최근 기업에서 데이터 활용의 중요성이 높아짐에 따라 "데이터 사일로화"라는 과제가 부각되고 있습니다.
데이터 사일로화란 서로 다른 부서나 시스템 간에 데이터가 단절되어 효율적인 접근 및 활용이 어려워지는 현상을 의미합니다. 이러한 사일로화는 의사결정 지연이나 비즈니스 기회 상실과 같은 리스크를 초래하기 때문에 이를 방지하는 것이 시급합니다.
본 기사에서는 데이터 사일로화가 무엇인지, 데이터 사일로화가 발생하는 배경과 그 영향에 대해 설명합니다. 또한, 적절한 대책 방법과 데이터 사일로화를 해결한 사례도 함께 소개합니다.
데이터 사일로화란 조직 내의 서로 다른 부서가 데이터를 독립적으로 수집하고 관리하며, 부서 간 연계가 부족하여 데이터가 산재된 상태를 의미합니다.
"사일로(Silo)"는 영어로 가축 사료 등을 저장하는 창고를 뜻합니다. 이 창고는 내부가 서로 연결되지 않아 각각의 내용물이 독립적으로 저장되는 구조를 가지고 있습니다. 이러한 특성에서 유래하여, 조직 간 데이터 연계가 이루어지지 않은 상태를 "데이터 사일로화"라고 표현합니다.
데이터 사일로화가 해결되지 않으면 조직 내에서 정보 공유가 원활하게 이루어지지 않고, 효율적인 비즈니스 전략 수립이 어려워지며, 부서를 초월한 데이터 활용이 제한됩니다. 데이터 사일로화를 해소하는 것은 데이터 활용의 질을 높이고 전략적 의사결정을 지원하는 데 있어 매우 중요한 과제입니다.
데이터 사일로화는 현대 기업 활동에서 큰 과제로 자리 잡고 있으며, 이를 초래하는 다양한 배경과 상황이 존재합니다.
다음은 데이터 사일로화를 유발하는 주요 원인인 조직 구조, 기술적 제약, 그리고 비디지털 데이터 처리에 대해 설명합니다.
데이터 사일로화의 원인을 이해함으로써 이러한 문제를 예방하고 해결하는 데 도움이 될 것입니다.
빅데이터와 클라우드 서비스가 대두되기 이전에는 데이터가 각 부서에 분산되어 있는 것이 반드시 나쁜 상황은 아니었습니다. 예를 들어, 보안성과 프라이버시를 고려해 민감한 데이터를 특정 부서 내에서만 제한적으로 관리하는 것은 유용한 방법이었습니다.
이러한 시대적 배경으로 인해 현재도 많은 기업이 부서별로 독립적으로 업무를 수행하고 있습니다. 부서마다 직면한 과제와 프로세스가 다르기 때문에 자연스럽게 업무가 분리되는 경우가 많습니다.
이런 시스템이 기업 문화로 자리 잡으면, 마케팅 부서와 영업 부서가 동일한 고객 데이터를 다루는 경우에도 의문 없이 데이터를 공유하지 않고 개별적으로 관리하는 사례가 발생할 수 있습니다.
조직 내에서 부서별로 서로 다른 시스템이나 플랫폼을 사용하면서 부서 간 데이터 연계가 충분히 이루어지지 않는 경우도 데이터 사일로화의 주요 원인 중 하나입니다.
시스템 구축 시, 처음부터 시스템 간 데이터 연계를 고려하지 않고 설계하면 나중에 개별적으로 도입한 시스템을 연계하려 할 때 데이터 가공이나 시스템 개조가 필요하게 됩니다.
또한, 시스템마다 데이터 포맷이 다를 경우, 데이터 연계 자체가 불가능한 경우도 발생할 수 있습니다. 각 시스템은 특정 업무를 효율화하기 위해 최적화되어 있기 때문에, 시스템 간 호환성이 부족할 가능성이 존재합니다.
석유화학이나 전력 산업과 같은 업종에서는 고도경제성장기(1960~70년대) 동안 설치된 설비를 여전히 사용하는 경우가 있습니다. 이러한 경우, 데이터를 디지털 형식으로 변환하기 어려워 수작업으로 데이터를 읽어야 하는 상황이 발생합니다.
또한, 종이 문서나 사진과 같은 비구조화 데이터를 다루는 경우에도 디지털 데이터로 변환하거나 필요한 정보를 추출하기가 어려워 데이터 사일로화를 유발할 가능성이 있습니다. 이러한 데이터는 물리적인 형태로 존재하기 때문에 디지털 형식과 비교했을 때 공유나 접근이 쉽지 않다는 점도 문제로 작용합니다.
데이터 사일로화는 조직의 효율성과 의사 결정 프로세스에 부정적인 영향을 미칩니다. 이는 정보 접근성 저하, 관리 비용 증가, 의사 결정 지연, 그리고 고객 관계 구축에서의 기회 손실과 같은 문제를 초래할 수 있습니다.
아래에서 이러한 영향에 대해 자세히 설명합니다.
