"데이터 사일로"는 무엇인가 : 회사가 겪고 있는 문제의 정체

 

안녕하세요.

SBT Global입니다.

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요즘 많은 회사들이 이런 상황을 경험하고 있을 거라 생각됩니다.

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마케팅팀: "지난달 고객 유입이 1,200명 증가했어요."

영업팀: "우리 데이터로는 1,000명이 맞는데요?"

운영팀: "저희 시스템에서는 1,100명입니다."

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누가 맞을까요?

아무도 모릅니다.

이것이 바로 '데이터 사일로' 문제입니다.

 

 

데이터 사일로란?

 

 

조직 내 여러 부서 또는 부서가 독립적으로 데이터 시스템을 조달 및 관리하는 경우, 데이터 사일로가 자주 발생합니다.

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데이터 사일로는 특정 부서, 시스템, 팀이 보유한 데이터가 다른 부서로부터 독립적으로 격리되어 있는 상태입니다.

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각 부서가 자신의 데이터를 별도로 보관하고 관리하는 것이죠.

기술적으로는 문제가 없어 보이지만, 조직 전체 관점에서 보면 이 데이터들은 서로 대화하지 않습니다.

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예를 들어 영업팀에서 수집 및 관리한 데이터를 제품 개발팀, HR팀, 물류팀에서는 사용하지 못하게 만들 수 있습니다.

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데이터 사일로는 팀의 협업을 어렵게 만들고, 계획자가 인사이트를 얻기 위해 운영 전반의 데이터를 분석하지 못하게 하고, 비즈니스 리더의 감독 수행을 방해함으로써 대기업에 부정적인 영향을 미칠 수 있습니다.

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또한 데이터 사일로로 인해 데이터 소스가 단편화되므로 비즈니스 데이터의 품질이 떨어지고, 귀중한 정보가 손실되거나 검색 및 사용이 어렵거나 시간이 많이 소요될 가능성이 높아집니다.

 

 

데이터 사일로가 생기는 이유

 

 

1. 조직 구조와 문화

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부서별 자율성은 좋은 전략이지만, 이렇게 되면 부서 간 경쟁 문화가 생기고 데이터를 "자산"으로 인식해 정보 공유를 회피합니다.

결과적으로 데이터 공유가 이루어지지 않게 됩니다.

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2. 기술 스택 다양화

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과거는 한 회사의 솔루션(SAP)으로 모든 것을 했지만, 현재는 각 부서가 최적의 도구를 선택합니다.

HubSpot, Salesforce, Tableau...

각 도구는 훌륭하지만, 서로 연결되지 않습니다.

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3. 레거시 시스템

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20년 전 도입한 시스템을 여전히 사용하는 회사가 많습니다.

교체 비용이 수십억원이기 때문인데, 새 시스템은 추가로 도입되니 결과적으로 데이터가 동기화되지 않습니다.

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4. 빠른 성장과 M&A

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팀이 늘어나거나 회사를 인수할 때마다 새로운 시스템이 추가됩니다.

"나중에 통합하자"가 문제가 되기도 합니다.

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5. 데이터 거버넌스 부재

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표준이 없으면 각 팀이 자기 방식대로 데이터를 정의합니다.

"고객"을 팀마다 다르게 정의하고, 형식도 다릅니다.

같은 개념을 다르게 정의하니, 데이터를 합칠 수 없습니다.

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6. 일회성 데이터 연동

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필요할 때마다 한쪽에서 수동 추출 → 이메일로 전송 → 다른 쪽에서 수동 입력합니다.

또는 기술팀이 일회성 스크립트를 만들어 유지보수 비용만 증가합니다.

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데이터 사일로로 인한 문제

 

 

1. 생산성 손실

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직원들이 데이터 찾기, 정리, 검증에 많은 시간을 사용하게 됩니다.

같은 데이터를 여러 팀이 각각 처리하는 중복 작업도 발생합니다.

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2. 데이터 품질 문제

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의사결정 시 "어떤 숫자를 믿을지" 논쟁이 발생할 수 있습니다.

데이터 불일치로 오류 비용이 발생하기도 합니다.

