플러스프로젝트 배경
[문제점]
1. 비효율적인 수동 업무:
경영 데이터를 수동으로 취합하고 분석하는 과정에 많은 시간과 인력이 소모되어 업무 효율이 낮았습니다. 이로 인해 데이터 입력 오류가 발생하고, 보고서 작성 등 반복적인 업무가 직원들의 부담을 가중시켰습니다.
2. 분산된 데이터와 낮은 가시성:
영업, 재무, 인사 등 핵심 경영 데이터가 각 부서에 분산되어 있어, 경영 현황을 한눈에 파악하기 어려웠습니다. 통합된 데이터가 없어 신속하고 정확한 의사결정을 내리는 데 한계가 있었습니다.
3. 신뢰성 부족한 경영 지표:
수동으로 데이터를 취합하는 과정에서 오류가 자주 발생해 경영 지표의 신뢰성이 낮았습니다. 이는 잘못된 의사결정으로 이어질 수 있는 위험을 안고 있었습니다.
[프로젝트 목표]
1. 경영 데이터 통합 및 실시간 시각화:
각 부서의 데이터를 통합하여 경영 현황을 실시간으로 파악할 수 있는 대시보드를 구축하는 것을 목표로 했습니다.
2. 업무 효율성 혁신:
수동으로 이루어지던 반복적인 업무를 자동화하여 직원의 업무 부담을 줄이고, 생산성을 극대화합니다.
정확한 의사결정 지원:
3. 신뢰성 있는 데이터를 기반으로 한 AI 분석 기능을 도입하여, 경영진이 객관적인 지표를 통해 신속하고 정확한 의사결정을 내릴 수 있도록 지원합니다.
[주안점]
1. 데이터 통합 및 대시보드 구축:
분산된 데이터를 한곳으로 모으고, 사용자가 직관적으로 이해할 수 있는 시각화된 대시보드를 만드는 데 집중했습니다.
2. 워크플로우 자동화:
반복적이고 비효율적인 업무를 파악하여 워크플로우 자동화 솔루션(n8n 등)을 적용함으로써 수작업을 최소화하는 데 주력했습니다.
3. 데이터 기반 의사결정 체계 구축:
단순한 데이터 시각화를 넘어, AI 기반의 예측 및 분석 기능을 추가하여 미래의 비즈니스 인사이트를 도출하는 데 중점을 두었습니다.
1. 비효율적인 수동 업무:
경영 데이터를 수동으로 취합하고 분석하는 과정에 많은 시간과 인력이 소모되어 업무 효율이 낮았습니다. 이로 인해 데이터 입력 오류가 발생하고, 보고서 작성 등 반복적인 업무가 직원들의 부담을 가중시켰습니다.
2. 분산된 데이터와 낮은 가시성:
영업, 재무, 인사 등 핵심 경영 데이터가 각 부서에 분산되어 있어, 경영 현황을 한눈에 파악하기 어려웠습니다. 통합된 데이터가 없어 신속하고 정확한 의사결정을 내리는 데 한계가 있었습니다.
3. 신뢰성 부족한 경영 지표:
수동으로 데이터를 취합하는 과정에서 오류가 자주 발생해 경영 지표의 신뢰성이 낮았습니다. 이는 잘못된 의사결정으로 이어질 수 있는 위험을 안고 있었습니다.
[프로젝트 목표]
1. 경영 데이터 통합 및 실시간 시각화:
각 부서의 데이터를 통합하여 경영 현황을 실시간으로 파악할 수 있는 대시보드를 구축하는 것을 목표로 했습니다.
2. 업무 효율성 혁신:
수동으로 이루어지던 반복적인 업무를 자동화하여 직원의 업무 부담을 줄이고, 생산성을 극대화합니다.
정확한 의사결정 지원:
3. 신뢰성 있는 데이터를 기반으로 한 AI 분석 기능을 도입하여, 경영진이 객관적인 지표를 통해 신속하고 정확한 의사결정을 내릴 수 있도록 지원합니다.
[주안점]
1. 데이터 통합 및 대시보드 구축:
분산된 데이터를 한곳으로 모으고, 사용자가 직관적으로 이해할 수 있는 시각화된 대시보드를 만드는 데 집중했습니다.
2. 워크플로우 자동화:
반복적이고 비효율적인 업무를 파악하여 워크플로우 자동화 솔루션(n8n 등)을 적용함으로써 수작업을 최소화하는 데 주력했습니다.
