2021.06.02

마스터 데이터 관리란?··· 단일한 진실 출처 확보하기

Thor Olavsrud | CIO
마스터 데이터 관리(MDM)이란 비즈니스 수행 과정에서 산출된 데이터를 관리하기 위한 여러 원칙과 프로세서, 기술을 아우르는 개념이다. 
 
Image Credit : Getty Images Bank

마스터 데이터 관리의 정의
마스터 데이터 관리(MDM)는 조직의 마스터 데이터를 관리하기 위한 일련의 규율, 프로세스, 기술이다. 마스터 데이터는 비즈니스 주체 또는 비즈니스가 수행되는 객체(고객, 공급업체, 직원, 제품, 비용센터 등)에 관한 데이터다. 트랜잭션 데이터와 비교되는 맥락에서 사용되곤 한다. 일반적으로 다양한 스프레드시트, 애플리케이션, 물리적 미디어에 분산되어 있다.

가트너는 MDM을 “비즈니스 및 IT 부문이 협력하여 기업의 공식적인 공유 마스터 데이터 자산의 통일성, 정확성, 관리, 의미론적 일관성, 책무성을 확보하는 기술 지원 규율”로 정의하고 있다.

MDM 원칙
MDM의 목표 중 하나는 모든 마스터 데이터 사본에 걸쳐 단일 버전의 진실(single version of truth )을 생성하는 것이다. 그 과정에서 MDM은 “비즈니스 운영 및 결정을 지원하기 위해 유사하거나 중복된 속성을 가진 이질적인 정보 출처들을 가로질러 표준화, 통합, 수립하기 위한 전사적인 인프라”를 제공한다고 전문서비스 기업 얼리 인포메이션 사이언스(Earley Information Science)가 밝혔다.

일단 수립되면, MDM은 제품 데이터, 자산 데이터, 고객 데이터를 최종 사용자와 다른 애플리케이션에 제공함으로써 데이터 자산의 일관성과 품질을 확보한다. 조직들은 내부/운영 효율성(69%), 비즈니스 프로세스 결과 개선(59%), 비즈니스 프로세스 민첩성 개선(54%) 등 다양한 이유로 MDM을 추진하는 것으로 가트너의 2021년 1월 MDM 매직 쿼드런트(Magic Quadrant) 결과 나타났다.

마스터 데이터 vs. 기준 데이터
기준 데이터(Reference data )는 마스터 데이터의 부분 집합으로 볼 수 있다. 마스터 데이터와 기준 데이터는 비즈니스 트랜잭션을 위한 맥락을 제공하지만 마스터 데이터는 비즈니스 독립체와 관련되어 있는 반면에 기준 데이터는 분류 및 범주화에 관한 것이다. 기준 데이터는 거의 바뀌지 않는다. 우편번호, 트랜잭션 코드, 금융 계층구조, 지역 또는 국가 번호, 고객 세그먼트 등이 그 예다.

기업 데이터 기업 팁코는 “마스터 데이터의 경우 고객 데이터 그리고 비즈니스 및 트랜잭션과 관련된 데이터 등 비즈니스의 핵심적인 부분을 나타내는 반면에 기준 데이터는 분류를 위해 마스터 데이터에서 사용하는 일련의 허용 가능한 데이터를 나타낸다”라고 설명하고 있다.

MDM 전략
MDM과 데이터 거버넌스 전문인 글로벌 경영 및 기술 컨설팅 기업 허브 솔루션 디자인(Hub Solution Designs)의 댄 파워는 MDM 프로그램에 5가지 필수적인 구성 요소가 있다고 설명했다.

문화 : MDM은 조직 내에서 여러 경계를 넘어 정치적 문제로 이어질 수밖에 없다. 파워에 따르면 성공적인 MDM 이니셔티브는 다음과 같은 역량을 지닌 리더가 필요하다.

•    프로젝트 유도
•    경영진의 참여 및 지원 유지
•    비즈니스 부문이 이니셔티브를 ‘책임’지면서도 IT를 지원자이자 조력자로써 참여시키기
•    필수 불가결한 문화 및 정치 문제 해결
•    장기적인 아키텍처 무결성을 유지하면서 재정 확보 필요성(그리고 조기 성과)의 균형 유지하기

프로세스 : 누군가 MDM 허브의 ROI를 인식하기 위해 시간이 지남에 따라 조직의 비즈니스 프로세스를 재설계해야 한다. 파워는 관리 가능한 일련의 비즈니스 프로세스부터 시작하도록 권고한다. 고객 데이터가 포함된 MDM 허브는 CRM 시스템과 긴밀히 통합되어야 하기 때문에 CRM과 관련된 것들이 좋은 후보이다.

