호텔 현장에 남아있는 인력 공수를 데이터 플로우 구축으로 효율화. 연간 2,400시간 절감에 기여한 AWS 워크숍과 컨설팅 후지타관광 주식회사
후지타관광 주식회사
- 호텔 관리 시스템의 데이터 수집, 가공 작업은 Excel 중심으로 이루어지고 있었다
- 데이터 시각화는 구현했지만, 데이터 플로우 전체의 인력 공수 절감에는 이르지 못했다
- 수작업과 육안에 의한 데이터 처리 업무에 연간 2,400시간을 소요하고 있었다
- BI, 노코드 ETL, RPA를 활용하여 데이터 플로우 전체를 구축
- 연간 2,400시간이 소요되던 데이터 처리 작업을 자동화
- 향후 연간 1만 시간의 작업 공수 절감과 데이터 분석 고도화를 목표로 한다
호텔 친잔소 도쿄와 하코네 코와키엔, 워싱턴 호텔, 호텔 그레이스리 등의 호텔 시설과 결혼식장 운영, 레저 사업 등을 전개하는 후지타관광 주식회사. 중기 경영계획에서 디지털 활용을 추진하는 동사는 사내 업무에서의 데이터 활용을 촉진하기 위해 'AWS 컨설팅'을 통해 프로젝트를 진행했습니다. 클래스메소드와의 협업 배경에 있던 과제와 지원을 통해 얻은 성과에 대해 프로젝트를 담당하신 분들께 이야기를 들어보았습니다.
고객 경험의 디지털 활용이 진전되는 한편, 사내에서는 아날로그적인 데이터 활용으로 인한 인력 공수 부담이 과제로 대두
이번에 인터뷰한 기획본부 DX추진부는 일반적인 정보시스템 부문이 담당하는 기간 시스템 도입이나 운용 보수에 더해, 후지타관광 그룹의 회원 프로그램 'THE FUJITA MEMBERS'의 회원 정보 관리와 메일 매거진 배신 등 디지털 마케팅 영역의 업무도 담당하고 있습니다.
특히 'THE FUJITA MEMBERS'를 통한 고객과의 관계 구축은 2024년~2028년 중기 경영계획에서 성장전략 중 하나로 제시되어 있으며, 회원 수 증가나 매출 규모 확대 등이 기대되고 있습니다. 이 중기 경영계획에는 '고객 데이터의 활용 기반 전개'와 '정착화·리터러시 향상'에 대한 언급이 있어, 이러한 방침이 이번 프로젝트로 이어졌다고 합니다. 담당 부장으로서 DX추진부를 관장하는 아라이 씨에게 데이터 활용 워크숍과 AWS 종합 지원을 통한 AWS 컨설팅을 진행하게 된 배경을 들어보았습니다.
"AWS 인프라 부분에서 클래스메소드의 협력을 받은 'THE FUJITA MEMBERS'는 2023년 7월에 네이티브 앱을 출시하여 고객 경험에서의 디지털 활용이 진전되었습니다. 한편 사내에서는 호텔 관리 시스템(PMS)의 운용이나 판매 추이, 매출 관리 등의 데이터 수집·가공 작업이 여전히 Excel 중심으로 이루어져 인력 공수가 많이 드는 상황이 계속되고 있었습니다"(아라이 씨)
호텔 관리 시스템을 일상 업무에서 사용하고 있는 판매 부문이 안고 있던 과제는 현장뿐만 아니라 동사의 경영진도 이해하고 있었다고 합니다. 그래서 이번 데이터 활용 워크숍 참가를 계기로, 회원 프로그램 구축이나 디지털 마케팅 실시 등 디지털 활용이 진전되고 있던 DX추진부가 주도적 역할을 하며, 판매추진실이나 마케팅실, 그리고 시설에서 가격·재고 조정 실무를 담당하는 레버뉴 매니지먼트과 등 사업부 멤버들이 하나가 되어 프로젝트를 구성하고, 데이터 활용을 통한 과제 해결 노력이 시작되었습니다.
신속한 대응과 풍부한 정보량으로 데이터 활용 워크숍 기간 내에 대시보드 구현
데이터 활용 워크숍에서는 여러 AWS 사용자 기업이 합동으로 참가하여, 각 사가 안고 있는 데이터 활용 과제와 파트너 기업과 함께 구축한 대시보드 및 과제에 대한 해결책이 공유되었습니다. 동사가 데이터 활용 워크숍 참가를 결정한 포인트는 다음 3가지입니다.
일반적인 디지털 활용 프로젝트는 사내 관련 부서에 설명하고 이해를 얻는 것부터 시작됩니다. 하지만 데이터 활용 워크숍은 사업 부문의 참가가 필수인 데다가 대시보드라는 구체적인 결과물을 얻을 수 있어서, 동사의 사업 부문과 경영진으로부터 원활하게 이해를 얻을 수 있었다고 합니다.
