데이터 사일로의 정의와 효과적인 해소 전략

데이터웨어 하우스는 특히 조직 내 데이터가 특정 부서에서만 공유되고 타 부서에서는 접근할 수 없는 ‘사일로(Silo)’도 발생하기도 했다.

조직 내에서 데이터가 자유롭게 흐르지 않으면 어떤 문제가 생길까? 사일로 현상은 많은 기업에서 실제로 발생한다.

• 데이터 일관성 부족
• 협업 저해
• 중복 데이터
• 데이터 접근성 문제
• 보안 및 규제 준수 문제
• 의사결정 지연

이러한 문제는 조직의 효율성과 경쟁력을 크게 떨어뜨린다. 데이터가 연결되지 않으면 정보의 가치는 줄어들고, 빠른 의사결정이 어려워진다. 효과적인 해결 전략이 필요하다.

사일로란?

정의

조직에서는 다양한 부서와 시스템이 존재합니다. 이때 각 부서나 시스템이 데이터를 독립적으로 저장하고 관리하면, 서로 다른 부서에서 데이터를 공유하거나 접근하기 어려운 상황이 발생합니다. 이러한 현상을 사일로라고 부릅니다.

사일로는 데이터가 한 곳에만 머물러 다른 부서에서 활용하지 못하게 만드는 구조적 문제입니다. 이로 인해 조직 전체의 데이터 활용도가 떨어질 수 있습니다.

특징

사일로는 여러 가지 특징을 가지고 있습니다.

• 다양한 비즈니스 부서의 팀들이 기업 데이터에 대한 제한된 가시성을 가집니다.
• 각 부서는 데이터의 일부만을 볼 수 있습니다.
• 데이터의 전체 가치를 추출하기 어렵습니다.
• 부서 간 협업이 저해됩니다.
• 데이터의 중복 및 불일치가 발생할 수 있습니다.
• 조직 전체의 의사결정이 왜곡될 수 있습니다.
• 기업의 효율성이 저하됩니다.
• 데이터 기반 전략 수립이 어려워집니다.

이러한 특징들은 조직이 데이터를 효과적으로 활용하지 못하게 만들며, 경쟁력 약화로 이어질 수 있습니다. 사일로 현상이 심화되면 데이터의 신뢰성도 떨어지고, 빠른 의사결정이 어려워집니다. 따라서 사일로 문제를 인식하고 해결하는 것이 매우 중요합니다.

사일로 발생 원인

조직 구조

많은 조직에서는 부서별로 독립적인 데이터 관리 체계를 운영합니다. 각 부서는 자체적으로 데이터를 수집하고 저장합니다. 이로 인해 데이터가 부서 간에 자유롭게 이동하지 못합니다. 부서 간의 벽이 높아질수록 데이터 공유가 어려워집니다. 이러한 구조는 사일로 현상을 심화시킵니다. 경영진은 전체 데이터를 한눈에 파악하기 어렵습니다. 부서별 목표와 평가 방식이 다르면 데이터 통합의 필요성을 느끼지 못할 수 있습니다.

기술적 한계

조직 내 다양한 시스템과 데이터베이스는 서로 다른 형식과 언어를 사용합니다. 이로 인해 데이터 통합이 복잡해집니다. 아래 표는 기술적 한계로 인한 데이터 사일로의 구체적 문제와 기존 방식의 비효율성을 보여줍니다.

IT 인프라가 노후되거나 통합 플랫폼이 부족하면 데이터 연결이 더욱 어렵습니다. 데이터가 여러 시스템에 분산되면 실시간 분석이나 일관된 보고가 불가능해집니다.

문화적 요인

조직 문화도 사일로 형성에 큰 영향을 미칩니다.

• 부서 간의 효과적인 의사소통 및 협업 부족이 사일로를 만듭니다.
• 정보의 흐름이 막히면 자원이 낭비되고 보안 위험이 커집니다.
• 협업 장벽이 생기면 비즈니스 효율성이 떨어집니다.

구성원들이 자신의 데이터만 중요하게 여기면 전체 조직의 데이터 활용도가 낮아집니다. 신뢰와 소통이 부족하면 데이터 공유가 자연스럽게 이루어지지 않습니다.

사일로 문제점

협업 저해

사일로 현상은 부서 간 협업을 크게 저해합니다. 각 부서가 데이터를 독립적으로 관리하면 정보 공유가 원활하지 않습니다.

