Oracle Information Leadership Roundtable -

Master Data Management Overview

김대준 상무MDM & Application Architecture

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Agenda

• 마스터 데이터 관리의 필요성

• 비즈니스 Use Case

• 마스터데이터 솔루션 소개

• 고객 사례

Sales Services Mfg.ProcurementVendors Parts Distribution

지금 기업의 IT환경은..,

Sales Services Mfg.ProcurementVenders Parts Distribution

지금 기업의 IT환경은.., - 정보의 분산

마스터데이터관련 연구기관 보고서;TDWI(2006.10)

Has your organization suffered problems due to poor master data?

Yes

83%

No

9%

Don't know

8%

TDWI : The Data Warehousing Institute (http://www.tdwi.org/display.aspx?id=8155)

Philip Russom, Sr. Manager of Research And Services, TDWI What Works, Volume 22 (2006년 10월 발행)

Based on 741 respondents

잘못된 마스터 데이터로 인해 귀사가 문제를 경험한 적이 있습니까?

741개 회사가 응답

전사 차원의 데이터 표준화 부족(모델, 규칙, 프로세스) – 각 개별 시스템 개발로 인해 데이터 명령 규칙이 달라 시스템간 데이터 이해

및 공유가 어려움 - 각 시스템 내의 데이터 구조 및 내용에 대해서는 해당시스템 개발자 만이 인지

– 지역별 또는 기능별(영업-마케팅-회계 등) 마다 개발시스템, ERP, 포인트솔루션 모두 데이터 코드 상이

전사적인 데이터 관리체계 취약(Data Governance)– 마스터데이터 생성에서 폐기까지 마스터데이터 관리 규칙, 표준 프로세스 및

데이터 표준화 조직 미비

상시 데이터 품질관리 운영의 어려움

많은 인터페이스 관리의 어려움

시스템 연계성 미흡으로 정보 손실 발생

마스터데이터 이슈

Time

Business Evolution

IT Platform

Business

Execution

Gap

비즈니스 변화 속도는 IT대응 보다 빠르게 전개..,

Traditional IT vs SOASOA(Service Oriented Architecture) 는 IT 자원을 Web Service 기술을 이용하여 표준화를 통한 재 사용성 강화 및 Flexibility 를 강화하기 위한Architecture 의 Ideology 임

Service Oriented ArchitectureTraditional IT

• 기능 추가/변경이 힘들다

• Tightly Coupled System

• 기능 추가/변경이쉽다.

• Loosely Coupled System

• 표준 커넥터를이용하여원하는기기추가/변경작업이가능

오디오의표준인 RCA단자

Agility, Adaptability, Extensibility

SOA & MD Potential

• SOA는 기존의 복잡한 IT인프라에 비즈니스 프로세스의 유연성을

제공해 주기 위해 설계

• 하지만 밑 단의 데이터 품질 문제가 새로운 비즈니스 프로세스의

orchestration에 장애가 됨

• MDM은 중요한 마스터 데이터 element들을 통합관리하기 위해 설계

• 하지만 여러 어플리케이션에 분산된 고객마스터, supplier 마스터, 품목

마스터 등으로 인해 이 데이터 들에 대한 single version of the truth를

확보하고 새로운 프로세스에 적용하는데 장애가 됨

• MDM과 SOA의 combination이 기존의 IT구조를 변화시킬 수 있음

• 비즈니스와 IT를 결합시켜 “Business Execution Gap” 을 없앰

• IT를 “Cost Center” 에서 “Center of Innovation”으로 변화 시킴

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Agenda

• 마스터 데이터 관리의 필요성

• 비즈니스 Use Case

• 마스터데이터 솔루션 소개

• 고객 사례

MDM Business Cases

비용 Control

Risk 감소Revenue

최적화

• 법률 규제 리포팅

• 인수합병

• 정확한 리포팅 / 경영의사결정

• Global 운영 risk 감소

(COA표준화, IFRS 등)