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3. 의사결정 속도 저하

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완전하고 신뢰할 수 있는 데이터에 접근할 수 없을 때, 부분적인 사실에 기반하여 결정을 내릴 수밖에 없습니다.

이는 조치를 지연시키고, 위험을 초래하며, 분석의 전략적 가치를 떨어뜨려 올바른 결정을 내리고 있는지 판단하기 어렵게 만듭니다.

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4. 보안 & 규정준수 위험

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70%의 데이터 사일로 조직이 2년 내 데이터 유출을 경험합니다.

GDPR 같은 규정에서 "고객 A의 모든 정보 삭제" 요청 시, 데이터가 여러 곳에 흩어져 있으면 "모든 곳에서 정말 삭제했나?" 확신할 수 없습니다.

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5. 비용 증가

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파편화는 중복을 초래합니다.

데이터 복사본이 생길 때마다 저장 공간, 유지 관리 및 보안 부담이 증가합니다.

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또한 비즈니스 팀이 새로운 인사이트를 필요로 할 때마다 새로운 통합 프로젝트가 발생합니다.

이러한 일회성 요청은 시간과 예산 측면에서 빠르게 누적됩니다.

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중복 라이선스, 각 팀의 데이터 담당자, 데이터 품질 관리 담당이 필요합니다.

결국 더 많은 인력과 비용이 필요합니다.

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6. 성장 제약

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팀원 5명 → 100명으로 커질수록, 관리할 데이터 연결의 복잡도가 기하급수적으로 증가합니다.

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데이터 사일로 문제가 점점 심해지는 이유

 

 

1. SaaS 도구 폭발

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과거는 한 솔루션으로 모든 것을 했지만, 현재는 각 부서가 최고의 도구를 선택합니다.

도구가 많을수록 데이터 사일로가 더 깊어집니다.

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2. 데이터 양 급증

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예를 들어 과거엔 주문, 고객 정보 정도였지만, 현재는 클릭, 행동, IoT, SNS, 이메일, 콜센터 기록 등 데이터 소스가 10배 이상 증가했습니다.

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3. 실시간 데이터 요구

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과거는 월간 보고서로 충분했지만, 현재는 실시간 대시보드와 즉시 의사결정이 필요합니다.

한 곳의 지연 = 모든 시스템 지연

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4. AI와 머신러닝

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AI 모델 학습에는 "통합된, 깨끗한 데이터"가 필수입니다.

데이터 사일로가 있으면 "AI를 도입하고 싶지만 데이터가 산재"되어 있습니다.

 

 

데이터 사일로 어떻게 해결할까?

 

데이터 사일로는 디지털 시대의 필연적 문제입니다.

하지만 해결 불가능한 것은 아닙니다.

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이 문제를 풀기 위해 많은 기업들이 주목하는 것이 바로 데이터 통합(Data Integration)​입니다.

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데이터 통합이란?

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간단히 말해, 여러 시스템의 데이터를 자동으로 추출하여 한곳으로 모으고, 필요한 형식으로 변환한 후, 중앙 저장소에 저장하는 과정입니다.

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과거처럼 사람이 매번 수동으로 엑셀에 데이터를 옮기는 것이 아니라, 시스템이 자동으로 이 모든 작업을 처리합니다.

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ETL(Extract-Transform-Load)은 이런 데이터 통합을 자동화하는 기술입니다.

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- Extract(추출): Google Analytics, Salesforce, ERP 등 모든 도구에서 자동 데이터 추출

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- Transform(변환): 서로 다른 형식의 데이터를 통일된 형식으로 변환

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- Load(로드): 변환된 데이터를 중앙 저장소에 자동 저장

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ETL을 통하면 시간 낭비를 제거하고, 오류가 감소되며, 데이터 신뢰도 상승, 의사결정 가속화, 비용 절감, 규정 준수 용이 등으로 데이터 사일로로 인해 일어나던 문제들을 해결할 수 있게 됩니다.

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https://www.sap.com/resources/what-are-data-silos

사일로를 제거하여 데이터를 완전히 활용하기

 

데이터 사일로란? | 용어 해설

 

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데이터 사일로는 거의 모든 조직이 겪고 있는 현실입니다.

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중요한 것은 이 문제를 얼마나 빨리 인식하고 해결하느냐입니다.

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