데이터 사일로란 무엇인가요?

오늘날 조직들은 다양한 출처로부터 엄청난 양의 데이터를 수집하고 있으며, 여러 부서와 사업부에서 자체 데이터 세트를 유지 관리하고 있습니다.

적절한 통합이 이루어지지 않으면 이러한 데이터는 기본 스프레드시트부터 고객 관계 관리(CRM) 플랫폼과 같은 전문 애플리케이션에 이르기까지 서로 다른 시스템에 갇히게 될 수 있습니다. 이렇게 격리된 데이터 저장소는 시스템과 팀 사이에 장벽을 만들어 데이터 사일로를 형성합니다.

IBM Data Differentiator에 따르면, 기업의 82%가 데이터 사일로로 인해 중요한 워크플로가 중단되고, 기업 데이터의 68%가 분석되지 않은 상태로 남아 있다고 보고했습니다.

데이터 사일로로 인해 팀은 종종 오래되고 단편화되거나 일관되지 않은 데이터를 사용하여 작업하게 됩니다. 중복된 워크플로와 중복된 데이터 저장소로 인해 데이터 품질이 저하되고 운영 비효율성이 발생합니다. 빅 데이터, 머신 러닝(ML) 및 인공 지능(AI) 이니셔티브는 모두 어려움을 겪을 수 있습니다.

그러나 데이터 사일로를 제거하고 데이터를 성공적으로 통합하는 조직은 비용을 절감하고, 분석 속도를 높이고, 의사 결정을 개선할 수 있습니다.

데이터 사일로를 허물기 위해 기업은 고급 데이터 통합 및 데이터 관리 솔루션을 사용하여 서로 다른 데이터 저장소를 실시간으로 통합함으로써 전체적인 데이터 패브릭을 구축할 수 있습니다. 데이터 가상화 툴, 메타데이터 관리 시스템, 데이터 레이크, 데이터 레이크하우스 및 데이터 웨어하우스는 모두 통합 데이터 패브릭의 공통 구성 요소입니다.

데이터 사일로는 정보가 특정 부서, 시스템 또는 위치에 고립되어 조직이 데이터 자산을 완전히 사용하지 못할 때 형성됩니다.

데이터 사일로가 형성되는 데는 다음과 같은 몇 가지 요인이 있을 수 있습니다.

• 조직 구조
• IT 복잡성
• 기업 문화
• 리소스 제약
• 규제 요건
• 비즈니스 성장

많은 조직에서 여러 팀과 사업부가 자체 툴과 워크플로를 사용하여 데이터를 관리합니다. 마케팅 팀은 고급 분석 플랫폼을 사용하는 반면, 영업 팀은 Salesforce의 CRM 시스템과 같은 전문 앱을 사용할 수 있습니다.

적절한 데이터 통합 전략이 없다면 서로 다른 시스템 간에 데이터가 흐르지 않아 포괄적인 데이터 분석과 데이터 공유에 장벽이 발생합니다.

기업 조직은 일반적으로 여러 컴퓨팅 환경을 유지 관리하며, 각 환경마다 고유한 데이터 저장 방식이 있습니다.

최신 통합 도구가 이러한 환경을 통합하는 데 도움이 될 수 있지만 오래된 데이터베이스, 스프레드시트 및 사용자 지정 애플리케이션과 같은 일부 레거시 시스템은 새로운 기술과 제대로 연결되지 않아 데이터 사일로가 발생합니다.

조직이 이러한 시스템을 적절하게 통합하지 않으면 데이터 에코시스템이 단편화되고 분석과 인사이트가 손상될 위험이 있습니다.

기업 문화는 부서가 자체 데이터를 엔터프라이즈 리소스가 아닌 독점 자산으로 볼 때 데이터 사일로를 강화할 수 있습니다. 팀은 데이터 접근이 경쟁 우위를 제공한다고 생각하여 데이터 접근을 제한할 수 있습니다.

이러한 접근 방식은 종종 중복 데이터, 중복 데이터 스토리지 비용, 부서 간 인사이트를 얻을 수 있는 기회를 놓치는 결과를 초래할 수 있습니다.

제한된 예산, 전문 지식, 시간으로 인해 조직이 적절한 데이터 통합 솔루션을 구현하지 못하는 경우가 많습니다. 많은 기업이 통합 데이터 플랫폼에 투자하기보다는 분리된 시스템을 계속 사용하고 있습니다.

이러한 리소스 제약으로 인해 특히 데이터 양이 증가함에 따라 관리가 점점 더 어려워지는 솔루션의 패치워크가 발생할 수 있습니다.

