제조 장치산업에서의 MDM 필요성및적용방안2008/08/13 · Project code DC512DDR2 Product code HY5PSAFP_4I HY5PSAFP * SAP code 123456-001 123456-002 분석 Master 영업,원가

제조/장치산업 고객을 위한 IBM Industry Solution Summit

© 2008 IBM Corporation

제조/장치 산업에서의MDM 필요성 및 적용 방안

July 8th, Tuesday, 2008

장기호 차장

Information Management, SWG


© Copyright IBM Corporation 2008

Contents

제조/장치 산업에서의 MDM 필요성 및 적용 방안제조제조//장치장치 산업에서의산업에서의 MDM MDM 필요성필요성 및및 적용적용 방안방안

MDM의 정의I

MDM을 고려 해야 하는 이유II

MDM 구현 사례III



전사 데이터

기업이 비즈니스를 수행하며 축적하게 되는 데이터는 크게

Transaction Data 와 Master Data 로 구분될 수 있음.

전사 데이터

제품

장비보수이력자재구매내역제품생산이력

Transaction Data

Master Data

자재 장비 고객

고객접촉정보



Master Data

일반적으로 시간이 경과함에 따라 지속적으로 발생하는 비즈니스 이벤트 데이터와 이력으로구성된 Transaction Data 의 상대적 개념

자주 변하지 않고 자료 처리 운용에 기본 자료로 제공

여러 시스템에서 활용되어지고 중앙에서 통제되어 관리되어야 하는 표준 참조 데이터

persistent, non-transactional data that defines a business entity for which there is, or should be, an agreed upon view across the organization



Master Data Management

Master Data Management 은 전사에서 활용되는 Master Data 를 통제하기 위한 관리 체계로

데이터 모델, 프로세스, 조직, 그리고 이를 운영하기 위한 시스템 인프라를 포함함

Master Data Management

데이터 모델

분류 체계

• 표준 관리

• 표준 준수

• 표준 감시

표준 정의

코드 체계

속성 체계

변경 관리

시스템 인프라

통합 MDM시스템

프로세스 조직

존재 ?

Master 사용

마스터 검색

전사 승인?

복제프로세스

신규 등록프로세스

기준정보

자재정보 제품정보표준화 고객정보

인원: ?명•표준화/공용화

인원: ?명•모델관리

인원: ?명•Life Cycle

인원: ?명…

제조본부

Repository Workflow Interface



Master Data Management 시스템 구성 요소

MDM 시스템의 구성 요소는 Data 관리를 위한 통합 Repository, 프로세스 관리를 위한

Workflow, 정보 교환을 위한 Interface 영역으로 구성됨

Master Data Management System Architecture

EAI Hub

분류 체계 및 속성 관리 프로세스 관리

WorkflowInterfaceRepository

Master

데이터 동기화

ERP CRM SCM DW KPI 생산 구매계획 원가



Contents


MDM의 정의I


MDM 구현 사례III



도입 배경 – IT 환경 변화 측면

Master Data Management 는 서비스 지향아키텍처(SOA) 를 달성하기 위한 핵심 요소다.

Master Data Management 는 Data Warehousing 과Business Intelligence 의 비즈니스 효과를 향상시킵니다.

