관련 통계자료 다운로드 코리안크레딧뷰로 DW어플라이언스 도입 배경과 효과 코리안크레딧뷰로(KCB)는 전 국민의 신용정보 데이터를 관리하는 회사다. 개인신용평가 업체인 KCB가 갖고 있는 데이터는 3600만개 이상, 전 국민 신상정보의 70% 이상에 이른다. 20~59세의 경제 활동 연령대만 놓고 보면 98% 수준에 육박한다고 한다. 데이터가 늘어날수록 신용카드사 등 금융권 고객의 데이터 분석 요구는 힘에 겨워졌다.
KCB 전상진 부장은 “수천만 건, 수억건의 데이터를 한 번에 처리해서 그 분석 결과를 고객사에 제시해야 하는 일이 하루에도 비일비재하게 일어난다”며 “방대한 용량의 데이터를 고객사가 알고 싶어하는 복잡한 요건에 맞춰 신속히 분석해 내려면 고속의 DW가 필요했다”고 설명했다.
KCB는 신용카드사나 은행에 매달 정기적으로 신용평가 정보를 제공하고 있다. 신용평가 대상은 전 국민이라고 할 수 있으며, 고객사들은 자사가 궁금해 하는 결과 값을 알기 위해 여러 가지 복잡한 경우의 수를 더해 분석해주길 바란다. 예를 들어 지난 1년간 신용카드를 새로 개설한 고객의 신용도를 평가하기 위해 해당 고객의 신용등급 변동치를 알아봐달라고 하면 1000만 신용카드 사용자의 12개월 이력을 뽑아서 분석해야 한다. 한 사용자 당 월 평균 10번만 신용카드를 사용했다고 하더라도 분석해야 할 데이터는 1억2000만건에 이른다.
문제는 분석해야 할 데이터가 방대한 것이 아니라 KCB를 이용하는 금융 고객사들이 분석 결과를 요청한 당일, 혹은 한 두 시간 내로 알려달라는 것이다. 전상진 부장은 “경쟁체제의 개인신용평가 서비스에서 누가 더 빨리, 정확한 분석 결과를 내놓느냐가 신용평가기관의 경쟁력”이라며 “고객인 금융 서비스 업체는 빠르고 정확한 데이터를 내놓는 신용평가회사를 선택할 수밖에 없다”고 말한다. DW 속도가 비즈니스 경쟁력에 영향을 끼치게 된 것이다.
DW 운영 시 작업 일정을 예측하기 어렵다는 것도 기존 DW 운영의 문제점이었다. 배치 대상 데이터가 증가하면 DW 속도는 느려지는데 데이터 용량과 DW 속도가 정확히 1:1의 비례는 아니다. 데이터가 2배로 늘어났다고 해서 1시간 걸리던 업무가 2시간에 끝나는 것은 아니다. 3시간이 걸릴지, 4시간이 걸릴지 알 수 없기 때문에 고객에게 결과 데이터를 언제 보내줄 수 있는가 확답할 수 없었다.
KCB는 네티자의 DW 어플라이언스를 도입해 분석 속도 문제를 해결했다. 무엇보다 선형적인 속도 예측이 가능해졌다. 데이터가 2배 늘어나면 작업 시간도 2배 늘어나고, DW 어플라이언스에 노드를 추가하면 작업 시간이 비례해 단축됐다.
전상진 부장은 “설치 후 구현, 사용에 이르기까지 운영에 문제나 아쉬운 점은 없다”며 “새로운 형태의 제품이지만 플러그앤플레이 기기처럼 부팅만 하면 바로 DB 테이블이 만들어진다”고 소개했다. DB 스테이징 작업이 없기 때문에 현업 사용자들도 손쉽게 환경을 설정하고 바로 이용할 수 있었다는 설명이다.
DW 어플라이언스를 도입한 효과는 현업에서 더 크게 느끼고 있다. KCB에서도 DW의 실제 사용자는 오히려 현업이다. 현업에서 새로운 상품 개발을 위해 대량의 데이터를 가져다 다각도로 분석하는데 동일한 기간 동안 훨씬 많은 데이터의 고품질 분석이 가능해졌다는 것이다. 적시에 적절한 상품 개발이 가능해져 현업에서도 만족하고 있다.
하지만 DW 어플라이언스가 국내 소개되던 초기에 제품 도입을 검토했기 때문에 시스템 운영팀에서는 검증되지 않은 신기술이라는 이유로 도입을 반대하기도 했다. 하지만 선택을 할 수밖에 없었다. KCB는 신기술의 리스크와, DW 어플라이언스로 얻을 수 있는 비즈니스 혜택을 비교했고 리스크보다 혜택이 훨씬 크다고 판단, 도입을 강행하게 됐다.
박현선기자 hspark@etnews.co.kr
