데이터 상호운용성이란 무엇인가요?

데이터 상호운용성은 서로 다른 시스템이 데이터를 효율적으로 교환하고 통합하며 조정된 방식으로 활용할 수 있는 능력입니다. 데이터 상호운용성은 기업 전반에서 원활한 데이터 공유를 지원하여 협업, 혁신 및 데이터 기반 의사 결정을 향상시킵니다.

기업은 데이터 자산을 표준화하고 데이터 공유를 지원하는 필요한 인프라와 프로토콜을 도입함으로써 데이터 상호운용성을 달성할 수 있습니다. 상호운용 가능한 데이터의 일반적인 특성에는 다음이 포함됩니다.

• 서로 다른 비즈니스 부서와 다양한 시스템이 접근하고 해석할 수 있는 일관된 형식으로 존재합니다.
• 보다 종합적인 분석을 위해 다른 데이터와 결합할 수 있습니다.
• 이는 애플리케이션 프로그래밍 인터페이스(API)를 통해 원활하게 공유됩니다.
• 이는 전자 데이터 교환(EDI) 표준 및 Fast Healthcare Interoperability Resources(FHIR)와 같은 일반적인 상호운용성 표준을 따르는 경우가 많습니다.

정보 에코시스템이 점점 더 크고 복잡해짐에 따라 데이터 상호운용성은 금융 서비스, 의료, 정부와 같은 분야에서 핵심적인 역할을 합니다. 이러한 산업의 조직들은 투자 의사 결정, 의료 치료 결정, 공공 안전 조치 수행과 같은 중요한 기능을 수행하기 위해 원활한 데이터 교환에 의존합니다.

데이터 상호운용성을 구축하는 일은 어려울 수 있지만 소프트웨어 솔루션이 이를 지원할 수 있습니다. 데이터 정리 툴, API 관리 소프트웨어 및 데이터 통합 플랫폼은 기업이 필요한 시스템과 이해관계자가 정보를 쉽게 이용하고 접근할 수 있는 강력한 데이터 환경을 구축하도록 지원합니다.

데이터 상호운용성의 가치와 중요성을 이해하려면 그것이 없을 때 어떤 일이 발생하는지 생각해 보는 것이 도움이 됩니다.

예를 들어 높은 책장 맨 위에 요리책이 놓여 있다고 상상해 보세요. 어떤 사람은 그것에 손이 닿지만 다른 사람은 그것을 보지도 못하고, 책장에서 꺼낼 수도 없습니다.

그 요리책에 손이 닿는 사람들은 레시피가 재료를 계량할 때 영국식 단위(예: 테이블스푼, 온스)와 미터법 단위(예: 그램, 리터)를 번갈아 사용하고 있다는 것을 알게 됩니다.

이러한 상황에서 독자는 단위를 계속 변환해야 하며, 이는 시간이 많이 들고 번거로운 경험이 됩니다. 그리고 이러한 변환 과정에서 실수가 발생할 가능성이 있으며, 그 결과 음식이 기대에 미치지 못할 수 있습니다.

이러한 문제는 데이터 접근성과 해석 가능성 측면에서 조직이 직면하는 문제와 유사합니다. 그러나 이해관계자와 시스템이 데이터에 접근하지 못하거나 데이터를 활용 가능한 값으로 변환하는 데 어려움을 겪을 경우 그 결과는 짠 수프나 무너진 수플레보다 훨씬 심각할 수 있습니다.

이는 팀들이 협력하고, 인사이트를 얻고, 문제를 식별하고, 기회를 포착하기 위해 핵심 데이터 자산을 활용할 수 없다는 것을 의미합니다.

이는 의료 제공자가 환자의 상태에 대한 중요한 단서를 놓쳐 치료 효과가 떨어질 수 있음을 의미합니다. 이는 포트폴리오 관리자가 형성되고 있는 시장 동향을 인지하지 못해 고객의 투자 수익률이 저하될 수 있음을 의미합니다.

