금융 IT 용어 정리

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금융IT 용어사전 | 코스콤 뉴스룸

 

금융 IT 용어 정리를 다른 사람들의 자료를 가지고 와서 정리하고자 합니다.

 

우선 어떤 계가 있는 지 다시 확인해봅시다.

금융권 각 계층 역할 표 정리

금융기관은 수백만 명의 고객, 수많은 거래, 복잡한 규제 속에서 시스템을 안전하고 빠르게 운영해야 합니다. 이를 위해 업무 성격에 따라 역할을 나누고, 서로 영향을 주지 않도록 독립적으로 운영하기 위해 시스템을 나눠놓은 것입니다.

계층	설명	주요 기능 및 예시
계정계	고객의 금융 거래를 실시간으로 처리하는 핵심 시스템	계좌 개설/폐쇄, 입출금, 대출 실행, 카드 승인 등
정보계	거래 데이터를 분석하여 경영 전략 수립 및 의사결정을 지원하는 시스템	수익 분석, 고객 행동 분석, 리스크 관리, 마케팅 전략 수립 등
대외계	금융기관과 외부 기관 간의 연계를 담당하는 시스템	타행 이체, 카드 결제, 외환 거래, 정부 보고 등
채널계	고객이 직접 접속하는 다양한 채널을 관리하는 시스템	인터넷/모바일 뱅킹, ATM, 콜센터, 텔레뱅킹 등
운영계	IT 인프라의 안정적인 운영과 관리를 담당하는 시스템	시스템 모니터링, 장애 대응, 보안 관리, 백업 등
기간계	기존에 사용하던 시스템으로, 새로운 시스템 도입 전까지 운영되던 시스템	레거시 시스템, 이전 버전의 계정계/정보계 등

 

조금 더 쉽게 말하면 다음과 같다고 합니다.

계층	쉬운 표현	무슨 역할	예시
계정계	돈을 실제로 주고받는 시스템	계좌 입출금, 대출 실행 등 실제 ‘돈’이 움직이는 업무를 처리합니다	인터넷뱅킹 이체, 카드 결제
정보계	돈 쓴 내역을 분석하는 시스템	거래 데이터를 모아 분석하고 보고서를 만듭니다	월말 통계, 마케팅 분석
대외계	다른 기관과 연결해주는 통로	다른 은행, 카드사, 정부와 정보를 주고받습니다	타행이체, 카드 승인, 세금 신고
채널계	고객이 직접 이용하는 창구	고객이 실제로 사용하는 서비스 화면입니다	인터넷뱅킹, 앱, ATM, 콜센터
운영계	시스템이 잘 돌아가게 도와주는 뒷단	서버 운영, 보안, 장애 복구 등 시스템 관리 역할	백업 시스템, 해킹 방어 장치
기간계	이전에 쓰던 시스템 또는 기존 업무 중심 시스템	예전 시스템이거나 아직도 중요하게 쓰이는 핵심 시스템	메인프레임 기반 코어뱅킹

 

 

 

정보계에서 먼저 작업을 해서 dw에 넣는 것 인지? 아니면 계정계에서 한 것인지?

이것에 대한 답으로 일단 계정계 시스템은 고객의 실제 거래를 처리하는 시스템입니다. (그래서 실시간 업무 처리와 기록은 계정계가 먼저합니다)

그 다음으로 정보계에서 ETL을 통해 적재 후 DW에 가져와서 가공합니다.

 

1. 계정계에서 거래 발생 → 2. 그 데이터를 정보계로 넘김 → 3. 정보계에서 분석용으로 가공 및 적재(DW)

단계	주체	하는 일
1	계정계	고객의 거래를 처리하고 데이터를 기록함
2	ETL 프로세스	계정계 데이터를 정보계로 복사 및 정제
3	정보계	DW에 데이터를 저장하고 분석/보고서 작성

 

 

많이 나오는 그림입니다. 이것 외에도 여러 계에서 하는 역할에 대해서 말해보고자 합니다.

계정계

계정계의 핵심 개념

항목	설명
역할	금융 거래 처리, 계좌/계정 기록, 실시간 데이터 반영
핵심 업무	‘계좌’ 중심. 입금, 출금, 이체, 대출 실행 등
업무 영역	수신, 여신, 외환, 카드, 신탁, 보험 등 모든 고유업무 포함
위치	가장 핵심적인 실시간 시스템. 모든 거래는 계정계를 거침
특징	보수적 설계, 무결성 최우선, 고신뢰 RDB 사용, 야간 마감 필수

계정계는 어떤 업무를 포함하나요?

