기업 업무 프로세스에 따라 필요한 데이터는 적시에 공급되고 올바른 의사결정을 위해 기업 데이터의 상호 연관성이 제공되어야 한다는 것은 당연하다. 기업애플리케이션통합(EAI), 데이터 통합, ESB와 서비스지향아키텍처(SOA) 등 전사적 애플리케이션 연동과 그에 따른 데이터 연동을 위한 기술은 쏟아져 나오고 있지만 문제는 기업 규모가 커질수록 데이터의 양과 각 데이터를 규정하는 칼럼과 테이블이 너무 많다는 것이다.
글로벌기업의 경우 생산 부문에서 부품 코드만 해도 수 만개에 이른다. 예를 들어 완제품에서 성능이나 기능 불량으로 고객 불만이 접수됐다면 완제품이 어떤 공장에서 어떤 설비에 의해 제조되었는지 등을 조사해 불량의 원인을 찾아야 한다. 불량 부품이 원인이라면 해당 부품을 어떤 공급업체가 언제 공급했는지, 누가 구매 및 품질관리 담당자였는지 파악해야 한다. 또 부품의 불량은 원천적인 것인지, 아니면 수급 이후 적재 상태에서 관리 소홀로 인한 것일 수도 있다.
수 만개의 데이터 필드에서 연관성 있는 정보들을 파악하는 것도 쉽지 않은 일이다. 모든 데이터의 상호 연동성은 사실상 불가능에 가깝다. MDM은 이를 위해 나왔다. 기준이 되는 정보를 선정하고 이 정보를 기준으로 애플리케이션 간, 업무부서 간 연관 데이터를 찾아내는 것이다.
이진우 투이컨설팅 부사장은 “데이터 입력 표준을 정하고 지키면 되는 문제지만 표준 수립 이전의 데이터, 또 인수합병된 기업의 데이터 등 이전 데이터와 새로 추가되는 데이터가 이미 다른 표준을 갖고 있을 때 그 많은 데이터를 표준에 맞춰 수정하는 것은 십수 년이 걸릴 수 있는 장기 프로젝트”라고 지적한다. 이 때문에 기업들은 MDM이라는 현실적인 방법을 택하고 있다.
박현선기자 hspark@etnews.co.kr