기술 : MDM은 기술 지원 규율이다. 주요 기술 구성 요소로는 모든 소스 시스템 데이터를 수집하기 위한 MDM 허브, 소스 시스템 데이터를 MDM 허브로 이동시키는 데이터 통합, 데이터 품질 도구 등이 있다. 이 3가지 기술은 기준선을 제공한다고 파워가 말했다. 기준 데이터, 메타데이터 관리, 비즈니스 규칙, 정책 등을 관리하기 위한 기술도 가능하다.

정보 : MDM이 비즈니스 독립체에 대한 완전한 그림을 제공하기 위해서는 내부 및 외부 데이터의 조합이 필요할 가능성이 높다. 파워는 유망 고객과 기존 고객에 대해 수행하고 싶은 보고와 분석에 대해 신중해야 한다고 조언했다. 이런 분석을 지원하기 위해 필요한 모든 속성을 고려해야 한다. 산업 코드, 수익, 연령, 기업 계층구조, 재무 위험 등의 속성에 대한 외부 데이터가 필요할 수 있다.

데이터 거버넌스 : 데이터 거버넌스 프로그램은 성공적인 MDM 프로그램의 기초다. 데이터 거버넌스를 마련하면 데이터 책임과 데이터 검증 및 강화에 관한 규칙 등의 문제를 해결하여 MDM을 간소화할 수 있다.

마스터 데이터 관리 도구
MDM 프로그램을 지원할 수 있는 많은 솔루션이 있다. 그 중 인기 있는 것들은 다음과 같다.

아타카마 ONE(Ataccama ONE) : 이 데이터 관리 플랫폼은 마스터 및 기준 데이터 관리를 지원한다. 주로 중대형 서비스 조직에 서비스를 제공하며 데이터 거버넌스, 데이터 품질, 메타데이터 관리, MDM에 집중한다.

IBM 인포스피어 MDM(IBM InfoSphere Master Data Management) : 구내 또는 완전한 관리형 클라우드 상품으로 제공되는 인포스피어 MDM은 여러 도메인 마스터 데이터 사용 사례에 집중한다. IBM은 자사의 MDM 전략과 왓슨(Watson) 지원 증강 데이터 관리 및 관계 지향적 인사이트를 일치시켰다.

인포매티카 멀티도메인 MDM(Informatica Multidomain MDM) : 선도적인 MDM 제공업체 인포매티카의 이 상품은 여러 도메인 마스터 데이터 사용 사례, 클라우드 네이티브 기술, AI 지향적인 MDM에 집중한다.

프로피시 플랫폼(Profisee Platform) : 프로피시는 마이크로소프트 애저와의 심층적인 통합을 통해 멀티도메인 MDM에 집중하지만, 구내, 클라우드, 하이브리드 모델 등으로 배치할 수 있다. 사용자가 마스터 데이터를 있는 그대로 모델링할 수 있는 모델링 엔진이 있다.

리버샌드 플랫폼(Riversand Platform) : 이 클라우드 네이티브 솔루션은 ‘파트너 우선’ 전략을 통해 제공된다. 소매, 소비자 패키지 상품, 식품 관련 부문에 많은 고객이 있고 운송 및 서비스 부문에서 강력하게 성장하고 있다.

SAP 마스터 데이터 거버넌스(Master Data Governance) : SAP의 상품은 구내 또는 클라우드로 배치할 수 있으며 모든 마스터 데이터 도메인과 구현 스타일을 지원한다. 로드맵은 발전하는 마스터 데이터 통합 및 클라우드 네이티브 기술에 집중되어 있다.

세마키 xDM(Semarchy xDM) : 세마키는 관리 및 고급 매칭, 생존, 분류를 위해 머신러닝을 사용한다. 사용자 친화적인 UI를 자랑한다. 유럽, 중동, 아프리카(EMEA)에 운영활동이 집중되어 있다.

팁코 EBX(Tibco EBX) : 이 솔루션은 워크플로, 데이터 품질, 역할별 애플리케이션을 관리한다. 셀프 서비스를 위해 고안됐다. 2021년 1월, 팁코는 데이터 관리 및 분석 솔루션 제공업체 인포메이션 빌더스(Information Builders)를 인수했다.

전문가 급여
페이스케일(PayScale)의 데이터 따른 MDM과 관련된 가장 인기 있는 직위와 각 직위의 평균 급여는 다음과 같다. (단위 : 달러)

• 비즈니스 프로세스 분석가: $51K-$106K
• 비즈니스 프로세스 관리자: $67K-$138K
• 데이트 관리 분석가: $45K-$91K
• 데이트 관리 컨설턴트: $45K-$118K
• 데이트 관리 전문가: $39K-$103K
• 데이터 담당자: $40K-$83K
• 마스터 데이터 분석가: $50K-$77K
 
ciokr@idg.co.kr



2021.06.02

마스터 데이터 관리란?··· 단일한 진실 출처 확보하기

Thor Olavsrud | CIO
마스터 데이터 관리(MDM)이란 비즈니스 수행 과정에서 산출된 데이터를 관리하기 위한 여러 원칙과 프로세서, 기술을 아우르는 개념이다. 
 