업무 구분	예시	주요 데이터 테이블
공통업무	고객정보, 인증, 권한	CUSTOMER_MASTER, USER_AUTH_LOG
수신업무	예금, 적금, 외화예금	ACCOUNT_MASTER, DEPOSIT_TXN, INTEREST_POLICY
여신업무	대출, 보증, 신용공여	LOAN_MASTER, LOAN_TXN, REPAY_PLAN
외환업무	환전, 해외송금	FX_ACCOUNT, FX_TXN
카드업무	발급, 승인, 청구	CARD_MASTER, CARD_TXN, BILLING_PLAN
신탁업무	부동산 신탁, 자산운용	TRUST_ACCOUNT, TRUST_LEDGER
보험업무	계약, 보험료, 지급	INS_POLICY, INS_PREMIUM, CLAIM_TXN
대행업무	연금이체, 자동납부	WITHHOLDING_REQ, PENSION_TXN

 

공통업무, 수신업무, 신탁업무, 보험업무, 카드업무, 여신업무, 외환업무, 대행업무로 구성 대부분 마스터 테이블인 거대한 원장들이 있고, 다양한 업무를 처리하는 정형화된 트랜잭션들이 있음

 

왜 계정계는 가장 보수적인가요?

이유	설명
돈이 직접 오간다	잔고 오류 = 고객 손실 → 법적 책임까지 발생
외부감사 대상	금융감독원, 외부 회계법인의 정기 감사 대상
대규모 장애 위험	계정계 장애 시 전체 금융 서비스 중단
변경 통제 강화	단순 컬럼 수정도 수주간 변경심의 및 영향분석 필요

 

💬 실무자 시선에서 요약

• 고객 입장에서 통장에 찍히는 모든 기록은 계정계가 남긴 흔적입니다.
• 계정계는 흔히 말하는 ‘원장시스템’이며, 가장 신뢰성과 무결성이 중요한 구조입니다.
• 이 데이터를 기반으로, 정보계는 분석하고, 정보는 타기관과 연동되며, 회계 데이터는 ERP/계정계로 전달됩니다.

 

정보계

정보계 이미지

정보계는 고객정보, 분석정보 등을 말함

정보계의 목적은 거래활동 및 성과를 분석하고 측정하기 위해 구축
주요 시스템으로 데이터웨어하우스를 기반으로 하는 수익관리, 고객관계관리, 성과관리, 위험관리 시스템 등이 있다.

• 계정계 데이터를 기반으로 영업점 및 부서의 업무 처리를 위해 필요한, 고객의 거래 데이터에 대한 '기록' 및 기록의 '통계'를 관리하는 시스템기본적으로 정보연계, 통합조회, 통계분석 등을 많이 하기에 관계형 데이터베이스 사용이 필수

기본적으로 정보연계, 통합조회, 통계분석 등을 많이 하기에 관계형 데이터베이스 사용이 필수

1) 목적별 전문 데이터 관리 : 신용평가, 여신 승인, 리스크 관리
2) 기업 전략을 위한 데이터 관리 : 수익관리, 고객관계 관리, 성과관리, 위험관리, 마케팅 등

즉 분석을 담당하는 것은 정보계이기 때문에 DW 시스템은 정보계에 있는 것 같다.

 

왜 계정계 데이터를 정보계로 넘기나요?

구분	내용
✅ 계정계	고객의 ‘실제 거래’를 기록하고 관리 (예: 입출금, 대출 실행)
🎯 정보계	이 거래들을 요약/분석/집계하여 전략 수립, 성과 분석, 리스크 예측 등에 활용

👉 즉, 정보계는 계정계의 거래 데이터를 "읽고", "가공하고", "통찰로 바꾸는" 역할을 합니다.
이 과정에서 ‘실시간’은 필요 없고, ‘정확하고 종합적인 집계’가 중요합니다.

 

 

어떤 데이터가 넘어가나요?

계정계에서 정보계로 넘어가는 주요 데이터 유형은 다음과 같습니다.

데이터 종류	설명	예시 테이블 명
거래 내역	고객의 입출금, 이체, 수수료 등	ACCOUNT_TXN
계좌 정보	계좌번호, 상품유형, 잔액 등	ACCOUNT_MASTER
고객 정보	이름, 성별, 나이, 직업 등	CUSTOMER_MASTER
이자 및 수수료 내역	이자 지급/징수 기록, 각종 수수료 부과 내역	INTEREST_TXN, FEE_TXN
대출 정보	여신 한도, 상환 계획, 연체 이력	LOAN_MASTER, LOAN_TXN
카드 이용 내역	사용 금액, 가맹점 정보, 승인 결과	CARD_TXN, BILLING

 

⛓️ 데이터는 어떻게 이동하나요?

