2021년 완료한 빅데이터 플랫폼인 Ocean/Baro의 AWS 클라우드 이관에 관련된 내용을 공유해 드리고, 현재 빅데이터 지원팀에서 진행하고 있는 Data Lake (CDS) + AI 플랫폼에 대한 이야기가 추가적으로 소개해 드리고자 합니다.

1. 보험사를 위한 AWS DATA ANALYTICS DAY
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교보생명의 빅데이터 플랫폼
OCEAN / BARO 사례
박근
교보생명

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CONTENTS
1. 클라우드를 활용한 빅데이터 분석 방향
2. 교보생명 클라우드 랜딩존 구성
3. 교보생명 OCEAN / BARO
4. 교보생명 클라우드 서비스 소개
5. 교보생명 클라우드 서비스 맵
6. 교보생명 클라우드 활용 Lessons Learned

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클라우드를 활용한 빅데이터 분석 방향
보험산업의
비즈니스
환경 변화
보험산업
경계의 붕괴
디지털
혁신 요구
• IFRS17 등 제도변화로 인한 불확실성 확대
• 경제불확실성 확대 및 고령화 추세로 인한
리스크 증가
• 인슈어테크 업체 및 기존IT서비스 업체가 신규
보험비즈니스 모델로 시장 진입, 경쟁 심화
• 뉴노멀 시대(비대면, 헬스케어서비스 등) 도래
• 디지털화에 대한 선제적 대응 필요
보험산업의 환경 변화와 빅데이터 분석의 중요성 증가
○ 보험산업 비즈니스 환경 변화와 경계 붕괴, 디지털 혁신 요구: 빅데이터 분석을 통한 고객 이해가 중요한 마케팅 전략
○ AWS클라우드를 활용한 빅데이터 분석 플랫폼 구축(2021)
비즈니스 모델, 상품, 서비스
채널 (대면, 비대면)
경영 방식 및 운영 프로세스
빅데이터 분석 통한 고객 니즈에 대한 깊은 이해 필요
CLOUD
Big
Data
분석

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교보생명 클라우드 랜딩존 구성(다중 계정체계)
○ Common Account의 IAM User 접속 후, 사용할 VPC의 Role(권한)로 전환하는 다중 계정체계로 구성

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교보생명 클라우드 랜딩존 구성(로그 중앙화)
○ 전체 VPC의 로그 수집을 Log Account를 통해 수집하고, CloudTrail 로그 분석을 통해 보안 기능 강화

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교보생명 OCEAN / BARO(Best Analysis & Rapid Outcome)
데이터 수집 저장 쿼리 추론 머신러닝
○ 온프레미스 기반 하둡 기반 데이터파이프라인을 AWS 서버리스 서비스로 대체: 데이터 관리 편의성 및 효율성 증대
○ BARO서비스: Athena서비스를 활용한 병렬처리로 온프레미스 대비 3배 이상 효율, 머신러닝 분석 가능(SageMaker)

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교보생명 OCEAN / BARO(Best Analysis & Rapid Outcome)
○ 기존 On-Premise에서 사용되는 하둡 에코시스템은 동시 처리가 힘든 순차 처리 방식이나
AWS 서비스인 Athena 서비스를 사용하여 프로세스를 병렬 처리 수행함으로서 처리시간 단축 가능

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교보생명 클라우드 서비스 소개
AWS 클 라 우 드 서 비 스 현 황 관 련 서 비 스
OCEAN/BARO/KARE
운영중
(오픈일: 2021.09.06)
빅데이터 분석 플랫폼
언더라이팅 AI 분석/지원서비스
헬스케어 앱 서비스
표준/Open API Gateway
운영중
(오픈일: 2021.12.01)
금융마이데이터(신용정보원 연계)
앱 및 웹 서비스
(앱 / 타사 마이데이터 정보제공)
디지털 통합 채널
운영중
(오픈일: 2022.09.19)
디지털 통합 채널 (홈페이지)
앱 및 웹 서비스
오픈 뱅킹 서비스
운영중
(오픈일: 2022.12.29)
(금융결제원 연동) 오픈 뱅킹 서비스
영유아 건강증진플랫폼
운영중
(오픈일: 2023.04.10)
영유아 건강증진 앱 서비스
○ OCEAN/BARO/KARE 서비스가 하이브리드 클라우드 기반으로 최초 오픈(2021년 9월 6일)한 이후,
2023년 6월 기준, 총 5개 AWS서비스가 도입/운영 중

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교보생명 클라우드 서비스 맵
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교보생명
송도 데이터센터
전용선
이중화 연결
(1G)
금융결제원(오픈뱅킹서비스 연계)
신용정보원(마이데이터서비스 연계)
교보생명 앱 사용자

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교보생명 클라우드 활용 Lessons Learned
○ 빅데이터 분석 서비스 관련 프로세스 (거버넌스, 교육 포함) 개선 중요: 빅데이터 분석 서비스 활용도가
높아지면서, 내부고객(BIZ 및 레거시 IT서비스 담당) 들이 쉽고 직관적으로 활용할 수 있는 체계 필요
○ 빅데이터 분석 서비스 관련 비용 예측/관리: 대량 데이터를 활용, 고비용 예측과 관련된 실제 이용 관리
중요 (비용 예측 PoC 진행 등)
○ 통합 관리방안 중요성 가시화: 클라우드 활용도 높아지며, 거버넌스 체계, 계약/비용 관리, 감사/보안 관리
이슈 부상:
○ 기술 내재화를 위한 협력: 클라우드의 다양한 요구/활용을 위한 인력 및 기술(교육) 내재화 필요 및
CSP/MSP 협업 중요
○ 클라우드 인프라 및 개발부서간 협력 증대: 클라우드 인프라 관리 부문과 클라우드 인프라 내
어플리케이션 및 개발 관리 업무 부문 커뮤니케이션 중요성 증가 (장애/오류 사전 방지)

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