정확하고, 일관되며, 포괄적인 공통의 근원 정보 제공

도출된 공통 비즈니스 서비스가 모든 어플리케이션에 걸쳐있는 프로시저를 지원하도록 함

비즈니스 서비스가 이기종 간의 어플리케이션에 걸쳐 있는프로세스를 지원하고 통합을 가능하게 함

DW 의 dimension table 이 됨

정확한 Master Data 는 정확하지 않은 BI 결과를만들어 냄

BI 대응능력 향상 지원

비즈니스 요건의 변화에 대응하는 새로운 분석어플리케이션을 보다 쉽게 적용할 수 있음

정확한 정보 구조를 통해 DW와 분석 어플리케이션 간의 정보동기화 작업을 자동화 함



도입 배경 – 비즈니스 측면

기업 내에서 발생하는 여러 이슈 중에 상당 부분이 데이터와 연관되어 있으며,

이를 해결하기 위해서는 체계적인 프레임워크 하에서 데이터 관리가 이루어져야 함

부서 간 정보 교환이 어려우며, 이 중 대부분은 기업 내 정보 교환프로세스가 존재하지 않음

시스템의 기능이나 데이터들이 여러 시스템에 걸쳐 중복되어 있으며, 관리도 되지 않음

사용자들은 정보의 정확성이 그들이 원하는 수준만큼 정확하지 못한다고

생각함

데이터의 품질이 만족스럽지 못함. 즉, 기업 내 데이터의 정의가 부서마다다르고, 동일한 데이터가 여러 시스템에 서로 다른 포맷으로 정의가 되어

있음

현업 부서 간 정보에 대한 공감대 형성이나 협력이 부족함

데이터의 재사용률이 낮고, 데이터를 이해하기가 어려움

전사적인 데이터에 대한 정의가 없음

부서 간 전사 차원의 정보를 통합하고 표준화하는 것에 대해 공감대가형성되지 않음

정보에 대한 통합이나 데이터에 대한 표준이 개별 프로젝트 마다 필요에따라 만들어짐

체계화된 프로세스 및 조직 구성

미비

개별 시스템 단위의 데이터 표준화

수행

프로젝트 완료 후

변화 관리 미수행

모니터링 방법 부재

데이터 오류/사고 발생 후

사후 조처에 의존

데이터 관리 전략 및 정책의 부재I/F 비용

증가

데이터정합성불일치

데이터신뢰도 저하

데이터활용도 저하

시스템핵심 기능

저하

기업 내 발생 이슈 파급 효과 근본 원인



Master Data 관리 이슈

Master Data 는 기업의 Value Chain 상에서 필요에 의해 생성되고 별도로 관리되어 왔으며,

이러한 중복되고 혼재된 Master Data 에 대한 통합의 필요성이 증대되고 있음

단독 또는 다중 프로세스상의 데이터정합성 문제 발생

정확한 분석정보 제공 지연

비즈니스 변화에 신속한 대응 불가

전사 조직의 원활한 Communication 저해 (Multiple view of data)

구매 / 마케팅

TransactionalSystems



기획 / 개발

Master

영업 / 서비스

분석

Master

Master

Historical /AnalyticalSystems

Master

정합성issue

정확성 issueDEV0001

SCM0001

ESAL0001ASAL0001

USAL0001

정확성issue DEV0001SCM0001

USAL0001

ASAL0001ESAL0001



무엇을 해야 하는가?

지역과 업무 부문 간의 단절 없이 동일한 View의 정보를 통합 운영함으로써 전사 차원의

이익을 극대화하고 시공간의 제약 없이 전사에 걸친 합리적인 의사결정을 가능하게 해야 함

독립적인 마스터 데이터 레벨의 통합시스템 구축

마스터 데이터 표준화 컨설팅 수행

전사 데이터 혁신 과제로 수행

MDM 구현의 주요 과제로는..- Data Repository Management

- Workflow

- Interface

- Data Cleansing & Migration

구매 / 마케팅




기획 / 개발

Master

영업 / 서비스

분석

Master

Master

Historical /AnalyticalSystems

MasterPR0001

PR0001

PR0001

PR0001

통합 Master

정합성 보장

PR0001



기대 효과

MDM 을 통하여 전사 정보 View 를 단일화하여 원활한 의사 소통을 추진할 수 있고, 글로벌 운영의기반을 제공하며, 분석 정보의 신뢰성과 신속성을 제고할 수 있음