Image Credit : Getty Images Bank

마스터 데이터 관리의 정의
마스터 데이터 관리(MDM)는 조직의 마스터 데이터를 관리하기 위한 일련의 규율, 프로세스, 기술이다. 마스터 데이터는 비즈니스 주체 또는 비즈니스가 수행되는 객체(고객, 공급업체, 직원, 제품, 비용센터 등)에 관한 데이터다. 트랜잭션 데이터와 비교되는 맥락에서 사용되곤 한다. 일반적으로 다양한 스프레드시트, 애플리케이션, 물리적 미디어에 분산되어 있다.

가트너는 MDM을 “비즈니스 및 IT 부문이 협력하여 기업의 공식적인 공유 마스터 데이터 자산의 통일성, 정확성, 관리, 의미론적 일관성, 책무성을 확보하는 기술 지원 규율”로 정의하고 있다.

MDM 원칙
MDM의 목표 중 하나는 모든 마스터 데이터 사본에 걸쳐 단일 버전의 진실(single version of truth )을 생성하는 것이다. 그 과정에서 MDM은 “비즈니스 운영 및 결정을 지원하기 위해 유사하거나 중복된 속성을 가진 이질적인 정보 출처들을 가로질러 표준화, 통합, 수립하기 위한 전사적인 인프라”를 제공한다고 전문서비스 기업 얼리 인포메이션 사이언스(Earley Information Science)가 밝혔다.

일단 수립되면, MDM은 제품 데이터, 자산 데이터, 고객 데이터를 최종 사용자와 다른 애플리케이션에 제공함으로써 데이터 자산의 일관성과 품질을 확보한다. 조직들은 내부/운영 효율성(69%), 비즈니스 프로세스 결과 개선(59%), 비즈니스 프로세스 민첩성 개선(54%) 등 다양한 이유로 MDM을 추진하는 것으로 가트너의 2021년 1월 MDM 매직 쿼드런트(Magic Quadrant) 결과 나타났다.

마스터 데이터 vs. 기준 데이터
기준 데이터(Reference data )는 마스터 데이터의 부분 집합으로 볼 수 있다. 마스터 데이터와 기준 데이터는 비즈니스 트랜잭션을 위한 맥락을 제공하지만 마스터 데이터는 비즈니스 독립체와 관련되어 있는 반면에 기준 데이터는 분류 및 범주화에 관한 것이다. 기준 데이터는 거의 바뀌지 않는다. 우편번호, 트랜잭션 코드, 금융 계층구조, 지역 또는 국가 번호, 고객 세그먼트 등이 그 예다.

기업 데이터 기업 팁코는 “마스터 데이터의 경우 고객 데이터 그리고 비즈니스 및 트랜잭션과 관련된 데이터 등 비즈니스의 핵심적인 부분을 나타내는 반면에 기준 데이터는 분류를 위해 마스터 데이터에서 사용하는 일련의 허용 가능한 데이터를 나타낸다”라고 설명하고 있다.

MDM 전략
MDM과 데이터 거버넌스 전문인 글로벌 경영 및 기술 컨설팅 기업 허브 솔루션 디자인(Hub Solution Designs)의 댄 파워는 MDM 프로그램에 5가지 필수적인 구성 요소가 있다고 설명했다.

문화 : MDM은 조직 내에서 여러 경계를 넘어 정치적 문제로 이어질 수밖에 없다. 파워에 따르면 성공적인 MDM 이니셔티브는 다음과 같은 역량을 지닌 리더가 필요하다.

•    프로젝트 유도
•    경영진의 참여 및 지원 유지
•    비즈니스 부문이 이니셔티브를 ‘책임’지면서도 IT를 지원자이자 조력자로써 참여시키기
•    필수 불가결한 문화 및 정치 문제 해결
•    장기적인 아키텍처 무결성을 유지하면서 재정 확보 필요성(그리고 조기 성과)의 균형 유지하기

프로세스 : 누군가 MDM 허브의 ROI를 인식하기 위해 시간이 지남에 따라 조직의 비즈니스 프로세스를 재설계해야 한다. 파워는 관리 가능한 일련의 비즈니스 프로세스부터 시작하도록 권고한다. 고객 데이터가 포함된 MDM 허브는 CRM 시스템과 긴밀히 통합되어야 하기 때문에 CRM과 관련된 것들이 좋은 후보이다.

