데이터 사일로란? 문제점과 해결 방법 알아보기

“사실에 기반해서 판단하라. 사실에 기반해 가장 효과적인 결정을 하라. 이념, 본능이 아니라 정확한 데이터를 갖고 결정해야 한다.” CEO 필독서로 주목받은 ‘팩트풀니스’ 저자 안나 로슬링이 남긴 말입니다. 한때는 어색했던 이 말, 이제는 누구나 고개를 끄덕이는 명제가 되었는데요. 오늘날에는 데이터 드리븐(Data-Driven) 경영이 당연한 것으로 자리 잡고 있습니다. 그렇다면 데이터 드리븐 시대에 가장 경계해야 할 문제는 무엇일까요? 바로 데이터 사일로입니다. 오늘은 데이터 사일로의 개념부터 문제점 그리고 해결 방법까지 정리해 보겠습니다.

데이터 사일로란?

데이터 사일로(Data Silo)란 기업 내부에서 발생한 데이터가 각자 분리되어 간극이 생긴 상태를 뜻하는데요. 즉 서로 다른 시스템에서 생성, 수집한 데이터가 각 부서나 업무에서만 사용되고, 다른 곳에서는 제대로 활용되지 못하는 상황을 의미합니다. 이러다 보니 동일해야 할 지표의 데이터 값이 사내 단위별로 다르게 나타나기도 합니다. 데이터 사일로는 데이터를 다루는 기업에 매우 치명적인 문제가 됩니다. 한 방향성으로 데이터를 활용해 가야 효과적인 결과가 도출되기 마련인데, 데이터가 분리되고 일치하지 않을 경우 기업 운영의 결과에 영향을 미치기 때문입니다. 그렇다면 데이터 사일로의 큰 문제점에는 어떤 것들이 있을지 자세히 알아보겠습니다.

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데이터 사일로가 문제가 되는 이유

잘못 도출된 인사이트로 인한 고객 경험 손상

예를 들어 A라는 기업 내부에는 매출, 인사, 고객 등 다양한 데이터가 생산되고 있다고 가정해 봅시다. 이는 담당 부서에서 각각의 목적에 맞게 사용되고 있지만, 서로 다른 부서나 업무에서는 활용되지 못하고 있습니다. 심지어 데이터 공유가 이뤄지지 않아 부서별로 서로 다른 데이터가 저장된 경우도 있습니다. 이러한 경우 데이터 분석을 통한 의미 있는 결론을 도출하는 과정에 문제가 생깁니다. 특히 왜곡된 인사이트를 기반으로 의사결정을 하면 잘못된 결과를 불러일으킬 수도 있습니다. 예를 들어 영업팀에서 정의하는 리드의 기준과 마케팅에서 정의하는 리드의 기준이 다르다면 수집한 데이터를 통합하여 인사이트를 얻으려고 할 때 잘못된 결론이 날 수도 있습니다.

데이터 분석은 다양한 데이터를 종합적으로 활용해 인사이트를 도출하는 중요한 작업입니다. 그러나 데이터 사일로 상태에서는 데이터 품질을 보증하기 힘들어 종합적인 데이터 분석이 힘들고, 결과의 일관성과 신뢰성이 떨어지게 됩니다. 결국 데이터 사일로 현상 때문에 고객 경험을 망칠 수 있습니다. 또한 고객 경험에 부정적인 영향을 미치는 것뿐만 아니라 기업 관점에서 비용 손실까지 발생시킬 수 있습니다.

중복 비용 발생 및 학습 비용 증가

통합된 데이터 환경을 구축한 경우보다 각 목적에 따라 분리된 데이터 저장소를 운영하는 경우에는 평균적으로 40% 더 많은 지출이 발생합니다. 솔루션에 따른 비용을 중첩해서 지불하다 보니 불필요한 비용이 추가적으로 들어가는 것입니다. 또 데이터 때문에 문제가 생긴 경우, Raw-Data의 위치를 정확하게 파악하기 힘들어 실패 원인을 파악하는 데에 더 많은 시간과 비용을 들이게 됩니다. 이는 새로운 조직원을 교육하는 데에도 큰 걸림돌이 됩니다. 담당자가 바뀔 때마다 학습에 들어가는 시간과 비용이 증가하게 되는 것입니다.

조직 간의 협업 방해

기업 내에는 여러 부서가 있습니다. 운영의 경우 부서마다 별도로 운영이 되지만, 업무 측면에서는 상호 의존적일 수밖에 없습니다. 예를 들어 재무 부서에서 작성하는 데이터들은 마케팅이나 영업, 사업 개발 등의 부서에서 활용할 수 있을 것입니다. 어떠한 조직이든 데이터를 활용하여 좋은 성과를 내고자 합니다. 이를 위해서는 조직 간의 데이터 공유, 정보에 대한 엑세스가 핵심인데요 데이터 사일로는 이러한 조직 간의 협업 방식을 방해하는 요인이 됩니다. 엑세스하기 어려운 데이터들은 조직 간의 협업 노력을 감소시키고 리소스 품질을 저하합니다.