[실제 연계 흐름 예시]

[계정계 시스템]
    ↓   (야간 배치 ETL 수행)
[전사 통합 DB 또는 중간계]
    ↓   (데이터 가공 및 정합성 검증)
[정보계 DW 테이블 적재]
    ↓
[분석/통계/리포트/CRM 시스템에서 활용]

 

• ETL 프로세스: 야간에 주로 수행되며, Extract → Transform → Load 순으로 DW에 적재
• 중간계(중계계): 정보계-DW와 계정계 사이의 트래픽을 줄이고, 데이터 형식을 변환하는 역할

실무 관점 예시

정보계 분석 목적	필요한 계정계 데이터	결과 활용
고객 충성도 분석	고객별 입출금 빈도, 카드 사용액	마케팅 타겟팅
리스크 조기 경보	대출 연체 내역, 거래 이상 패턴	FDS(이상거래탐지) 시스템
지점 성과 평가	지점별 수신/여신 실적	KPI 대시보드
수익성 분석	상품별 수익률, 수수료 수익	상품 전략 개선

 

 

정보계에서 분석 후 활용되는 시스템

분석 대상	활용 시스템	설명
고객 분석	CRM	이탈 가능성 예측, 추천 마케팅
리스크 분석	Risk Management	부실 대출 조기 경보
수익 분석	Profitability	고객/상품 수익 기여도 분석
성과 분석	Performance BI	영업점, 직원 KPI 분석
전략 분석	DSS/AI 모델	예측모델 기반 경영 전략 수립

계정계는 거래의 사실(fact) 을 만들고,
정보계는 이 사실을 통찰(insight) 으로 바꾸는 역할을 합니다.

• 정보계는 계정계 데이터를 정제, 요약, 통계화하여
  CRM, BI, 리스크관리, 전략수립 등 모든 고차원의 판단을 가능하게 합니다.
• 이 과정에서 데이터는 ETL 파이프라인을 통해 이동하며,
  DW 테이블 중심의 구조를 가집니다.

 

대외계

대외계 시스템은 금융기관 내부 시스템(계정계, 정보계 등)과 외부 기관(정부, 금융결제원, 신용평가사, 카드사, 기타 은행 등) 간의 데이터 송수신을 중계하는 시스템입니다.

• 쉽게 말해, “금융기관의 외부 출입문 역할”을 하는 시스템이며,
• 고객이 인터넷뱅킹, 모바일 앱, ATM 등을 통해 서비스를 이용할 수 있게 하는 채널 허브입니다.

대외계 시스템의 핵심 역할

 

기능 구분	설명	관련 계
외부 채널 연결	모바일, 인터넷, ATM, 콜센터 등 사용자 인터페이스	→ 기간계, 계정계
외부 기관 연동	금융결제원, 국세청, 신용정보원 등과 연계	→ 계정계, 정보계
중계 처리	요청을 받아 필요한 내부 시스템에 전달	→ 계정계, 정보계
트래픽 제어	대량의 요청을 효율적으로 분산 처리	→ 계정계
보안/암호화	공인인증, OTP, FIDO 등 인증 처리	보안 계통

 

 

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🔗 주요 연계 구조

연계 대상	내용	실무 흐름
계정계	실제 거래 처리 (예: 이체, 잔액 확인)	대외계 → 계정계 → 결과 반환
정보계	고객 거래 기록의 통계 제공	대외계 → 계정계 → 정보계 DW 반영
기간계 시스템	ERP, CRM과의 거래 동기화	대외계 → ERP 시스템 요청
외부기관	금융결제원, 나이스, KCB, 행정안전부 등	전자문서, 데이터 인터페이

 

요약

• 대외계는 금융기관의 외부 채널 및 외부 기관과 내부 시스템을 연결하는 다리입니다.
• 고객이 인터넷뱅킹, 모바일, ATM 등으로 사용하는 거의 모든 요청은 대외계를 통해 계정계로 전달됩니다.
• 내부 시스템인 계정계·정보계와 연계되며, 보통 중계, 보안, 인증, 트래픽 관리에 초점을 맞추어 설계됩니다.
• 특히 요즘은 API 기반의 오픈뱅킹, 마이데이터, 전자문서 처리 등에서 대외계의 중요성이 크게 증가하고 있습니다.

채널계

채널계(Channel System)는 고객이 금융기관의 서비스를 접속하고 이용하는 ‘입구’ 역할을 하는 시스템입니다.
예를 들어 고객이 모바일 앱, 인터넷 뱅킹, ATM, 콜센터, 영업점 창구 등에서 서비스 이용 시,
가장 먼저 연결되는 곳이 채널계입니다.

🔍 한마디로, 금융기관과 고객을 연결하는 창구 시스템입니다.