기술 : MDM은 기술 지원 규율이다. 주요 기술 구성 요소로는 모든 소스 시스템 데이터를 수집하기 위한 MDM 허브, 소스 시스템 데이터를 MDM 허브로 이동시키는 데이터 통합, 데이터 품질 도구 등이 있다. 이 3가지 기술은 기준선을 제공한다고 파워가 말했다. 기준 데이터, 메타데이터 관리, 비즈니스 규칙, 정책 등을 관리하기 위한 기술도 가능하다.

정보 : MDM이 비즈니스 독립체에 대한 완전한 그림을 제공하기 위해서는 내부 및 외부 데이터의 조합이 필요할 가능성이 높다. 파워는 유망 고객과 기존 고객에 대해 수행하고 싶은 보고와 분석에 대해 신중해야 한다고 조언했다. 이런 분석을 지원하기 위해 필요한 모든 속성을 고려해야 한다. 산업 코드, 수익, 연령, 기업 계층구조, 재무 위험 등의 속성에 대한 외부 데이터가 필요할 수 있다.

데이터 거버넌스 : 데이터 거버넌스 프로그램은 성공적인 MDM 프로그램의 기초다. 데이터 거버넌스를 마련하면 데이터 책임과 데이터 검증 및 강화에 관한 규칙 등의 문제를 해결하여 MDM을 간소화할 수 있다.

마스터 데이터 관리 도구
MDM 프로그램을 지원할 수 있는 많은 솔루션이 있다. 그 중 인기 있는 것들은 다음과 같다.

아타카마 ONE(Ataccama ONE) : 이 데이터 관리 플랫폼은 마스터 및 기준 데이터 관리를 지원한다. 주로 중대형 서비스 조직에 서비스를 제공하며 데이터 거버넌스, 데이터 품질, 메타데이터 관리, MDM에 집중한다.

IBM 인포스피어 MDM(IBM InfoSphere Master Data Management) : 구내 또는 완전한 관리형 클라우드 상품으로 제공되는 인포스피어 MDM은 여러 도메인 마스터 데이터 사용 사례에 집중한다. IBM은 자사의 MDM 전략과 왓슨(Watson) 지원 증강 데이터 관리 및 관계 지향적 인사이트를 일치시켰다.

인포매티카 멀티도메인 MDM(Informatica Multidomain MDM) : 선도적인 MDM 제공업체 인포매티카의 이 상품은 여러 도메인 마스터 데이터 사용 사례, 클라우드 네이티브 기술, AI 지향적인 MDM에 집중한다.

프로피시 플랫폼(Profisee Platform) : 프로피시는 마이크로소프트 애저와의 심층적인 통합을 통해 멀티도메인 MDM에 집중하지만, 구내, 클라우드, 하이브리드 모델 등으로 배치할 수 있다. 사용자가 마스터 데이터를 있는 그대로 모델링할 수 있는 모델링 엔진이 있다.

리버샌드 플랫폼(Riversand Platform) : 이 클라우드 네이티브 솔루션은 ‘파트너 우선’ 전략을 통해 제공된다. 소매, 소비자 패키지 상품, 식품 관련 부문에 많은 고객이 있고 운송 및 서비스 부문에서 강력하게 성장하고 있다.

SAP 마스터 데이터 거버넌스(Master Data Governance) : SAP의 상품은 구내 또는 클라우드로 배치할 수 있으며 모든 마스터 데이터 도메인과 구현 스타일을 지원한다. 로드맵은 발전하는 마스터 데이터 통합 및 클라우드 네이티브 기술에 집중되어 있다.

세마키 xDM(Semarchy xDM) : 세마키는 관리 및 고급 매칭, 생존, 분류를 위해 머신러닝을 사용한다. 사용자 친화적인 UI를 자랑한다. 유럽, 중동, 아프리카(EMEA)에 운영활동이 집중되어 있다.

팁코 EBX(Tibco EBX) : 이 솔루션은 워크플로, 데이터 품질, 역할별 애플리케이션을 관리한다. 셀프 서비스를 위해 고안됐다. 2021년 1월, 팁코는 데이터 관리 및 분석 솔루션 제공업체 인포메이션 빌더스(Information Builders)를 인수했다.

전문가 급여
페이스케일(PayScale)의 데이터 따른 MDM과 관련된 가장 인기 있는 직위와 각 직위의 평균 급여는 다음과 같다. (단위 : 달러)

• 비즈니스 프로세스 분석가: $51K-$106K
• 비즈니스 프로세스 관리자: $67K-$138K
• 데이트 관리 분석가: $45K-$91K
• 데이트 관리 컨설턴트: $45K-$118K
• 데이트 관리 전문가: $39K-$103K
• 데이터 담당자: $40K-$83K
• 마스터 데이터 분석가: $50K-$77K
 
ciokr@idg.co.kr

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