• 주주가치 증대

• 기업 지배구조

• 회사 평판

• Fraud

• Risk 분석

MDM

Business Case

• 고객 Loyalty

• 시장 변화 대응

• 경쟁 우위

• 제품의 시장출시

• 새로운 비즈니스 모델

• 신제품 개발 기간 단축

• IT Modernization

• 비용/수익성 분석

• Supply Chain 최적화

• 비즈니스 프로세스 자동화

• 기존 인프라 ROI 증대

IFRS : International Financial Reporting Standards

마스터 데이터는 모든 IT 프로젝트와 관련이 있고, 경영환경과 IT환경이 빠르게 변하는SOA환경에서는 이에 대한 비용이 IT프로젝트 발생 빈도에 비례하여 상승하게 됩니다.

Cummulative costs of Data Management across projects

0

2

4

6

8

10

12

14

16

Project 1 Project 2 Project 3 Project 4 Project 5

Costs related to data management

Additional IT projects costs

Cummulative data management

costs

IT 프로젝트 발생에 따른 데이터 관리 비용 누적 발생 현황

ROI 케이스 #1: IT 프로젝트에 따른 데이터 관련 비용 절감

신규 시스템 구축 시 데이터관리 관련 비용

Cummulative costs of Data Management across projects

0

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Project 1 Project 2 Project 3 Project 4 Project 5

Costs related to data management

Additional IT projects costs

Cummulative data management

costs

정보통신부 고시 소프트웨어사업대가기준에 따르면

•신규 프로젝트 추진 시 분석&설계단계에 투입되는 비용이 전체 비용의 43%

•분석 & 설계의 내용을 데이터 와 프로세스 두 가지로 구분하고 데이터 관련 비용을 50%로 가정

•데이터 관련 비용 중 마스터 데이터에 관련된 비용을 50%로 가정하면

•신규 프로젝트 추진 비용 중 10.75%를 순수하게 Master Data 관련 비용으로 추정할 수 있음

•A사의 년간 신규프로젝트와 고도화 추진 비용 : 1,000,000,000 * 10.75%(MDM구축 후 절감 예상 비율)

•년간 예상 절감 비용 : 107,500,000원

단 계 분석 설계 구현 시험 합계

기능점수당 단가 103,840 131,167 174,889 136,632 546,528

코드라인당 단가 2,215.4 2,824.5 3,718.9 2,968.5 11,727.2

% 19% 24% 32% 25%

서로 다른 3개의 시스템에서마스터 데이터를 관리

MES

ERP

CRM

가정마스터 데이터프로파일 저장 비용 50원

CPU 처리 비용 40원

마스터 데이터레코드 수 천만 건

마스터 데이터 변경처리 수 3

60억원

60억원

60억원

*최소 120억원

마스터데이터를MDM솔루션에서 중앙관리

MDM 60억원

총 60억원

*3개의 서로 다른 시스템에서 마스터데이터를 관리할 경우 “레코드 시스템”을 제외한 2개 시스템의 비용을 “레코드

시스템”의마스터데이터관리 비용의 50%로 가정하여 산출

ROI 케이스 #2: 데이터 통합관리 비용 절감

A산업에서의 연간 데이터 품질관리 유지 비용 ($

십억불)

•2002년 Tower Group조사에 의하면 증권업에서 40%의 거래 오류는 부정확한 데이터 때문이라고 함.

엑센츄어에 따르면 전 산업에서 마스터 데이터의 품질을 향상시키기 위해 들어 가는 데이터 품질관리비용은 연간 54억불에 달한다고 함.

** 엑센츄어에 따르면, 200명 이상의 비즈니스 analyst나 50에서 100명의 IT인력을 갖고 있는 글로벌브로커리지 회사들이 마스터데이터를 관리하기 위해 지출하는 비용은 연간 50백만불 이상이라고 함.

5.4

3.0

8.4

01

234

567

89

Failed Trades* Excessive Data

Management

Costs**

Total

고객마스터데이터 사례5백만 명의 고객마스터중24% 데이터 중복 (1.2백만명)

+ 13% 고객 주소 오류 (65만명)x 연간 2번의 마케팅 캠페인 실시x 고객 1인당 500원 마케팅 비용 발생= 연간 총 18.5억원 마케팅 비용 부실 발생

