업종별 비즈니스 활성화 사례 분석

(1)

김순덕 상무

Cloud Evangelist, Oracle Digital Prime, JAPAC 2020. 04. 10

데이터 분석 기반의

업종별 비즈니스 활성화 사례 분석

(2)

Complex and Costly Manual

Slow

33

^%

적용 기간이 너무 오래 걸림

60

^%

관리하기 너무 복잡함

38

^%

초기 도입 및 유지관리 비용

95

^%

광범위한 수작업 필요

Source: CIO Research Report: Biggest Challenges of Current Data Warehousing Solution

Data Warehouse 의 도전 과제

(3)

오래된 기술

Jeff Shukis, VP Engineering and Tech Ops, VoiceBase

오늘날의 데이터 웨어 하우스는 수십년 전의 기술을 기반으로 합니다.

오늘날의 요구와 기회를 충족시키기 위해 데이터 웨어 하우스는 근본적으로 변화해야 합니다.

Complex and Costly Manual

Slow

Data Warehouse 의 도전 과제

(4)

Autonomous Data Warehouse

분석에 최적화된 자율운영 데이터베이스로 End-to-End 분석 업무 지원

• 자동 프로비전 : Exadata*, RAC*, Active Data Guard

• ExaData 에 기반한 빠른 성능

• 자율 운영, 진단, 조치, 튜닝, 패치

• 온라인에서 컴퓨팅 및 스토리지 자동 확장 및 축소

• 모든 데이터 암호화, 보안 패치 자동 적용

• 자동 백업 및 복구

내·외부 데이터 수집 데이터베이스 자율운영 데이터 학습 및 예측 비즈니스 가시성 확보

• 데이터의 이동 없이 학습 모델 구현 및 적용

• 현업 사용자가 머신러닝 알고리 즘을 쉽게 업무에 적용

• Sandboxes 형태의 다양한 시뮬 레이션을 통해 당사 업무에 적 합한 학습 모델 발견

* Exadata, RAC는Oracle Cloud에서만 지원

비정형데이터 다양한 데이터 소스

데이터정형

데이터강화

현업 사용자를 위한 쉽고 빠른 가시성 제공

분석도구가 아닌 비즈니스에 집중

원 클릭 예측 분석으로 의사결정 지원

스마트 검색

분석 데이터에 맞는 최적의 리포트 자동생성

(5)

전체 데이터베이스 라이프 사이클 자율 운영

* Exadata, RAC : Oracle Cloud 에서만 지원

12345

중요 업무의 데이터베이스를 빠르고 쉽게 생성

Creates Exadata*, Cloud Infrastructure, RAC* scale-out database, Active Data

Guard standby

내부 및 외부 위협으로부터 보호

위협 모니터링, 온라인 보안 업데이트 적용, 모든 데이터 암호화, 안전한

컨넥션 관리

모든 인프라 및 데이터베이스 관리 자동화

모든 OS 및 SYSDBA 작업 수행, 튜닝 설정, 모든 소프트웨어 온라인 패치,

오류 진단

프로비저닝 보안 관리

보호 확장성 최적화

다운타임 없이 모든 장애로부터 복구

자동 백업, 복구, Scale-out cluster 또는 Active remote standby 에서

응용프로그램의 투명한 장애 조치

온라인 상태에서 최고의 성능과 저렴한 비용으로 확장

온라인에서 서버리스 컴퓨팅 및 스토리지의 즉각적인 확장 및 축소로

진정한 사용당 지불이 가능

머신러닝을 통해 각 데이터 베이스의 워크로드 최적화

각 워크로드에 대한 메모리, 데이터 형식, 인덱스, 병렬 처리 및 계획을

지속적으로 최적화

(6)

강력한 보안 및 모든 데이터 암호화

오라클 데이터베이스는 강력한 데이터 보안 기능들을 모두 가지고 있으며, 클라우드 데이터베이스는

기본으로 모든 데이터를 암호화 합니다. 오라클 TDE (Transparent Data Encryption) 는 한국인터넷진흥원에서 제시한 공공 및 민간 부문에서 준수해야 할 개인정보 암호화 알고리즘을 지원합니다.

