In the data decade, data can be both an advantage and a burden

기업을 괴롭히는 데이터의 역설

지금 같은 데이터 시대에 기업들은 너무 적은 데이터가 아니라 너무 많은 데이터 때문에 고민하고 있다. 데이터나 정보의 과부하가 디지털 전환을 가로막는 중대한 장애물로 인식될 정도다. 하지만 데이터가 기업에 부담을 줄지 이익을 줄지는 기업이 데이터를 얼마나 잘 관리할 준비가 되어 있는지에 따라 달라질 수 있다.

델 테크놀로지(Dell Technologies)는 2016년 전 세계 기업들의 디지털 혁신 진행 상황을 알아보기 위해 ‘디지털 전환 지수(Digital Transformation Index, DTI)’에 대한 연구를 의뢰했다. 이후로 우리는 2년마다 이 연구 결과를 보고서로 만들어 발표하고 있다.

코로나19 팬데믹(대유행)이 시작된 지난해 작성된 3번째 DTI 보고서에 따르면 ‘데이터 및 정보 과부하로 통찰력을 얻기 어려움’이 기업들의 디지털 전환을 가로막는 3번째로 심각한 장애물로 꼽혔다. 2016년 이후 순위가 무려 8단계나 상승했다.

이 연구 결과는 데이터가 기업의 가장 큰 자산인 동시에 혁신을 가로막는 가장 심각한 장애물도 될 수 있다는 기이한 역설을 보여준다. 우리는 이러한 역설이 생긴 이유는 무엇이고, 기업들에게 가장 도움이 필요한 부분이 어디인지를 자세히 알아보기 위해 포레스터 컨설팅(Forrester Consulting)에 추가 연구를 의뢰했다.

포레스터는 기업의 데이터 전략을 담당하는 고위 임원 4,036명을 상대로 실시한 설문 조사를 토대로 <전 세계 기업들을 괴롭히는 데이터 문제 공개>라는 제목의 보고서를 작성했다.

포레스터의 보고서는 우리가 해왔던 걱정을 확인시켜줬다. 우리는 지금 같은 데이터 시대에 많은 기업에게 데이터가 부담이자 동시에 이점이 되지 않았을까 걱정해왔다. 둘 중 무엇이 될지는 기업이 얼마나 데이터를 관리할 준비가 잘 되어 있는지에 따라 달라진다.

포레스터는 오늘날 기업 경영에 방해가 되는 몇 가지 데이터와 관련된 역설을 발견했지만, 필자에겐 무엇보다 다음 세 가지 모순이 눈에 띄었다.

1. 인식의 역설

포레스터 조사 참가자의 3분의 2는 그들이 속한 회사가 데이터 중심으로 돌아가고 있으며, 데이터가 조직의 생명줄 역할을 한다고 답했다. 그러나 오늘날 데이터를 자본으로 취급하고, 사업 전반에 그것의 활용을 중시한다고 답한 참가자는 21%에 그쳤다.

분명 모순적이다. 포레스터는 보다 분명한 설명을 해주기 위해 다음과 같이 기업의 데이터 준비 상태를 객관적으로 평가할 수 있게 해주었다(그림 참조).

위 결과는 88%의 기업들이 여전히 ‘데이터 기술과 프로세스’뿐 아니라 ‘데이터 문화와 스킬’을 발전시키지 못하고 있다는 걸 보여줬다. 실제로 이 두 가지 면에 적극적으로 뛰어들어 데이터 챔피언(Data Champion)이라는 평가를 받을 수 있는 기업은 12%에 그쳤다.

2. 감당 가능한 수준 이상을 원하는 역설

조사 결과에 따르면 기업들은 더 많은 데이터를 필요로 하지만 ‘지금 당장’ 처리해야 할 데이터가 너무 많은 상태다. 즉, 응답자의 70%는 자신들이 분석하고 사용하기 버겁다고 느낄 만큼 빠른 속도로 데이터를 수집하고 있다고 답했지만, 현재의 처리 능력으로 감당할 수 있는 수준보다 더 많은 데이터가 필요하다고 생각하는 사람도 67%나 됐다.