"현장의 요구사항을 대시보드에 직접 반영할 수 있기 때문에 협력해주는 직원들도 모이기 쉽고, 결과적으로 추진하기 쉬운 프로젝트였습니다. 한편 제가 걱정했던 부분은 다루는 데이터 규모가 크고, 저 자신도 Amazon QuickSight에 그리 자세하지 않다는 점이었습니다. 실제 워크숍에서는 전문 지식을 보유한 파트너 기업이면서 과거 저희 회사와의 협업 실적도 있는 클래스메소드로부터 지원을 받을 수 있다고 들어서 안심하고 참가할 수 있었습니다"(미나미 씨)
데이터 활용 워크숍 전체 실시 기간인 3~4개월 중, 다음 4일간의 프로그램이 실시되었습니다.
・Day2: 데이터 분석 전문가의 세션 수강. 대시보드 이미지 작성
・Day3: 대시보드 목업 발표. 피드백을 받고 개발 과제 이해
・Day4: 완성된 대시보드와 향후 활용 계획 발표
4회로 나뉜 워크숍 중 특히 중요했던 것은 Day2부터 Day3에 걸친 부분, 즉 작성한 이미지에 따른 대시보드를 구축하는 단계였습니다. Day2부터 Day3 사이에는 주간 온라인 회의를 실시할 뿐만 아니라 커뮤니케이션 툴과 프로젝트 관리 툴을 활용하여 구현 진행 상황 관리와 질문에 대한 조언을 받으며 대시보드를 구축해 나갔습니다.
"클래스메소드의 동반 지원에서 특히 인상 깊었던 것은 지원의 신속함과 풍부한 정보량입니다. 대시보드 구현에서 어딘가에 막혀도 바로 채팅으로 조언을 받을 수 있었고, 더 나아가 클래스메소드의 오운드 미디어 'Developers.IO'에 후일 저희가 받은 조언을 정리한 내용의 기사가 공개되었습니다. 이런 신속함과 풍부한 정보량 덕분에 단기간에도 대시보드를 구현할 수 있었습니다"(가와모토 씨)
워크숍 참가 시점에서는 동사에서 Amazon QuickSight 활용이 진전된 상태였습니다. 그래서 대시보드 구축보다 앞선 단계, 즉 대시보드에 연결할 데이터의 전처리나 Amazon Athena를 통한 데이터 추출, 데이터 가공 등의 발전적인 지원을 제공했습니다.
데이터 시각화는 구현했지만, 데이터 수집·가공에서의 인력 공수 절감 과제가 남아있었다
데이터 활용 워크숍 종료 후, Amazon QuickSight로 구축된 대시보드의 본격 운용을 위해 데이터 활용보다 앞선 공정인 데이터 수집과 데이터 가공에 대한 구현이 검토되었습니다. 구축된 대시보드를 통해 데이터 시각화는 실현할 수 있었지만, 데이터 플로우 전체에서는 인력 공수가 절감되지 않았으며, 특히 데이터 수집과 데이터 가공이 인력 공수의 온상이 되고 있었습니다. 데이터 활용 워크숍 후에도 남아있던 과제에 대해 되돌아보았습니다.
"3~4개월이라는 기간의 워크숍에서는 어디까지나 데이터를 활용하기 위한 BI를 도입하여 문제없이 작동시킬 수 있는 단계까지가 목표입니다. 데이터 수집부터 가공에 대해서는 미뤄져 있었고, 호텔 관리 시스템에서 Amazon S3상에 데이터가 전송되어 있다는 가정 형태로 구현했습니다. 그래서 실제 업무에서 이 대시보드를 전개하려면 시설별로 호텔 관리 시스템에서 매일 예약 정보나 실적 정보를 수작업으로 추출하여 스토리지상에 업로드하는 수고가 발생합니다. 그래서 데이터 플로우 전체를 제대로 구축하여 데이터 시각화뿐만 아니라 인력 공수 절감도 실현하기 위해 워크숍에 이어 계속해서 클래스메소드에 지원을 요청하게 되었습니다"(마에다 씨)
실제로 시설별 판매 부문에서는 호텔 관리 시스템에서 매일 데이터를 다운로드하여 판매 채널별이나 객실 타입별 가격과 재고의 전일 차이를 Excel로 기록하고 있었습니다. 그 데이터를 바탕으로 수요나 환경 변화를 분석하여 적절한 가격을 판단하고 있습니다. WHG사업부 전체에서는 '호텔 그레이스리'와 '워싱턴 호텔' 등 약 30개 시설을 운영하고 있으며, 1시설당 하루 1시간 정도 이 가격 최적화 업무의 전 단계가 되는 데이터 수집·가공 작업이 발생하고 있습니다. 그래서 WHG사업부 전체로 보면 매일 30시간, 연간으로는 전 시설에서 약 1만 시간의 단순 작업에 인력 공수가 소요되는 계산입니다.
