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📌 비즈스프링의 마케팅 인사이트·744·2024. 01. 03

조직 내 단절을 유발하는 데이터 사일로(Data Silo)

기업 내 모든 인원이 일관된 데이터 소스를 활용하여 업무 효율을 높이는 것은 비즈니스 측면에서 중요합니다. 이를 위해선 공통으로 협의된 데이터 체계 구축과 설계가 필요한데요. 하지만 현실적으로 각 부서별 목적과 목표를 취합하여 모두 만족하는 체계 및 인프라를 갖춘다는 것은 쉬운 일이 아닙니다. 이렇다 보니, 조직 차원이 아니라 부서 단위로 부서별 입맛에 맞는 솔루션을 개별 사용하는 등을 시작으로 ‘데이터 사일로 (Data Silo)’ 현상을 마주하게 됩니다.


그렇다면 데이터 사일로 (Data Silo) 현상은 무엇일까요?




데이터 사일로 (Data Silo) 란?

데이터 사일로(Data Silo)는 데이터가 격리되어 특정 조직/부서/단위에서만 정보 접근 및 공유가 가능하여 다른 조직/부서/단위에서는 데이터가 격리되는 현상을 뜻합니다. 각 부서별로 데이터에 쉽게 접근할 수 없는 분리된 현상을 겪음으로 조직 내 ‘단절’을 유발시킵니다. 이는 곧 조직 내의 비효율을 증가시키고, 부서 별 목표를 위해 자체적으로 데이터를 활용함으로써 기업이 공통된 목표를 가지고 나아가는데 어려움을 겪게 됩니다.



📺 데이터 사일로 (Data Silo)


출처: Eye on Tech




데이터 사일로 (Data Silo)로 인한 문제점

⚙ 데이터 일관성 저해

각 부서별 목적에 따라 사용하는 플랫폼, 솔루션이 다른 경우, 데이터 간 수집과 통합하는 과정이 어려울 수 있습니다. 이때, 데이터 사일로 현상이 발생하게 되면서 전사적으로 동일한 기준의 데이터 표준을 성립하는데 난항을 겪게 됩니다. 이로 인해 모든 조직 및 부서에서 동일한 데이터베이스를 사용하지 못함으로 데이터 일관성이 저해되어 조직 내의 의사소통을 방해합니다. 또한, 고품질 데이터를 활용할 수 있는 기반도 확보되지 않아 인사이트를 도출하는데 어려움을 겪고, 기업이 나아가야 하는 최종 목표 수립에서도 각 부서별 견해 차이가 발생할 수 있습니다.



🧩 심슨의 역설 (Simpson’s paradox)

심슨의 역설 (Simpson’s paradox)각 그룹, 조직별 데이터의 추세와 전체적인 데이터 추세 흐름이 다른 현상을 말합니다. 데이터를 다루게 되면 이와 같은 현상을 마주치는 경우가 있습니다. 심슨의 역설을 피하기 위해서는 데이터를 목적별로 상세하게 분할하고 세분화된 데이터를 교차 분석하는 작업이 필요합니다. 그러나 데이터 사일로 현상을 겪고있는 조직이라면 데이터의 가용성이 떨어져 면밀한 분석이 불가능합니다. 이로 인해 통계적 역설을 마주하게 되고, 잘못된 의사결정을 내리게 되어 조직이 올바르지 못한 비즈니스 방향을 확립할 수 있습니다.



💰 불필요한 리소스 증가

조직 및 부서별 각자의 데이터베이스에서 데이터를 관리하게 되면 그에 따른 불필요한 리소스 부담이 증가하게 됩니다. 먼저 각각 분리된 데이터베이스에서 정보를 관리하기 때문에 기업은 추가적인 금전 지출이 생기게 됩니다. 또한, 데이터 관련 이슈가 생길 시, 개별화된 데이터 저장소에서 원인을 파악해야 함으로 더 많은 시간과 인력을 투자해야 합니다. 이와 같이 재정, 유지보수, 관리 등 여러가지 측면에서 비효율적인 데이터 관리가 초래됨으로써 기업은 지속적으로 불필요한 손실을 얻게 됩니다.




데이터를 중심으로 All-in-one 환경 구축하기

데이터 사일로 현상을 해결하는 방법은 데이터를 하나로 통합하고 관리하는 것입니다. 통합 관리를 통해 전사적으로 데이터가 잘 활용될 수 있는 환경을 구축한다면 조직 전체가 일관된 데이터에 기반하여 안정적인 비즈니스 성장을 만들어 낼 수 있습니다. 각 조직 및 부서의 데이터를 하나로 관리할 수 있는 인프라 구축을 위해 많은 기업들은 CDP와 같은 데이터 Tool을 하나의 방안으로 사용하고 있습니다.


이러한 Tool은 데이터 규준과 엔지니어링, 애플리케이션이 결합된 형태가 많아 데이터 기반의 조직문화를 형성하기에 유용합니다. 데이터/마케팅 시스템 및 클라우드 환경 기반으로 통합과 연동이 이루어져 있어 데이터 생태계를 구축할 수 있습니다. 더 나아가 AI/ML을 활용한다면 데이터 기반의 실험과 최적화 환경을 제공하여 공통된 데이터 소스로 조직 내 유연성과 활용성을 높일 수 있습니다.

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