• IT 부서가 새로운 CRM 시스템을 도입하였으나, 마케팅 부서와 충분한 소통이 이루어지지 않아 현장 요구가 반영되지 않습니다. 이로 인해 고객 서비스의 질이 저하됩니다.
• 연구 개발 부서에서 개발한 제품이 생산 부서와 협의 없이 출시되어 생산 과정에서 문제가 발생합니다. 그 결과 제품 출시가 지연되거나 품질 문제가 생깁니다.

이처럼 데이터가 부서별로 분리되면 조직 전체의 목표 달성이 어려워집니다.

데이터 중복

데이터가 여러 시스템에 분산되어 있으면 중복이 발생합니다.

• 데이터 중복이 많아지면 추가적인 스토리지 비용이 발생합니다.
• 중복 데이터를 관리하기 위해 더 많은 인력과 예산이 필요합니다.
• 데이터 관리의 복잡성이 증가합니다.
• 새로운 하드웨어 구매나 클라우드 스토리지 추가 등 새로운 솔루션 도입이 필요해집니다.

이러한 문제는 조직의 운영 효율성을 저하시킵니다.

품질 저하

사일로로 인해 데이터 품질이 저하될 수 있습니다.

• 품질팀과 생산팀 간의 데이터 단절로 인해 불량 발생 시 원인 파악이 지연됩니다. 임시방편적인 조치만 반복됩니다.
• 연구개발팀과 구매팀 간의 정보 불일치로 인해 저렴한 대체 원자재를 사용하게 되고, 이로 인해 대규모 품질 문제가 발생합니다.

데이터가 연결되지 않으면 문제 해결이 늦어지고, 조직의 신뢰도도 떨어집니다.

보안 위험

사일로는 보안 위험을 증가시킵니다.

• 분산된 데이터 시스템은 가장 간단한 작업도 복잡하게 만듭니다.
• 보안 경계를 넘나들며 수동으로 전체 상황을 연결해야 하는 부담이 커집니다.
• 전체 침해의 61%가 도난 또는 오용된 자격 증명과 관련되어 있습니다.
• 다양한 클라우드 환경과 레거시 시스템의 복잡성이 결합되어 불완전한 가시성과 단편화된 ID 사일로가 발생합니다.

인시던트가 여러 네트워크에 걸쳐 발생할 경우 조사가 느려집니다. 분석가들은 여러 도구를 전환하며 수동으로 상황을 연결해야 합니다.

이러한 위험은 조직의 정보 보호와 규제 준수에 큰 장애가 됩니다.

사일로 해소 전략

데이터 통합

조직은 데이터 통합을 통해 분산된 정보를 하나로 연결할 수 있습니다. 데이터 통합 전략은 단순히 데이터를 한 곳에 모으는 것이 아니라, 각 시스템과 부서의 데이터를 논리적으로 연결하여 활용성을 높이는 데 목적이 있습니다.
아래 표는 데이터 통합 전략이 사일로 해소에 효과적인 이유를 보여줍니다.

실제로 미국의 한 헬스케어 기업은 수요 데이터를 기반으로 글로벌 공급망을 최적화하여 팬데믹 상황에서도 의료 제품과 장비의 주문을 원활하게 처리하였습니다. 유럽의 대형 은행은 업무 영역별 데이터를 통합하여 8억3500만 유로의 운영 비용을 절감하였습니다.
이처럼 데이터 통합은 조직의 효율성과 경쟁력을 높이는 핵심 전략입니다.

거버넌스

데이터 거버넌스는 조직 내 데이터의 품질, 보안, 활용성을 관리하는 체계입니다. 효과적인 거버넌스는 데이터 사일로를 해소하고, 데이터의 신뢰성과 일관성을 확보하는 데 필수적입니다.
하지만 거버넌스 도입 과정에서는 여러 장애물이 발생할 수 있습니다.

• 이해 관계자의 참여 부족으로 인한 저항 발생
• 문화적 변화의 필요성을 간과
• 기술에 대한 과도한 의존
• 데이터 품질 저하
• 거버넌스 구조의 경직성
• 교육 및 리소스 부족

조직은 이러한 장애물을 인식하고, 구성원 모두가 데이터 거버넌스의 중요성을 이해하도록 교육해야 합니다. 거버넌스 체계가 정착되면 데이터의 품질과 보안이 강화되고, 데이터 기반 의사결정이 더욱 신속하게 이루어집니다.