Oracle Key Vault

암호화키, 월렛 및 자격 증명 파일을

통한 안전 장치

Oracle Database Vault

최소 권한 및 업무 분 리 실행을 통한 사용

자 접근 제어

Oracle Advanced

Security

저장 시 모든 데이터를 암호화 하고, 애플리케 이션에서 보여질 때 데 이터 마스킹 처리를 통 한 민감 데이터 보호

Oracle Data Masking and Sub-setting

테스트, 개발 환경 지원 을 위한 데이터 복제 시 마스킹 및 서브세팅을 통한 민감 데이터 보호

Oracle Audit Vault a nd

Database Firewall

감사 데이터 통합 및 분 석 : 위협 모니터링, 탐지

및 차단

Oracle Label Security

자격 부여에 따른 데 이터 접근 제어

* Oracle TDE 가 지원하는 암호화 알고리즘 : AES128, AES129, AES256, ARIA128,ARIA192, ARIA256, GOST256, SEED128, 3DES168

(7)

사용자 중심의 편리한 고급 분석

• 분석 앱 제공 : Day by Day

• 속성 및 데이터 값으로 실 시간 검색

• 분석 데이터에 맞는 최적 의 리포트 자동 생성

• Drag & Drop 형태의 쉬운 UX

• 다양한 유형의 리포트로 데 이터 가독성 향상

• 오피스 문서로 자동 전환

모바일 & 스마트 검색 쉬운 분석 도구

• 클러스터

• 이상치

• 참조선

• 추세선

• 예측

• 연관성 분석

• 핵심 동인 분석

• 속성 세그먼트

• 이상치 분석

원클릭 예측 분석

상세분석 자동화

(8)

(9)

간소화된 머신러닝 학습 및 적용

데이터베이스에 내재된 머신러닝 알고리즘을 사용하므로 보다 안전하고 빠르게 학습 모델을 생성 및 적용할 수 있으며 운영 중에도 변경되는 데이터 특성에 맞게 지속적인 모델 현행화를 통해 예측을 고도화 합니다.

ADW 머신러닝 학습 및 적용 일반적인 머신러닝 학습 및 적용

소스 데이터 결과 데이터

• R

• Python

More Models Better Models Faster, More Secure Less Cost

• SQL, PL/SQL

• Notebook

• R

• Python

• 파일 형태로 데이터를 이동 후 분석 알고리즘 수행 및 결과 전송

• 파이썬, R 과 같은 프로그래밍 능력 필요

• 비정기적 또는 배치 작업을 통한 데이터 및 학습 결과 반영

• 데이터 이동없이 데이터베이스 내의 암호화된 데이터 이용

• SQL, PL/SQL 과 같은 쉬운 프로그램 언어 사용

• 소스/결과 데이터, 학습 모델이 하나의 데이터베이스에 존 재하므로 실시간 데이터를 통한 최신의 학습 결과 반영 비즈니스 이해

/ 피드백

학습 모델

생성 / 평가 결과 데이터

전송 모델 적용

소스 데이터

수집 데이터

전처리

(10)

(11)

ADW 고객 사례

(12)

사례 : M 식품회사

• 1994년 설립된 제빵 제품의 개발, 생산, 판매하는 식품회사

• 주력상품 : 월병, 케이크, 페이스트리, 빵, 비스킷

• 5,000 명의 임직원, 3개 주요 브랜드 운영

• 10개 도시에서 300개 이상의 체인점 운영

도전 과제

• 고객 취향에 맞는 다양한 제품 포트폴리오 및 품질 향상에 대한 니즈

• 국내·외 마켓 확장으로 소비자 선호 제품이 빠르게 변화함에 따라 적 정 재고 관리가 어려움

• 매장이 급증함에 따라 식품 및 원재료 유통기한 초과로 인한 비용 손 실 증가

• 회원의 대부분을 차지하고 있는 비활동 고객의 재구매 유도가 필요

M 식품회사

(13)