이는 에이전틱 AI 시스템이 최신 재고 데이터에 접근할 수 없어 생산 일정을 최적화하지 못할 수 있음을 의미합니다. 이는 서로 다른 기관의 초기 대응 인력이 동일한 상황을 다르게 인식하여 긴급 상황에서 효과적인 협력이 방해될 수 있음을 의미합니다.

여기서 데이터 상호운용성이 등장합니다.

데이터 상호운용성을 통해 서로 다른 데이터 소스의 정보가 다양한 비즈니스 부서와 시스템이 해석하고 호환할 수 있도록 표준 형식으로 정리됩니다. 또한 시스템 간 데이터 교환을 위한 연결을 보장함으로써 다양한 이해관계자가 해당 정보에 직접 접근할 수 있도록 합니다.

데이터 상호운용성은 오래전부터 중요했습니다. 예를 들어 소매 및 제조 데이터에 사용되는 범용 상품 코드(UPC)는 1973년으로 거슬러 올라갑니다¹. 그러나 데이터 기반 의사 결정과 자동화가 실제 비즈니스 운영의 핵심이 되면서 그 중요성이 더욱 커졌습니다.

비즈니스 인텔리전스와 인공지능(AI) 이니셔티브에 집중하는 기업은 필요한 사람과 시스템이 올바른 데이터를 이용할 수 있고 이해할 수 있으며 활용할 수 있도록 보장해야 합니다. 데이터 상호운용성은 이러한 일이 가능하도록 지원합니다.

다른 데이터 관리 관행 및 핵심 요소와 마찬가지로 데이터 상호운용성은 조직이 데이터 자산을 최대한 활용할 수 있도록 합니다. 데이터 상호운용성의 이점에는 다음이 포함됩니다.

• 더 높은 데이터 접근성:  데이터가 기업 전반과 시스템 간에 원활하게 흐르면 이해관계자가 상황을 종합적으로 파악하는 데 필요한 정보에 더 쉽게 접근할 수 있습니다.

• 더 활용 가능한 데이터: 추정에 따르면 기업 데이터의 68%는 사용되지 않은 채 남아 있으며, 이는 대부분 데이터 사일로에 갇혀 있거나 해석하기 너무 어렵기 때문입니다. 데이터 상호운용성 관행을 통해 형식을 표준화하면 이전에 “다크 데이터”로 남아 있던 데이터를 조직 전반에서 더 쉽게 활용할 수 있습니다.

• 더 높은 민첩성: 데이터 상호운용성은 시스템으로 유입되는 실시간 및 준실시간 데이터 스트리밍이 부서 간에 해석 가능하도록 보장하여 기업이 변화하는 시장 상황에 대응할 수 있도록 합니다.

• 향상된 효율성: 데이터에 쉽게 접근할 수 있고 임시 변환이 필요하지 않다면 워크플로가 더 빠르게 진행되고 데이터 팀은 절약한 시간을 더 높은 가치의 작업에 사용할 수 있습니다.

• 향상된 협업: 조직 내 더 많은 사람이 동일한 데이터 세트에 접근하고 이를 이해할 수 있을 때 의견 불일치와 오해가 줄어들고, 이는 더 나은 부서 간 협업과 공동 혁신의 기반을 마련합니다.

• 더 쉬운 확장성: 기업이 새로운 시스템을 추가할 때 데이터 상호운용성은 최소한의 사람 개입으로 기존 데이터 자산을 해당 시스템에 활용할 수 있도록 합니다.

• 향상된 규정 준수: 금융 및 의료와 같이 규제가 강한 산업의 기업은 데이터 배포와 공유에 대해 엄격한 규정을 적용받습니다. 데이터 상호운용성 관행은 조직이 데이터 공유를 규제 요구 사항과 산업 표준에 맞게 유지하도록 지원할 수 있습니다.

