아시아나항공이 BI를 활용하는 방법

비즈니스 인텔리전스(BI) 솔루션이 관심을 받은 것은 오래전의 일이다. '뉴페이스'란 말은 BI와는 어울리지 않는다.

BI는 몇년전부터 꾸준한 성장세를 보여왔다. 그러나 질적인 측면에서보면 아직 넘어야할 산이 많다. 특히 기업들이 전사적으로 BI를 제대로 활용하지 못한다는 지적이다.

고객들이 시스템 구축 후 몇주간은 BI 활용에 적극적이었지만 쓰기가 어렵다보니 기존 환경으로 되돌아가는 경우가 많았다는 평가다. BI가 환경 변화를 제대로 따라가지 못했다는 얘기도 들린다. BI를 잘쓰는 방법이 그 어느때보다 절실해진 이유다.

이런 가운데 아시아나항공에서 BI 솔루션을 기반으로 다차원 수익관리분석시스템을 운영하고 있어 주목된다.

아시아나항공은 그동안 항공 편당 수입을 극대화하기위해 매출 관리 시스템(RMS)를 도입해 운영해왔다. 이를 기반으로 항공 수요 예측, 초과 예약 관리, 좌석관리 업무들을 처리했다. 그러나 고유가와 경기 침체로 비즈니스 환경이 급변하면서 RMS의 효율적인 운영과 성과 측정을 개선할 필요성이 대두됐다.

예약, 운송 및 이와 연계된 데이터를 기반으로한 다양한 정보들을 추출해야할 요구도 커졌다. RMS로부터 발생하는 데이터, 예약 및 운송정보를 시계열적으로 축적한 데이터를 관리하고 실제 사용자가 쉽게 익혀 다양한 형태의 정형, 비정형 분석보고서를 빠르게 활용할 수 있는 정보분석시스템을 구축해야 한다는 필요하다는 목소리도 커졌다.

논의끝에 아시아나항공은 대량의 데이터를 효과적으로 관리하고 분석할 수 있는 데이터웨어하우스(DW)를 구축하기로 했다. DW에 기반해 다양한 분석 정보를 뽑아내 정보 가치를 끌어올리고 신속한 의사 결정이 가능한 환경을 구현하기로 한 것이다. 아시아나항공 매출 관리 지원 시스템(ARMS) 구축 프로젝트는 이렇게 시작됐다.

첫번째 과제는 프로젝트의 핵심이될 솔루션을 선택하는 것이었다. 아시아나항공은 최종 사용자가 데이터에 쉽게 접근할 수 있도록 해주는 플랫폼과 BI 도구가 필요했다. 그래도 현업 사용자들 사이에서도 BI가 자리잡을 수 있다는 이유에서였다. 아시아나항공은 실제 사용자들이 원하는 정보를 쉽게 찾기 위해서는 정형, 비정형 보고서 작성이 가능한 것은 물론 다차원 분석 지원을 통해 다양한 형태의 분석 정보를 만들 수 있어야 한다는 것에도 초점을 맞췄다.

이에 아시아나항공은 솔루션 검토를 위한 몇차례 설명회를 거쳐 예전부터 쓰던 오라클 DB에 기반한 오라클 비즈니스 인텔리전스 스위트를 기반으로 ARMS 환경을 구현하기로 했다.

ARMS에 투입된 6테라바이트(TB)급 DW는 수익관리시스템(RMS) 발생 데이터와 제고, 승객 이름 기록, 운송 데이터를 데이터 발생주기에 따라 호스트 및 각 업무 시스템에서 끌어내 오라클 ETL 툴인 오라클 웨어하우스 빌더를 통해 오라클 데이터베이스에 쌓게 된다. 이를 통해 데이터 저장 및 통계 업무를 효율적으로 수행할 수 있게 됐다는게 아시아나항공 설명.

여객부문을 담당하고 있는 인원과 관리자들, 각 노선 예약관리를 담당하고 있는 담당자와 해외지점 관련 부서 담당자 등에게 ARMS를 통해 일별, 월별단위로 분석 보고서를 제공하는 환경도 가능해졌다. 분석 보고서는 실제 사용자 업무에 맞춰 대시보드로 제공된다. 효과적인 정보 활용이 가능해진 셈이다.

아시아나항공은 또 수년간 축적된 예약 데이터를 기반으로 항공 수요 예측을 보다 정확하기 하기 위해, 회귀분석 기법을 적용한 항공 수요예측 시스템도 개발해 운영하고 있다. 항공 수요 예측 시스템은 향후 120일간 예측 정보를 생성, 예약을 관리하는데 활용된다.

아시아나항공 예약관리팀 신용철 과장은 기존에 없던 데이터들이 구현되는 만큼 반응이 좋다면서 처음 시스템을 디자인할때는 좌석을 컨트롤하는 본사의노선담당자만 사용하도록 했었는데 지금은 해외 지점들도 모두 사용하고 있다고 전했다.

아시아나항공이 밝힌 ARMS의 주요 기능들은 다음과 같다. 우선 각 비행편의 수요 예측을 위한 데이터를 표본 오차가 적은 그룹으로 묶어줘 각 시점별로 클래스별로 예측치와 실제 탑승수를 비교할 수 있다. 정확도를 검증할 수 있다는 얘기다.

노선 담당자가 실시간 항공편 정보를 여러 시스템을 보지 않고도 한눈에 파악할 수 있는 것도 가능하다.담당자 또는 의사결정자들이 시장별 상황을 파악할 수 있도록 예약에 대한 지역별 정보와 직항/경유 수요 정보, 여행사별 예약 정보도 제공된다.

아시아나항공은 ARMS 구축을 통해 수시로 발생하는 정보 요구에 빠르게 대처할 수 있게된 것은 물론 정보 활용에 대한 사용자의 수준도 높아졌다는 평가를 내리고 있다. 간단한 보고서나 일반 작업에 대해서는 사용자가 직접 전산 업무에 참여할 수 있는 분위기가 꾸려졌다는 것이다. 회사측은 기존 시스템의 경우 의사결정에 필요한 종합적인 정보를 얻는데 있어 사용자 편의성이 떨어졌지만 ARMS를 통해 신속하고 과학적인 데이터에 기반한 의사결정을 내릴 수 있게 됨으로써 빠르게 변화하는 비즈니스 환경에 유연하게 대응할 수 있는 구조를 갖추게 됐다고 설명했다.

고도의 분석 기능을 활용해 기존에는 볼 수 없었던 정보를 활용할 수 있다는 점도 강점이다. 기존 1일 예약 분석은 예약 시점부터 전년대비 매출/수익 분석이 가능해 새로운 마케팅 프로모션 기획을 신속하게 할 수 있는 환경도 만들어졌다.

수요 예측에 대한 정확도를 끌어올려 수익을 늘릴 수 있는 발판도 마련됐다. 직원들의 생산성 향상에 따른 매출 증대 효과도 누릴 수 있게 됐다.

ARMS를 통해 예약 또는 판매가 부진한 항공편에 대한 분석이 가능해진 만큼 수요 예측에 따른 부정기 및 항공기 변경을 효과적으로 처리할 수 있게된 것도 매력적이다. 추가 매출로 이어질 수 있는 것은 물론 고객 불만을 사전에 파악해 서비스 품질도 개선시킬 수 있다는 이유에서다.