지난 1편에서는 4차 산업혁명의 변화 모습을 살펴보며 기업들이 데이터의 가치에 주목해야 하며, 다양하고 방대해지는 양의 데이터를 분석하고 활용하기 위해서는 기준정보(Master Data)의 구분 및 표준화가 필요하다는 점을 설명했습니다. 그리고 이 기준정보의 품질과 일관성을 유지하고 업무 변화에 대응할 수 있도록, 표준 관리 방식과 거버넌스를 수립하고 정비하는 체계인 MDM(Master Data Management)에 대해서도 말씀 드렸습니다.
이어서 이번 2편에서는, 기준정보 관리의 중요성과 실제 비즈니스 현장에 활용된 사례에 대해 알아보도록 하겠습니다.

기준정보 관리의 중요성 및 효과

기업의 다양한 업무 프로세스에 포괄적으로 적용되는 기준정보!
기준정보는 '프로세스 수행'과 '분석'의 근간이 되기 때문에 항상 '동일한 의미'로 인지될 수 있도록 꾸준히 관리되어야 합니다. 그럼 기업 사례를 통해 살펴볼까요?

P&G의 아기 기저귀 물류 담당 임원은 수요를 분석하다가 흥미로운 사실을 발견했습니다. 제품 특성상 시장 수요가 일정함에도 불구하고, 도매점 및 소매점의 주문량은 변동폭이 컸던 것입니다. 게다가 ‘고객-소매점-도매점-제조기업-원자재 공급기업’으로 구성된 공급사슬이 고객으로부터 멀어질수록 주문 변동폭이 더 커졌습니다. P&G에서는 이를 '채찍 효과(Bullwhip Effect) '라고 불렀죠. 대체 왜 이런 일이 일어났을까요?
사실 기업의 정보관리 체계에서도 채찍 효과와 같이 정보의 왜곡 현상이 발생할 수 있습니다. 잘못된 기준정보가 업무 프로세스를 거치면서 오류가 점점 커져 잘못된 분석 결과를 도출하게 되고, 결국에는 잘못된 의사결정에까지 이르게 되는 것이죠. 이를 방지하기 위해서는 기준정보의 표준 체계를 정립해야 하며 데이터 품질도 지속적으로 관리해야 합니다.

그림1. 기준정보의 채찍 효과(Bullwhip Effect)

아울러 오류가 발생했을 때에는 표면적으로 보이는 이상 데이터를 단순 조치하는 것에 그치는 것이 아니라 숨어 있는 근본 원인을 찾아내 제거해야 합니다. 그리고 동일한 오류가 더 이상 발생하지 않도록 개선해 나가는 활동도 필요하죠.

많은 기업들은 이미 기준정보 관리의 중요성을 인지하고 있습니다. 하지만 이를 제대로 실행하는 것은 결코 쉬운 일이 아닙니다. 기준정보 관리가 IT 담당자의 전담 업무라는 인식이 팽배하거나 현업 부서가 기준정보에 꾸준한 관심을 가지지 않을 경우도 있죠. 그러면 결국 데이터의 관리 주체가 불명확해져 시스템별로 각기 다른 기준정보를 쌓게 되거나, 특정 시스템에 한정된 관리로 치닫게 됩니다. 그 결과, 활용도가 떨어지는 저 품질 데이터가 양산되는 등 본연의 기준정보 관리 목적을 무색하게 만드는 상황이 발생하게 되죠.
따라서 기준정보를 제대로 관리하기 위해서는 무엇보다도 현업과 IT 부서 간 긴밀한 협업을 바탕으로 전담 조직을 갖추는 것이 필요합니다. 더불어 데이터 중복을 방지하면서 다양한 업무 관점을 수용할 수 있는 표준화된 관리 체계를 구비하고, 기준정보의 품질을 지속적으로 향상시켜 나갈 수 있는 견고한 운영 정책을 마련하고 실행해 나가야 합니다.

기준정보를 잘 관리하면 업무 프로세스 운영이 최적화되어 업무 속도가 향상될 뿐 아니라 비용 절감 효과도 볼 수 있습니다. 예로 연구, 제조, 마케팅, 영업 및 재무 업무 간 중복되거나 이원화된 제품 코드를 통합해서, 코드 수량 감소나 재고 관리 비용의 감축 효과를 볼 수 있죠. 또한 부서 간 의사소통이 원활해져 업무 속도 향상을 기대할 수도 있습니다.
이뿐만이 아닙니다. 수작업 등의 비효율 업무를 제거하여 업무 프로세스가 개선되고, 운영 정보를 최적의 값으로 관리하게 되면서 무 투자 Capacity 증대라는 재무 성과를 얻을 수도 있습니다. 또한 경영진 관점에서는 정확도가 높은 고품질 데이터를 토대로 Global Single View 체계를 갖출 수 있죠. 이를 통해 의사 결정 수준이 향상됨과 더불어, 실시간 경영 기반이 갖추어져 비즈니스 환경 변화에 기민하게 대응할 수 있습니다.

