데이터 단편화란 무엇인가요?

단편화된 데이터는 액세스, 거버넌스 및 활용이 어렵고, 경영진(C-suite)이 직면한 상위 3대 데이터 관련 과제 중 하나입니다.¹ 이는 데이터 아일랜드, 일관되지 않은 지표, 여러 개의 단일 진실 공급원 및 수동 데이터 프로세스 의존으로 이어집니다. 이러한 문제는 비즈니스 계획 및 의사결정으로까지 확장되어 운영 효율성, 생산성 및 혁신 프로젝트를 저해합니다.

특히 기업용 검색 증강 생성(RAG)은 컨텍스트 기반 답변을 제공하기 위해 대규모 독점 정보 데이터 세트를 필요로 합니다. 그러나 데이터 팀이 서로 다른 위치와 리포지토리에 흩어진 데이터를 정리해야 하는 상황에서는 이러한 이니셔티브가 빠르게 추진력을 잃게 됩니다.

많은 조직에서 데이터 단편화를 피하는 것은 쉽지 않습니다. 기업이 관리하는 데이터 규모는 폭발적으로 증가하고 있으며, 그중 상당수는 비정형 데이터입니다. 2025년 연구에 따르면 최고 데이터 책임자(CDO)의 26%만이 조직이 비정형 데이터를 비즈니스 가치를 창출하는 방식으로 활용할 수 있다고 확신하는 것으로 나타났습니다.²

기존 레거시 시스템에 새로운 서비스형 소프트웨어(SaaS) 툴, 클라우드 플랫폼 및 비즈니스 애플리케이션이 지속적으로 추가되면서 이미 복잡한 환경은 더욱 복잡해지고 있습니다(일반적으로 SaaS 스프롤이라고 부르는 현상).

통합된 데이터를 구현하기 위해 조직은 데이터 통합, 통합 관리, 데이터 거버넌스 및 데이터 패브릭 아키텍처를 포함한 여러 전략을 활용할 수 있습니다. 그러나 데이터 단편화 문제를 해결하려면 데이터가 전략적 자산으로 활용될 수 있도록 조직 문화와 업무 방식을 조정하는 사고방식의 전환도 필요합니다.

데이터 단편화에는 두 가지 유형이 있습니다. 이 페이지에서는 조직의 데이터가 시스템 및 환경 전반에 통제되지 않은 방식으로 분산되는 현상에 초점을 맞춥니다. 그러나 이 용어는 의도적인 데이터베이스 관리 시스템(DBMS) 및 파일 시스템 성능 최적화 전략을 설명할 때도 사용될 수 있습니다.

이상적인 시나리오에서 기업은 고속으로 운영됩니다. 또한 매우 빠른 인공 지능(AI) 툴의 지원을 받아 실시간 데이터 흐름을 기반으로 효율적으로 데이터 기반 의사결정을 수행합니다. 그러나 많은 조직의 현실은 단편화된 데이터 환경으로 인해 더 느리고, 더 많은 비용이 들며, 훨씬 더 수작업 중심적입니다.

다음은 기업에서 나타나는 데이터 단편화의 주요 사례입니다.

• 단일 진실 공급원 부재
• 과도한 수작업
• 느리거나 정체된 의사결정
• 증가하는 IT 비용
• 보안 및 거버넌스 격차

데이터가 단편화되면 서로 다른 부서와 시스템이 일관되게 참조할 수 있는 신뢰할 수 있는 통합 뷰를 유지하기 어려워지며, 이를 흔히 단일 진실 공급원(SSOT)이라고 합니다.

SSOT가 없으면 데이터 불일치가 발생하고 팀은 중앙 집중식 보고서를 신뢰하지 않게 되며, 대신 각자의 데이터 및 분석 결과에 의존하게 됩니다. 이러한 단편화된 의사결정은 비즈니스 전반에 걸쳐 불일치와 정렬 문제를 초래합니다.

분리된 데이터를 다루는 것은 본질적으로 비효율적입니다. 데이터 팀은 데이터를 검색, 수집 및 조정해야 하며, 시스템이 호환되지 않을 경우 파이프라인을 수동으로 연결하거나 데이터를 복제해야 합니다.

또한 데이터는 비정형인 경우가 많아 이를 통합하고 활용 가능하도록 만들기 위해 추가적인 데이터 준비 작업이 필요합니다. 이러한 반복 작업은 완료하는 데 수 시간이 걸릴 수 있으며, 생산성을 저하시키는 워크플로 비효율성을 초래합니다.

