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"100여 개 시스템 속 데이터 통합"··· 버드와이저 제조사의 분석 활용법

2019.04.17 Clint Boulton  |  CIO
버드와이저와 코로나 등 500개 이상의 맥주 브랜드를 가진 시가총액 600억 달러 규모의 맥주 제조사 AB인베브(Anheuser-Busch InBev)는 2017년 당시만 해도 데이터 관련 어려움을 겪고 있었다. 수년에 걸쳐 수십개 브랜드를 인수한 끝에 '데이터의 늪'에 빠진 것이다. 전 세계 100개국의 온프레미스와 클라우드 시스템 속에 방대한 데이터가 쌓여 있었다.
 
ⓒ Getty Images Bank

이를 해결하기 위해 헤린더 싱크를 글로벌 데이터 전략과 솔루션 아키텍처 담당 임원으로 영입했다. 싱크의 임무는 이들 데이터를 모아 하나로 통합하고 현업 사용자가 단일 툴로 접속해 사용할 수 있도록 하는 것이었다. 그는 AB인베브에 합류하기 전에 월마트 이커머스(Walmart eCommerce)에서도 비슷한 역할을 했었다. 그는 "3년 전만 해도 우리 직원은 기술이나 데이터에 대한 생각이 1순위가 아니었다. 그러나 비즈니스 트랜스포메이션은 디지털 트랜스포메이션을 통해 진행돼야 하고 그 중심에는 데이터가 있다"라고 말했다.

데이터 최우선 주의
최근 들어 많은 기업이 비즈니스 데이터를 마치 원유처럼 다루기 시작하면서, 데이터를 정제하고 구조화해 인사이트를 발굴하는 소프트웨어에 큰돈을 쓰고 있다. 시장조사업체 IDC에 따르면, 이러한 빅데이터와 비즈니스 애널리틱스 소프트웨어 시장은 2022년에 2600억 달러까지 성장할 예정이다.

그러나 데이터가 원유라면, 이 데이터를 통합하는 것은 마치 땅속에서 원유를 뽑아내 디지털 통에 넣고 사용할 수 있는 상태로 만드는 것과 같다. 문제는 데이터가 기업 전체에 파편화된 상태로 많이 늘어나고 있다는 점이다. 특히 기존 레거시 애플리케이션이 새롭고 덜 종속적인 애플리케이션으로 대체되면서 이런 경향이 커지고 있다.

AB인베브도 마찬가지였다. 세일즈포스닷컴(Salesforce.com), SAP 시스템 15개, ERP 시스템 27개 등 100개 이상의 시스템에 데이터가 분산 저장돼 있었다. 이들을 단일 데이터베이스로 옮기기 위해 ETL(extract, transform and load) 툴만 23가지를 사용해야 했다. 이러한 '땜질' 처방은 데이터 자산에 대한 단일 뷰를 만드는 걸림돌이 됐다. 특히 GDPR이 시행되면서 AB인베브는 전 세계에 흩어져 있는 데이터 전반에 대한 가시성을 확보할 필요도 있었다. GDPR 조항 중에는 고객에 대한 것이 포함됐고 이는 다양한 프라이버시 법률과도 관련이 있었다.

싱크는 그 해법을 찾아 1달간 클라우드 기반의 데이터 통합 솔루션 탈랜드(Talend) 제품에 대해 PoC를 실시했다. 이후 이를 도입하기로 했다. 탈랜드는 기본적으로 클라우드 기반의 ETL 툴이다. 클라우드와 온프레미스 시스템은 물론 IoT 기기의 데이터까지 다양한 소스에서 데이터를 추출한 후 마이크로소프트 애저(Azure)에서 운영하는 호튼웍스(Hortonworks) 하둡 데이터 레이크에 저장한다.

이후 이 데이터는 별도 처리한 후 탈랜드의 '골든 레이어(golden layer)'에 저장된다. 데이터 사이언티스트와 운영 실무자, 현업 사용자는 데이터 시각화 툴을 통해 이 골든 레이어에 접근할 수 있다. 이와 같은 AB인베브의 '재사용 가능한' 데이터 관리 아키텍처에는 다양한 오픈소스 툴도 포함돼 있다. 하이브(Hive), 스파크(Spark), 에이치베이스(HBase), 카프카(Kafka) 등이다.
 
맥주와 애널리틱스의 결합
AB인베브의 직원은 한때 업무 시간의 70~80%를 다양한 시스템 속 데이터를 확인하는 데 사용했다. 그러나 현재는 분석을 위한 단일 소스에서 정보를 추출할 수 있게 됐다. 이런 체계는 현재도 계속 개선중이지만, 싱크는 이 데이터 플랫폼을 통해 AB 인베브의 직원이 세일즈과 공급망 관리, 마케팅, 인력 관리 등에 대한 더 핵심적인 인사이트를 수집할 수 있게 됐다고 평가했다.

예를 들어 AB인베브는 닐슨(Nielsen) 같은 시장조사업체의 데이터나, 소셜 미디어의 준실시간 데이터를 수집해 통합한다. 이를 통해 유행을 분석하고 더 적절한 맥주 제품을 공급한다. 구매 지역에 맞춘 실시간 쿠폰을 제공하는 등 고객군을 세분화한 마케팅 캠페인도 진행한다. 매장 내에 맥주를 판매하기 위한 최적의 장소를 찾거나, 더 많은 반응을 끌어내는 실시간 이벤트를 기획할 때도 역시 이 시스템을 사용한다.

AB인베브가 애널리틱스를 활용하는 또 다른 방법은 공급망을 최적화하는 것이다. RFID 기기의 IoT 데이터를 이용해 '인터넷에 연결된' 화물을 추적한 후 배송 운전자를 위한 최적의 운반 경로를 찾아낸다. 또한 전 세계에 설치된 수백만 대의 맥주 저장고의 온도를 확인해 AB인베브의 맥주 제품이 가장 맛있는 온도에서 판매될 수 있도록 모니터링한다.

물론 아직도 풀어야 할 숙제가 많다. 싱크 역시 AB인베브가 구식 업무절차와 기술 같은 일명 '기술적 부채(technical debt)'를 안고 있음을 인정했다. 그러나 그는 이런 여건 속에서도 데이터 트랜스포메이션이 성공한 원인을 3가지로 꼽았다. '클라우드 퍼스트' 접근법, 비즈니스 인사이트로써 데이터 활용하기, 빠른 데이터 추출과 접속을 위한 '재사용 가능한' 프로세스 만들기 등이다. 싱크는 "결국 이 모든 것은 최고의 맥주와 제품을 고객에게 제공하기 위한 것이다. 데이터를 활용하는 것은 이러한 성공을 거두는 데 있어 매우 핵심적인 부분이다"라고 말했다. ciokr@idg.co.kr
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