3. 데이터 기반 의사결정 체계 구축:
단순한 데이터 시각화를 넘어, AI 기반의 예측 및 분석 기능을 추가하여 미래의 비즈니스 인사이트를 도출하는 데 중점을 두었습니다.
프로젝트 성과
반복 업무 자동화로 생산성 향상
보고서 작성, 데이터 취합 등 반복적인 수작업을 자동화하여 관련 업무 시간이 약 70% 감소했습니다. 이를 통해 직원들은 핵심 업무에 집중할 수 있게 되어 생산성이 크게 향상되었습니다.
핵심 기능
통합 대시보드, 워크플로우 자동화, 드래그 앤 드랍 방식
복잡했던 기존 시스템의 인터페이스를 직관적이고 사용자 친화적으로 개선했습니다. 모든 기능이 통합된 하나의 화면에서 쉽게 접근 가능하도록 하여 신규 직원도 빠르게 업무에 적응할 수 있습니다.
진행 단계
분석설계구현테스트운영
2025.01.
분석 : 요구사항, 업무, 데이터 분석
설계 : 시스템 아키텍쳐, 프로그램, DB 설계
구현 : 프로그램 개발 및 단위 테스트
테스트 : 통합 및 데이터 이행 테스트
운영
설계 : 시스템 아키텍쳐, 프로그램, DB 설계
구현 : 프로그램 개발 및 단위 테스트
테스트 : 통합 및 데이터 이행 테스트
운영
프로젝트 상세
[프로젝트 배경]
기존 경영관리 시스템은 기업의 핵심 경영 데이터를 통합하지 못해 의사 결정 과정이 지연되고 비효율적이었습니다. 각 부서별로 데이터가 분산되어 있어 경영 현황을 한눈에 파악하기 어려웠고, 수동으로 데이터를 취합하고 분석하는 과정에서 오류가 잦아 신뢰성 있는 경영 지표를 확보하기 어려웠습니다. 또한, 반복적인 수작업 업무가 많아 업무 효율이 떨어졌습니다. 이러한 문제를 해결하고, 경영 데이터를 통합하여 실시간으로 시각화하며, 업무 프로세스를 자동화함으로써 신속하고 정확한 의사결정을 지원하기 위해 '경영관리 시스템 개선' 프로젝트를 시작했습니다.
[프로젝트 과정]
1. 경영 데이터 통합 및 시각화:
각 부서에 분산된 영업, 재무, 인사 등 핵심 경영 데이터를 단일 시스템으로 통합했습니다. 통합된 데이터는 대시보드 형태로 시각화하여 경영진이 기업의 성과와 현황을 한눈에 파악할 수 있도록 했습니다.
2. 반복 업무 자동화:
보고서 작성, 데이터 취합 등 반복적으로 수행되던 업무들을 워크플로우 자동화 도구(n8n 등)를 활용하여 자동화했습니다. 이를 통해 수작업으로 인한 오류를 줄이고 직원이 더 가치 있는 업무에 집중할 수 있도록 했습니다.
스3. 마트 대시보드 구축 및 AI 기반 분석:
사용자가 원하는 데이터를 맞춤형으로 조회하고 분석할 수 있는 스마트 대시보드를 구축했습니다. 또한, AI 기반의 데이터 분석 모듈을 적용하여 과거 데이터를 기반으로 미래의 경영 성과를 예측하고, 비즈니스 인사이트를 도출하는 기능을 추가했습니다.
[기술적 이슈 및 해결 방안]
1. 이질적인 데이터 소스 통합 문제
이슈:
여러 부서의 데이터가 서로 다른 형식과 구조로 존재하여, 이를 하나의 데이터베이스로 통합하는 과정에서 데이터 정합성 문제가 발생했습니다.
해결 방안:
ETL(Extract, Transform, Load) 파이프라인을 구축하여 각기 다른 데이터 소스에서 데이터를 추출하고, 통일된 구조로 변환한 뒤 통합 데이터베이스에 적재하도록 했습니다. 또한, 데이터 클렌징(Data Cleansing) 작업을 통해 데이터의 품질을 향상시켰습니다.
2.실시간 데이터 동기화 및 성능 문제
이슈:
대시보드에서 최신 데이터를 실시간으로 반영해야 하는데, 대용량 데이터 조회 시 시스템 부하가 발생하여 응답 속도가 지연되었습니다.