사일로화된 데이터 환경은 통합 또는 중앙 집중식 환경에 비해 데이터를 검색하기 위해 추가 단계가 필요하므로 애플리케이션과 시스템 속도를 저하시킬 수 있습니다. 이로 인해 지연 시간이 발생하며, 데이터가 최종적으로 다운스트림 활용 단계에 도달했을 때는 이미 오래되어 구식 분석 정보를 생성할 가능성이 높습니다.

또한 지연 시간은 모델이 실시간 의사결정이 아닌 사후 분석에만 제한되도록 만들어 AI 성공에 큰 장벽이 됩니다.

데이터 단편화는 서로 다른 시스템 유지에 필요한 스토리지 비용, 중복 소프트웨어 투자 및 새로운 시스템 통합에 필요한 추가 리소스 등 여러 방식으로 비용을 증가시킬 수 있습니다. 시간이 지남에 따라 이러한 운영 오버헤드 증가는 총소유비용(TCO)을 높이고, AI와 같은 최신 기술 도입을 포함한 현대화 노력을 늦추게 됩니다.

여러 운영 시스템, 퍼블릭 및 프라이빗 클라우드, 온프레미스 데이터 센터 및 서버 전반에 분산된 데이터는 규제 요구 사항 및 개인정보 보호 정책에 맞춰 검색, 거버넌스 적용 및 보호하기가 더 어렵습니다.

이러한 데이터 스프롤은 악의적 행위자의 공격 표면을 확대하고 사각지대를 생성함으로써 보안 취약성을 초래합니다. 한 팀이 자신의 플랫폼에서 강력한 데이터 액세스 제어를 적용하고 있다고 해서 동일한 데이터가 다른 곳에서도 보호된다는 보장은 없습니다.

기업용 AI는 점점 더 구현 가능해지고 있지만, 대부분의 기업 데이터 환경은 이를 대규모로 지원하기에는 여전히 지나치게 단편화되어 있습니다. 예를 들어 2025년 데이터에 따르면 조사 대상 조직 거의 모두가 향후 1년 내 고급 AI를 도입할 계획이라고 답했지만, 58%는 명확하게 정의된 데이터 기반이 없다고 인정했습니다.³

정형 및 비정형 데이터 모두에 액세스할 수 있는 통합 환경이 없다면 조직은 경쟁력을 갖추는 데 필요한 속도와 규모로 AI 프로젝트를 프로덕션 환경에 배포하는 데 어려움을 겪게 됩니다.

그 이유는 다음과 같습니다.

• 실행 속도를 저하시킵니다. AI는 다양한 소스에서 제공되는 대규모 데이터가 필요합니다. 데이터가 사일로화되어 있으면 팀은 모델 구축 및 배포보다 데이터 검색 및 준비에 더 많은 시간을 소비하게 됩니다.
  
  
• 컨텍스트를 제한합니다.단편화된 데이터는 비즈니스의 일부만 보여줍니다. 전체 그림에 액세스할 수 없으면 모델 결과물은 원하는 수준의 정확성, 세밀함 및 유용성을 갖추지 못하게 됩니다.
  
  
• 위험을 증가시킵니다.단편화는 데이터 신뢰를 어렵게 만듭니다. 또한 데이터가 일관되지 않게 거버넌스 및 보호되고 있음을 의미하며, 이러한 위험은 데이터가 AI 시스템에서 사용되기 시작하면 더욱 커집니다.

궁극적으로 기업용 AI의 성능과 유용성은 그 기반이 되는 데이터에 달려 있습니다. 실제로 CEO의 72%는 독점 데이터가 생성형 AI의 가치를 실현하는 핵심이라고까지 답했습니다.⁴

데이터 통합이 중요한 이유를 설명하는 동영상에서 IBM watsonx.data 제품 관리 부사장인 Edward Calvesbert는 AI에서 독점 데이터의 중요성을 더욱 강조합니다.

“조직의 데이터는 조직의 금광입니다. 이는 경쟁업체에는 없지만 조직에는 있는 자산입니다. 따라서 조직이 더 신뢰할 수 있고 정확한 AI를 구축하는 방법을 고민할 때, 그 출발점은 AI 준비가 된 데이터를 갖추는 것입니다.”

