JPMorgan Chase, Tableau를 도입하여 셀프 서비스 분석을 제공하고 급격한 업계 변화에 대응


수동 보고 시간 단축으로 작업 시간 대폭 절감
약 30,000명의 사용자로 Tableau 사용 규모 확장
데이터 거버넌스로 엄격한 규제가 적용되는 분야에서 셀프 서비스 분석 실현

JPMC(JPMorgan Chase & Co.)는 전 세계를 선도하는 금융 서비스 회사이자 미국 최대 규모의 은행 중 하나입니다. JPMC는 인수 합병을 통해 성장을 거듭했으며, 위험을 줄이고, 고객 경험을 향상시키며, 미래 전략을 구체화할 인텔리전스를 제공하기 위해 데이터가 중요한 역할을 담당했습니다.

JPMC는 급격한 업계의 변화에 대응하고, 비즈니스의 성공을 위한 더 나은 최적화를 이루고자 IT 부서 주도의 분석에서 비즈니스 부서 주도의 셀프 서비스 분석으로 전환했습니다. 그러나 규제가 엄격한 환경에서는 IT 부서가 먼저 데이터 액세스와 규정 준수가 균형을 이룬 엔터프라이즈 거버넌스를 구축해야만 했습니다. JPMC는 전문 센터(COE)의 지원을 받아 IT 부서를 인에이블러로 활용하여 Tableau를 채택했습니다. 2011년 400명에 그쳤던 Tableau Server 사용자는 오늘날 30,000명에 달하는 규모로 확장되었으며, 이에 따라 데이터 정확도가 전사적으로 높아지게 되었습니다.

현재 500개 이상의 팀이 Tableau를 사용하여 은행 운영에 중요한 전략적 결정을 내리고 있습니다. 예를 들어, JPMC의 마케팅 운영 팀은 고객의 여정을 분석하여, 이를 통해 웹 사이트, 홍보 자료 및 Chase 모바일 응용 프로그램과 같은 제품의 디자인 결정에 영향을 주기도 합니다. 재무 및 지점 관리자는 데이터를 분석하여 은행에 대한 고객 경험이 향상되도록 지원합니다. 또한, 거래자, 운영 분석가, 영업 또는 위험 및 규정 준수 팀원 등 다양한 역할의 사용자가 Tableau의 API 기능을 활용하여 기존의 비즈니스 응용 프로그램을 통해 원활한 분석 환경을 지원하고 있습니다.

아무 것도 없었던 백지 상태에서 오늘날 여기까지 오게 된 것은 사람들이 Tableau를 사용하기 원했기 때문입니다. 저는 그것이 JPMC에서 Tableau가 성공적으로 도입될 수 있었던 가장 큰 원인이었다고 생각합니다.

비즈니스 중심의 IT로 30,000명에 달하는 현대적인 분석 문화 촉진

비즈니스 그룹은 내부 데이터 거버넌스 표준과 함께 금융 서비스 업계의 규제 및 규정을 준수하면서도, 문제를 해결하고 자신의 데이터에 대한 질문에 스스로 답을 찾을 수 있기를 원했습니다.

오랫동안 비즈니스 부서는 Excel 및 SQL Server와 같은 기존의 도구에 의존했습니다. 그러나 이러한 에코시스템은 비효율적일뿐 아니라 데이터 중복이 발생하므로, 혼란과 부정확성이 초래되었습니다. Cognos 또는 Business Objects와 같은 비즈니스 인텔리전스 솔루션을 사용했을 때는 캠페인 성과를 평가하는 데만 몇 개월이 걸렸습니다. IT 거버넌스와 데이터 액세스의 균형을 유지하면서도 비즈니스 우선 순위를 즉각적으로 처리할 수 있는 플랫폼이 필요했습니다.

새로운 팀 리더십 아래 IT 부서는 비즈니스 그룹 앞에 놓인 데이터 장벽을 제거하고, 규제 준수, 감사 및 위험 팀과 협력하여, Tableau를 사용한 거버넌스 솔루션을 개발했습니다. 부사장 겸 BI 혁신 리더인 Steven Hittle은 “비즈니스 부서가 가지고 있는 모든 문제를 우리(IT 부서)가 파악하는 것은 불가능하기 때문에, 비즈니스 부서가 스스로 문제를 해결할 수 있는 플랫폼을 만들고 싶었습니다. 이것이 바로 우리가 Tableau를 도입하게 된 계기입니다. 간단히 말해서 비즈니스 부서에서 Tableau를 통해, 이미 작업하고 있던 자신들의 데이터에 연결하여 스스로 분석을 수행할 수 있었기 때문입니다”라고 설명했습니다.

