잘못된 데이터로 인한 비용 낭비도 많아

최근 은행을 중심으로 금융권에서는 사실상 업종간 통합이 이루어지면서, 신속한 거래 처리, 보다 나은 고객 서비스, 수작업으로 인한 비용의 감소 등을 목적으로 ‘데이터의 질 높이기’에 적극 나서고 있다.

금융권에서는 기업 산업 하나은행, 현대증권 등이 메타데이터를 구축했거나 데이터 표준화관련 프로젝트를 진행하고 있다.

▶하나銀 등 데이터 클린징 프로젝트 진행

특히 하나은행이 전체 데이터를 대상으로 진행하고 있는 데이터 클린징 프로젝트가 금융권으로부터 주목받고 있다. 하나은행은 지난 4월부터 누락되거나 잘못 입력한 데이터를 수정하는 ‘데이터 클린징(Cleansing)’ 프로젝트를 진행하고 있다.

하나은행은 1998년부터 3번의 통합과정을 거치면서 데이터 량이 크게 증가했으나, 합병에 따른 전산통합과 데이터 통합과정을 거치면서 기준차이 또는 비표준화 등으로 인해 데이터의 정합성 등이 다소 떨어진 상황이었다.

하나은행은 1차로 올해말까지 작업을 완료할 계획이며 내년에 추가 작업을 진행해 본격적인 고객CRM을 전개해 나갈 예정이다. 하나은행 데이터 클린징 TFT 관계자는 “그동안 정확하지 않은 데이터를 찾아내 정상화시키는 작업을 진행하고 있다”고 말했다.

▶데이터 의존도 높아져 효과적 관리 필수

금융권에서 데이터의 질을 높이는 작업은 더욱 늘어날 전망이다. 이는 너무나 많은 시스템들이 데이터를 공유하고 있어 한 곳에서 잘못된 데이터를 사용할 경우 이것이 회사 전체로 퍼지고, 데이터 공유 추세가 늘어나면서 잘못된 데이터로 인한 손실도 커지고 있기 때문이다.

또 기업 전체에서 데이터를 공유하고 분석해 보다 정확한 정보에 의한 의사결정을 내림으로써 시장 변화와 경쟁에 보다 신속하게 대응하는 것이 필요해졌기 때문이다.

무엇보다도 금융권의 데이터 공유 의존도는 점점 높아지고 있어 데이터를 효과적으로 관리하는 것이 절대적으로 필요하게 됐다. 부정확한 고객 데이터로 인한 손실도 커지만 잘못된 주소로 우편물을 발송하거나 기업의 웹사이트를 방문하는 고객을 파악하지 못해 고객 충성도가 떨어짐으로써 입게 되는 손실은 이루 말할 수 없다.

실제로 금융권은 데이터웨어 하우스(DW), 고객관계관리(CRM), 비즈니스 인텔리젼스(BI), 데이터 마이닝, 분석 툴과 같은 곳에 대규모 투자를 했지만 부정확한 데이터로 인해 거둔 성과는 거의 없는 형편이다.

업계에서는 전체 데이터 중 10-15%만이 기업 전체에 관련된 엔터프라이즈 데이터이며 나머지 85%는 부정확한 데이터라고 분석하고 있다.

업계 전문가는 “주소를 옮기거나, 결혼을 하는 등의 고객 데이터의 변화를 일관성 있게 반영시켜야 하며 특히 메타데이터가 데이터 질에 있어 매우 중요한 요소”라고 말했다.

실제로 비교적 쉽고 저렴한 데이터 퀄리티 개선 방법을 이용해 ROI를 쉽게 거둘 수 있다. 중복 등록된 주소를 주소조회 툴로 정리하면 잘못 발송함으로써 낭비되는 우편물 비용을 바로 줄일 수 있다.