Analytics Cloud

사례 : M 식품회사

분석 결과를 제품 개발 및 비즈니스 개선에 적극 활용

POS

매출 제품 고객 매장

ERP 제품 구매/재고 주문 공급사

/대리점

생산 재무

로열티

회원 적립/사용 카드 포인트

기상정보

상권정보

휴일정보

고객 설문

Autonomous Data Warehouse

Service Management Built-in Access tool • 판매 분석

• 재고 분석

• 판매 예측 모델

• 판매 예측 vs 재고

• 회원 분석

• 회원 활동 및 소비 패턴 분석

• 포인트 분석

분석 모델 구현

FEEDBACK

(14)

사례 : M 식품회사

재고 비용 5% 절감

매출 6% 증가

회원 카드사용 10% 증가

고객 만족도 향상

데이터 모델 개발 비즈니스 개선 비즈니스 효과

매출, 회원 날씨, 상권, 휴일

매장별, 제품별

판매 예측 공급 계획

정확도 향상

회원 카드 사용

포인트 적립/사용

회원별 소비 패턴 회원별 맞춤화된

쿠폰 제공

비활성 고객

매장/지역 매출

회원 특성 분류 세그멘트에 맞는

이벤트 진행

고객 평가 분석

설문 조사

이슈 발굴 적극적 이슈 해결

매장별 매출 회원 프로파일

제품 특징

지역별 제품 선호도

변화 추이 고객 니즈에 맞는

제품 개발

(15)

사례 : 기흥모터스

• 1999년 설립. 할리데이비슨의 공식 수입 판매원

• 기흥인터네셔널을 통해 고급 자전거, 모터사이클, 슈퍼 카, 하이퍼카 등 다양한 브랜드 수입 판매

도전 과제

• 분산된 데이터로 인해 정보의 신뢰성 부족

• 마케팅 캠페인을 위한 고객 인사이트 부재

• 임원진의 분석 요구를 대응하기 위해 데이터를 수집 및 취합을 위해 많이 시간이 소요

- 매출 대비 영업이익 감소 원인은?

- 월별 지점별 목표 vs 실적 분석

기흥 모터스

할리데이비슨 코리아 : 2018 US ROUTE 66 TOUR

“ 탈 것에 대한 즐거움을 주는 회사 ”

(16)

사례 : 기흥모터스

마케팅 니즈에서 시작해서 전사 데이터 웨어하우스 구축

경쟁사정보

Autonomous Data Warehouse

판매이력MC 서비스

이력 GM, P&A

판매 이력 온라인

쇼핑몰 할리

프렌즈 Eloqua

통합 고객 판매 실적

판매 목표

정비 이력

캠페인반응

지점/ 제품

대리점 경쟁사

재무 정보

• 고객 분석

• 캠페인 분석

• 상품 연관성 분석

마케팅

• 브랜드 분석

• 경쟁사 분석

• 매출 분석

• 지점/지역 분석

• 목표 vs 실적 분석

영업

• 정비 매출

• 제품 분석

• 전사 재무제표

• 지점별 재무제표

• 지점별 수익성 분석

재무

Analytics

Cloud

(17)

사례 : 기흥모터스

데이터 중심의 의사결정으로 일하는 방식의 변화

캠페인 ROI 향상

및 매출에 직접 기여 능동적인 영업 및

대리점 지원 CEO 의

BEST PARTNER

• 10년 전 > 현재 > 미래 고객 특징 분석 → 신규고객 확보 전략

• 제품 연관성 분석 기반의 프 로모션 설계

• 세그먼트별, 채널별 반응 분 석 → 캠페인 반영

• 지점별, 제품별 이번 달 매출 분석 → 대리점 배송 준비

• 자사 및 경쟁사 제품의 가격 대별 배기량별 제품 분포도

• 단골 고객 XXX 의 바이크 및 액세서리 취향 및 최근 관심 사는?

• 재무제표 Drill-down 을 통한 지점별 수익성 분석

• 사업부별 흑자 및 적자 금액 및 트렌드 분석

• 현금 및 유동성 자산 보유 트 렌드는 안정적인가?