고객마스터 데이터 사례고객마스터분류 미비로 1.4 백만 명의잠재고객에대한 마케팅 실시 못함

x 1% 응답률= 14,000명의잠재 신규고객으로유치 못함x 잠재 신규고객당 연간 85만원 신규 매출 가능= 연간 총 약 119억원 신규 매출 기회 상실 가능

상품마스터 사례20% item 마스터 데이터 에러

X 연간 manual cleansing 25천원= 연간 에러 당 50천원 비용 발생+ 연간 invoice 발행 20% 에러= 에러 invoice 수정으로 인한비용 연간

40천원~400천원발생= 총 1-3%의 손익 감소 초래

마스터데이터 오류에따른 데이터품질 향상

연간 비용(아래 주 해석 참조)

마스터데이터 관리연간 비용

(아래 주 해석 참조)

ROI 케이스 #3: 데이터 품질관리 향상으로 인한 비용 절감

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Agenda

• 마스터 데이터 관리의 필요성

• 비즈니스 Use Case

• 마스터데이터 솔루션 소개

• 고객 사례

Enterprise

Data

기업의 성과(Performance)를 나타냄• Trends, Forecasts, Sales history, Buying patterns, Factory

Plans 등

분석데이터

기업의 업무수행(Operational State)을 나타냄• Quantities, Orders, Shipping notices, Inventory, Balances, Interest,

Withdrawals, Payments, Deposits 등

Transactional

데이터

기업의 핵심 자산(Business Object)을 나타냄• Customers, Suppliers, Items, Products, BOM, SVC Lane, COA,

Org, 등.

• 마스터 데이터는 전사 공통의 Consensus를 가지고 있는 reference

Master 임

Master

데이터

Foreign Key

참조

데이터 웨어하우스다면분석

기업 데이터의 종류

기업에서의 데이터 분류

오라클 MDM솔루션은 여러 곳에 분산되고 중복된 마스터데이터를 관리하기 위한제품으로 서로 다른 시스템에 각각 흩어져 있는 데이터를 한 곳에 통합하고, 깨끗하게 정제하여 하나의 통합된 정보를 분석 및 운영시스템에서 활용하는 제품입니다.

• 자체개발시스템과 3rd

party솔루션의 마스터

데이터를 통합

• 데이터 모델로 데이터Import

데이터 통합 데이터 품질 향상/표준화

시스템과의동기화

• 중복 데이터 확인 및 해결

• 중복 데이터 생성 방지

• 데이터 표준화

• Single source of truth

• 마스터 데이터의 모든변경 인지

• 연결된 모든 시스템에

수정된 정보 전송, 동기화

데이터의단일View

• 일관된 마스터 정보실현

• 모든 Transaction 에정확한 데이터 활용

오라클 Master Data Management 솔루션

오라클 솔루션(MDM+SOA)

Cu

sto

me

rs

Oracle Fusion Middleware(SOA)

Pro

ducts

Supplie

rs

Oracle

Product

Hub

Oracle

Customer

Hub

Operational

MDM

Analytical

MDM

Oracle | Hyperion

Data Relationship

Management

Data Governance & ComplianceRequests, Approvals, Workflow, Audit, Risk Management

Fin

an

cia

ls

An

aly

tica

l

En

titie

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운영시스템

External

Applications

SAP

Oracle

EBS

PeopleSoft

Legacy

분석시스템

Budgeting

DW

BI &

Data Marts

Planning

Financial

Consolidation

Application Integration Architecture

솔루션 핵심 기능; 데이터 통합

데이터 통합

데이터임포트Workbench

(bulk Import)

소스시스템관리(SSM/Cross-Reference)

데이터변경이력관리

데이터 신뢰도유지관리

(Survivorship)

마스터

데이터

데이터거버넌스

데이터품질

데이터활용

EBS

SAP

Siebel

Legacy

Other

솔루션 핵심 기능; 데이터 모델

데이터거버넌스

데이터품질

데이터활용

데이터통합

마스터

데이터

데이터 스키마

World-class 마스터 데이터모델(Party, Item/Product,

Supplier, Financial data)

