데이터 실로
데이터 시료는 한 부서 소유의 데이터 저장소이며, 조직의 다른 부분에서는 접근할 수 없습니다.
데이터 실은 무엇인가?
데이터 시로스는 부서 또는 팀이 관리하는 고립된 데이터 저장소로, 종종 조직의 다른 부분에 접근할 수 없습니다. 이러한 시로스는 일반적으로 통신 부족, 호환되지 않는 시스템, 또는 조직 구조의 결함으로 인해 발생합니다. 각각의 시각적 분석소가 자체 부서 또는 팀에 효율적으로 서비스를 제공할 수는 있지만, 이는 나머지 회사 전체에 있어 비효율성과 불필요한 작업, 그리고 놓칠 수 있는 기회들을 초래할 수 있습니다. 데이터 격리를 해소하는 것은 협업을 촉진하고 의사결정을 개선하며 조직이 데이터 자산을 최대한 활용할 수 있도록 하는 데 필수적입니다.
이 자료에서는 사일로가 어떻게 만들어지는지, 왜 문제가 되는지, 어떻게 파악하고 해결할 수 있는지 자세히 살펴보겠습니다. 더 자세히 알아보기 위해 계속 읽어주세요.
데이터 실드가 어떻게 만들어지나요?
데이터 사이러스가 왜 문제가 되는지 살펴보기 전에, 그들이 어떻게 발생하는지 이해하는 것이 중요합니다. 다음은 사이러스에 영향을 미치는 요인들을 살펴보겠습니다:
- 조직 구조: 조직의 구조는 데이터 소용돌이로 이어질 수 있습니다. 부서 또는 사업 단위는 종종 자율적으로 운영되며, 다른 팀과의 협업 없이 데이터를 관리합니다.
- 기술적 한계: 어떤 조직들 다수의 데이터베이스 사용 또한 시스템 간의 통합이 어렵게 되어 플랫폼 간에 데이터를 통합하는 것이 어려워집니다.
- 기업 문화: 조직 문화는 데이터 격리를 유발할 수 있습니다. 팀 간 협업을 장려하지 않거나 의도적으로 내부 경쟁을 부추기는 조직은 부서 간 격리를 초래할 수 있습니다.
- 중앙 집중식 데이터 관리 도구의 부족: 데이터 리소스를 통합할 수 있는 도구가 없으면 사이러스(silos)가 발생할 수 있습니다. 이를 용이하게 해주는 소프트웨어를 사용하지 않으면 데이터 통합에 어려움을 겪을 수 있습니다.
데이터 실드가 왜 문제가 되나요?
데이터 사일로는 전체 조직의 협업 노력, 효율성, 의사결정 능력을 부정적으로 영향을 미칠 수 있습니다. 조직이 필요한 모든 정보(또는 정확한 정보)를 갖추지 못할 경우, 이는 팀이 업무를 올바르게 수행하는 것을 방해하는 문제를 야기합니다. 다음은 사일로가 조직을 방해할 수 있는 몇 가지 구체적인 방법입니다.
- 데이터 사일로는 데이터 품질 저하를 초래할 수 있습니다. 같은 데이터가 서로 다른 시스템에 존재할 경우 모든 플랫폼에서 일관되게 업데이트되지 않으므로 오래된 정보 또는 잘못된 정보가 생성될 수 있습니다.
- 데이터 사일로는 중복과 데이터 중복을 초래할 수 있습니다., 저장 공간과 소중한 시간을 낭비하게 됩니다. 이러한 문제는 시스템 간의 통합이 부족할 때 발생합니다.
- 데이터 격리로 인해 불완전한 인사이트가 발생합니다. 모든 데이터를 종합적으로 관리하지 않기 때문에 조직은 충분한 정보 기반의 결정을 내릴 수 없습니다.
- 데이터 사일로에 대한 보안 위험은 심각한 우려 사항입니다. 다양한 시스템을 관리하는 것은 일관된 거버넌스 및 보안 정책을 적용하고 모니터링하는 것을 어렵게 만들며, 이는 잠재적인 취약점으로 이어질 수 있습니다.
데이터 실을 어떻게 파악하나요?
조직 내 데이터 사일로를 파악하기 위해서는 데이터 워크플로, 시스템 및 프로세스를 세밀하게 분석해야 합니다. 이를 파악하기 위한 몇 가지 단계는 다음과 같습니다.
데이터 접근성 평가
먼저 어떤 부서 또는 팀이 특정 데이터 세트에 접근할 수 있는지 평가하세요. 팀이 필요한 데이터를 쉽게 접근할 수 없는 상황이나 이를 수령하기 위해 다른 부서의 접근 권한을 요청해야 하는 상황을 찾아보세요. 이러한 쉬운 접근이 불가능한 상황은 장벽을 생성하고 협업을 방해할 수 있습니다.
