세계 DW 툴 시장
연평균 9% 성장, 2009년 135억달러

세계 BI 툴 시장
연평균 9.8% 성장, 2010년 93억달러

세계 CDI 시장
연평균 7.4% 성장, 2010년 3억4천만달러

세계 데이터웨어하우징 시장
데이터 웨어하우징(DW) 툴 시장은 2005년부터 2009년까지 연평균 성장률 9%를 기록하면서 135억달러 규모로 증가할 것으로 전망된다. 데이터 웨어하우징 툴 시장의 주요 동향은 다음과 같다:
데이터 웨어하우스 액세스와 세대별 시장에서의 통합
상호 보완적인 데이터 웨어하우징 제품을 광범위하게 제공하는 벤더들의 시장 지배력 강화
보다 많은 데이터를 통합 및 추출하고 경쟁력 강화에 따른 성장 가속화

데이터 웨어하우징 툴 시장은 데이터 웨어하우징 프로세스의 주요 단계를 자동화하는데 사용되는 툴로서 다음과 같이 세 가지 시장으로 나뉜다.
1. 웨어하우스 생성 툴 ; 데이터 웨어하우스의 설계, 클린징, 변형, 관리에 사용되는 소프트웨어
2. 웨어하우스 관리 툴 ; 데이터 웨어하우스에서 데이터를 관리하는데 사용되는 데이터베이스 관리 소프트웨어(DBMS)
3. 웨어하우스 정보 액세스 툴. 데이터 웨어하우스에 저장된 정보에 액세스하고 분석할 수 있게 해주는 툴

2004년 전 세계 데이터 웨어하우징 시장은 전년 대비 11.8% 성장한 88억 달러를 기록했다. 이러한 성장률은 2003년의 성장치보다 7.3% 높은 것이다. 웨어하우스 생성 툴과 관리 툴, 정보 액세스 툴 등 시장별 성장률은 거의 비슷했으며, 각각 10.2%, 13.3%, 10.4%를 기록한 것으로 나타났다.

2009년까지의 데이터 웨어하우징 시장 성장률은 데이터 웨어하우스 생성 툴이 연평균 8.3%, 데이터 웨어하우스 관리 툴이 9.2%, 데이터 웨어하우스 액세스 툴 시장이 8.8% 성장, 총 9.0%의 성장률을 기록할 것으로 전망된다. 이 중에서 관계형 데이터베이스 관리 소프트웨어(RDBMS) 벤더들이 주도하고 있는 데이터 웨어하우스 관리 부문이 시장을 이끌면서 2005년 전체 시장에서 51.1%의 점유율을 나타낸 것으로 조사되었다.

데이터웨어하우징 툴 시장의 대표적인 동향은 다음과 같다.
데이터웨어하우스 생성 소프트웨어는 보다 빈번하게 데이터 웨어하우스를 처리해야 한다. 기존의 ETL의 경우 보완 역할을 담당하게 될 것이다.
비즈니스 분석 솔루션을 도입하는 기업들에게는 데이터 품질 관리가 주요 당면 과제로 부각될 것이다. 데이터 품질 관리와 관련된 마스터 데이터 관리는 사용자와 소프트웨어 벤더의 관심 분야로 부상할 것이다.
데이터 웨어하우징 전용의 어플라이언스가 등장하고 있으며 점차 시장에 확대될 것이다. 이러한 DW 어플라이언스 시장 분야를 공략하고 있는 일부 벤더들은 현재 가격 대비 성능의 장점을 부각시키며 적극적인 마케팅에 나서고 있다.
대형 데이터 웨어하우스 관리 업체들은 자사의 RDBMS 솔루션에 데이터 웨어하우스 생성과 관리 소프트웨어를 번들로 제공할 것이다. 데이터 통합과 OLAP, 데이터 마이닝, 리포팅 엔진 등은 RDBMS 기반의 패키지로 제공될 것이다.
Postgres와 MySQL 등 오픈 소스 데이터베이스 기술이 데이터 웨어하우징과 연계되어 사용될 가능성이 제기된다. 운영체제에서의 리눅스의 성장이 계속된다면 오픈 소스 DBMS 역시 이러한 성공 사례를 채택하게 될 것으로 예상된다. 하지만 이는 단기적으로 데이터 웨어하우스 관리 분야에 영향을 미치지는 않으며 장기적인 관점에서 접근한 것이다.

세계 BI 툴 시장
IDC는 2006년부터 2010년까지의 전 세계 비즈니스 인텔리전스(BI) 시장이 견고한 성장세를 유지하면서 연평균 9.8%의 성장률을 기록할 것으로 전망하고 있다. 2005년의 경우 전년 대비 11% 성장한 58억 6,000만 달러 규모를 형성한 것으로 나타났다.

IDC는 BI 툴 시장을 다음과 같이 두 가지 부분으로 나누어 정의하고 있다.
1. 엔드 유저 쿼리/ 리포팅과 분석
쿼리(query), 리포팅과 분석 소프트웨어에는 혹 쿼리(hoc query), 다차원 분석 툴, 대시보드와 생산 리포팅 툴이 포함된다. 쿼리와 리포팅 툴은 IT와 기업 사용자들이 구축한 혹 데이터 액세스와 리포팅을 지원하도록 개발되었다. 여기에는 과금 리포트에서 사용되는 애플리케이션 개발 툴은 포함되지 않는다.