마케팅 영업/지점 재무

(18)

(19)

사례 : 세종병원

보건복지부 지정 국내 유일의 심장전문병원

• 38년 전통의 심장 전문 병원 (1982 ~ 현재)

• 부천 세종병원 + 메디플렉스 세종병원 운영

• 연간 30만여 명의 심장질환자를 진료

• 연간 심장수술 1,000여 건, 심혈관촬영술 4,400여 건을 시행

도전 과제

• 분석 속도가 느리고, 제한된 사용 권한으로 분석 활용율이 낮음 (현업 사용자는 필요한 리포트를 IT 부서에 요청)

• 두 개 병원(부천 세종병원 + 메디플렉스 세종병원) 의 경영 데이터에 대한 통합 분석에 대한 비즈니스 니즈가 있음

• 병원 내에서 이상 현상 발생에서 문제 해결까지 너무 많은 시간 소요

세종병원

(20)

사례 : 세종병원

의료 환경의 변화

2013년 미국 의료사고 실태

(21)

사례 : 세종병원

의료 환경의 변화

?

1817

2017

(22)

• 진료 실적 분석

• 매출 및 수익 부석

• 심부전 예측 분석

• 소아 응급실 예후 예측 분석

• 환자 만족도 평가 분석

• 관리회계 리포트 자동화

사례 : 세종병원

오라클 자율운영 데이터베이스 & 분석 클라우드를 이용한 진료 환경 및 비즈니스 개선

EMR DB

ERP DB

ELT

엑셀 데이터내/외부 ADW/OAC

(23)

사례 : 세종병원

이상현상 감지 후 해결책 도출까지의 시간을 획기적으로 감소

자료수집 자료정리 자료해석 해결책 도출

이상 현상 발생 시 자료 수집, 정리 및 해석 시간을 획기적으로

줄임으로써 해결책 도출까지

10 배의 기민성

을 갖추게 되었습니다.

-

세종병원

,

박진식 병원장

- 타사의 시각화

& 마이닝 툴 사용 _40주

ADW/OAC 로

Move & Improve _4주

(24)

사례 : 세종병원

나머지 효과들 요약 인력 활용 개선

분석 프로세스 효율성 향상

현업 사용자를 위한 Self-Service 분석

경영 정보 통합 분석

• ADW 를 통한 분석 데이터베이스 자율운영으로 IT

관리 작업 감소

및

성능 향상

• 데이터 관리 시간을 줄이고 머신러닝을 이용하 여

데이터를 탐구하고 활용하는데 더 많은 시간 을 사용

• 현업 사용자가

임원진 보고

를 위해 데이터에 직 접 접근하여 원하는

리포트 작성 및 보고

• 현업 사용자가 Drag & Drop 으로 쉽게 리포트를 작성하므로

다양한 시뮬레이션 및 상세 분석을 통해 입체적이고 통합적인 분석

수행

•

자료 수집

,

자료정리

,

자료해석

에 소요되는 시 간을 획기적으로 감소

• IT 에서는 분석 데이터를 만드는데 집중, 현업 사용자는 원하는 보고서를 만들어

비즈니스 가 시성을 얻는데 집중

• 2개 병원(부천 세종병원 + 메디플렉스 세종병원) 의

경영정보 통합 분석을 통한 가시성 향상

•

내부

·

외부 데이터 통합 분석

을 통해 흑자/적자 요인을 분석함으로써

수익성 향상 방안 도출

• ERP 로부터 회계정보 추출 및 가공을 통한 관리

회계 자동화

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(26)

www.oracle.com/cloud/free

New Free Tier Always Free

Oracle Cloud Free Tier

Services you can use for unlimited time

30-Day Free Trial

Get $300 in free credits

+

(27)

What is included with Oracle Cloud Free Tier?

(28)

https://bit.ly/3eaeKb5

Learning and Certifications

Online Learning

Oracle University

52시간 무료 교육

Certifications

6개의 자격증 무료 응시

• Oracle Autonomous Database Specialist

• Oracle Cloud Infrastructure Foundations Associate

• Oracle Cloud Infrastructure Cloud Operations Associate

• Oracle Cloud Infrastructure Developer Associate

• Oracle Cloud Infrastructure Architect Associate

• Oracle Cloud Infrastructure Architect Professional

+

* 본 프로모션은 5월 115일 까지 진행됩니다.

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Q&A

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