실시간 경영 기반 확보

Single View of Data

업무 부서간의 원활한 Communication

Global Operation Reliability and Responsiveness

SSOD

BI

Master

분석 정보의 신속하고 정확한 제공

BI

ERP

SCM

PDM

Master

Analysis Forecasting

① Global ① SAP

① StrategyMDM

북미

남미 Pacific

아시아



MDM Roadmap 우선순위 Framework

시스템 영향도 시스템 연계성 작업의 용이성비즈니스 영향

• 마스터 데이터 및 공통

속성에 대한 분석을

통하여 과제를 수행하기

위한 규모를 파악함

• 수행을 위해 필요한 M/M 를 산정함

• 내부 Resource Plan 및Capacity 별 시스템

영향도에 따라 시스템

구축 우선 순위를 결정

• 마스터 데이터를

관리하는 시스템간의

연관 관계 파악

• 마스터 데이터에 연관된

시스템에 대한 분석을

통해 얼마나 많은

시스템에 연계가 되어

있는 지 파악

• 변경되어야 할 시스템이

같다면 Grouping을 하여

동시에 진행 가능

• 유사성 분석을 통해

연관관계를 파악함

• 마스터 데이터에 대하여

현재 시점의 표준화 진행

수준에 대한 판단

• TFT 의 추진인력 / IT 인력

및 투입 컨설턴트의

제약에 따라 우선 순위를

부여함

• 향후 To Be 운영

프로세스 및 조직 운영의

효율성 측면

• 영향을 받는 시스템의

Application, Data, I/F 변경 관점에서 분석을

포함

• MDM 의 분석 관점을

통해 현재 수준을 진단

• 현재 발생하고 있는

문제점과 이를 수반하는

근본 원인을 확인

• 현재 수준 진단과 issue에

의해 발생하는 비즈니스

영향도를 판단하여

우선순위를 선정함

성공적인추진을 위한전제 조건

• 프로세스 오너의 강력한 리더십 : 여러 본부를 걸쳐있는 이슈에 대한 해결이 중요함

• 전사 관점의 성과 측정 체제 구축 : 각 본부별 측정이 아닌 전사 관점의 평가 체계 필요

• MDM 성공을 위한 팀원들의 강력한 의지 : 통합 기준 정보 관리에 대한 철학을 가질 수 있을 정도의 마인드 고취

타 부문 과제와의 연계

• 타 부문에서 추진 중인

과제와의 연관 관계를

고려 하여 마스터

데이터별 시스템 구축

일정을 수립함

• 타 부문과의 연계가

깊을수록 과제의

난이도는 높아짐



Contents


MDM의 정의I


MDM 국내 구현 사례III



하이닉스 – 기준 정보 관리의 문제점

기준정보의 생성,운영이 부문별로 달라 정보품질문제가 발생되고 있으며,최신의 올바른 기준정보를 확인 불가능함

연구개발

Master

제조

Master

*Project codeDC512DDR2

*Product codeHY5PSAFP_4IHY5PSAFP

* SAP code123456-001123456-002

분석

Master

영업,원가

Master

MODEMODE

DDR2(SAP)

DDRII(MES)제조

영업

GENERATIONGENERATION

1st(MES)

F90(SAP) Tech Tech 정보정보

Generation Generation 정보정보제조

영업



하이닉스– MDM 구축 이미지

MDM 시스템을 통해 기준 정보를 일관된 프로세스/조직에 의해 관리/배포

통합 MDM 아키텍처

EAI or Enterprise Service Bus

데이터 모델관리

프로세스 관리

• 데이터 동기화

MDM ( IBM WPC )

ERP CRM PDM MES APS

ETL (IBM Data

Stage)

Legacy

SEM ,…

• Migration

• 품질 모니터링

검색엔진

SSO(Single Sign On)

영향도 분석



하이닉스 – 단계적 추진 내용

Roadmap수립을 통하여 정의된 9개의 과제를 추진중이며 3개 과제 완료 (2008년 6월 현재)

구분

Roadmap수립

Q4

공정

장비

협력사

2008

Q1

사원

계정

조직

자재(부품)

고객사

제품(모델)

Q3 Q3Q2Q1Q2

2007

Q4

표준화 시스템구축

표준화 시스템적용

도입기(1단계) 확산기 (2단계) 정착기 (3단계)