데이터 단편화는 종종 급속한 디지털 전환의 증상입니다. 오늘날 조직은 점점 더 분산되고 복잡해지는 IT 환경 전반에서 데이터를 저장하고 생성하고 있습니다. 데이터 단편화의 구체적인 원인에는 다음이 포함됩니다.

• 하이브리드 멀티클라우드 환경
• 분리된 시스템
• 증가하는 데이터 볼륨
• 취약한 데이터 거버넌스

현대 조직은 여러 퍼블릭 클라우드 플랫폼을 프라이빗 클라우드 인프라 및 레거시 시스템과 혼합해 사용하는 경향이 있습니다. 하이브리드 멀티클라우드 방식은 유연성, 확장성 및 속도를 제공하지만, 비즈니스 전반의 포괄적인 데이터 가시성을 심각하게 제한할 수 있습니다.

스토리지, 플랫폼 및 거버넌스를 포함한 분산형 데이터 인프라는 통합 및 효과적인 관리가 어려운 단편화된 환경을 만듭니다.

각 비즈니스 부서가 서로 다른 스프레드시트, 툴, 대시보드 및 플랫폼을 사용하는 것은 드문 일이 아닙니다. 그러나 고립된 시스템은 특히 레거시 툴과 최신 툴이 혼재된 경우 데이터를 쉽게 공유하거나 소통할 수 없습니다.

이러한 단절이 특히 문제가 되는 이유는 많은 시스템이 서로 관련되거나 중복되는 데이터를 다루면서도 다른 시스템의 존재를 인식하지 못한 채 각자 고립된 상태로 데이터를 관리하기 때문입니다. 이러한 분리는 심각한 데이터 사일로를 생성하며, 의도치 않은 데이터 축적, 불일치 및 중복을 초래합니다.

데이터는 현대 비즈니스의 경쟁력을 유지하는 원동력입니다. 이러한 논리에 따라 조직은 비즈니스 인텔리전스(BI) 또는 머신 러닝(ML) 활용 여부와 관계없이 다양한 툴과 시스템에서 생성되는 모든 데이터 포인트를 향후 사용을 위해 저장하고 있습니다.

그러나 이러한 데이터 대부분은 PDF, 문서, 이미지 및 동영상 형태의 비정형 정보입니다. 이 데이터는 전례 없는 속도와 압도적인 규모로 유입되고 있습니다. 기존 데이터 관리 역량은 이러한 데이터 폭증을 중앙에서 관리하는 데 어려움을 겪고 있으며, 그 결과 조직 전반에 걸쳐 단편화된 접근 방식이 발생합니다.

데이터 거버넌스는 조직 데이터의 품질, 보안 및 가용성을 보장하는 데 도움을 줍니다. 거버넌스 기준, 프로세스, 정책 및 절차가 불명확하거나 제대로 시행되지 않으면 비즈니스 기능 전반이 영향을 받게 됩니다.

이러한 모호성으로 인해 팀은 각자의 시스템에 맞는 고유한 데이터 표준과 분류 체계를 만들게 되며, 이는 향후 정보 공유, 협업 및 엔드투엔드 가시성을 저해합니다.

실제로 기업 데이터 통합이란 조직이 모든 정보를 하나의 스토리지 공간에 완전히 집계해야 한다는 의미는 아닙니다.

이러한 접근 방식은 하이브리드 멀티클라우드 환경의 복잡성, 증가하는 데이터 볼륨, 그리고 규정 준수, 보안 및 거버넌스를 고려해야 하는 필요성 때문에 현실적이지 않습니다. 대신 통합의 목표는 적절한 데이터를 적절한 시점에 적절한 사람과 연결하는 것이어야 합니다.

데이터 단편화를 해결하기 위한 전략에는 다음이 포함됩니다.

• 사고방식 및 문화 전환
• 데이터 거버넌스 강화
• 데이터 플랫폼 통합
• 데이터 및 시스템 통합
• 데이터 패브릭 아키텍처 도입
• AI/ML 툴 활용

적절한 데이터 전략과 데이터 단편화를 줄이기 위한 툴을 갖추면 조직은 막대한 이점을 경험하기 시작할 수 있습니다. 먼저 AI 배포가 가속화되고 의사결정이 개선되는 효과를 볼 수 있습니다. 그리고 장기적으로는 기업을 지속적으로 지원하고 변화시키는 데이터 접근이 대중화된 데이터 에코시스템을 구축하게 됩니다.