해결 방안:
실시간 데이터 처리를 위해 CDC(Change Data Capture) 기술을 도입하여 변경된 데이터만 실시간으로 동기화했습니다. 또한, 인메모리(In-Memory) 데이터베이스를 활용하여 자주 접근하는 데이터를 메모리에 적재함으로써 조회 성능을 대폭 개선했습니다.
3. AI 모델의 정확성 및 유지보수 문제
이슈:
AI 기반 예측 분석 모델이 초기에는 높은 정확도를 보였으나, 시간이 지남에 따라 예측 성능이 저하되는 문제가 발생했습니다.
해결 방안:
MLOps(Machine Learning Operations) 시스템을 구축하여 AI 모델의 성능을 지속적으로 모니터링하고, 새로운 데이터로 주기적으로 모델을 재학습시켜 예측 정확도를 유지하도록 했습니다.
기존 경영관리 시스템은 기업의 핵심 경영 데이터를 통합하지 못해 의사 결정 과정이 지연되고 비효율적이었습니다. 각 부서별로 데이터가 분산되어 있어 경영 현황을 한눈에 파악하기 어려웠고, 수동으로 데이터를 취합하고 분석하는 과정에서 오류가 잦아 신뢰성 있는 경영 지표를 확보하기 어려웠습니다. 또한, 반복적인 수작업 업무가 많아 업무 효율이 떨어졌습니다. 이러한 문제를 해결하고, 경영 데이터를 통합하여 실시간으로 시각화하며, 업무 프로세스를 자동화함으로써 신속하고 정확한 의사결정을 지원하기 위해 '경영관리 시스템 개선' 프로젝트를 시작했습니다.
[프로젝트 과정]
1. 경영 데이터 통합 및 시각화:
각 부서에 분산된 영업, 재무, 인사 등 핵심 경영 데이터를 단일 시스템으로 통합했습니다. 통합된 데이터는 대시보드 형태로 시각화하여 경영진이 기업의 성과와 현황을 한눈에 파악할 수 있도록 했습니다.
2. 반복 업무 자동화:
보고서 작성, 데이터 취합 등 반복적으로 수행되던 업무들을 워크플로우 자동화 도구(n8n 등)를 활용하여 자동화했습니다. 이를 통해 수작업으로 인한 오류를 줄이고 직원이 더 가치 있는 업무에 집중할 수 있도록 했습니다.
스3. 마트 대시보드 구축 및 AI 기반 분석:
사용자가 원하는 데이터를 맞춤형으로 조회하고 분석할 수 있는 스마트 대시보드를 구축했습니다. 또한, AI 기반의 데이터 분석 모듈을 적용하여 과거 데이터를 기반으로 미래의 경영 성과를 예측하고, 비즈니스 인사이트를 도출하는 기능을 추가했습니다.
[기술적 이슈 및 해결 방안]
1. 이질적인 데이터 소스 통합 문제
이슈:
여러 부서의 데이터가 서로 다른 형식과 구조로 존재하여, 이를 하나의 데이터베이스로 통합하는 과정에서 데이터 정합성 문제가 발생했습니다.
해결 방안:
ETL(Extract, Transform, Load) 파이프라인을 구축하여 각기 다른 데이터 소스에서 데이터를 추출하고, 통일된 구조로 변환한 뒤 통합 데이터베이스에 적재하도록 했습니다. 또한, 데이터 클렌징(Data Cleansing) 작업을 통해 데이터의 품질을 향상시켰습니다.
2.실시간 데이터 동기화 및 성능 문제
이슈:
대시보드에서 최신 데이터를 실시간으로 반영해야 하는데, 대용량 데이터 조회 시 시스템 부하가 발생하여 응답 속도가 지연되었습니다.
해결 방안:
실시간 데이터 처리를 위해 CDC(Change Data Capture) 기술을 도입하여 변경된 데이터만 실시간으로 동기화했습니다. 또한, 인메모리(In-Memory) 데이터베이스를 활용하여 자주 접근하는 데이터를 메모리에 적재함으로써 조회 성능을 대폭 개선했습니다.
3. AI 모델의 정확성 및 유지보수 문제
이슈:
AI 기반 예측 분석 모델이 초기에는 높은 정확도를 보였으나, 시간이 지남에 따라 예측 성능이 저하되는 문제가 발생했습니다.
해결 방안:
MLOps(Machine Learning Operations) 시스템을 구축하여 AI 모델의 성능을 지속적으로 모니터링하고, 새로운 데이터로 주기적으로 모델을 재학습시켜 예측 정확도를 유지하도록 했습니다.