일반 데이터 보호 규정(GDPR) 및 California Consumer Privacy Act(CCPA)과 같은 데이터 보호법은 엄격한 데이터 보안 및 개인정보 보호 제어를 확립하여 기업이 데이터 저장 및 액세스를 관리하는 방식을 형성합니다.

이러한 규정에서 특정 스토리지 위치를 의무화하지는 않지만, 기업은 규정 준수를 위해 데이터 전략을 조정하는 경우가 많으며, 때로는 프로세스에서 의도하지 않게 데이터 사일로를 생성하기도 합니다. 예를 들어 고객 데이터를 지역별로 별도로 저장하면 시스템이 단편화되어 팀 간의 액세스와 일관성이 제한될 수 있습니다.

빠른 비즈니스 성장은 데이터 사일로로 이어질 수 있습니다. 합병 및 인수로 인해 호환되지 않는 데이터베이스 시스템을 새로운 IT 환경으로 도입하면서 사일로가 발생하는 경우가 많습니다.

신중한 통합 계획이 없으면 이러한 기술적 차이로 인해 지속적인 데이터 사일로가 발생할 수 있으며, 특히 조직의 데이터 아키텍처가 다르고 데이터 소스, 형식 및 표준을 표준화하지 못하는 경우 더욱 그렇습니다.

데이터 사일로는 일상적인 운영에서 전략 계획에 이르기까지 모든 것에 영향을 미쳐 기업의 성공에 중대한 장애물이 될 수 있습니다. 부서에서 정보를 효과적으로 공유하지 못하거나 통합된 데이터 에코시스템을 유지하지 못하면 조직 전체가 어려움을 겪게 됩니다.

주요 과제는 다음과 같습니다.

많은 조직이 다양한 데이터 파이프라인과 클라우드 환경의 엔드투엔드 통합을 용이하게 하는 데이터 아키텍처 접근 방식인 통합 데이터 패브릭을 만들어 데이터 사일로를 해결합니다.

조직은 데이터 패브릭을 생성하기 위해 다음과 같은 3가지 주요 영역에 중점을 두는 경우가 많습니다.

• 데이터 관리 현대화
• 데이터 거버넌스 프레임워크
• 조직 변화

데이터 관리를 통해 조직은 기업 시스템 전반에서 회사 데이터를 효율적으로 저장, 처리, 분석하여 운영을 최적화할 수 있습니다.

그러나 데이터 관리 시스템이 오래되거나 서로 다른 플랫폼 간에 데이터를 연결하는 데 필요한 통합 기능이 부족하면 데이터 사일로가 생성될 수 있습니다.

데이터 관리를 현대화하면 시스템 연결을 강화하고 데이터 흐름을 최적화하며 데이터 시스템에 대한 실시간 인사이트를 제공함으로써 기존의 데이터 사일로를 허물고 새로운 사일로를 방지하는 데 도움이 될 수 있습니다.

데이터 관리 현대화의 주요 구성 요소는 다음과 같습니다.

• 추출, 변환, 로드(ETL) 또는 추출, 로드, 변환(ELT) 파이프라인을 통해 보안 데이터 이동을 자동화하는 데이터 통합 도구입니다.

• 저비용 원시 데이터 스토리지를 위한 데이터 레이크, 고성능 쿼리를 위한 데이터 웨어하우스, 통합 스토리지 및 분석을 위한 데이터 레이크하우스와 같은 효과적인 데이터 처리 솔루션이 있습니다.

• AI, 분석 및 비즈니스 인텔리전스 (BI) 솔루션의 유연한 배포를 지원하는 클라우드 기반 데이터 아키텍처입니다.

• 데이터 복제, 스트리밍 데이터 파이프라인 및 이벤트 기반 아키텍처를 활용한 실시간 동기화를 통해 시스템 전반의 일관성을 보장합니다.

현대화된 데이터 관리의 예로, 금융 회사들이 보안과 효율성을 모두 지원하기 위해 데이터 아키텍처를 어떻게 구성하는지 생각해 보세요. 

이러한 기업은 주로 하이브리드 및 멀티클라우드 아키텍처를 구현하여 민감한 트랜잭션 데이터를 온프레미스 또는 프라이빗 클라우드 환경에 보관하는 동시에 고급 분석을 위해 클라우드 기반 데이터 웨어하우스와 데이터 레이크하우스를 사용합니다.

일련의 애플리케이션 프로그래밍 인터페이스(API) 및 커넥터를 통해 이러한 시스템 간에 안전한 실시간 데이터 액세스 및 데이터 공유가 가능합니다.