새로운 것을 시도하고자 하는 사용자에게 Tableau에 대한 액세스를 제공함으로써 JPMC는 관리되는 셀프 서비스를 엔터프라이즈 규모로 구현할 수 있었습니다. Tableau 채택에 중요한 역할을 담당한 전문 센터(COE) 팀은 JPMC 전반에 걸쳐 Tableau 및 분석 사용에 대한 비전을 지속적으로 수립하고 있습니다. 2017년 한해 동안 8명의 직원이 1,200명의 신규 개발자와 분석가에게 플랫폼에 대한 교육을 제공하였습니다. 이를 발판으로 플랫폼에 대한 관심과 사용이 급격히 확대되어 Tableau 사용자 수가 현재 거의 30,000명에 달하게 되었습니다. 전문 센터(COE) 팀의 지원 아래, 강의실 교육 및 Tableau의 날(Tableau 영업 담당자와 Tableau를 사용하는 은행 직원이 참여하는 전일 과정)을 통해 사용자를 교육하고 동기를 부여함으로써, 지속적으로 좋은 성과를 이루었으며 데이터 분석에 대한 긍정적인 선순환을 생성할 수 있었습니다.

분석 이사인 Jason Mack는 “아무 것도 없었던 백지 상태에서 오늘날 여기까지 오게 된 것은 IT 부서가 사라져 다른 대안이 없어서가 아닌, 사람들이 Tableau를 사용하기 원했기 때문입니다. 저는 그것이 JPMC에서 Tableau가 성공적으로 도입될 수 있었던 가장 큰 원인이었다고 생각합니다”라고 강조했습니다. JPMC 은행은 모든 고객을 만족시키고, 충분한 데이터 용량을 확보하고, 효율성을 개선하기 위해 18개의 Tableau Server 클러스터를 갖추어 사용량, 성능 및 주요 지표를 모니터링하고 있습니다.

또한 JPMC 비즈니스 팀 전체의 분석가가 Tableau를 사용하여 데이터에 질문할 수 있게 함으로써 수동 보고 시간을 수개월에서 수주로 단축하여 작업 시간을 수천 시간 절감했을 뿐 아니라 향상된 투명성을 통해 전사적으로 더 나은 의사 결정을 내릴 수 있게 되었습니다. 분석가부터 경영진까지 데이터가 비즈니스에 미치는 영향에 대해 생각할 수 있는 시간이 더 많아졌고, 더 많은 역량을 갖춰 혁신을 주도할 수 있게 되었으며, 메트릭을 좀 더 일관성 있게 정의함으로써 고객이 은행에서 겪게 되는 과정을 더 잘 이해할 수 있게 되었습니다.

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우리는 JPMC의 강력한 고객 데이터 집합에 Tableau를 도입하여 '얼마나 많은 고객이 Freedom과 당좌 예금 계좌를 가지고 있고 모바일 지갑을 사용하는가'와 같은 질문을 빠르게 할 수 있게 되었습니다.

채널 수준의 마케팅 메트릭에 따라 고객 경험 형성

비즈니스 팀은 분석(예: 계정별 데이터 및 소매 데이터 측정)을 검토할 때 전체 고객과 이들의 엔드투엔트 여정을 파악하는 데 어려움을 겪었습니다. 이제 Tableau는 고객 분석을 위한 프런트엔드 역할을 담당하고 있으며, 마케팅 팀은 전반적인 고객 관계 가치를 평가하기 위해 비즈니스 관계(제품, 마케팅 및 서비스 터치 포인트 등)를 고객 데이터와 연결하여 강력한 데이터 집합을 구축했습니다.

Jason은 “우리의 강력한 고객 데이터 집합에 프런트엔드로 Tableau를 도입한 덕분에 분석가는 '얼마나 많은 고객이 Freedom과 당좌 예금 계좌를 가지고 있고 모바일 지갑을 사용하는가'와 같은 질문을 빠르게 할 수 있습니다”라고 설명했습니다. 이를 통해 JPMC는 고객 만족도를 개선하는 한편, 고객층을 확대할 수 있는 인사이트로 무장하게 되었습니다.

캠페인을 시작할 때 마케팅 팀은 Tableau에서 인구 데이터를 분석하여 최적의 타겟팅을 결정합니다. 그리고 운영 측면에서 고객 여정 분석을 살펴보고 프로세스가 중단된 이유를 이해합니다. 제품을 개선하기 위해서는 고객이 은행과의 거래를 어디에서 왜 포기하게 되었는지, 그리고 채널 상 어디가 가장 많이 이용되는지를 파악하는 것은 중요합니다. Steven은 “우리는 콜센터 메트릭과 웹 사이트 분석 등 고객 경험과 관련된 다양한 정보를 갖추어 고객 만족도를 개선하기 위해 최선을 다하고 있습니다."라고 덧붙였습니다. 결과적으로 해당 사항을 언젠가 대응하기 위해 로드맵에 추가하는 것이 아니라 빠르게 성과를 이루어 낼 수 있습니다.