다차원 분석 툴에는 기업 데이터를 분석하고 문제점을 모델링하는데 사용되는 데이터 관리 환경인 클라이언트 쪽의 분석 툴이나 온라인 분석 프로싱(OLAP) 서버가 포함된다. 데이터 변형과 관리, 액세스를 하나의 패키지로 결합해 제공되는 소프트웨어의 경우 여기에 포함된다.

2. 진보된 분석 소프트웨어
진보된 분석 소프트웨어에는 데이터 마이닝을 비롯해 과거 기술적인 데이터 분석으로 불렸던 통계 소프트웨어가 포함된다. 신경망과 규칙 유도, 클러스터링 등의 기술을 사용해 데이터간의 관계를 알아내며 쿼리와 리포팅, 다차원 분석 소프트웨어를 사용해 추출 가능한지 여부를 예측한다. 이 시장은 또한 통계적 알고리즘을 제공하는 기술적이고 계량적이며 수학적인 소프트웨어를 포함하고 있다.

전세계 2005년 BI 툴 시장은 선두 업체들의 견고한 성장세에 힘입어 전년 대비 11.4% 성장한 58억6,000만 달러를 기록했으며, 기업들의 BI 소프트웨어 도입이 증가하면서 가격 경쟁도 치열하게 전개되고 있다. IDC는 시장이 성숙 단계에 접어들면서 향후 5년간 업체 간 인수 합병 사례가 많아질 것으로 전망하고 있다.

패키지 형태의 분석 애플리케이션으로의 이동이 진행되고 있으며 가격 경쟁이 심화되고 있지만 BI 툴 시장에 대한 관심이 높고 업계에서의 도입 비율도 증가되어 향후 5년 동안 지속적인 성장세가 예상된다. 하지만 BI 툴 소프트웨어 시장이 각 부문별로 모두 두 자리 숫자의 성장률을 기록할 것으로 전망되지는 않는다. 향후의 성장률을 감안해볼 때, BI 소프트웨어 공급 업체들은 다음과 같은 사항을 고려해야 한다.

BI 툴에 대한 확장성과 효율성을 지속적으로 개선해야 한다.
◇ BI 툴 도입이 증가함에 따라, 새로운 운영상의 BI 도입은 트랜잭션 프로세스 시스템에서 시작되어야 한다. 견고한 확장성과 가용성이 중요해질 것이다.
IT의 성능을 효율화하라는 요구사항이 높아지면서 기업들은 최소한의 유지 보수로 손쉽게 IT 기술을 확장할 수 있는 솔루션으로 전환하게 될 것이다.

협업과 워크플로우, 비즈니스 프로세스 관리와 BI 기능을 결합하고 프로세스의 도입을 가속화하는 솔루션을 개발해야 한다.
BI의 사용자가 증가하면서 분석용으로 개발된 인터페이스는 이제 더 이상 사용자들을 만족시키지 못한다. 더 많은 BI 사용자들을 확보하기 위해서는 대시보드와 검색 기능이 중요해질 것이다.
기업의 위치나 규모에 상관없이 시장이 확대된다는 것은 BI 소프트웨어 벤더들에게 있어서 협력과 제휴가 중요하다는 의미를 갖는다. 애플리케이션과 데이터베이스, 시스템 통합 업체들과의 협력 관계를 구축하고 활용하는 것은 차별화된 전략을 구축하는데 핵심적인 역할을 할 것이다.

세계 고객 데이터 통합 시장
고객 데이터 통합(CDI) 시장은 2005년 2억3,690만 달러에서 2010년에는 연평균 7.4%의 성장률로 3억3,880만 달러 규모를 형성할 것으로 전망된다. 이러한 성장치는 고객관계관리(CRM) 부분에서 CDI가 중요한 위치를 차지하고 있음을 반영한 것이다. 역사적으로 볼 때, 마케팅과 영업 담당자들은 CDI를 CRM의 선행 요인으로만 보아왔지만 이러한 시각은 CRM의 분석 및 결정 계층의 CDI 파급 효과를 간과한 것이다.

현재 많은 벤더들과 사용자들 모두가 CDI에 대해 조직을 보다 높은 수준으로 진화시키며 보다 수익이 높은 방향으로 이동할 수 있게 해준다고 인식하고 있다. CDI를 도입할 때에는 벤더와 사용자 모두가 아래의 사항을 고려해야 한다:

CDI 도입에는 조직 내부에서의 개방적이며 가시적인 데이터 배치가 필요하다. 데이터 배치는 전문가에 의해 이루어져야 하며 사용자들은 모든 배치 사항에 대해 문서로 작성해야 한다.
CDI는 벤더와 사용자의 기능성을 염두에 두고 구현해야 한다. 벤더들마다 각각의 특장점을 갖고 있기 때문에 사용자들은 현재의 상황과 미래의 전망을 감안해 비즈니스 모델에 따라 그러한 강점을 활용할 수 있는 방안을 모색해야 한다.
기업의 의사 결정 방향의 진행 방향에 부합되어야만 CDI의 효과를 극대화할 수 있다.
CDI는 조직 내부에서 모든 고객의 접점을 지원하는 마스터 데이터 관리(MDM)에 적용된 고객 데이터 중심적인 하위 개념이다. CDI는 고객에 대해 단일하고 정확하며 통합된 시각을 제공하며 여러 곳에 저장된 데이터를 연결해준다.

