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유통채널의 다양화와 시대의 변화에 따라 세상은 이미 사용자 중심으로 바뀌었습니다. 아모레퍼시픽(이하 AP)의 고객 역시 온/오프라인의 다양한 채널에서 다채로운 발자취들을 만들어 내고 있었습니다. AP는 고객이 남긴 다양한 데이터를 실시간으로 정확하게 수집하고 관리해서 그들의 요구사항과 행동변화를 빠르게 파악하고 반영하고자 했습니다. 변화하는 비즈니스 환경에 발맞춰 AP는 ‘데이터 기업’으로의 전환을 추진해왔지만, 전통적인 데이터플랫폼 구조에서는 대량의 데이터 처리 및 다양한 형식의 데이터 수집의 어려움이 존재했습니다.

직면한 이슈

• 전사 디지털 트랜스포메이션 수행을 위한 빠르고 효율적인 데이터플랫폼 필요
• 전통적인 데이터플랫폼에서는 새로운 솔루션을 적용하거나 확장하기 위한 많은 시간과 비용, 리소스 소요
• 운영데이터와 로그데이터를 통합 분석하고자 하는 니즈의 계속적 증가
• 기존 IDC 환경 내에서 하둡으로 매일 데이터를 복제하고 운영하는데 많은 운영 리소스 필요

AWS를 선정한 가장 큰 이유는 높은 신뢰성과 확장성을 가진 광범위한 서비스를 보유하고 있는 점과 계속해서 빠른 속도로 혁신한다는 점이었습니다. 새로운 기능 및 서비스가 필요할 경우, 선택할 수 있는 다양한 옵션이 있었고, 서비스는 Scale up & out 이 매우 쉬우며 적합한 솔루션 선정을 위한 빠른 테스트 &런이 가능했습니다.

아모레퍼시픽은 AWS의 레퍼런스 아키텍처를 참고 하여 Amazon EMR, Amazon Athena, AWS Database Migration Service(DMS), Amazon Managed Streaming for Apache Kafka(Amazon MSK), Amazon API Gateway, AWS Lambda등을 활용하여 직접 빠르게 플랫폼을 구축할 수 있었습니다. 아마존 Managed Service를 중심으로 필요에 따라 워크플로우 엔진인 Airflow, 데이터 시각화 소프트웨어인 Tableau, ELK 등은 EC2 인스턴스에 해당 소프트웨어를 설치하여 사용하는 것도 가능했습니다.

AP가 AWS 클라우드를 통해 얻은 혜택은 아래와 같습니다.

• 2019년도 5월 아키텍처 및 솔루션 검토를 시작한지 1년 반만에 고객 데이터 플랫폼 기반으로 실적 대시보드, 리포트 서비스, Customer Explorer 까지 직접 구현 및 서비스 런칭이 가능했습니다.
  • AP Sales Dashboards : ‘브랜드, 채널, 국가, 상품’ 의 모든 실적을 제공하며 ‘매출, 성장, 추세’ 를 다양한 관점으로 분석 가능한 서비스
  • AP Report Service : Custom Template 을 제공해 누구나 리포트 생성이 가능한 서비스
  • AP Customer Explorer : 30개 이상의 자사 브랜드 별 고객 회원의 연령, 구매 및 상담 이력 등의 수백가지 고객의 특성을 1초 내에 탐색
• AWS가 제공하는 다양한 Managed Service를 이용하여 여러 가지의 클러스터를 구축하고, 다양한 시도를 통해서 효율적인 플랫폼 구축할 수 있었습니다.
• 적합한 솔루션 선정을 위한 신속하고 다양한 테스트 진행이 가능했고, 이런 절차들을 통해 최적화된 솔루션을 선정하고 적용할 수 있습니다.
• 다양한 인스턴스 설정을 통해 효율적으로 비용을 집행할 수 있었습니다. 결과적으로 IDC 대비 빠르고 자유롭게 테스트하고, 쉽게 Scale up & out이 가능하고, 비용을 절감할 수 있었습니다.
• 기존에 IDC에서 하둡 데이터 플랫폼을 운영하던 것 대비 34%의 비용 절감 효과를 경험하였습니다.

향후에도 AWS는 아모레퍼시픽의 전략적 데이터플랫폼으로 자리잡을 것입니다. 현재는 아모레퍼시픽의 실적, 물류, 고객 접점에서 발생하는 데이터를 중심으로 CDP(Customer Data Platform)라는 플랫폼으로 데이터를 수집, 처리하고 있습니다. 그리고 순차적으로 물류, 연구소, 공장, 외부데이터 등 아모레퍼시픽의 모든 데이터들로 확장하여사업에서 필요한 분석이나 데이터 기반의 다양한 활동들을 할 수 있는 플랫폼으로 성장할 것입니다.

언택트, 모바일, e커머스 시대가 도래하면서 이젠 데이터는 기업 성공의 필수 요소가 되었습니다. 데이터 분석은 더 이상 전문 인력만의 영역이 아닌, 영업, 마케팅, 제품개발, 생산 등 모든 영역에서 데이터를 직접 활용해서 인사이트를 얻고 의사결정을 하고 업무에 활용할 수 있는 환경이 되어야 합니다. 올해 연말까지 이런 환경을 만들고 그 외 뷰티 테크 영역까지 확장하여 추천, 리뷰, 검색 등의 AI 기술이 포함된 개인화 서비스, 피부진단, 피부톤 측정 등을 기반으로하는 맞춤형 화장품 등으로 사업이 진화해 갈 수 있도록 데이터 기반을 마련할 예정입니다.