Roadmap



시스템적용표준화

시스템적용


시스템적용

표준화

표준화

완료


완료



하이닉스 – Lessons Learned 및 고려 사항

성과가 높을 것으로 예상되는 것을 먼저 수행하라

그래야 확산이 쉽다

최상위 경영층의 Sponsorship을 확보하라

누가 전사의 수많은 이해당사자를 끌고 갈 것인가

검증된 방법론과 솔루션으로 접근하라

성공의 확률을 높이자

대상 및 목표를 명확하게 가지고 계획부터 시작하라

그래야 끝까지 갈수 있다



통합 부품 관리의 선진 사례를 참고하여 자사의 부품 관련 정보의 품질과 프로세스,시스템의 필요성을 절감하고

있었음

이러한 부품의 분산관리로 인하여 구매효율화나 비용절감 ,Global운영, 제품 개발의 효율화의 장벽이 되고 있었음

다양한 부품 체계와 채번 규칙을 보유

동일한 종류의 부품을 중복하여 등록

표준화/공용화 프로세스 부재

선호품이 관리되나 전사 통합된 형태 아님

부품관리시스템의 이원화

구매

개발

운영 관리

시스템

정확한 구매정보를 얻기 힘듬

사업부별 정보 분리로 대량구매 할인을 받기 힘듬

선호 Maker를 식별하기 힘듬

기존 부품의 효과적인 검색이 어려움

정보와 실제 부품이미지 간의 격차 발생(속성부족)선호품을 식별하기 어려움

부품정보에 대한 분석 Report가 시간이 걸림

부품정보의 lifecycle에 대한 통제가 어려움

내부개발 시스템으로 유연한 운영이 어려움

연구원이 분석 report를 시스템에 요청하므로

시스템 운영의 load증가

L사 – 1차 프로젝트 (부품 정보 통합) Background



부품정보 운영 최적화

(Active P/No. 50%감축)

기술 및 전략 측면의 최적의 부품 운영

부품 공용화 및 재사용 활성화

운영 부품의 최소화

+ + +분류 및 속성 정의 데이터 Cleansing 통합 P/N 부여 체계 표준 프로세스/조직 정의

통합 Data Modeling

부품 정보 Conversion 프로그램 구현

부품 정보 관리 워크플로우 구현

부품 정보 연계 인터페이스 구현

신 부품시스템 교육 훈련

부품 정보 Migration 및 신 시스템 이행

전사전사 통합통합 부품부품 정보정보 관리관리 시스템시스템 구축구축

Global 통합 부품정보 관리체계 구축을 통하여 부품정보의 서비스와 품질을 개선하고, 전사적인 부품 공용화 및 부품운영 최적화를 위한 기반을 구축함

L사 – 1차 프로젝트 (부품 정보 통합) 목표



L사 – 2차 프로젝트 (전사 MDM 시스템 구축) 개요GERP 유관 시스템을 포함한 전사 Legacy에서 사용하는 모델, Customer, Supplier, 기초코드는 MDMS에서 통합관리하며, GERP 유관 기초코드는 GERP에서 관리함.

MDMS Architecture

DB ServerDB Server

ModelModelPartPart

AP ServerAP Server

SupplierSupplier

WPC #2WPC #1

ProductProductPortPort

AffiliateAffiliateDivisionDivisionCountryCountryCurrencyCurrency

MDMS 통합 UIMDMS 통합 UI

MDMS 관리 Master 및 기초코드 (IBM WPC)- Part, Model, Customer, Supplier, Product, Commodity,

Affiliate, Division, Country, Currency, Code Reference (HS Code, UIT, UOM 등)

GERP Roll-out 완료시점까지 GCMS 유지- BANK, GBU, GAC, Container

GERP 구축 완료시점으로 함

MDMS 관리 Master 및 기초코드 (IBM WPC)- Part, Model, Customer, Supplier, Product, Commodity,

Affiliate, Division, Country, Currency, Code Reference (HS Code, UIT, UOM 등)