Relationship모델

Hierarchy모델

마스터

데이터

데이터거버넌스

데이터품질

데이터활용

데이터통합

주소정제(address validation)

Naming표준화(Word Replacement/Transformation Rule)

외부데이터활용

데이터병합

(auto merge/manual merge

/purge)

중복확인/매칭(smart search)

솔루션 핵심 기능; 데이터 품질

마스터

데이터

데이터품질

데이터활용

데이터통합

데이터거버넌스

데이터관리모니터링

(steward UI)

승인 룰 관리(approval rule engine)

데이터접근관리(security/access

control)

DQ 룰 관리(match rule, auto

merge rule, validation rule)

솔루션 핵심 기능; 데이터 거버넌스

데이터변경관리(Change mgt.)

솔루션 핵심 기능; 데이터 활용

마스터

데이터

데이터거버넌스

데이터품질

데이터통합

데이터활용

Web ServiceIntegration Repository

Public PL SQL & JAVA

APIs

Business Event System(BES)

Connectors

SOA (BPEL)

EBS

SAP

Siebel

Legacy

Other

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Agenda

• 마스터 데이터 관리의 필요성

• 비즈니스 Use Case

• 마스터데이터 솔루션 소개

• 고객 사례

Life Sciences and Healthcare

Public SectorCommunications, Media & Utilities

Financial Services High TechnologyManufacturing &Distribution

Retail & CPG

오라클 MDM 구축 사례

국내 MDM고객 SAP ERP사용 고객 중 오라클 MDM 구축사

• 788개 (2008.7.2 現在)

식품제조, 소비재 유통산업 구축사례 : 65개사

제약, 물류, 제조산업 구축사례 : 118 개사

High Tech산업 구축사례 : 95 개사

MDM drivers in ManufacturingManage product master across buy side, in-side and sell side information

ProductMasterRecord

• Sales Configurations

• Customer support

• Multi-Channel

commerce – Catalogs,

attributes, marketing,

policies

Sell-Side

Source of truth or reference across system

Buy-Side

• Procurement and Sourcing support across multiple systems

• Component Supplier Management

In-Side

• References to all design and manufacturing systems

• Central enterprise product record

• Single source of truth

회사 개요

• 세계 5위 내 자동차 생산업체

• 1948년 설립, 145천명

• 혼다 자동차는 디자인, 연비, 자동차 품질 우수

• 혼다 자동차는최근 여러 종류의 신차 출시기간을1년 내로 단축

위협/기회

• 모든 마스터정보가 회사의 모든 시스템에디지털화 되어 활용

• 많은 인터페이스 관리의 어려움 –시스템간 데이터 활용을 위해 많은인터페이스 필요

• 연구, 디자인, 생산, 테스트, 마케팅시스템의 disconnect

• 마스터 데이터 에러가 제품 품질 이슈초래 – 제품 품질을 높이기 위해 마스터데이터의 품질문제 해결 필요

결과

• 마스터데이터 정보를 레거시 시스템, 디자인 시스템, 생산 시스템, ERP, 패키지 솔루션으로 부터 MDM으로 통합

• MDM내 Item master를 모든 새로운 sub-assembly와 component에 활용

• MDM위에 비즈니스 서비스에 대한 이슈확인 및 해결, 이에 대한 리포트 생성

• 세밀하게 비용관리를 유지할 수 있고분석 및 리포팅을 위한 마스터데이터rollup관리 가능

Customer Information provided under NDA

MDM시스템과 연결된 소스 시스템

• Dassault Systemes(PLM) : Catia (4)

• Dassault Systemes(PLM) : Delmia

• Technomatics

• Sigmetrix Cetol 6 Sigma

• Legacy R&D

• Legacy Manufacturing

15 / 20

회사 개요

• 전 세계 상위 자동차 메이커

• 종업원 286천명

• 8.8백만대 생산(2006)