데이터 사일로를 해결하는 방법

이렇듯 데이터 사일로는 기업의 데이터 활용을 저하할 뿐만 아니라 불필요한 지출을 하게 만듭니다. 따라서 기업 내의 데이터 사일로 문제가 있다면 그 원인과 현황을 파악하고 적극적으로 해결해야 합니다. 기업 운영에 큰 영향을 미칠 수 있는 데이터 사일로는 어떻게 해결해야 할까요?

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수집된 데이터 통합 및 공유

가장 선행되어야 하는 것은 데이터 통합과 데이터 공유입니다. 데이터 통합은 여러 부서나 업무에서 발생한 데이터를 통합하여 하나의 데이터베이스나 데이터 웨어하우스에 저장하는 것을 말하며, 데이터 공유는 통합 저장된 데이터를 여러 부서나 업무에서 공유하도록 하는 것을 말합니다. 기업은 데이터 통합과 데이터 공유를 위한 인프라를 구축해야 합니다. 최근에는 데이터 통합을 위한 여러 플랫폼이 개발되고 있습니다. 이러한 플랫폼을 적극적으로 활용해야 합니다.

데이터 통합을 위해 ETL(Extract, Transform, Load) 프로세스나 클라우드, 통합 툴(ex. CDP) 등을 활용할 수 있습니다. 데이터 통합을 통해 데이터의 일관성과 신뢰성을 향상하고, 데이터 분석에 활용하기 적합한 종합 데이터를 얻을 수 있습니다. 이렇게 데이터 통합을 이룬 후에는 플랫폼에 저장된 데이터를 여러 부서에서 공유하도록 합니다.

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기업 문화의 변화

데이터 사일로 문제를 해결하기 위해서는 기업 문화의 변화도 필요합니다. 데이터 공유 및 활용을 위한 새로운 기업 문화를 정착시켜야 합니다. 기업 내 데이터 공유를 장려하고, 이를 위한 인프라를 구축하는 등의 노력이 필요합니다.

가장 좋은 방법은 데이터 분석팀을 구성하는 것입니다. 데이터 분석팀은 기업 내부에서 발생한 다양한 데이터를 종합적으로 분석하여 인사이트를 도출합니다. 또 데이터 품질 관리를 도맡습니다. 이를 통해 기업은 데이터 사일로 문제의 해결뿐만 아니라, 데이터 기반의 의사결정을 내리는 데 도움을 줍니다. 따라서 기업은 데이터 과학자를 적극적으로 교육하고, 데이터 분석에 필요한 기술과 지식을 습득하도록 지원할 필요가 있습니다.

데이터 표준화 및 품질 관리

기업 내부에서 발생하는 데이터가 다양한 형태로 존재한다면 데이터 통합 분석이 힘들어집니다. 따라서 데이터 공유 시 데이터를 표준화하여 데이터 일관성과 신뢰성을 향상해야 합니다. 이를 위해 데이터 스키마 설계 표준을 제공하거나, 데이터 품질 검사 도구 등을 사용할 수 있습니다. 데이터 사일로 해결을 위해선 데이터 품질도 중요합니다. 데이터가 일관성이 없거나 오류가 많으면 데이터 분석 결과의 정확도가 낮아지기 때문입니다. 따라서 데이터 품질 관리를 위해 데이터 품질 검사 도구나 데이터 품질 평가 지표 등을 활용할 수 있습니다.

마지막으로 데이터 접근 권한 설정을 통해 보안 측면을 고려합니다. 기업에는 민감한 정보를 포함한 데이터가 많이 발생합니다. 이러한 데이터를 보호하기 위해 추가적으로 데이터 마스킹 기술을 활용합니다. 참고로 데이터 마스킹은 민감한 정보를 가리거나 가짜 데이터를 생성하여 실제 데이터를 보호하는 방법입니다.

지금까지 데이터 사일로 개념 정의와 함께 데이터 사일로를 해결하는 방법에 대해 정리했습니다. 데이터 사일로는 기업이 바로 해결해야 할 만큼 큰 문제가 될 수 있는데요. 그러나 당장의 부서 간의 이해관계나 사업별 목표에만 집중하기 바빠 방치되는 경우가 많습니다. 이제는 데이터를 어떻게 활용하는지에 따라 기업의 성장과 성패가 달라진다고 해도 과언이 아닙니다. 이 시대에서 기업이 살아남기 위해서는 데이터 교육이 필수가 되었습니다.

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