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분석 관점에서의 마스터 데이터 관리 MDM은 개별 마스터 데이터들과 분산되고 분리된 데이터베이스 등을 통합하는 데이터베이스 관리시스템이다. MDM을 도입함으로써 데이터들의 정합성과 일원화된 관리를 할 수 있게 하며, 이를 통하여 데이터의 품질을 향상할 수 있다. 기존의 MDM에서는 개별 RDBMS, Data Warehouse 등 정형화된 저장소를 통합하였으나, 최근 기업들이 관리해야 하는 데이터들은 더욱 복잡하고 다양하다. 정형-반정형 데이터뿐 아닌 기업 내-외부의 다양한 소스(SNS, 텍스트, IoT 등)를 통해 다양한 형태의 비정형화된 데이터들이 불규칙한 형태로 유입이 되기 때문이다. 데이터들을 관리하는 것이 더 복잡했고, 이들 데이터를 잘 통합하고 활용하기 위해선 데이터들 사이의 ‘관계’를 정의하는..

Background 국세청의 탈세 제보자료 처리현황에 의하면 2014년부터 2018년까지 평균 처리 건수는 17,945건, 평균 추가 징수세액은 1,401,217원으로 오늘날까지도 탈세는 빈번히 일어나고 있음을 알 수 있다. 우리나라는 현행 조세 종류에 따라 소득세법, 종합부동산세법, 부가가치세법, 관세법 등의 많은 세법으로 관리하고 있으며 사기꾼들은 세법의 빈틈을 이용해 다양한 유형의 탈세 행위가 발생하고 있다. 이들은 세금공무원과 공모하여 허위거래계산서 작성하거나 친인척 관계를 이용한 유령회사 설립하는 등의 악의적이고 교묘한 수법으로 세금을 편취한다. 더욱더 다양한 유형의 사건이 발생함과 동시에 범행 수법도 단계별로 분업화가 이루어지면 조직화하는 추세를 보인다. 탈세 방지를 위한 제도는 나날이 개선되..

Background 한국은행이 공개한 '주요국의 지급수단 사기동향 및 시사점' 보고서에 의하면 2018년 전 세계 카드 사기 규모는 약 278억 달러에 달한 것으로 추정되며, 2013년(137억 달러)과 비교해 5년 만에 2배 이상 늘었다. 신용카드 사용량이 늘어난 만큼 신용카드를 통한 사기 규모도 증가하고 있다. 또한 최근 오픈뱅킹 도입과 전자상거래 확대, 핀테크 기업들의 지급 결제 분야 진출 등 지급수단이 다양해지면서 카드 사기 유형도 진화하고 있다. 국내에서도 관련법 정비와 카드 소비자 보호에 대한 금융사의 모니터링이 더욱 고도화될 필요가 있다는 지적이 나온다. Problem 이번 사례에선 신용카드 중 카드 위조 사기에 대해서 살펴볼 것이다. 카드 위조 사기는 '스키머(Skimmer)'라는 신용카드..

본 글은 지난 추천 시스템 글에 이어 그래프 모델링으로 데이터의 흐름을 짧고 간결하게 파악해보고자 한다. 분석 관점에서의 데이터 플로우 모델 데이터 플로우 모델은 본래 설명 데이터가 시스템에 의해서 어떻게 처리되는지를 모델링하는 기법이며, DFD(Data Flow Diagram)를 통하여 데이터 정보 흐름의 논리적 도식 모델을 제공하고 관리할 수 있었다. 그래프에서도 이처럼 데이터 정보의 흐름 및 순차를 고려한 모델링이 가능하며 기존의 DFD의 데이터 정보 흐름이 정의가 되어있다면 그래프에서도 모델 적용이 가능하며 오히려 기존의 데이터 모델보다 그래프의 점과 선의 연결이라는 특성을 활용하여 동적인 데이터의 흐름을 좀 더 직관적으로 표현하고 설계할 수 있다. 그래프 데이터플로우 모델링이 적용 가능한 예시는..

Background 금융감독원의 ‘보험사기 적발금액 현황’에 따르면 2015년의 적발 금액인 6,584억에 비해 2019년 말 보험사기 적발 인원은 9만 2000여 명, 적발 금액은 8,809억 원으로 역대 최고를 기록하면서 보험 사기 규모가 증가하고 있음을 알 수 있다. 보험사기는 유형은 사기의 의도에 따라 경성 사기와 연성 사기로 나뉜다. 이 중 사전에 계획하여 진행되는 특징을 가진 경성 사기는 다양한 범죄수단과 방법을 이용하여 조직화 양상을 보이며 고도화되는 추세이다. 보험 사기 사건에 대해 수사관들은 의심이 있어도 탄탄하게 짜인 시나리오에 정황을 알기 어렵다. 사기 공모단은 전문가의 도움을 받아 진행한다. 이들은 평가하고 반증하기 어려운 부상을 선택하여 결국 보험 회사는 법적 조처를 하고 법정에서..