하나은행은 2007년 차세대 프로젝트를 진행하면서 로컬 스토어를 기반으로 하는 독특한 개념의 데이터 관리 체계를 구축했다. 은행 업무에서 공통으로 사용되는 데이터와 특정 업무에서 사용되는 영역을 구분해 각각 공유데이터는 메인 스토어에, 특화된 정보는 로컬 스토어에 분리해 운영하는 아키텍처를 적용했다.
이를 통해 데이터 배치 속도를 높이고 데이터를 세분화 · 구조화해 관리할 수 있는 환경을 마련했다. 또 필요한 데이터를 분석하고 가공하는 시간을 대폭 절감했다. 비정형 데이터의 경우 기존에 현업 부서에서 공문을 받아 데이터를 수집하고 정합성을 확인한 후 필요성 정보를 제공하는 데에만 5일 정도가 걸렸다. 하지만 현재는 3일 이내에 모든 과정을 처리하고 있다. 데이터의 중복을 제거하고 손실을 줄임으로써 정합성이 대폭 향상됐기 때문이다.
이뿐만 아니라 현업 사용자들을 위한 최종사용자 컴퓨팅을 강화했다. 매일 생성되는 정형 데이터의 경우 담당자가 직접 필요한 데이터를 추출해 사용할 수 있게끔 했다. 여기엔 데이터 마트와 다차원분석(OLAP) 툴이 핵심이다. 기존에 IT부서에서 일일이 데이터를 추출해 전달했지만 지금은 주요 부서에 일정 권한을 부여해 필요한 데이터는 직접 추출해 사용하게끔 하고 있다.
수입 분석이나 심사, 회계 등의 현업 업무에서 담당자들은 데이터마트에서 어떤 계좌가 연체 중인지, 지역별로 연체 상황은 어떠한지 등 필요한 데이터를 OLAP를 통해 추출해 사용할 수 있다. 이를 통해 현업에서 매우 편리함을 느끼고 있을 뿐만 아니라 IT부서의 일도 대폭 줄어들었다는 평가다.
이 외에도 분산돼 있는 데이터를 공통으로 뽑아서 사용하도록 함으로써 현업 측에서 동일한 결과값을 사용할 수 있게 됐고, 재무회계의 일일결산 수행이 가능해졌다. 모두 전사 데이터 통합관리 솔루션 도입을 통해 하나은행이 얻은 효과다.
기존에 하나은행이 사용하던 데이터베이스 관리 솔루션(DBMS)은 단위 업무들의 병렬 처리가 불가능했다. 또 데이터의 이동에 따른 이동시간이 길고 중복데이터가 과다하게 발생하는 단점이 있었다.
김대경 하나은행 정보분석팀 차장은 “단위 업무가 독립돼 있거나 하나의 시스템에서 2~3개의 업무가 운영되고 있었기 때문에 독립된 시스템에서는 과도한 데이터의 이동시간이 발생했다”며 “하나로 묶인 시스템의 경우 작업에 대한 경합으로 배치시간이 오래 걸리고 시스템 통합 운영에도 비효율적이었다”라고 말했다.
데이터의 이동에 따른 데이터 유실과 정합성 저하도 해결해야 할 과제였다. 이에 따라 하나은행은 데이터의 이동을 없애고 배치와 온라인 서비스의 품질을 높이기 위한 방법을 고민했다. 이 과정에서 찾은 솔루션이 사이베이스의 데이터 통합관리 솔루션인 IQ 12.7이다. IQ 12.7은 고객관계관리(CRM)과 전략경영관리(SEM) 등 각 업무별로 로컬 스토어라는 스토리지를 따로 구축하는 독특한 개념을 제공한다.
다시 말해 표준 공유 데이터(EDW)와 별도로 CRM 영역에서는 CRM 고유의 결과물을 따로 지정된 로컬스토어에 저장 · 관리하는 것이다. 아키텍처 정리를 통해 전사적으로 중복되는 업무를 제거하고 낭비 요소를 줄일 수 있다는 점, 데이터의 이동을 최소화해 데이터의 정합성을 향상시킬 수 있다는 점 등이 로컬 스토어 방식의 장점이다.
하나은행은 단위 업무에서 EDW의 표준 데이터를 참조함으로써 전사적으로 40% 이상 스토리지 절감 효과를 보고 있다. 또 단위업무별 독립적인 서버운영이 가능하기 때문에 단위업무 작업량의 증감에 따라 전체 리소스를 효율적으로 배분하고 운용함으로써 서버 활용도를 극대화하고 있다.
안호천기자 hcan@etnews.co.kr
<표>하나은행 BI 프로젝트 개요