위협/기회

• 신차 제품생산에서 고객delivery까지의소요시간 단축 및 운영 효율화

• 전사 차원의 마스터데이터 관리를 위한데이터 거버넌스 framework 체계화 및이를 바탕으로 데이터관리 표준 프로세스및 표준화 조직 확립

• 고객, 딜러, 협력업체와의 협업 강화를위해 supply chain에 있는 모든 객체와마스터 정보 공유를 통해 제품 품질향상기준 및 배송기준 부합 필요

결과

• 부서별로 다르게 사용하였던 마스터데이터의표준화 확립(데이터 정의 및 관리 프로세스표준화)

• 생산, 마케팅, 영업 시스템 등에 산재된마스터 데이터를 MDM에 통합관리

• 마스터 데이터에 대한 변경관리 프로세스 및표준화된 워크플로우 프로세스 운영

• 고객, 딜러, 공급자와의 마스터 데이터공유를 통한 제품 출시까지의 소요 시간최소화

• 제품 품질 향상, 배송 기준에 부합되는마스터데이터 메트릭스 관리 가능

Customer Information provided under NDA

MDM시스템과 연결된 소스 시스템

• Legacy - Local Retail Dealer Management Systems (Multiple)

• Legacy – National Marketing & Sales Systems (~22)

• Legacy – Order Management

• Legacy –Manufacturing

• 3rd Party Logistics

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• 회사 개요• 화학 및 석유화학제품 연구개발, 생산, 판매• 연 매출 약 100억불.

• 임직원 12,000 명

• 위협/기회• 마스터데이터 관리 방법 표준화(거버넌스 구조 확립)

• 후선시스템에서 정확한 마스터데이터를활용하여 업무 효율 증대 필요

• MDM솔루션으로 싱글 마스터를 유지하므로서ERP구축 ROI 향상 필요

• 조직 변경에 대한 신속한 마스터데이터 적용• 정확한 마스터데이터로 후선시스템과

운영시스템의 운영 효율화 필요• MDM솔루션에 고객, 벤더, item/BOM 마스터

통합 관리

• 필요 사항• 다수의 SAP R/3 instance에 있는 벤더, 고객,

item/BOM마스터의 MDM으로 통합• 오라클 MDM솔루션에서 마스터데이터를 유지 관리하여

각 SAP R/3 시스템에 배포

• 경쟁• SAP MDM

• 오라클의 장점• SAP(MDM) 구축 실패 및 오라클 요청• 다이나믹한 조직변화에 대응하기 위한 유연하고

확장성이 우수한 MDM솔루션• 오라클 MDM에 대한 고객 인지도• MDM솔루션 구축 이후 BI솔루션 도입의 원활한 구축

• 구축 계획• Oct 2005: CDH 프로젝트 착수• Feb 2006: PIM DH 프로젝트 착수• Jun 2006: CDH Go live

• Jul 2006: PIM DH go live

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AgrokorUse Case - Single View of Customers across 35 Companies

CUSTOMER PERSPECTIVE

“The ability to maintain cross

reference from the "single customer

record" to source systems while data

in these systems does not have to be

changed made a major difference for

our corporate reporting and has

improved our negotiation position. ”

Ante Lausic, Application Manager for

BI, CRM and HCM

COMPANY OVERVIEW

• One of Croatia's largest enterprises and leader in the production, distribution, and retail of food and drink. The group is Croatia's largest producer of many food items and owns the leading retail chain

• Industry: Consumer Products and Retail• Employees: 20,000• Revenue: US$2.5B

CHALLENGES/OPPORTUNITIES

• Gain a solution that consolidates customer data from all companies for improved reporting and analysis at corporate level

• Improve the decision making process• Reduce collection risks

SOLUTIONS• Oracle Customer Data Hub• Oracle Customer Data Librarian• Oracle Consulting

RESULTS

• Allowed for greater dynamics in

corporate reporting

• Gained a single, unified view of

customers across all companies

• Established a common basis for further

reducing collection risks

• Improved decision making process

July 2007

COMPANY OVERVIEW

• Largest convenience retail chain in the world

• 25,000 stores worldwide in 19 countries

• Builds 1500+ new stores per year, runs 1200

concurrent projects

CHALLENGES / OPPORTUNITIES

• Wanted a central repository to enable a common

new SKU introduction process for corporate and

store-specific SKUs

SOLUTIONS

• Product Hub (PIMDH)

• Financials

• Purchasing

• General Ledger

• Payables

• iProcurement

• Sourcing

• iSupplier Portal

• Projects

• HR

• Payroll

CUSTOMER PERSPECTIVE

“We bought the entire Oracle E-

Business Suite because it was pre-

integrated, pre-tested, and pre-defined.