협업 문화

협업 문화는 사일로 해소에 매우 중요한 역할을 합니다. 조직 내 부서들이 데이터를 공유하고 함께 문제를 해결할 때, 데이터의 흐름이 원활해지고 운영 효율성이 크게 향상됩니다.

• Sumitomo Drive Technologies EMEIA는 협업을 통해 사일로를 해소하고, 부서 간 데이터 공유를 촉진하여 운영 효율성을 높였습니다.
• 데이터 사일로를 해소함으로써 조직은 데이터 기반 의사결정을 더욱 효과적으로 내릴 수 있으며, 전체적인 운영 효율성과 경쟁력을 향상시킬 수 있습니다.

성공적인 협업 문화 정착 사례로 GE와 현대캐피탈·현대카드의 전략적 제휴가 있습니다. 두 조직은 치열한 사전 협상과 투명한 협업 문화를 바탕으로 새로운 협업 모델을 개발하였고, 이를 통해 해외시장 진출 전략을 변화시켰습니다.
조직은 협업 문화를 정착시키기 위해 투명한 소통과 신뢰 구축에 힘써야 합니다.

기술적 통합

기술적 통합은 다양한 시스템과 데이터베이스를 연결하여 데이터 사일로를 해소하는 데 필수적인 역할을 합니다.
아래 표는 기술적 통합이 제공하는 주요 기능을 정리한 것입니다.

기술적 통합을 도입할 때는 다음과 같은 핵심 요소를 고려해야 합니다.

1. 모든 이해관계자의 동의를 얻어야 합니다.
2. 비즈니스 목표에 맞춰 프로젝트를 조정해야 합니다.
3. 기존 데이터 프로세스를 분석하여 부서 간 합의를 도출해야 합니다.

이러한 과정을 통해 조직은 데이터 사일로를 효과적으로 해소할 수 있습니다.

FineBI로 사일로 해소

FineBI는 데이터 사일로 해소를 위한 강력한 솔루션을 제공합니다. FineBI는 다양한 데이터 소스를 통합하고, 실시간 분석과 협업 기능을 통해 조직 내 데이터 흐름을 원활하게 만듭니다.

• FineBI의 실시간 분석 기능은 워크플로우를 간소화하고 리소스 사용을 최적화하여 운영 효율성을 크게 높입니다. 팀은 관련 데이터에 실시간으로 액세스할 수 있으므로, 시스템 간 데이터 이동과 준비에 소요되는 수동 프로세스를 제거할 수 있습니다.
• 협업 기능은 부서 간 데이터 공유와 협업을 촉진하여 정보의 흐름을 원활하게 하고, 데이터 품질을 높입니다. 중앙 집중식 데이터 플랫폼에 투자하면 데이터 접근성이 향상되고, 데이터 수집 및 관리 프로세스가 표준화되어 부서 간 데이터 통합이 용이해집니다.
• OLAP 분석 기능을 활용하면 데이터 통합 및 분석을 자동화할 수 있습니다. 부서 간 협업이 촉진되어 각 팀이 고품질의 데이터를 공유하고 활용할 수 있습니다.
• 셀프 서비스 분석 기능은 사용자가 IT 지원 없이 독립적으로 데이터를 탐색하고 분석할 수 있도록 지원합니다. 데이터 공유 부족, 데이터 품질 저하, 협업 저해 등 사일로로 인한 문제를 효과적으로 해결할 수 있습니다.

FineBI를 도입한 조직은 데이터 사일로를 해체하여 운영 효율성과 경쟁력을 크게 높이고 있습니다.
FineBI는 데이터 기반 인사이트로 비즈니스를 향상시키는 데 최적의 선택입니다.

데이터 사일로를 해소하면 조직은 빠르고 정확한 의사결정을 내릴 수 있습니다. 아래 표는 최신 연구에서 강조하는 사일로 해소의 주요 효과를 보여줍니다.

FineBI를 활용하면 모든 부서가 동일한 데이터를 사용하며, 협업 문화가 정착되어 데이터 품질과 의사결정 효율성이 크게 향상됩니다. 데이터 사일로 해소는 혁신과 성장의 기회를 제공합니다. 조직은 데이터 통합 플랫폼과 거버넌스 전략을 도입하여 미래 경쟁력을 확보할 수 있습니다.