또한, 마케팅 팀은 Tableau 대시보드를 통해 JPMC의 소매 지점이 시장을 더 잘 이해할 수 있도록 지원합니다. 예를 들어, 특정 대시보드는 소기업을 보다 잘 전망하는 데 도움이 됩니다. 또한 이러한 대시보드는 엄선된 프로그램과 고객 타겟팅을 실현하기 위해 주택 판매 및 부동산 중개 활동에 대한 자세한 정보를 제공합니다. 현재 Tableau는 개인 고객 은행원 및 주택 대출 상담 담당자와 같은 지점 직원에게 시험적으로 배포되었으며, 최종적으로 5,300개 이상의 지점에 배포될 예정입니다.

비즈니스 부서가 가지고 있는 모든 문제를 우리(IT 부서)가 파악하는 것은 불가능하기 때문에, 비즈니스 부서가 스스로 문제를 해결할 수 있는 플랫폼을 만들고 싶었습니다. 이것이 바로 우리가 Tableau를 도입하게 된 계기입니다. 간단히 말해서 비즈니스 부서에서 Tableau를 통해, 이미 작업하고 있던 자신들의 데이터에 연결하여 스스로 분석을 수행할 수 있었기 때문입니다.

위험 팀에 Tableau를 도입하여 데이터 표준화 지원 및 규정 준수 유지

2012년 경제 위기로 업계가 혼란에 빠지면서, 은행에 대한 규제 강화로 초점이 전환되었습니다. 이러한 엄격한 규제로 인해 IT 부서와 비즈니스 부서 간의 관계, 협업 및 신뢰에 어려움이 생겼습니다. 투명하고 완전히 신뢰할 수 있는 비즈니스 데이터의 부재로 JPMC의 비용 및 위험은 증가했기만, 정부 규정 준수를 입증해야 했습니다. 은행의 위험 분석은 Excel, Access 및 기타 도구를 사용하여 대량으로 수행되었습니다. 이로 인해 데이터 원본의 정확성과 규정 준수가 어렵게 되었습니다. 이러한 양상을 전환하기 위해 IT 부서는 위험 및 규정 준수 이해 관계자들을 동참시켜 지원을 얻고 Tableau 사용을 확산시켰습니다.

IT 부서는 이러한 관계자들에게 Tableau 및 데이터 모델에 대한 교육을 제공하여 더 건전하고 협업적인 업무 관계를 조성했습니다. 이로 인해 결국 수백 명의 위험 팀 사용자가 Tableau를 통해 올바른 거버넌스 프레임워크에서 혜택을 누릴 수 있는 장을 열게 되었습니다. 팀은 Tableau Desktop 또는 Tableau Online을 사용하여 Tableau Server에서 비즈니스 팀, 관리자 및 경영진에게 제공되는 통제되고 준수되는 데이터를 갖춘 대시보드를 만들 수 있습니다.

이러한 노력을 뒷받침하기 위해 IT 부서는 인증된 셀프 서비스라는 새로운 클러스터를 만들었습니다. 이 클러스터는 SQL이 올바른지 확인하기 위해 보다 엄격한 프로세스를 거치며 이를 통해 사람들은 데이터가 신뢰할 수 있다고 확신합니다. 이 클러스터는 90개의 별개 사이트가 포함된 18개의 Tableau Server 클러스터로 구성됩니다. 인증된 셀프 서비스를 사용하면 모든 것이 데이터 사전으로 문서화되므로 사용자가 출처를 신뢰할 수 있게 되어 즉석에서 결정을 내릴 수 있습니다. IT 부서는 데이터가 제대로 수행되고 있는지 그리고 보안 제어 지침을 준수하는지 확인합니다.

Business Intelligence Delivery Center 책임자인 Sriram Belur는 “Tableau는 규제가 가장 엄격한 환경에서도 셀프 서비스를 제공합니다. 다시 말해, Tableau를 통해, 메타데이터를 캡처하여 그 데이터에 대한 기록을 제공하는 도구에 표준 플랫폼, 올바른 데이터 제어 및 거버넌스를 갖출 수 있게 되었습니다. 사용자는 IT 부서의 대응을 기다릴 필요가 없기 때문에 Tableau를 좋아하고, IT 부서 역시 사용자의 만족도가 향상되므로 Tableau를 좋아합니다.”라고 말했습니다.

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