• 더 나은 경험: 데이터가 조직 전반에서 표준화되고 효율적으로 교환되면 애플리케이션 간에 원활하게 이동할 수 있어 다양한 작업에서 수동 데이터 입력의 필요성이 줄어듭니다. 이는 더 나은 직원 경험으로 이어질 수 있습니다.

• 정보에 기반한 의사 결정: 넓게 접근 가능하고 해석 가능한 데이터는 조직이 더 현명한 데이터 기반 의사 결정을 내리는 데 도움을 줄 수 있습니다. 이러한 의사 결정은 사람 이해관계자뿐 아니라 사용 가능한 데이터를 활용해 자율적으로 의사 결정을 내리는 에이전틱 AI에 의해 이루어질 수 있습니다.

• 더 넓은 상호운용성: 데이터 상호운용성은 기업 또는 네트워크 내에서 일반적인 상호운용성 또는 상호운용 가능한 시스템의 성공을 지원합니다. 이러한 상호운용성은 서비스, 리소스 및 기능을 공유할 수 있는 시스템으로 구성됩니다.^2,3

데이터 상호운용성을 구축하는 과정은 조직이 서로 다른 일반적인 상호운용성 수준을 달성하기 위해 점진적으로 진행되는 과정일 수 있습니다. 데이터 교환에 적용되는 수준에는 다음이 포함됩니다.

기업이 서로 다른 수준의 데이터 상호운용성을 달성하기 위해 일반적으로 따르는 단계는 다음과 같습니다.

다양한 데이터 구조의 정보를 공통 데이터 형식(예: JSON 및 XML)으로 변환하면 구문 상호운용성을 달성할 수 있습니다.

JSON(JavaScript Object Notation)은 JavaScript 프로그래밍 언어를 기반으로 하는 간단한 데이터 교환 형식입니다. JSON 메시지는 이름-값 쌍(객체)과 값의 순서 있는 집합(배열)으로 구성됩니다.⁴ XML 데이터 형식은 Extensible Markup Language 규칙을 따르는 형식으로, 데이터를 정의하기 위한 사용자 지정 태그를 생성할 수 있도록 합니다.⁵

데이터 요소를 설명하기 위한 공통 어휘를 확립하면 의미 상호운용성을 달성하는 데 도움이 됩니다. 예를 들어 의료 분야에서는 범용 코딩 시스템 LOINC(Logical Observation Identifiers Names and Codes)가 특정 실험실 검사를 세부적으로 식별합니다.

코드 806-0은 뇌척수액에서 백혈구를 수동으로 계수한 검사를 의미합니다. 서로 다른 두 실험실이 같은 환자에게 서로 다른 시점에 해당 검사를 수행했다면 이 코드는 의료 제공자에게 어떤 검사가 수행되었는지 알려 주며 결과를 비교해 환자 결과에 대한 인사이트를 얻을 수 있음을 나타냅니다.

메타데이터 관리는 조직이 의미 상호운용성을 구축하는 데에도 도움이 될 수 있습니다. 데이터가 시스템 간에 전송될 때 해당 데이터에는 수신 시스템이 이를 어떻게 해석해야 하는지를 지시하는 메타데이터가 함께 전달됩니다.

메타데이터 관리는 메타데이터가 구조화되고 접근 가능하며 활용 가능하도록 유지하여 데이터 상호운용성을 위해 의도된 대로 작동하도록 합니다. 예를 들어 학술 연구용 저장소의 상호운용성에서 메타데이터는 핵심적인 역할을 합니다. 연구자는 서로 다른 저장소의 메타데이터를 동시에 검색하여 필요한 자료를 찾을 수 있습니다.⁶

기업은 내부 시스템과 외부 시스템 간에 데이터를 공유하기 위해 API를 사용함으로써 전송 상호운용성을 달성합니다. API는 소프트웨어 애플리케이션이 서로 간단하고 안전하게 통신할 수 있도록 하는 규칙 또는 프로토콜의 집합입니다.