데이터 거버넌스 프레임워크는 데이터 수집, 소유권, 저장, 처리 및 사용에 대한 정책, 표준 및 절차를 제공합니다. 이러한 프레임워크는 규정 준수 및 데이터 보안 요구 사항을 충족하는 동시에 조직 전체에서 데이터를 공유하기 위한 공식적인 계획을 조직에 제공하여 데이터 사일로를 해소하는 데 도움이 될 수 있습니다.

예를 들어, 조직은 자동화된 제어 및 감사 추적을 통해 HIPAA 규정 준수를 유지하면서 부서 간에 환자 데이터를 안전하게 공유할 수 있는 거버넌스 프레임워크를 구현하는 경우가 많습니다.

데이터 거버넌스 프레임워크의 몇 가지 중요한 요소는 다음과 같습니다.

• 역할 기반 액세스 제어(RBAC)는 민감한 데이터를 보호하는 동시에 인증된 사용자와의 적절한 공유를 가능하게 합니다.

• 일관성을 보장하는 데 도움이 되는 표준화된 데이터 품질 프로토콜.

• 정보 흐름을 안내하는 명확한 데이터 관리 정책.

• 규정 표준을 준수하기 위한 자동화된 규정 준수 제어.

조직은 사일로화된 데이터 소유권 모델에서 협업적인 데이터 공유 문화로 전환하기 위한 의도적인 노력을 기울임으로써 문화적 수준에서 데이터 사일로에 맞서 싸울 수 있습니다.

이러한 혁신을 통해 팀이 보다 효과적으로 협업하는 동시에 과도한 중복을 줄이고 데이터 정확성을 개선하며 스토리지 비용을 절감할 수 있습니다.

예를 들어, 제조회사에서는 종종 생산, 품질 관리, 공급망 분석가를 하나로 묶는 통합 운영팀을 만듭니다. 이러한 팀은 통합된 데이터 플랫폼을 사용하여 모든 운영적 결정에 대한 신뢰할 수 있는 단일 소스를 확립합니다.

많은 조직에서 조직 변화를 주도하는 데는 다음이 포함됩니다.

• 비즈니스 도메인 지식과 기술 및 분석 전문 지식을 결합하는 다기능 팀을 구성합니다.

• 정의된 소유권 및 스튜어드십 역할을 통해 명확한 데이터 거버넌스 프레임워크를 구현합니다.

• 부서 간 안전한 데이터 공유를 위한 표준화된 프로토콜을 개발합니다.

• 데이터 관리 모범 사례를 홍보하고 혁신을 추진하기 위해 우수 센터를 구축합니다.

데이터 사일로를 허물면 몇 가지 주요 이점을 얻을 수 있습니다. 가장 중요한 몇 가지 사항은 다음과 같습니다.

통합 데이터 시스템은 조직 전체의 사용자에게 포괄적인 데이터 뷰를 제공합니다. 이해관계자들은 단편화된 데이터 세트를 사용하는 대신 신뢰할 수 있는 단일 소스를 공유하여 분석, AI 및 전략적 의사 결정에 데이터 자산을 효과적으로 사용할 수 있습니다.

데이터 사일로를 해체하면 워크플로우를 간소화하고 리소스 사용을 최적화하여 운영 효율성을 크게 높일 수 있습니다. 팀은 관련 데이터에 실시간으로 액세스할 수 있으므로 시스템 간에 데이터를 이동하고 사용을 준비하는 데 필요한 시간 소모적인 수동 프로세스를 제거할 수 있습니다.  

의사 결정자가 완전한 정보에 접근할 수 있으면 정보에 입각한 결정을 내릴 수 있습니다. 예를 들어, 통합된 비즈니스 메트릭 풀을 사용하면 한 사업부에 국한된 부분 메트릭을 사용할 때보다 조직의 성과를 더 명확하게 파악할 수 있습니다.

통합된 데이터 에코시스템을 사용하면 일관된 데이터 보안 제어를 구현하고, 액세스 정책을 적용하고, 여러 부서 및 사업부의 데이터 위험을 모니터링하는 것이 더 쉬워질 수 있습니다. 조직은 다양한 시스템에 대해 다른 제어를 필요로 하는 대신에 비즈니스 전반에 걸쳐 일관된 보안 조치를 적용할 수 있습니다.

통합된 고객 데이터를 통해 조직은 모든 접점에서 고객에 대한 통합된 관점을 개발할 수 있습니다. 팀은 완전한 고객 프로필에 액세스하고, AI 기반 인사이트를 사용하여 요구 사항에 신속하게 대응하고, 상호 작용을 개인화하여 더 강력한 관계, 더 나은 추천, 더 높은 만족도를 이끌어낼 수 있습니다.