데이터 사일로화가 진행되면 필요한 데이터에 접근하기 위해 관련 부서나 시스템을 전전해야 하므로 정보 접근이 비효율적으로 변합니다.
데이터가 사일로화되면 동일한 정보가 여러 데이터베이스에 중복 저장되어 데이터의 일관성이 위협받을 수 있습니다. 또한, 부서나 시스템이 독립적으로 운영되면 데이터 갱신이 반영되기까지 시간이 걸려 데이터의 정확성도 손상될 가능성이 있습니다.
이와 더불어 데이터가 통합되지 않은 경우, 일상적인 데이터 입력과 같은 단순 작업을 자동화하기 어려워 작업 효율성과 생산성이 저하될 우려가 있습니다. 전사적인 업무 효율화를 달성하기 위해서는 데이터 사일로화를 해결하는 것이 필수적입니다.
데이터가 부서나 시스템 단위로 고립되면 데이터 중복이 증가하여 관리 비용이 상승합니다.
예를 들어, 각 시스템 운영이나 데이터 보관 장소별로 보안 및 컴플라이언스를 유지하는 데 추가 비용이 발생합니다. 이외에도 데이터 일관성을 유지하거나 데이터 통합을 위해 추가적인 비용이 필요할 수 있습니다.
데이터 사일로화가 발생한 조직에서는 "막상 데이터를 확인해 보니 여러 부서에서 동일한 데이터를 중복 관리하고 있었다"는 사례가 흔히 발견됩니다. 제한된 자원을 효율적으로 활용하려면 이러한 중복 관리로 인해 비용을 낭비하는 상황을 반드시 방지해야 합니다.
의사결정에 필요한 데이터가 각 부서에 분산되어 있으면, 데이터를 수집하기 위해 각 부서에 요청해야 하며, 이로 인해 조직의 의사결정이 지연될 가능성이 있습니다.
어떠한 행동을 취하더라도, 데이터가 사일로화된 조직에서는 "어느 부서가 어떤 데이터를 관리하고 있는지"를 파악하는 것부터 시작해야 합니다. 이는 본래의 목적이 아닌 데이터 수집에 시간을 낭비하게 하고, 모은 데이터로는 올바른 해석이나 질 높은 분석을 하기 어렵게 만듭니다.
데이터 기반 경영을 실현하려면, 의사결정에 필요한 데이터에 신속하게 접근할 수 있어야 합니다. 신속한 의사결정을 가능하게 하려면, 각 부서에 분산된 데이터를 통합하고 데이터 사일로화를 해소하는 것이 전제가 되어야 할 것입니다.
최근 고객 경험(CX)이나 고객 참여(CE)와 같은 개념이 주목받고 있습니다. 이러한 개념에서 중요한 "고객 관점의 커뮤니케이션"을 위해서는 통합된 데이터가 필수적입니다.
CX와 CE의 추진은 어느 한 사업부가 단독으로 수행할 수 있는 것이 아니라, 마케팅 부서, 영업 부서, 고객 지원 부서 등 여러 부서가 협력하여 진행해야 합니다. 이러한 부서 간 협력을 성공적으로 이루기 위해서는 각 부서의 고객 정보를 통합적으로 분석하고 이를 바탕으로 커뮤니케이션을 진행해야 합니다.
고객 만족도가 높은 서비스를 제공하려면 각 부서의 고객 데이터를 활용한 고품질 분석이 중요합니다. 고객과의 연결을 강화하려면, 우선 조직 내에 분산된 데이터를 통합하는 작업부터 시작해야 할 것입니다.
데이터 사일로화를 극복하기 위한 주요 접근법은 두 가지입니다.
하나는 기술적 방법으로, 데이터 분석 기반을 구축하거나 도입하여 데이터를 일원화하여 관리하는 것입니다. 다른 하나는 조직적 방법으로, 데이터 거버넌스를 강화하여 데이터의 처리 및 접근 규칙을 명확히 하는 것입니다.
이 두 가지 방법을 적절히 조합하면 데이터 사일로화를 효과적으로 해소하고 조직의 데이터 활용 효율성을 높일 수 있습니다.
데이터 사일로화는 조직 내 분산된 데이터를 일원화하여 관리함으로써 해소할 수 있습니다. 따라서 기술적인 측면에서는 데이터 분석 기반의 도입 및 구축이 효과적인 방법 중 하나입니다.
데이터 분석 기반을 도입하면 데이터 포맷이 통일되어 서로 다른 데이터 소스의 정보를 쉽게 통합할 수 있습니다. 또한, 실시간 정보 공유가 가능해져 부서 간의 정보 교류가 원활해지고 신속한 의사결정이 가능해집니다.
다만, 이미 분리된 데이터를 다시 통합하는 것은 어렵기 때문에, 추가적인 사일로화가 발생하지 않도록 환경을 구축하는 것이 중요합니다.
조직적 측면에서는 데이터 거버넌스를 강화하는 것이 데이터 사일로화를 해소하는 데 효과적입니다.
데이터 거버넌스를 강화하면 데이터의 정의와 저장 형식이 통일되어 서로 다른 시스템이나 부서 간에도 데이터의 일관성을 유지할 수 있습니다. 또한, 데이터 접근 권한 및 공유 규칙을 명확히 함으로써 필요한 정보에 효율적으로 접근할 수 있게 됩니다.
