금융비즈니스의 핵심경쟁력 ‘데이터 품질’

기업의 정보시스템을 구성하는 여러 요소들 중에서 단연 기업경쟁력의 핵심은 데이터라고 할 수 있다.

잘못된 데이터에 기반한 비즈니스 이슈는 너무나 많다.

고객데이터 오류로 인한 은행, 카드사의 과다 입/출금, 신규대출 및 신용카드 개설 거절 등이 발생할 수 있으며, 이러한 이슈는 통상 많은 민원을 야기시키기도 한다.
전문가들에 따르면 데이터웨어하우스 구축이나 CRM 구축 시 실패 원인의 50 ~ 70%는 데이터 품질과 관련된 이슈에서 발생된다고 한다. 이는 데이터 분석, 위험관리, 의사결정, 마케팅 등 데이터를 활용하는 관점에서 보다 많은 관심과 개선노력이 필요함을 의미한다.

또한, 앨런 그린스펀 전 미연방준비제도이사회 의장은 지난 세계적인 금융 위기의 원인은 ‘저질 데이터’ 때문이라고 말했다.

첨단 정보시스템을 운영하고는 있었지만 입력되는 데이터가 잘못되어 위험을 예측하고 관리할 수 없었던 것이다.

이처럼 데이터품질이 기업의 비즈니스에 미치는 영향은 매우 크다.

최근 금융회사들은 이러한 인식하에 데이터 품질을 개선하기 위하여 많은 노력을 기울이고 있는데, 대부분 일회성에 그치는 경우가 많다.
이는 데이터품질관리활동이 뚜렷한 비즈니스 성과로 이어지기가 쉽지 않고, 회사내의 많은 조직과 광범위하게 연계되어 있어 실제 활동을 수행하는데 많은 어려움이 있는데 기인한다고 본다.

하지만 데이터는 지속적으로 확장되고, 변화하기 때문에 제대로 데이터 품질을 관리하기 위해서는 전사적인 품질관리체계를 마련하고 지속적으로 조직의 품질관리 수준을 높여가는 것이 매우 중요하다고 볼 수 있다.

이를 위해서 기업의 데이터관리 원칙, 조직, 프로세스, 품질관리시스템 등의 기본 체계를 구축하고, 데이터의 생성, 가공/변환, 활용, 폐기까지의 전 라이프사이클(Lifecycle)에 대해 품질관리를 수행할 필요가 있다.

이는 데이터품질관리 활동이 일회성의 데이터 클린징(Cleansing) 작업이 아니라 지속적인 개선활동으로 이어지는 프로세스이며 관리체계로 인식되어야 한다는 의미이다.

예컨대, 가끔씩 발생하는 카드사의 고객에 대한 입/출금 오류는 단순한 개발자의 프로그램 오류로 생각하기 보다는 입/출금 데이터에 대한 검증체계의 미비에서 비롯된다고 보는게 맞다.

데이터의 라이프사이클 전반에 걸쳐 품질관리체계를 확보하는 것은 매우 광범위하고 어려운 작업이기 때문에 IT 차세대시스템 구축 시점부터 데이터품질관리 아키텍처를 제대로 수립하여 추진하는 것도 상당히 효과적인 방법이라 생각된다.

또한 지속적인 품질관리활동을 수행하기 위해서는 책임감 있고, 추진력있는 품질관리 전문가를 확보하여야 하며, 무엇보다 경영층의 관심과 의지가 중요하다.

KCB도 데이터품질이 보안과 더불어 기업생존을 위한 필수요소라는 인식하에 데이터품질관리활동을 적극적으로 추진해 왔다.

회사설립 초기부터 데이터품질관리를 위한 전담조직을 구성하였고, 품질관리시스템을 구축하여 데이터를 표준화하고, 품질활동을 시스템화 하며, 데이터 흐름을 일목요연하게 관리할 수 있도록 했다.

또한 수집되는 데이터에 대하여 오류지수, 정보지수, 민원지수로 구분하여 금융회사별 품질지수를 측정하고, 이를 토대로 심도 있는 분석 및 개선활동을 수행할 수 있도록 했다.

아울러 데이터의 원천인 금융회사들과의 데이터 이슈 공유 및 데이터 오류 개선을 위한 피드백 체계를 강화했으며, 금융회사별로 상이하고 형식이 다른 개인의 주소, 전화번호, 직장명 등 신상정보를 하나의 체계로 표준화 하여 관리하고 있다.

이를 기반으로 지난 2009년에는 문화체육관광부로부터 데이터품질관리대상을 수상하였으며, 데이터품질관리인증(DQMC) 심사에서 유효성 3레벨, 활용성 2레벨 등 국내 최고레벨의 인증을 획득한 바 있다.

데이터품질은 이제 선택이 아닌 기업경쟁력을 위한 핵심요소로 인식되어져야 하며, 잘 정비되고 성숙된 데이터품질관리 프로세스와 체계는 한국 금융산업이 도약하는데 중요한 밑거름이 될 것이다.



관리자 기자