Party 모델링: 고객, 직원, 조직 데이터 통합의 모든 것

Party 모델의 개념이 헷갈리시나요?

차세대 프로젝트 초반에 고객, 직원, 조직 통합에 관점에서 확인할 때 Party 모델이 언급되곤 합니다. 이는 수많은 데이터 모델러와 시스템 아키텍트들이 겪는 공통된 고민입니다.

Party 모델링은 이런 분산된 데이터 관리의 근본적 해결책이기도 하니까요. 이 글을 통해 단일 identity로 모든 관계자를 통합하는 방법과 확장 가능한 데이터 아키텍처 설계 노하우, 그리고 실제 구현 시 피해야 할 함정들을 얻으실 수 있을거예요.

Party 모델에 통합 가능한 개체는?

기존 시스템들은 고객, 직원, 협력사를 각각 분리된 엔터티로 관리해왔습니다.

하지만 Party 모델은 과거에 별도로 관리하던 개인 고객과 기업고객, 내부 직업, 협력사를 통합하여 Party라는 단일 identity로 통합하는 것을 핵심으로 합니다.

Party 모델이 이점은 명확합니다

1. 재사용 가능한 컴포넌트: 시간과 노력을 절약할 수 있는 검증된 템플릿 제공
2. 유효한 데이터 통찰력: 특정 요구사항에 대한 다양한 모델링 대안과 실제 적용 사례 제시
3. 개발 편의성 향상: 이미 만들어진 모듈과 클래스를 조합하여 애플리케이션 구현

특히 ARTS 데이터 모델에서도 소매업계의 거래 데이터 조직화와 활용을 위한 핵심 로드맵으로 Party 개념을 채택하고 있어, 업계 표준으로 자리잡았습니다.

 

Party와 PartyRole 반드시 분리?

많은 개발자들이 Party와 PartyRole을 구분하지 않아 나중에 확장성 문제를 겪습니다. PartyRole은 특정 컨텍스트에서 party가 수행하는 역할을 의미합니다.

예를 들어, 한 사람이 다음과 같은 여러 역할을 동시에 가질 수 있습니다:

• 고객으로서의 역할 (구매 이력 관리)
• 직원으로서의 역할 (급여, 부서 정보)
• 협력사 담당자로서의 역할 (계약 관리)

PartyRole 주요 속성과 의미

TMForum의 표준에 따르면, PartyRole은 id, name, status, validFor, characteristic 등의 속성을 통해 역할별 특성을 관리합니다. 

이런 분리 설계는 한 Party가 시간에 따라 다른 역할을 수행하거나, 동시에 여러 역할을 가질 때 데이터 일관성을 보장합니다.

 

확장성을 고려한 통합 데이터 모델 설계

Oracle의 Party 모델 구조를 보면, Party는 person 또는 organization, household, position, user list 등의 그룹으로 구성됩니다. 

이런 유연한 구조가 바로 확장성의 핵심입니다. 실무에서는 다음과 같은 설계 원칙을 적용해야 합니다:

• 단일 Party 테이블: 모든 관계자의 기본 정보를 통합 관리

• 타입별 확장 테이블: Person, Organization 등 타입별 특화 정보

• PartyRole 연결: 컨텍스트별 역할과 권한 관리

• PartyRelationship: Party 간의 관계 정의

CDP(Customer Data Platform)와 CRM의 차이점도 고려해야 합니다. CRM은 고객과의 관계 관리에, CDP는 다양한 채널의 고객 데이터 통합 관리에 초점을 둡니다. Party 모델은 이 두 시스템의 기반이 되는 통합 데이터 구조입니다.

 

Party 모델로 통합한 실제 사례

실제 기업들은 어떻게 Party 모델을 활용하고 있을까요? 모빌리티 서비스 A기업의 사례를 보면, 온라인 호출 데이터와 오프라인 운행 완료 데이터를 통합하여 각 단계별 전환율에 영향을 미치는 요인을 분석했습니다.

핵심은 “ID 통합” 기술입니다:

• 로그인 전 익명 활동과 로그인 후 식별된 활동을 통합
• 여러 플랫폼이나 기기에서 발생한 활동을 하나의 사용자로 통합
• 온-오프라인 구매 데이터를 한 사람의 행동 패턴으로 연결

주식회사 오픈에이트는 Single Source of Truth 확립을 통해 다음과 같은 성과를 얻었습니다:

• 데이터 일관성 향상으로 서로 다른 소스 정보의 효과적 통합
• 비엔지니어 직원들도 데이터 접근 및 분석 가능
• CS 지표와 비즈니스 지표 자동 출력으로 작업 시간 단축

인공지능 기반 접근법도 주목할 만합니다. AI 모델을 사용하여 퍼스트-파티 데이터에서 특징을 추출해 사용자와 디바이스를 하나로 통합하는 방식이 점점 더 활용되고 있습니다.

 

통합 모델링 시 흔히 저지르는 실수들

가장 치명적인 실수는 모든 엔터티의 식별자를 인조식별자로만 활용하는 것입니다. 이는 다음과 같은 문제를 야기합니다:

📌 주요 실수 패턴

• 한 단계 조인을 위해 불필요한 조상 엔터티 모두 경유
• SQL 작성의 복잡성과 성능 저하
• 과도한 관계 반정규화로 인한 데이터 중복
• 속성값과 관계 추적값의 불일치 가능성

올바른 접근법

• 자연키와 인조키의 적절한 조합 사용
• 식별자 설계 우선, 반정규화는 최소화
• Party 레벨에서의 일관성 있는 식별체계 구축
• 역할별 데이터 분리와 관계 명확화

 

마무리하며

이 글을 통해 Party 모델의 핵심 개념부터 실제 구현 노하우까지 살펴봤습니다. Party 모델은 분산된 데이터의 체계적 통합하고, 확장 가능한 데이터 아키텍처 설계할 수 있습니다. 

하지만 기업별 특수 상황에 따른 커스터마이징 필요합니다. 기존 시스템과의 연동 시 추가 마이그레이션 작업 불가피해 영향도는 클 수 밖에 없습니다. 

데이터 메시(Data Mesh) 아키텍처와 Party 모델을 결합하면, 도메인별 데이터 오너십을 유지하면서도 통합된 고객 뷰를 제공할 수 있습니다.

또한 실시간 스트리밍 데이터와 배치 데이터를 모두 수용하는 하이브리드 Party 모델 설계도 고려해볼 만합니다.