채널계의 주요 역할

기능	설명	예시 채널
UI·UX 제공	고객이 이용하는 앱, 웹사이트, ATM 화면 등 제공	모바일뱅킹, 인터넷뱅킹
인증 및 세션 관리	로그인, 공인인증서, 생체인증, OTP 등 보안 인증	FIDO, 간편인증
트랜잭션 전달	고객 요청을 계정계·대외계로 중계	송금, 조회 요청 등
거래 이력 관리	사용 내역, 접속 정보, 최근 거래 저장	ATM 사용 내역, 로그인 이력
고객 맞춤 안내	추천 상품, 광고, 공지사항 노출	알림센터, 배너

 

채널계와 타 계와의 연계 구조

 

연결 계	연계 목적	실무 흐름
계정계	고객의 요청(이체, 조회 등) 처리	채널계 → 대외계 → 계정계
대외계	외부 기관과 연계되는 트랜잭션 전달	채널계 → 대외계 → 외부기관
정보계	마케팅, 개인화 추천, 이탈 예측 등	정보계 분석 결과를 채널 화면에 노출
보안계/공통계	인증, 사용자 권한 처리	채널계 → 인증 시스템 → 응답 처리

채널계 시스템 구성 예시

 

구성 요소	설명
모바일 채널 서버	모바일 앱에서 발생하는 요청 처리
웹 채널 서버	인터넷뱅킹 및 기업뱅킹 웹 요청 처리
ATM 채널 서버	ATM에서의 입출금, 조회, 이체 등 처리
콜센터 채널	상담원이 내부 시스템과 연동하는 인터페이스
공통 인증 모듈	생체인증, 간편인증, 공인인증 처리
채널 연계 로그/감사 시스템	채널 이용 내역 및 로그 기록

채널계 업무 흐름 예시

예: 고객이 모바일뱅킹으로 송금을 요청하는 경우

 

[모바일 앱 접속]
    ↓
[채널계 시스템 (인증 및 화면 처리)]
    ↓
[대외계 시스템 (요청 중계)]
    ↓
[계정계 시스템 (송금 실행)]
    ↓
[응답 → 채널계 → 고객에게 결과 화면]

 

채널계와 정보계 연계 예시

활용 목적	정보계에서 채널계로 전달되는 정보	적용 화면
개인화 마케팅	고객별 추천상품, 관심사	앱 메인화면
실적 기반 알림	고객 등급, 최근 사용 패턴	알림센터
리스크 안내	이탈 예측, 사고계좌 경고	로그인 후 배너 노출

요약

• 채널계는 고객과 금융 시스템 사이의 인터페이스 역할을 하며,
  고객이 처음 마주하는 서비스의 진입점입니다.
• 채널계는 계정계와 직접 연결되지는 않으며, 대외계를 통해 거래 요청을 전달합니다.
• 정보계에서 가공된 데이터(추천, 마케팅, 분석 결과)는 다시 채널계로 전달되어 고객에게 표시됩니다.
• 보안성, 사용자 경험(UX), 확장성이 가장 중요한 품질 요소입니다.

 

 

운영계

운영계 시스템은 금융 IT 인프라의 안정성과 연속성을 보장하기 위해
전체 시스템의 상태를 실시간으로 감시·관리·보수하는 통합 운영 기반 시스템입니다.

💡 쉽게 말해, ‘금융 시스템이 멈추지 않도록 뒤에서 모든 걸 돌보고 있는 관리 시스템’이라고 할 수 있습니다.

 

운영계의 주요 역할

기능	설명
통합 관제	전체 서버, 네트워크, 애플리케이션 상태를 실시간 모니터링
인프라 운영	OS, DB, WAS, 네트워크 장비, 백업장치 등 하드웨어/소프트웨어 운영
로그 및 장애 감시	트랜잭션 지연, 에러, 시스템 경고 탐지 및 대응
배치/스케줄 관리	야간 배치작업, 정기 리포트 생성, 백업 수행
보안 관리	접근통제, 이상 징후 감지, 취약점 점검, 권한 관리
리소스 할당	CPU, 메모리, 저장공간, 네트워크 트래픽 등 자원 분배 조절

 

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운영계와 타 계와의 연계 구조

연계 계	연관성	설명
계정계 / 기간계	필수 감시 대상	거래처리 시스템의 CPU 과부하, 지연 발생 시 경보 발생
대외계 / 채널계	서비스 중단 방지	외부 채널 연결 불가, 인증 실패율 급증 시 실시간 알림
정보계	간접 연계	배치성 데이터 이동 과정 중 장애 발생 감지 및 복구 지원
보안 시스템	협업	접근 통제, 이상 트래픽 탐지 등과 연계하여 실시간 경보 제공

 