데이터 거버넌스를 강화한다고 해서 이미 사일로화된 데이터를 통합하는 것은 어렵겠지만, 데이터 사일로화 상황이 더 악화되지 않도록 하는 데 매우 중요한 역할을 합니다.
다음은 데이터 사일로화를 해소한 세 가지 사례들입니다.
주식회사 아이스타일은 조직 내 데이터 활용 수요가 급증함에 따라 부서별로 데이터 파이프라인이 과도하게 생성되었습니다. 이로 인해 데이터 사일로화가 진행되어 데이터 마트와 데이터 파이프라인의 사용성 및 유지보수성이 저하된 상태였습니다.
이 문제를 해결하기 위해 데이터 분석 기반 종합 지원 서비스인 TROCCO®를 도입하여 데이터 파이프라인의 가시성을 높이고 데이터 마트를 표준화했습니다.
TROCCO® 도입 이후, 173개의 워크플로우와 237개의 데이터 마트를 가시화하는 데 성공하여, 누구나 데이터 파이프라인의 작성자와 목적을 쉽게 확인할 수 있게 되었습니다. 또한, Slack 연동과 적절한 SLA를 설정함으로써 워크플로우 작성자가 아닌 사람도 오류를 감지하고 복구할 수 있게 되어 탈개인화를 실현했습니다.
ENEOS 리뉴어블 에너지 주식회사는 태양광, 육상 풍력, 바이오매스 등 재생 가능 에너지 발전을 전문으로 하는 회사입니다. 이 회사는 발전소별 데이터는 가시화되어 있었지만, 각 발전소가 유기적으로 연결되지 않아 데이터 사일로화가 주요 과제로 떠올랐습니다.
이에 데이터 분석 기반 종합 지원 서비스 TROCCO®를 도입하여 모든 발전소의 발전 실적 데이터를 통합 및 분석하고, 발전량 예측 등에 활용하고자 했습니다. 또한, 발전소 간 데이터뿐만 아니라 외부 데이터와 내부 시스템의 데이터를 연계하여 미래 발전량을 정밀하게 예측할 수 있는 환경을 목표로 삼았습니다.
도입 이후, 다른 서비스 활용이나 풀 스크래치 방식으로 자체 개발했을 때와 비교해 절반 이하의 공수로 데이터 연계를 실현했습니다. 더 나아가, 날씨와 장비 고장과 관련된 파라미터를 통합하여 분석 결과를 가시화함으로써 새로운 인사이트를 얻을 가능성이 생겼습니다.
주식회사 화이트플러스는 부서별로 데이터 추출에 관한 결정을 맡기면서 데이터 사일로화가 진행되었습니다. 그 결과, 데이터가 존재하더라도 다른 부서에서 이를 알지 못해 동일한 데이터 추출 요청이 반복되는 상황이 발생했습니다.
이를 해결하기 위해 데이터 분석 기반 종합 지원 서비스 TROCCO®를 도입하여 데이터 사일로화를 해소하고자 했습니다. 또한, 조직 내에서 데이터를 더욱 쉽게 활용할 수 있는 환경을 구축함으로써, 전체 사업이 데이터 기반의 의사결정을 실현할 수 있도록 했습니다.
도입 이후, 10년치 LTV 집계와 같은 작업이 이전에는 반나절이 걸렸지만, BigQuery를 활용해 3분 이내로 완료할 수 있게 되었습니다. 더불어, 동일한 데이터를 관계자들이 즉시 공유할 수 있는 환경이 조성되어 커뮤니케이션 비용이 크게 감소했습니다.
이 기사에서는 데이터 사일로화가 어떤 상태인지, 사일로화가 발생하는 원인 및 해결 방법에 대해 설명했습니다.
현대 비즈니스에서는 데이터 기반 경영이 중요한 열쇠를 쥐고 있지만, 데이터 사일로화가 발생한 조직에서는 데이터를 효과적으로 활용하기 어렵습니다. 하지만 본 기사에서 소개한 대로, 기술적 및 조직적 측면에서 적절한 조치를 취하면 데이터 사일로화를 해소할 수 있습니다.
TROCCO®는 ETL 기능을 중심으로 데이터 운영에 유용한 다양한 지원을 제공하는 분석 기반 종합 지원 서비스입니다. 분석 기반 구축은 데이터 사일로화를 해결하는 데 매우 효과적인 방법 중 하나입니다. 현재의 사일로화된 상태를 개선하고자 한다면, TROCCO® 도입을 고려해 보시는 것은 어떨까요?
TROCCO®는 ETL/데이터 전송, 데이터 마트 생성, 작업 관리, 데이터 거버넌스 등 데이터 엔지니어링 영역을 포괄하여 분석 기반 구축 및 운영을 지원하는 SaaS입니다. TROCCO®에 대해 더 자세히 알고 싶으시다면 아래에서 자료를 요청해 보세요.
%201.svg){kind=icon}
%201.svg){kind=icon}
