데이터 사일로란? 왜 문제가 되나요?

조직 내 여러 부서 또는 부서가 독립적으로 데이터 시스템을 조달 및 관리하는 경우, 데이터 사일로가 자주 발생합니다. 데이터 사일로란 데이터를 생성한 비즈니스 단위는 혜택을 볼 수 있지만, 해당 데이터를 사용하면 유용할 다른 팀에서는 액세스할 수 없는 정보 저장소입니다. 사일로는 예를 들어 영업팀에서 수집 및 관리한 데이터를 제품 개발팀, HR팀, 물류팀에서는 사용하지 못하게 만들 수 있습니다.

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

이러한 모든 면에서 데이터 사일로는 조직 전체의 모든 단위가 접근할 수 있고 누락이나 중복 없이 정확하여 신뢰할 수 있는 중앙 데이터 저장소를 원하는 조직에 장애물이 됩니다. 운영, 재무, 인력 요구 사항, 공급망, 고객 행동 및 비즈니스의 기타 측면을 이해하려면 단 하나의 통합된 데이터 저장소가 필요합니다.

그러나 올바른 데이터 관리 전략과 기술을 사용한다면 사일로를 무너뜨리는 데에는 시간이나 비용이 많이 들지 않습니다.

데이터 사일로란?

데이터 사일로는 조직 내 다른 시스템으로부터 분리된 데이터 저장소입니다. 이러한 격리의 원인은 애플리케이션 및 데이터 시스템이 동일한 회사에서 사용되는 다른 시스템과 통신하도록 설계되지 않은 경우와 같이, 기술적인 것일 수 있습니다. 또는 그 원인이 각 비즈니스 단위가 서로 정보를 공유하도록 구성되지 않은 경우와 같이 조직적인 것일 수도 있습니다.

기업 문화가 범인인 경우도 종종 있습니다. 다양한 각 부서가 독립적으로나 심지어는 경쟁적인 방식으로 운영되게 장려하는 문화가 데이터 사일로를 발달하게 할 수 있습니다. 데이터 사일로는 회사가 자체 레거시 시스템 및 운영 방식을 도입할 때에도 종종 발생합니다.

그 생성 원인이 무엇이든, 데이터 사일로는 다양한 방법으로 비즈니스에 부정적인 영향을 미칠 수 있습니다. 데이터 사일로는 다양한 각 부서의 상호 협력을 방해하고, 계획자의 데이터 기반 전략 개발을 힘들게 만들며, 데이터 과학자가 비즈니스 인텔리전스를 제공하는 최신 분석 기술을 적용하기 어렵게 하고, 회사 리더가 고객 및 비즈니스 운영에 대한 전체적인 뷰를 확보하여 정보에 기반한 의사 결정을 내리는 것을 방해합니다. 또한 사일로가 확산되면 데이터가 중복되거나, 충돌하거나, 누락되거나, 불완전해지는 경향이 있습니다.

데이터 사일로 FAQ

데이터 사일로는 좋은 것인가요, 나쁜 것인가요?

데이터 사일로는 다양한 부서 간의 협업을 어렵게 하고, 회사 리더가 운영 및 재무에 대한 포괄적인 가시성을 확보하지 못하게 만들고, 계획자가 포괄적인 데이터를 분석하여 효과적인 비즈니스 전략을 구현하기 힘들게 함으로써 조직에 부정적인 영향을 미칩니다. 예를 들어 HR 데이터와 재무 데이터가 고립되어 영업 조직이 이용할 수 없는 경우, 지역 영업 리더가 급여, 수수료, 출장 및 접대 비용을 팩토링하여 담당자의 생산성을 더 잘 평가할 목적으로 해당 데이터를 사용할 수가 없습니다. 또한 사일로는 중복을 촉진하므로 데이터가 오래되거나 부정확해질 가능성이 높습니다.

데이터 웨어하우스와 데이터 사일로의 차이점은 무엇인가요?

데이터 웨어하우스는 조직이 다양한 부서 및 사업부에서 액세스할 수 있도록 하는 중앙 집중식 데이터 저장소로, 이를 통해 조직은 예를 들어 분석을 실행하고 보다 정보에 기반한 의사 결정을 내릴 수 있습니다. 데이터 사일로는 저장소가 격리되는 현상으로, 조직 전체에서 데이터를 공유하기 어렵거나 불가능하게 만듭니다.

데이터 사일로의 반대는 무엇인가요?

사일로의 반대는 부서와 부서 간에 데이터를 쉽게 공유할 수 있는 시스템 아키텍처입니다. 이러한 아키텍처는 구조화되지 않은 데이터를 저장하는 데이터 레이크와, 고도로 구조화된 데이터를 저장하는 데이터 웨어하우스와 같은 중앙화된 저장소의 형태를 취할 수 있습니다. 또는 일반적으로 실시간으로 서로 다른 데이터 시스템을 연결하는 커넥터가 되어 데이터 변환 작업을 단순화하고 분석에 사용할 수 있는 데이터의 적시성을 보장할 수 있습니다.