기준정보 관리 이슈와 개선 사례

그렇다면 기준정보 관리가 미흡하다면 어떨까요?
분명 부정확한 데이터로 인해 업무 혼선뿐 아니라 재무적 손실까지 초래할 것입니다.
해당 사례를 통해 자세히 살펴보겠습니다.

A사: 관리 코드 체계 최적화 이슈

전자 제품을 생산하는 글로벌 기업 A사는 국내외에 다수의 생산 법인(공장)과 판매 법인을 운영하고 있습니다. 한국 본사가 전세계 각지의 생산과 판매 현황을 모니터링하고 분석해 의사결정을 내리는 글로벌 오퍼레이션 체제가 정착되어 있었죠.
이 회사는 생산 지역별로 제품을 추적, 관리하기 위해 동일한 사양의 제품에 생산 법인별로 구분되는 생산 제품 코드를 부여했습니다. 그 결과 생산지별 실적 집계는 용이해진 반면, 동일한 제품임에도 생산 지역마다 코드가 다르다 보니 불편함이 발생했습니다. 글로벌 입출고 집계 및 분석 과정에서 수작업으로 코드를 조합해 처리해야 했던 것이죠.
반면 물류에서는 제품 식별을 용이하게 하기 위해 동일한 사양의 제품에 부여하는 판매 제품 코드를 고객사별로 구분했습니다. 이로 인해 고객사별 판매 실적 집계는 수월해졌으나 제품 모델 별 실적 집계가 더뎌지게 됐습니다. 그러면서 제품의 실물 재고가 증가해 장기 재고가 발생할 가능성이 높아졌죠.
이처럼 동일한 제품에 대해 생산 코드와 판매 코드를 따로 관리하다 보니 생산 법인과 판매 법인 간 구매 오더와 판매 오더의 자동 연계가 어려워졌습니다. 아울러 연결 결산 시 코드 체계를 맞추는 등 비효율적인 수작업이 증가했을 뿐 아니라, 데이터 불일치에 따른 글로벌 오퍼레이션이 원활치 않은 상황에까지 이르렀죠. 이 모든 혼선은 바로 일원화되지 않은 제품 코드 관리로 인한 것이었습니다.
이 같은 문제 해결을 위해 A사는 기준정보 관리 개선 활동에 착수했습니다. 기준정보 전담 조직의 주도로 개발, 생산, 영업 등 현업이 모두 참여해 사내 모든 부서가 동일한 제품 코드로 업무를 수행할 수 있도록 전사 제품 코드 체계를 표준화하면서, 기준정보 관리 프로세스도 재정립했습니다. 제품 코드 체계는 생산과 판매 코드를 통합해 제품군과 모델별로 구분이 될 수 있도록 했고, 제품 코드별 관리 속성과 네이밍 규칙을 재정의했습니다. 아울러 과거에 사용했던 제품 코드로 발생한 실적, 재고 등의 데이터를 신규 코드로 이관하는 마이그레이션 작업까지 수행했습니다.
이와 더불어 새롭게 정비된 제품 코드의 관리 프로세스도 개선했습니다. 코드의 생성, 변경, 폐기 절차별로 처리 주체와 시점, 대상 시스템, 입력 정보 등을 정의하고 유관 부서의 검토와 승인을 거쳐 코드가 생성되도록 절차를 바꾸었죠. 또한 기준정보 전담 조직에서 이 같은 운영 절차가 잘 지켜지고 있는지 모니터링 할 수 있는 체계를 정하고, 신규 입사자나 기준정보 업무 담당자를 대상으로 하는 교육 체계도 마련했습니다.

이 같은 노력 끝에 A사는 실적 집계, 분석 등의 업무에서 항상 뒤따랐던 제품 코드 조합 등의 수작업이 제거되어 업무 효율을 높일 수 있었습니다. 아울러 제품의 생산, 판매 정보가 동일한 분류 체계를 기반으로 자동으로 연계되어 글로벌 오퍼레이션도 원활하게 전개할 수 있게 되었습니다.

B사: 운영 기준정보 정립 이슈

전자 재료를 생산하는 글로벌 기업 B사는 부진 재고가 증가하면서 고민에 빠졌습니다.
부진 재고를 줄이기 위해 적정 생산량 분석에 나선 B사는, 생산 관리 부서에서 수기로 생산 데이터를 분석해서 수요 예측도를 높이는 조치를 취했습니다. 그럼에도 불구하고 재고율은 여전히 개선되지 않았죠. 결국 경영진은 외부 전문가를 투입해 원인을 분석했는데, 의외로 제조 리드 타임이 잘못 설정되어 발생한 문제로 드러났습니다. 생산관리 부서에서 설정한 계획 리드 타임이 실제 리드 타임보다 짧았고, 이로 인해 납기를 못 맞추는 경우가 빈번히 발생하면서 생산품이 제때 판매되지 못하고 재고로 쌓인 것이죠. 즉 리드 타임과 같은 제조 현장의 운영을 위한 핵심 기준정보가 잘못 설정되어, 생산 실행의 정확도를 저하시켰을 뿐 아니라 재고 증가라는 재무적 손실까지 초래한 경우라고 볼 수 있습니다.
B사는 문제 해결을 위해 생산 실적 데이터의 분석에 나섰습니다. 생산 계획과 실행의 차이를 최소화하면서 계획과 실적 간 변화 추세 및 차이 원인을 집중적으로 분석했죠. 이를 바탕으로 최적의 리드 타임을 유지할 수 있도록 운영 기준정보 관리 체계를 다시 수립해 현장에 적용했습니다. 실제 생산 현황과 현장 데이터 품질을 고려해 최적화된 제조 운영 데이터를 얻을 수 있도록 했고, 이를 근간으로 기존의 수작업을 탈피해 시스템에서 리드 타임을 산정하도록 했습니다. 모든 과정은 현장을 가장 잘 알면서 기준정보를 직접 관리해야 할 생산 관리 부서가 주도했습니다. 그 결과 최적화된 제조 리드 타임 산정 및 관리 프로세스를 정립할 수 있게 되었고, 자연스럽게 부진 재고가 감소될 수 있었습니다.