데이터 공유와 데이터 상호운용성을 위한 API 사용 사례는 매우 다양하며, 보험 및 의료 정보 교환, 사물인터넷(IoT) 장치를 통한 데이터 전송, 소셜 미디어 콘텐츠를 기업 웹사이트에 통합하는 사례 등이 있습니다.

데이터 형식, 공통 용어 및 전송 프로토콜을 결정할 때 기업은 처음부터 시작할 필요가 없습니다. 다양한 상호운용성 프레임워크와 상호운용성 표준은 데이터 상호운용성과 상호운용 가능한 시스템을 구축하는 방법에 대해 산업, 분야 및 기술별 지침을 제공하며 일부는 법적으로 의무화되어 있습니다.

이러한 표준은 기업 내부와 서로 다른 조직 간의 상호운용성을 보장하여 조직 간 상호운용성을 달성하도록 돕습니다.

이러한 프레임워크에는 다음이 포함됩니다.

• 의료 영상 및 환자 데이터의 데이터 형식과 전송 프로토콜을 위한 의료용 디지털 영상 및 통신(DICOM) 표준.
  
  
• 기업 간 디지털 문서를 안전하게 전송하기 위한 전자 데이터 교환(EDI) 표준.
  
  
• 미국 보건복지부가 의무화한 의료 데이터 교환을 위한 빠른 의료 상호 운용성 리소스(FHIR).
  
  
• 국제표준화기구와 국제전기기술위원회가 제정한 ISO/IEC 21823-4:2022는 IoT 시스템의 상호운용성 표준을 수립합니다.
  
  
• Project 25 (P25)은 초기 대응 인력과 같은 공공 안전 기관 직원 간 디지털 무선 통신을 위한 표준입니다.

데이터 거버넌스 프로그램은 데이터 수집, 처리 및 사용을 관리하여 조직 데이터의 품질, 보안 및 가용성을 보장합니다. 따라서 이러한 프로그램은 시스템 간 데이터 교환을 용이하게 하는 절차를 수립함으로써 데이터 상호운용성을 강력하게 지원할 수 있습니다.

그러나 데이터 거버넌스와 데이터 상호운용성은 공생 관계에 있다는 점을 유의해야 합니다. 즉, 데이터 거버넌스가 데이터 상호운용성을 지원할 뿐 아니라 데이터 상호운용성도 데이터 거버넌스를 지원할 수 있으며 특히 규정 준수 측면에서 그러합니다.

Harvard Business School 연구에 따르면 데이터 상호운용성은 조직이 데이터 추적 및 규제 감사에 대한 규제 요구 사항을 충족하는 데 도움이 됩니다. 연구자들은 특히 내부 데이터 API가 조직이 유럽연합의 일반 데이터 보호 규정(GDPR) 요구 사항을 충족하는 데 도움이 된다는 사실을 발견했습니다.⁷

조직은 데이터 상호운용성 목표를 달성하는 과정에서 수많은 과제에 직면할 수 있습니다. 일반적인 관행은 다음과 같습니다.

데이터 상호운용성은 시스템 간 데이터 교환을 위한 연결을 구축할 수 있지만 해당 시스템이 레거시 시스템일 경우 이러한 연결을 구축하기가 더 어려워집니다. 레거시 정보 시스템은 종종 오래된 형식을 사용하며 최신 툴과 시스템과 호환되지 않습니다. 데이터 변환 및 통합 솔루션은 기업이 레거시 시스템으로 인해 발생하는 문제를 극복하고 데이터 상호운용성을 달성하도록 지원할 수 있습니다.

정확한 데이터의 부족과 기타 데이터 품질 문제는 데이터 상호운용성을 저해할 수 있습니다. 데이터 세트에 불일치, 중복 및 누락된 레코드, 유효하지 않은 데이터 및 기타 결함이 존재할 경우 해당 데이터를 공유하면 기업 전반에 잘못된 데이터가 확산될 위험이 있습니다. 데이터 수명 주기 동안 데이터 정리, 모니터링, 검증 및 거버넌스 조치를 구현하면 데이터 품질을 개선할 수 있으며 이는 더 나은 데이터 상호운용성을 지원합니다.