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운영계 시스템 구성 예시

구성 시스템	설명
ITSM 시스템	장애/요청 접수 및 조치 기록 (예: Remedy, ServiceNow)
APM (Application Performance Monitoring)	어플리케이션 성능 모니터링 (예: Dynatrace, NewRelic)
Infra 관제 시스템	서버/스토리지/네트워크 실시간 상태 체크
배치 스케줄러	일일 야간 배치, 보고서 추출 자동화 (예: Control-M, Autosys)
로그 수집기	시스템 로그, WAS 로그 수집 및 분석 (예: ELK, Splunk)
모니터링 대시보드	통합 상태 시각화 화면 (예: Zabbix, Grafana, Prometheus)

운영계에서 하지 않는 것

항목	설명
❌ 데이터 분석	분석은 정보계에서 수행 (운영계는 분석 데이터를 ‘감시’할 수 있음)
❌ 비즈니스 로직 처리	기간계/계정계 등에서 처리하는 실거래 로직은 직접 다루지 않음
❌ 고객 대상 서비스 제공	채널계처럼 고객 접점 화면을 제공하지 않음

요약

• 운영계는 모든 금융 시스템이 중단 없이 안정적으로 돌아가도록 관리하는 백엔드 인프라 관리 계층입니다.
• 계정계/대외계/채널계 등 트랜잭션 처리 계의 상태를 실시간 감시하고, 장애를 조기 탐지하며,
  배치 작업, 보안 관리, 리소스 분배 등 시스템 관리 전반을 담당합니다.
• 분석이나 비즈니스 로직을 처리하진 않으며, “시스템의 건강을 책임지는 계”로 이해하면 됩니다.

 

 

기간계(Legacy)

기간계 시스템은 기업(특히 금융기관)의 핵심 업무 처리를 담당하는 기존 운영 시스템입니다.
‘기간(基幹)’이란 말 그대로 기업의 뼈대가 되는 시스템이라는 의미입니다.

금융권에서는 계정계·여신·수신·외환·보험·카드 등 주요 트랜잭션 처리 시스템을 말하며,
많은 경우 과거 메인프레임 기반으로 COBOL 등으로 개발된 시스템을 가리킵니다.

🧾 쉽게 말해: "고객의 돈이 움직이는 핵심 시스템 = 기간계"

 

기간계의 주요 역할

기능	설명
핵심 거래 처리	예금, 대출, 카드 결제, 보험 계약, 외환 거래 등
데이터 무결성 유지	실시간 정합성과 트랜잭션 일관성 보장
대량 트랜잭션 처리	수천만 건의 거래 요청을 초당 처리
업무 규칙 반영	상품별, 고객별 다양한 처리 로직 내장
보수적 운영	보안성, 안정성 중시, 변경 최소화 원칙 적용

 

기간계와 타 계와의 연계 구조

연계 계	연계 방식	설명
채널계	실시간 거래 요청 수신 → 중계	고객이 채널에서 요청한 이체·조회 → 기간계에서 처리
계정계	핵심 데이터 저장 및 관리	기간계 내 계정계는 거래의 정산, 원장 관리 담당
정보계	배치로 데이터 제공	야간에 기간계 데이터를 추출하여 DW 적재, 분석용
운영계	안정성 모니터링	CPU/메모리 자원, 장애 감시 등 시스템 상태 유지

기간계 vs 차세대 시스템

구분	기간계	차세대 시스템
기술 스택	COBOL, C, Oracle 등	Java, Spring, Open API, MSA
운영환경	메인프레임, 단일 서버	클라우드, 분산 환경, 컨테이너 기반
구조	모놀리식	유연한 모듈 구조, MSA
데이터 공유	타 계와 비동기적 연계	실시간 연계, API 기반 통합
유지보수	고비용, 위험 부담	유연하고 자동화된 배포 가능

 

 

고객 채널

고객 지원 시스템, 홈페이지, 고객 지원 센터, 콜센터

 

JAVA를 사용하는 이유

C/C++는 이식성이 떨어짐.

하드웨어 특성에 관계없이 서버가 운영될 필요가 있어서 자바가 좋았다고 함.

 

EDW(Enterprise Data Warehouse)

• 기업 전체 데이터를 통합해서 분석할 수 있도록 정리한 중앙 저장소입니다.
•  운영 시스템(OLTP)과 외부 데이터 소스로부터 필요한 데이터를 ODS(운영 데이터 저장소)를 통해 수집한 뒤, 이를 ETL 과정을 거쳐 경영 분석과 의사결정 지원을 위한 최적화된 형태로 통합한 데이터베이스가 바로 EDW(전사 데이터 웨어하우스)입니다.