AWS 컨설팅 지원을 받아 데이터 플로우를 구축하고, 데이터 처리 업무에서 연간 2,400시간 절감
데이터 수집부터 가공까지의 데이터 플로우 전체를 구축하기 위해 클래스메소드가 제공하는 데이터 활용 기반 서비스 등을 참고하여, 클래스메소드에서는 AWS 종합 지원 서비스인 'AWS 컨설팅'을 제공했습니다. 이 'AWS 컨설팅'은 AWS나 데이터 활용 기반 구축에 풍부한 지식을 보유한 클래스메소드의 기술 어드바이저인 엔지니어가 과제별로 상담을 받아, 그 과제를 해결하기 위한 기술 노하우를 제공하는 서비스입니다. 이번 프로젝트에서는 워크숍에서 동사를 지원했으며, 비즈니스 모델이나 과제 등을 잘 알고 있는 담당 엔지니어 3명이 계속해서 기술 어드바이저로서 동반 지원했습니다. 동사에서는 조언을 구할 때 '기술적으로 가능한 방법'이 아닌 '무리 없이 운용할 수 있는 방법'을 의식했다고 합니다.
"저희 DX추진부에는 최근까지 현장에서 접객을 하던 직원도 재적하고 있어, 모든 직원이 코딩이나 데이터에 관한 전문 지식을 갖고 있는 것은 아닙니다. 그래서 데이터 플로우를 구축할 때는 IT에 익숙하지 않은 직원도 운용할 수 있는 구조가 요구되었습니다. 클래스메소드의 담당 엔지니어분들은 마치 '선생님'처럼 친근하게 다가와 저희 리소스와 기술 수준에 맞춰 자립 운영 가능한 방법을 정성스럽게 알려주셨습니다"(다바타 씨)
그 결과, BI로서 Amazon QuickSight, 데이터 가공·결합에는 노코드 ETL, 데이터 수집에는 RPA를 도입하여 이들을 조합함으로써 대량의 데이터를 고속으로 검색·집계·시각화할 수 있는 데이터 플로우 구축에 성공했습니다. 이 구조를 활용한 업무 플로우로의 전환을 통해, 예를 들어 수작업과 육안으로 예약 정보나 마스터의 정확성을 확인하던 데이터 처리 업무에서는 연간 2,400시간의 공수 절감을 실현했습니다. 이는 1명의 풀타임 직원이 약 1년간 소요하는 노동 시간에 해당합니다. 향후에는 더욱 안정적인 가동을 목표로 RPA를 대체하는 데이터 연계 기반 개발에도 착수하고 있습니다.
"작업"을 줄이고 사람만이 할 수 있는 "업무"를 늘려, 더 나은 고객 서비스 향상을 목표로
이번 데이터 활용 워크숍과 클래스메소드의 'AWS 컨설팅' 프로젝트를 통해 정보시스템 부문으로서의 DX추진부 역할에 변화가 있었다고 합니다. 이번 프로젝트를 총괄한 후 향후 전망을 들어보았습니다.
"지금까지 정보시스템 부문은 시스템 운용 보수 등 '수비' 역할이 중심이라는 인상이 있었습니다. 하지만 업무 플로우의 공수 절감을 통해 이익을 창출하는 '공격적' 지원이 가능해졌다고 느끼고 있으며, 사내의 기대도 높아지고 있습니다. 향후 프로젝트에서는 더욱 공수를 절감하여 '작업'을 줄이고 사람만이 할 수 있는 '업무'를 늘림으로써 데이터 분석의 고도화를 목표로 하고 싶습니다. 그리고 그 앞에는 고객을 위한 서비스나 고객 경험 개선까지 실현할 수 있으면 좋겠다고 생각합니다"(구보타 씨)
인터뷰 마지막에 클래스메소드의 'AWS 컨설팅'을 활용할 때의 조언을 받았습니다.
"다른 회사 SE분들과 다른 점은 의뢰인이 실현하고자 하는 것이나 안고 있는 과제를 제대로 파악한 후 적절한 제안을 해주신다는 점이라고 느끼고 있습니다. 클래스메소드 여러분은 프로페셔널이기 때문에 저희 상황을 고려하여 역산해서 기술적으로 무엇을 실현해야 하는지, 그리고 그를 위한 구체적인 플로우를 제시해 주십니다. 기술적 전망을 억지로 이야기하려고 하기보다는 비즈니스상의 과제나 고민, 이상적인 모습을 자신의 말로 솔직하게 상담해보는 것이 좋지 않을까 생각합니다"(아라이 씨)