데이터 상호운용성을 달성하려면 통합 소프트웨어를 포함한 새로운 툴과 시스템을 도입해야 하는 경우가 많으며 이를 사용하기 위해 직원 교육이 필요합니다. 기술 공급자는 직원이 통합 솔루션을 쉽게 사용할 수 있도록 튜토리얼과 다양한 리소스를 제공하는 경우가 많습니다. 또한 다른 기술 도입 이니셔티브와 마찬가지로 데이터 상호운용성을 위한 통합 툴을 주도할 리더를 지정하면 더 폭넓은 사용을 촉진하는 데 도움이 될 수 있습니다.

다양한 산업과 분야에서 디지털화와 데이터 중심 운영이 확대되면서 데이터 상호운용성은 공공 부문과 민간 부문 전반에서 폭넓게 적용되고 있습니다.

금융 서비스 산업은 데이터 기반으로 운영되며 은행, 증권 중개 회사, 보험 회사, 결제 처리 업체와 같은 조직은 매일 거래 및 다양한 금융 활동과 관련된 방대한 정보를 교환합니다. 데이터 사일로와 데이터 형식의 불일치 등 다양한 문제로 인해 데이터 상호운용성은 해당 산업의 효율성을 개선하는 핵심 요소가 됩니다.⁸

정부 기관과 부서는 정책과 프로그램에서 보다 효과적으로 협력하기 위해 데이터 상호운용성에 의존합니다. 예를 들어 칠레와 우루과이에서 추진된 데이터 상호운용성 노력은 정부가 복잡한 기후 변화 데이터를 해석하도록 도와 모니터링과 완화 활동에 더 효과적으로 활용할 수 있게 했습니다.⁹

데이터 상호운용성은 의료 기관이 환자 기록과 예방 접종 등록 정보와 같은 중요한 의료 데이터를 공유하도록 하여 의료 제공자가 환자 치료를 개선하도록 지원합니다. 미국에서는 Medicare 또는 Medicaid 지급을 받는 조직에 대해 전자 건강 기록(EHR) 기술을 통한 의료 데이터 상호운용성이 의무화되어 있습니다.¹⁰

글로벌 공급망의 복잡성으로 인해 제품이 생산되고 전 세계로 이동하는 과정에서 데이터 시스템 간에 방대한 정보가 교환됩니다. 데이터 표준과 데이터 상호운용성은 공급업체, 운송업체 및 항만 운영자 간의 커뮤니케이션을 간소화하여 비용 절감과 배출 감소를 가져올 수 있습니다.¹¹

다양한 기술과 플랫폼이 기업이 데이터 상호운용성을 달성하도록 지원할 수 있으며 여기에는 다음이 포함됩니다.

• 데이터 정리 및 변환 툴: AI 기반 툴은 데이터 표준화 및 중복 제거를 포함한 데이터 정리 및 변환 기법을 자동화하여 데이터가 공유에 적합하도록 보장할 수 있습니다.

• 메타데이터 관리 툴: 메타데이터 관리 툴은 조직이 데이터 상호운용성에 필요한 고품질 메타데이터를 유지하도록 지원합니다. 메타데이터 카탈로그 플랫폼, 추출, 변환 및 적재(ETL) 툴 및 기업 데이터 거버넌스 제품군에는 메타데이터 관리 기능이 포함될 수 있습니다.

• API 관리 소프트웨어: API 관리 소프트웨어는 조직이 단일 솔루션에서 모든 API를 관리하고 API 수명 주기 전반의 주요 작업을 자동화하도록 지원할 수 있습니다.

• 데이터 통합 플랫폼: 주요 데이터 통합 플랫폼은 다양한 소스의 데이터를 통합할 수 있습니다. 또한 데이터 관측 가능성 기능을 제공하여 데이터 품질 문제를 신속하게 식별하고 해결할 수 있도록 지원할 수 있습니다.