데이터 흐름 요약

1. OLTP (운영 시스템): 계정계 등에서 발생한 거래 데이터
2. → ODS (운영 데이터 저장소): 실시간 데이터 임시 저장, 정제
3. → ETL: 필요한 데이터만 추출(Extract), 가공(Transform), 적재(Load)
4. → EDW: 전사 데이터를 주제별로 통합하여 저장
5. → Data Mart: 부서별로 필요한 주제만 분리 저장
6. → OLAP / Reports: 다양한 각도로 분석하거나 보고서 작성

 

EDW의 3계층 구조

EDW는 일반적으로 다음의 세 가지 계층으로 구성됩니다:

1. 데이터 소스 계층 (Data Source Layer)
2. 데이터 저장 계층 (Data Storage Layer)
3. 프론트엔드 도구 계층 (Front-End Tools Layer)

각 계층의 역할은 다음과 같습니다:

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1. 데이터 소스 계층 (Data Source Layer)

• 정의: 다양한 시스템에서 생성되는 원시 데이터를 수집하는 계층입니다.
• 예시:
  • 운영 시스템: ERP, CRM, POS 등
  • 외부 데이터: SNS, IoT 센서, 웹 로그 등
• 특징: 다양한 형식과 구조의 데이터를 포함하며, 이후 단계에서 정제 및 통합이 필요합니다.

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2. 데이터 저장 계층 (Data Storage Layer)

• 정의: 수집된 데이터를 정제, 통합하여 저장하는 계층입니다.
• 구성 요소:
  • ODS(Operational Data Store): 실시간 또는 단기 데이터를 임시로 저장
  • ETL 프로세스: 데이터 추출(Extract), 변환(Transform), 적재(Load)
  • EDW: 주제별로 정리된 통합 데이터 저장소
  • 데이터 마트: 특정 부서나 주제에 특화된 데이터 저장소
• 기술 예시: Hadoop, HDFS, Amazon Redshift, Google BigQuery 등
• 특징: 데이터 분석과 보고를 위한 구조화된 데이터 저장을 목표로 합니다.

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3. 프론트엔드 도구 계층 (Front-End Tools Layer)

• 정의: 저장된 데이터를 분석하고 시각화하여 사용자에게 제공하는 계층입니다.
• 도구 예시:
  • 쿼리 도구: SQL, NoSQL 등
  • 분석 도구: OLAP(OnLine Analytical Processing), 데이터 마이닝 도구
  • 시각화 도구: Tableau, Power BI, Qlik 등
• 특징: 사용자 친화적인 인터페이스를 통해 데이터에 대한 인사이트를 제공합니다.

 

 

ODS(Operational Data Storage)

ODS(Operational Data Store, 운영 데이터 저장소)는 운영계 시스템(OLTP)에서 발생한 거래 데이터를 임시로 저장하고,

이 데이터를 DW(데이터웨어하우스)에 적재하기 전 중간에서 가공/정제하는 스테이징 저장소(Stage) 역할을 합니다.

 

항목	설명
역할	실시간 운영 데이터를 빠르게 저장하고 DW 적재를 준비함
위치	OLTP(운영계)와 DW(정보계) 사이의 중간 스테이지
저장 방식	트랜잭션 데이터의 최근 이력, 단기 보관
활용 목적	운영 리포트, 간단한 조회, 실시간 통계 처리
구성 방식	DW와 별도 또는 내부 구성 가능
예시	하루 동안의 이체 거래 내역을 DW 적재 전에 임시 저장

 

데이터 흐름

[운영계 (OLTP)]
      ↓ 실시간 복사
     [ ODS ]
      ↓ 야간 ETL
     [ DW ]

 

 

• OLTP: 실시간 거래 처리 시스템 (계정계 등)
• ODS: 운영 데이터를 정제하고 임시 보관 (빠른 통계/리포트용)
• DW: 경영 분석용으로 구조화된 데이터 저장소

요약

 

 

• ODS는 운영계 데이터를 DW에 보내기 전에 임시로 모아두고 가공하는 스테이지 공간입니다.
• 주로 운영 보고서, 실시간 통계, 이력성 데이터 보관 등에 활용됩니다.
• DW보다 실시간성이 높고, OLTP보다 분석친화적인 중간 저장소로 볼 수 있습니다.

 

 

 

CDC(Change Data Capture)

CDC는 데이터베이스에서 변경된 데이터만 감지하여 실시간 또는 근실시간으로 전송하는 기술입니다.

