정보계 구축 단계별 접근 방법 [정보계 구축 실전 가이드 #4]

 

정보계 시스템을 구축하려면 단순히 BI 툴을 설치하고 보고서를 만드는 수준을 넘어, 전사 데이터를 수집하고 정제하며 분석까지 연결하는 체계적인 접근이 필요하다. 이번 글에서는 정보계 시스템 구축 시 일반적으로 따르는 5단계 접근 방법을 소개하고, 각 단계에서 수행해야 할 핵심 활동들을 정리해본다.

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1. 정보계 구축 5단계 개요

단계	주요 활동
1단계	정보계 구축 목표 수립 및 로드맵 수립
2단계	데이터 수집 및 표준화 설계
3단계	데이터 저장소(DW/DM 등) 설계 및 구축
4단계	BI 및 리포트/분석 시스템 구현
5단계	운영 체계 수립 및 지속 개선

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2. 각 단계별 상세 설명

🔹 1단계: 정보계 비전 및 추진 전략 수립

• 정보계 구축의 목적 정의 (예: KPI 중심 경영, 실시간 보고 등)
• 경영진 인터뷰 및 사용자 요구사항 조사
• 추진 일정, 범위, 예산 계획 수립

🔹 2단계: 데이터 수집 대상 정의 및 인터페이스 설계

• 운영계 시스템 분석 (ERP, CRM, 생산시스템 등)
• 수집 대상 데이터 항목 정의 및 표준 코드 설계
• 데이터 품질 확보를 위한 기준 정의 (누락, 중복 방지 등)

🔹 3단계: DW/DM 설계 및 데이터 적재

• 주제영역별 모델링: 재무, 인사, 영업, 생산 등
• 시간 이력 관리 구조 설계 (Snapshot, Slowly Changing Dimension 등)
• ETL 프로세스 구현 (데이터 추출→정제→적재)

🔹 4단계: BI 구현 및 시각화 체계 설계

• 주요 경영지표(KPI) 선정 및 대시보드 정의
• 리포트 유형 분류 (정형, 비정형, 실시간 등)
• BI 도구 선정 및 사용자 권한 설계

🔹 5단계: 운영 체계 수립 및 사용자 지원

• 운영 조직 구성 (IT 운영팀, 사용자 지원팀 등)
• 데이터 요청 및 이슈 처리 프로세스 수립
• 정기 교육, 매뉴얼 배포, FAQ 관리 등 운영 체계 마련

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3. 참고: 단계별 산출물 예시

단계	주요 산출물
1단계	추진계획서, 현황 분석 리포트, 전략 로드맵
2단계	데이터 수집 설계서, 표준 코드 정의서
3단계	DW 설계서, 데이터 모델, ETL 스크립트
4단계	리포트 정의서, 대시보드 설계서, 사용자 매뉴얼
5단계	운영 매뉴얼, 사용자 가이드, 유지보수 계획서

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4. 유의사항 및 실무 팁

• 한 번에 전사 대상 구축보다 파일럿 부서를 먼저 선정하는 것이 효과적
• 데이터 품질 검증은 구축 중간에 반복적으로 수행해야 함
• IT팀 단독이 아니라 현업 부서와의 협업 체계가 핵심 성공 요소

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5. 정리하며: 전략 없는 기술은 방향을 잃는다

정보계는 단순한 기술 구현이 아니라, 경영 전략 실행을 위한 데이터 기반 인프라 구축이다.
단계별로 명확한 산출물과 목표를 설정하고, 현업과의 협업을 통해 실행력 있는 정보계를 설계해야 한다.

👉 다음 편에서는 정보계 구축 시 반드시 고려해야 할 핵심 요소 5가지를 정리해본다.

 

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편수	주제	핵심 키워드
1편	정보계란 무엇인가	운영계 vs 정보계, 구성요소 이해
2편	정보계가 필요한 이유	실무, 경영, 미래 대응 관점 필요성 강조
3편	용어 정리	DW, BI, DAP, 데이터레이크 구분
4편	구축 단계	5단계 접근법 및 주요 산출물 소개
5편	고려 요소	데이터 품질, 리포트 설계, 운영 체계 등
6편	연계 전략	운영계/외부 시스템과의 연동 설계
7편	예산 구성	TCO 관점, SaaS vs 온프레미스 비교
8편	사용자 활용도	교육, 데이터 문화, 커뮤니티 운영 등
9편	핵심 리포트	현업이 꼭 필요로 하는 Top 10 리포트
10편	실패 사례	실무에서 흔히 겪는 실패와 교훈
마무리	정보계 구축 실전 가이드를 마치며	마무리

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📌 참고 자료 및 출처

1. Kimball Group – DW/BI Lifecycle Approach: https://www.kimballgroup.com/data-warehouse-business-intelligence-resources/kimball-methods/
2. TDWI – BI & Analytics Implementation Guide: https://tdwi.org/research/2022/02/bi-all-guide-to-bi-analytics-implementation.aspx
3. Gartner – Best Practices for Data and Analytics Initiatives: https://www.gartner.com/en/insights/data-analytics

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