We've gotten a lot of leverage and a lot

of benefit from proceeding that way.“

Keith Morrow, Chief Information Officer

RESULTS

• Enabled 6000 North American stores to

access key information necessary for

product selection

• Supports electronic POS-driven inventory

replenishment of 1500 products per store

• Consolidated systems, spreadsheets and

databases

• Automated process for collecting and

tracking costs

• Enabled review of project expenditures

on a monthly basis

7-Eleven

Pending customer approval – Internal Use Only

COMPANY OVERVIEW

• The Home Depot was founded in 1978 in Atlanta,

Georgia and has since become the world's

largest home improvement retailer, operating

more than 1,800 stores across North America

• Industry: Retail

• Employees: 234,000

• Revenue: US$ 90 Billion

CHALLENGES / OPPORTUNITIES

• Need to provide every store with a single view of

its 60M+ customers

• 1,800 stores across the US

• Poor quality of customer data

• Approximately 10M duplicate records

SOLUTIONS

• Customer Hub

RESULTS

• Streamline their closed-loop marketing

and complex account management

processes

• Achieve a single view of the customer

across the enterprise

• Reduce customer data management costs

• Solution is five times cheaper and faster

than the custom-built alternative

The Home Depot

CUSTOMER PERSPECTIVE

“In less than 60 days, Home Depot was

convinced that Siebel’s CDI solution was the

only solution that could give them a single

view of their customers”

Les Rechan, Senior VP & General Manager,

Manufacturing and Distribution

Pending customer approval – Internal Use Only

COMPANY OVERVIEW

• Premier provider of transportation, logistics and inter-modal services

• Industry: Manufacturing & Distribution

• Employees -22,300

• Revenue: US$ 3.7 Billion

• Customers: 153,000 B2B customers, 300,000 locations

CHALLENGES

• Mushrooming data

• No enterprise focus

• Lack of quality control and consistency

• Cumbersome error resolution

SOLUTIONS

• Customer Hub

RESULTS

• 51% duplicates, wrong or inaccurate

customers removed

• Created enterprise view of customer from

over 50 legacy systems

• Cleansed customer and location data

• Replaced legacy functionality

• DQ integrated into business process via

establishment of Data Governance

organization

• Names standardized and addressed

validated when created

Schneider NationalUse case – Enable CRM, Replace 50 Legacy CIF’s

CUSTOMER PERSPECTIVE

“Out-of-the-box, Oracle knows best”

P. Nair, Director – Enterprise Architecture

COMPANY OVERVIEW

• Pfizer, founded in 1849, is the world's largest

research-based biomedical and pharmaceutical

company.

• Pfizer earned $48.4 billion in revenues. The

company employs around 85,000 people in

more than 150 countries

CHALLENGES / OPPORTUNITIES

• Pfizer needed a solution to manage product data in their Pfizer Global Manufacturing (PGM) organization.

• It required a centralized item mastering solution that could synchronize product data to many systems - including multiple legacy ERP systems, Manugistics, and legacy WMS system

Expected Business Benefits

• By centralizing the management of product information within Oracle Product Information Management (PIM) Data Hub, Pfizer will be able to better govern the way new products are created and maintained.

• Oracle PIM will allow Pfizer to standardize item definition and product change management processes, validate product data on an ongoing basis, and synchronize product information to multiple downstream systems.

• Consequently, by providing a single and accurate source of product information to the entire Pfizer PGM organization, downstream transactional accuracy (i.e. invoice, order, inventory accuracy, etc.) will be insured.

Customer Information provided under NDA

The CompetitionSAP MDMSyperian MDM