🔍 쉽게 말하면:
“기존 데이터 전체를 가져오는 게 아니라, 바뀐 데이터만 뽑아와서 빠르게 반영하는 기술”

 

그림 기반 설명

흐름 요약:

1. 기간계(운영계)에서 데이터가 발생 (입출금, 계좌, 고객 등)
2. CDC (Oracle GoldenGate 등)를 통해 변경된 데이터만 실시간 감지
3. ODS (Operational Data Store)에 실시간 적재 (Latency 10초 이내)
4. 정보계의 다양한 시스템(성과/리스크/영업/MIS 등)에서 이 데이터를 즉시 조회
5. 이후 ETL을 거쳐 EDW(데이터웨어하우스)에 적재 → 분석, 리포트 작성

 

CDC의 핵심 목적

 

목적	설명
데이터 실시간 반영	운영 시스템(예: 계정계)의 변경 내용을 ODS/정보계에 실시간 전달
성능 최적화	전체 데이터를 재처리하지 않고 변경분만 반영하여 시스템 부하 절감
복수 시스템 연계 지원	다양한 정보계 시스템이 ODS에 빨대 꽂듯 쉽게 접근하여 데이터 활용 가능
비동기 처리	운영계에 영향을 주지 않으면서 데이터를 추출 가능 (비접속 추출)

 

 

OLAP(OnLine Analysis Process)

 

OLAP은 여러 방향(다차원)으로 데이터를 분석할 수 있게 도와주는 기술입니다.
운영 데이터를 요약·집계해서, 사용자가 클릭 몇 번으로 자유롭게 데이터를 “깊게 파고들고(Drill-down), 요약해서 보고(Roll-up)할 수 있게 해줍니다.

🔍 쉽게 말하면:
“엑셀 피벗 테이블을 훨씬 더 강력하게 만든 분석 시스템”

 

OLAP 도구 예시

• 시각화 도구: Tableau, Power BI, Qlik
• BI 플랫폼: SAP BO, Cognos, Microsoft SSAS
• 데이터 마이닝 연계: SAS, Python 기반 분석 도구 등과 연동 가능

요약

OLAP은 데이터를 다양한 기준으로 자르고 붙이고 요약해서 분석하는 도구입니다.
마케팅/영업/전략 부서가 손쉽게 데이터에서 인사이트를 찾도록 도와주는 핵심 분석 도구이며,
Data Mart 기반으로 설계되며 시각화 도구 및 데이터 마이닝 시스템과 연동됩니다.

 

OLAP vs OLTP 비교표

항목	OLTP(OnLine Transaction Processing)	OLAP(OnLine Analytical Processing)
목적	실시간 거래 처리	데이터 분석 및 의사결정 지원
대상 사용자	실무 직원 (은행원, 콜센터, 시스템)	관리자, 기획자, 분석가, 경영진
작업 유형	INSERT, UPDATE, DELETE 중심	SELECT, GROUP BY, 집계 중심
데이터 구조	정규화된 관계형 DB(속도·무결성 중시)	다차원 큐브 구조 또는 요약 테이블
속도 중심	빠른 쓰기(입력) 성능 중요	빠른 읽기(조회) 성능 중요
데이터 양	개별 트랜잭션 단위 (소량, 실시간)	집계·요약된 대량 데이터
예시 업무	예금 입출금, 송금, 카드결제, 예약 등	월별 매출 분석, 고객 이탈 분석, 지점 성과 비교
데이터 최신성	실시간 데이터	실시간이 아닐 수도 있음 (주로 야간 배치 기반)
기술 예시	Oracle, MySQL, PostgreSQL 등	Tableau, Power BI, SSAS, SAP BO 등
운영 위치	계정계, 기간계 등 운영 시스템	정보계, EDW, Data Mart 등 분석 시스템

 

 

배치 스케줄러 / 자동화 시스템

• ❗왜 중요한가?
  정보계, DW, 리포트 시스템은 거의 모두 배치 작업으로 움직입니다.
• 📌 대표 시스템:
  • Control-M
  • Autosys
  • Airflow
• 🧠 기능:
  • 일 단위, 월 단위로 정기 작업 실행
  • 작업 실패 감지, 재처리, 알림
  • DW 적재, 통계 리포트, 백업 등 자동 수행

메타데이터 관리(Metadata Management) 시스템

• ❗왜 중요한가?
  DW/정보계 규모가 커질수록 데이터가 어디서 왔고, 어떤 의미인지 관리하는 메타 정보가 필수입니다.
• 📌 주요 기능:
  • 데이터 카탈로그
  • 계보 추적(Lineage)
  • 용어 사전(Glossary)
• 📎 관련 솔루션: Informatica, Collibra, DataHub, Amundsen

통합 인증/접근제어 (IAM/SSO)

• ❗왜 중요한가?
  내부 사용자, 관리자, 시스템 간 권한이 복잡해짐 → 통합 인증 체계 필수
• 📌 구성:
  • SSO(싱글사인온)
  • AD/LDAP 연동
  • RBAC(Role-Based Access Control)

RBAC란?

RBAC은 사용자의 직무(Role)에 따라 권한을 정하고, 그 역할에 따라 시스템 접근을 제어하는 방식입니다.