그림2. 업무 프로세스별 기준정보 이슈 사례

앞서 소개한 A사의 이슈는 글로벌 오퍼레이션 체제 하에서 생산품에 부여하는 관리 코드 체계를 최적화하는 것이었습니다. 이 경우 제품 코드뿐 아니라 설비자재 코드, 고객 코드, 업체 코드 등이 기준정보가 될 수 있는데 이를 통칭하여 전사 기준정보라고 합니다. 전사 기준정보는 업무에 미치는 직접적인 영향은 적지만, 회사 전체에서 생성되고 관리되는 데이터의 근간이 되기 때문에 중요하게 다루어져야 합니다.
B사의 경우 제조 현장의 운영, 즉 생산 실행에 있어 리드 타임과 같은 현장 운영 정보의 중요성을 엿볼 수 있는 사례였습니다. 제조 리드 타임을 비롯해 구매 리드 타임, 수율 리드 타임 등이 기준정보가 되는데 이를 통칭하여 운영 기준정보라고 하죠. 운영 기준정보는 현장 프로세스와 밀접하게 연계되어 있기 때문에, 업무에 미치는 영향이 전사 기준정보보다 더 큽니다. 최근 들어서는 업무 효율 증진 효과가 직접적으로 나타나는 운영 기준정보 관리 체계의 정립과 개선에 많은 기업들이 관심을 보이고 있죠.

A사와 B사가 기준정보 관리 체계를 성공적으로 개선할 수 있었던 공통된 요인은, 바로 경영진의 높은 관심과 전폭적인 지원이 뒷받침되었다는 점입니다. 기준정보 관리는 전사 부서와 여러 현업 부서들의 참여와 협업이 필요한 일이기 때문에, 이를 중재하고 이끌어주는 경영진의 역할이 절대적으로 중요하죠. 두 회사의 경영진은 이를 잘 해냈을 뿐 아니라, 프로젝트 종료 후에는 부문별로 기준정보 담당 조직을 배치하여 데이터 품질 관리에 만전을 기했습니다.
A사와 B사의 경영진은 데이터가 비즈니스 경쟁력이 될 것이라는 사실을 간파했기 때문에, 회사를 고도화된 기준정보 관리 체계를 갖춘 기업으로 변모시킬 수 있었습니다.

경쟁력 있는 기업의 조건, 기준정보 관리

앞서 살펴본 바와 같이, 기준정보 및 빅데이터를 통해 업무 프로세스 상에서 발생하는 위험 요소를 사전에 정의할 수 있습니다. 그리고 이를 실시간으로 감지하여 문제가 발생하는 것을 미연에 방지하거나 문제 상황에 대한 발 빠른 대응책을 수립할 수 있죠. 이 같은 일련의 업무 운영 최적화를 실현하기 위해서는 조직, 관리 프로세스, 표준 체계, 데이터 품질관리 및 관련 정보 시스템이 동시에 유기적으로 작동되어야 합니다.

정리하면, 올바른 기준정보 관리 체계를 갖추기 위해서는 검증된 프레임웍을 적용하여 거버넌스(원칙, 프로세스, 조직), 운영 표준(표준 체계, 품질 체계) 및 IT 인프라 영역별로 적합한 기준을 정립한 다음, 이를 구현하고 지속적으로 유지 관리 해나가는 노력이 필요합니다.

그림3. MDM 구성 요소

특히 기준정보 관리 프레임웍의 적용과 개선 방안 수립은 외부 전문가의 도움을 받는 것이 효과적입니다. 산업군별 비즈니스 특성과 업무 데이터에 대한 이해도가 높은 전문가가 객관적인 시각으로 기준정보 관리의 문제점과 원인을 파악하고, 개선 방향을 도출해 해당 기업에 적합한 기준정보 관리 체계를 마련할 수 있기 때문이죠.

기업 내/외부에서 발생하는 각종 데이터가 다양한 형태로 분기하고 빠르게 대형화되어 가는 4차 산업혁명 시대! 탄탄한 기준정보 관리 체계를 갖춘 기업은 보다 더 똑똑한 판단을 하고 경쟁 우위를 점하게 될 것입니다.

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