결과가 역설적이기는 하지만, 아직 이사회 차원에서 데이터 관리에 관한 지지를 얻지 못한 기업과 확장이 불가능한 IT 전략에 의존하는 기업의 비율 등을 종합적으로 고려해봤을 때 그다지 놀랍지도 않다.

이런 역설은 심오하면서도 광범위한 의미를 가진다. 사실 기업 10곳 중 6곳은 데이터 사일로(data silo) 문제로 씨름하고 있다. 데이터 사일로란 데이터가 전체적으로 통합되지 않고 개별 부서나 사업 부문별로 활용되는 걸 말한다. 또 응답자의 64%는 데이터가 너무 많아 보안과 준법감시와 관련된 요구사항을 모두 충족할 수 없을 정도라고 답했으며, 61%는 그들이 이끄는 팀이 이미 감당하기 힘든 만큼 많은 데이터를 수집하고 있다고 인정했다.

3. 행동하지 않고 보기만 하는 역설

코로나19 사태로 세계 경제가 어려움을 겪었지만 주문형(on-demand) 시장 부문은 급성장하면서 사용자가 클라우드를 통해 시간과 장소에 구애 받지 않고 필요한 데이터를 사용한 만큼만 돈을 내고 사용할 수 있게 해주는 일명 ‘서비스형(as-a-service, aaS)’ 모델이 부상하고 있다.  

다만, 이러한 서비스를 제공하는 기업 수는 비교적 적은 편이다. 기업의 20%만이 애플리케이션과 인프라 상당 부분을 aaS 모델로 전환했을 뿐이다. 이는 조사 대상자 10명 중 6명 이상이 aaS 모델을 통해 기업이 보다 민첩하게 움직이고, 서비스 규모를 확대하고, 원활하게 애플리케이션을 제공할 수 있을 것으로 믿는 것과 대조적인 결과다.

돌파구를 모색하기

조사 결과는 심각하지만 그래도 희망이 안 보이는 건 아니다. 기업들은 이제 ‘서비스형 데이터(data-as-a service)’ 모델로 전환하는 동시에 기계 학습을 통해 데이터 처리 과정을 자동화함으로써 멀티 클라우드 환경 속에서 데이터 전략을 수정하려고 하고 있다.

물론 데이터 급증 문제를 해결하기 위해선 해야 할 일이 많지만, 길이 없는 건 아니다. 기업들은 먼저 IT 인프라를 현대화하여 데이터가 존재하는 에지(edge, 중앙 클라우드 서버가 아닌 이용자의 단말기 주변)에서 데이터를 접할 수 있어야 한다. 그러려면 멀티 클라우드 운영 모델을 일관되게 유지해 매일 엄청난 양의 데이터가 생산되는 일명 ‘데이터 스프롤(data sprawl)’을 막는 한편, 기업의 인프라와 애플리케이션을 데이터를 캡처, 분석, 실행해야 하는 장소로 더 가깝게 이동해야 한다. 

둘째, 데이터 파이프라인을 최적화함으로써 데이터가 인공지능(AI)과 기계 학습으로 증식(augmentation)되는 동안 자유롭고 안전하게 흐를 수 있게 해야 한다. 그리고 끝으로 고객이 원하는 맞춤형 통합 경험을 제공하는 소프트웨어를 개발해야 한다.

엄청난 데이터의 양과 다양성 및 이동 속도가 부담스럽더라도 기업은 적절한 기술과 처리 방법과 문화를 통해 데이터란 ‘야수’를 길들이고 함께 혁신을 이루면서 새로운 가치를 창출할 수 있다.

본 연구에 대한 더 자세한 정보는 www.delltechnologies.com/dataparadox 에서 구할 수 있다.

(출처: 델 테크놀로지)

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