🔍 쉽게 말하면:
"사람마다 직급과 부서에 맞는 열쇠만 주는 것"
예: 지점 직원은 계좌 조회만 가능, 본사 관리자는 전체 고객 데이터 조회 가능

 

금융권 RBAC 구현 방식 요약

항목	설명
접근통제 시스템 도입	내부 사용자·외부 사용자 구분 없이 접근권한을 중앙에서 통제
직무 분리 기준 기반 권한 정의	업무 유형(예: 수신/여신/고객관리)에 따라 역할(Role)을 미리 정의
직무 전환 시 권한 자동 변경	인사DB 연동하여 전산상 담당자 이동 시 권한 자동 회수/부여
시스템 로그 추적 및 감사기록 저장	누가 언제 어떤 시스템에 접근했는지 모두 기록 (보안 로그 서버 운영)

 

SSO (Single Sign-On)란?

한 번 로그인하면
다른 시스템에도 추가 로그인 없이 바로 접근할 수 있도록 해주는 통합 로그인 시스템입니다.

 

 

왜 필요한가요? (금융권 기준)

상황문제

상황	문제
금융회사 내부 시스템이 30개 이상인 경우	시스템마다 ID/PW가 다르면 불편하고 보안 위험 ↑
시스템마다 로그인 기록 관리가 별도로 되어 있음	누가 어디에 접근했는지 추적하기 어려움
사용자 변경 시 (예: 퇴사자)	모든 시스템에서 수작업으로 접근 권한 제거해야 함

구성 요소 (금융권 기준)

구성 요소	설명
사용자	로그인을 시도하는 직원, 관리자 등
SSO 서버	인증을 수행하고 토큰을 발급하는 중심 시스템
업무 시스템	ERP, 계정계, 인사시스템 등 사용자가 접근하는 각종 시스템
인증 방식	사번/비밀번호, OTP, 공동인증서, AD 연동 등 다양

서버

서버란?

클라이언트에게 네트워크를 통해 정보나 서비스를 제공하는 컴퓨터 시스템으로 

컴퓨터 프로그램 또는 장치를 의미함.

즉 서버는 반드시 물리적인 개념이 있어야 하는 것이 아니라 프로그램도 포함되는 것을 의미함

 

파일 서버

파일을 관리하고 제공하는 서버

 

DNS 서버

도메인을 관리 및 제공하는 서버

 

AP 서버 (Application Server)

AP 서버는 말 그대로 서버 그 자체라고 한다.

네트워크가 연결되어 있기만 한다면 그 네트워크를 통해 서버와 엔드 포인트 간의 통신을 할 수 있는 서버 

HTTP, TCP, UDP 등 다양한 프로토콜 전달받아 클라이언트에 다양한 서비스 제공

 

웹 서버(Web Server)

HTTP 프로토콜을 주로 처리하는 서버

결국 웹서버는 HTTP 프로토콜을 포함하니 AP 서버에 포함됨.

인터넷을 기반으로 클라리언트에게 웹 서비스를 제공하는 컴퓨터

WAS 서버(Web Application Server)

HTTP를 이용하는 AP 서버

Web Server + Container = WAS

웹 애플리케이션과 서버 환경을 만들어 동작시키는 기능을 제공하는 소프트웨어 프레임워크

• 웹 애플리케이션을 실행시켜 필요한 기능을 수행하고 그 결과를 웹 서버에게 전달

web서버는 정적인 콘텐츠를 처리 was는 동적인 컨텐츠를 처리

 

무식하게 내가 이해한 것을 말하자면 웹 서버는 정적으로 이미 구현된 것만 클라이언트에게 제공하는 것이라고 하면, 

 

WAS 서버는 웹에 구현된 것을 하나의 동작 프로그램에서 처리를 할 때 DB에 있는 정보까지 활용해서 반환해준다

이 정도 느낌이다...

 

웹 컨테이너(컨테이너란? jsp, servlet을 실행시킬 수 있는 소프트웨어)

 

DB 서버 

데이터 베이스 저장만을 담당하는 서버

데이터베이스를 실행하는 데 사용되는 하드웨어 및 소프트웨어를 모두 지칭

 

 

Reference

https://www.slideshare.net/ssuser1cbe1b/it-2-251010950

금융It시스템의 이해 2편

https://duyankim.github.io/cs/2021/10/27/CS13/

배경지식 쌓기 - EDW - Curious Y

https://velog.io/@hitobi1014/IT-%EA%B0%9C%EB%B0%9C-%EA%B8%88%EC%9C%B5%EA%B6%8C-%EC%9D%B4%ED%95%B4

[금융 IT] 금융권 개발 구조 이해

https://slidesplayer.org/slide/14263863/

금융기관의 CRM 구축전략 및 사례분석. - ppt download

https://ko.gadget-info.com/difference-between-data-warehouse