GERP Roll-out 완료시점까지 GCMS 유지- BANK, GBU, GAC, Container

GERP 구축 완료시점으로 함

MDMS 역할

Globally 업무 프로세스에서 공통, 표준, 단일하게

공유/관리해야 하는 마스터 및 기초코드 통합 관리

- ERP 전용 이외의 전사 공통 속성 관리

- 마스터/기초코드 단일 등록 창구 및

통합 Repository 관리

Globally 업무 프로세스에서 공통, 표준, 단일하게

공유/관리해야 하는 마스터 및 기초코드 통합 관리

- ERP 전용 이외의 전사 공통 속성 관리

- 마스터/기초코드 단일 등록 창구 및

통합 Repository 관리

Publishing 기능

- 2개 이상의 외부시스템에 Interface

및 MDM Global Operations

Publishing 기능

- 2개 이상의 외부시스템에 Interface

및 MDM Global Operations

데이터 관리 기능

- ERP 전용 데이터 이외의 데이터 관리

- 분류모델(Hierarchy), 관계 모델(Relationship)

- 데이터 품질(Quality) 관리(유사어, Dup. Check)

- 등록/수정에 대한 승인 Workflow 및 Lifecycle 관리

데이터 관리 기능

- ERP 전용 데이터 이외의 데이터 관리

- 분류모델(Hierarchy), 관계 모델(Relationship)

- 데이터 품질(Quality) 관리(유사어, Dup. Check)

- 등록/수정에 대한 승인 Workflow 및 Lifecycle 관리

CMDTCMDTCustomer

Model

CustomerModel

CustomerCustomer

CarrierCarrier



L사 – Lessons Learned 및 고려 사항

기준정보 표준화를 통하여 구현에 대한 목표를 분명히 하고 변화 영향을 최소화 하여야 함

시스템 구현범위 또한 실행성과분석을 통하여 점진적으로 범위를 넓혀가야 함

전사 수행 프로젝트에 보조를 맞추어 나가는 진행방안도 고려할 것(통합 ERP, EDW등)

전략적인 Phased

Approach

기준정보 혁신 프로젝트 후, 사용자를 대상으로 한 control과 승인 프로세스가 늘어남으로 불평을 할 수 있음.

각 사업부의 불평으로 인해 방향을 선회하는 경우가 발생하여 처음의 취지를 해치는 경우가 발생 함.

프로젝트 팀은 전사 추진 팀에 기준정보 혁신의 장점과 효과를 지속적으로 selling 하여 각 사업부를 끌고 나갈

수 있도록 해야 함.

전사 프로젝트 추진

그룹의 추진력 필요

Master data는 기준정보이고 Mission Critical한 정보이므로 프로젝트성공을 보장하는 경험을 가진

consultant의 표준화 진행과 검증된 Solution을 사용하여야 한다.

표준화 경험과 검증된

Solution의 활용

부품 데이터를 전문 데이터 cleansing 업체에서 cleansing 하였으나 오류 율이 50%를 넘었음.

현업으로 받은 기존데이터에 대한 rule은 거의 다 맞지 않았음.

Tool을 사용하지 않아서 반복적인 수작업이 있었으며 Human오류발생이 빈번했음

데이터에 대한 가정을 하지 말라. 데이터에 rule이란 없다.

데이터에 대한 검증 프로그램을 초기부터 개발하고, 지속적인 feedback과 looping을 통해 오류율 0%의

데이터를 미리 확보해야 함.

절차 수행과 검증을 tool로 진행함으로써 human오류를 없애고 오류 율을 줄여야 함

데이터에 대한 검증은

반드시 Tool을 활용해야

함

설명Lesson

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제조 장치산업에서의 MDM 필요성및적용방안2008/08/13 · *Project code DC512DDR2 *Product code HY5PSAFP_4I HY5PSAFP * SAP code 123456-001 123456-002 분석 Master 영업,원가

제조 장치산업에서의 MDM 필요성및적용방안2008/08/13 · Project code DC512DDR2 Product code HY5PSAFP_4I HY5PSAFP * SAP code 123456-001 123456-002 분석 Master 영업,원가