 어려움이 존재함

기업 M&A 시 통합 MASTER 데이터만 통합하고 기존 업무 시스템 최대한 재활용이 가능

각 Layer 별로 독립적인 구조이기 때문에 유연성이 최대한 보장 받을 수 있음

기업 M&A 시 통합 MASTER 데이터만 통합하고 기존 업무 시스템 최대한 재활용이 가능

각 Layer 별로 독립적인 구조이기 때문에 유연성이 최대한 보장 받을 수 있음


많은 질문 부탁 드립니다 .

10. Q&A

2006. 10. 17 ㈜ 엔코아컨설팅 컨설팅사업본부장 김 동 훈 이 사

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