CDI는 어떤 버전의 고객 '신뢰'가 데이터 웨어하우스에 입력되는지를 파악하며, 데이터가 웨어하우스에서 추출되어 다양한 애플리케이션에 의해 사용될 경우 그러한 신뢰가 어떻게 바뀌는지에 대해 시스템적으로 제어할 수 있는 방안은 무엇인가 등에 있어서 선택 수단을 제공한다. 모든 채널에서 고객의 접점을 제공하는 데이터 모델에서 필요한 연결 기능과 로직을 제공하는 것이 주요 역할이다. 또한 CRM을 구성하고 있는 영업, 마케팅, 고객 서비스와 컨택센터 등의 시장에 대한 지속적인 액세스와 업그레이드도 제공한다.

전통적인 CRM 시장 분류 외에도, IDC는 CRM의 진화 단계에 따라 트랜잭션과 분석, 의사 결정 지향적인 계층 등 세 가지 계층으로 나누고 있다. <그림 1>은 이러한 계층화된 환경에서의 CDI의 위치를 보여주고 있다. CDI는 트랜잭션 계층에서 중앙에 위치하지만 분석과 의사 결정 단계로 진화함에 따라 변화하게 된다.

CDI는 다양한 분석 방법으로 이루어진 알고리즘 조합에서 통합된 데이터를 사용하는 것보다 선행되어야 한다. 통합은 조직에 가치를 부가하는데 있어 시의 적절하게 의사 결정하는 능력을 제공한다는 점에서 매우 중요하다. 또한 세 계층에서의 변화나 개선의 여지가 있는지 평가해주는 모니터링 역할도 제공한다.

데이터를 완벽한 고객의 시각에서 보는 것은 쉽지 않지만 데이터를 통합하는 동시에 전술적인 목표를 달성하기 위해 고객별로 다양한 정의가 이루어질 경우 근접한 수준까지 도달할 수 있다. 마케팅과 영업은 상호 연계되어야 하며 데이터 소스에 대한 차이를 인정하고, 그러한 차이를 통해 상호간의 이점을 최적화할 수 있는 마케팅 및 판매 방안을 모색해야 한다.

예를 들어, 모회사와 다른 이름으로 운영되는 자회사의 경우 서로 다르게 브랜딩해야 할 필요성으로 인해 그럴 수도 있으며 그러한 차이를 존중함으로써 경쟁사보다 자회사의 상황이 더 좋다는 것을 B2B 마케팅 담당자들에게 '어필'할 수도 있다. 또한 마케팅과 영업 부서는 모회사와 자회사간의 관계를 인식하고 계약 용어나 가격 등의 분야에서 고객과의 커뮤니케이션의 혼란을 피할 수도 있다.

이러한 상황에서 CDI는 데이터 모델을 더욱 긴밀하게 유지하는데 사용함으로써 적절한 데이터를 통해 다양한 목표에 접근할 수 있게 해준다. 보다 전략적인 단계에서 CDI는 영업을 강화하고 리소스를 할당하기 위해 고객의 가치 등급을 적절하게 매기는 도구 역할을 제공할 수도 있다.

마케팅 담당자들은 CDI가 제공하는 보다 확장된 고객의 시각을 통해 신제품에 대한 투자 결정을 내릴 수도 있으며 협력사나 인수에 있어서의 시너지 효과에 대한 평가를 내릴 수도 있다. 영업 담당자들은 개별 고객 관리를 효율화하고 판매 지역을 확장할 수 있다.

향후에도 CDI는 기업의 전략적인 목표를 달성하는데 있어 필수적인 고객 중심적 시각을 제공하게 될 것이다. 하지만 CDI는 MDM 접근 방법 내에서 보다 통합적인 형태로 진화할 것으로 예상된다. 마찰을 줄이고 품질을 향상시키는데 있어 CDI가 의사 결정 향상에 어느 정도 기여하는지에 따라 통합의 수준이 결정될 것이다.

첫 번째 통합의 단계는 마케팅 영역인 CRM 내부에서 발생할 것이며 영업, 마케팅, 서비스, 콜 센터의 접점이 고객과의 인터페이스를 창출하는 단계에서 두 번째 통합이 이루어질 것이다. CRM 내부에서 CDI의 통합이 이루어지면 단기적으로는 자체 데이터 모델을 유지하겠지만 장기적으로는 제품과 회계 데이터에 통합될 것으로 분석된다. 이러한 수준에 이르면 고객과의 상호 작용 역시 향상될 수 있으며, 영업과 마케팅 활동에 적용되어 기업의 매출 향상에 기여할 수 있게 된다.

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