리뷰 시스템 통합
조직의 고객 관계 관리(CRM), ERP(기업 자원 관리), 인적자원 관리(HR) 플랫폼과 같은 시스템들이 서로 연계되어 있는지 확인합니다. 시스템이 데이터를 공유하지 않고 독립적으로 운영되는 경우, 정보는 분리된 데이터 저장소로 변질되어 부서 간 협업이 원활하지 않으며 전체적인 상황을 파악할 수 없습니다.
데이터 중복 분석
플랫폼 간에 중복된 데이터를 확인하여 동일한 정보가 여러 형식이나 위치에서 존재하지 않도록 합니다. 중복된 데이터는 팀이 여러 곳에서 정보를 조정하거나 업데이트할 때 혼란, 일관성 부족 및 비효율로 이어질 수 있습니다.
워크플로우 병목 현상 찾기
팀 또는 시스템 간 데이터 공유 부족으로 프로세스가 지연되는 영역을 파악하세요. 예를 들어 마케팅 팀은 고객 데이터 하지만 영업 팀의 승인을 기다리고 있어 워크플로우에 병목 현상을 초래하고 의사 결정과 추가 조치를 지연시키고 있습니다.
감사 결정 프로세스
팀이 불완전하거나 분산된 데이터로 의사결정을 하고 있는지 여부를 조사하세요. 전략 논의 중 “정보 부족” 또는 “부분적인 통찰”에 대한 불만을 주의 깊게 살펴보세요. 이는 완전한 시각을 방해하는 데이터 소기관의 존재를 나타낼 수 있습니다.
보안 불일치를 확인하세요.
데이터 거버넌스 정책이 시스템 전반에 어떻게 적용되는지 검토하세요. 서로 다른 플랫폼에 다양한 데이터 보안 규정이 적용되어 서로 다른 관행이 생겨날 수 있으며, 이는 민감한 정보의 일관되지 않은 처리와 고립된 데이터 저장소의 생성으로 이어집니다.
데이터 실의 사례
많은 조직에서는 서로 다른 부서가 각자의 기능에 맞게 설계된 자체 시스템을 사용하여 데이터를 독립적으로 관리합니다. 이는 개별 팀에게는 효율적으로 보일 수 있지만, 조직 내에서 이들 간의 이원화로 이어질 수 있습니다. 다음은 이러한 현상이 나타나는 몇 가지 사례입니다.
- 지리적: 지역 사무소는 규정 준수 또는 인프라 제한으로 인해 데이터를 로컬로 보관하여 중앙 팀의 실시간 액세스를 방지합니다.
- 시스템: 별도의 ERP, CRM 및 HR 플랫폼은 데이터를 공유하지 않으므로 보고서를 생성하기 위해 수동 조정을 해야 합니다.
- 유산: 특정 팀에서 사용하는 이전의 온프레미스 시스템은 호환되지 않습니다. 현대적인 클라우드 기반 도구, 데이터 흐름을 제한합니다.
데이터 격리를 해결하는 방법
데이터 격리를 해결하기 위해서는 기술적 및 조직적 문제들을 모두 해결해야 합니다. 이를 해결하기 위한 실질적인 단계는 다음과 같습니다:
협업을 장려합니다
부서 간의 개방적인 소통과 협업 문화를 조성하세요. 기업의 이니셔티브로 투명성을 우선시하고 모든 부서에 유익한 데이터 공유 방식을 정립함으로써, 정보 격리를 방지할 수 있습니다.
기술적 장벽 제거
현대 도구와 잘 통신하지 않는 기존 시스템을 대체합니다. API를 지원하는 도구 및 실시간 데이터 공유 시스템 간의 격차를 메우는 데 도움이 될 수 있습니다. 비용이 많이 들고 데이터를 이 시스템으로 이전하는 과정이 복잡할 수 있지만, 향후 절약될 시간과 노력은 가치가 있습니다.
중앙 데이터 플랫폼에 투자하세요
그런 도구를 사용하세요. 데이터 웨어하우스, 데이터 레이크, 클라우드 플랫폼또는 고객 데이터 플랫폼(CDP) 이러한 소프트웨어는 여러 소스의 데이터를 중앙집중화하여 제공합니다. 이러한 소프트웨어를 사용하면 조직의 의사결정을 정확하게 이끌어갈 수 있는 데이터를 보다 쉽게 접근하고 공유하며 분석할 수 있습니다.
조직 전반의 프로세스를 표준화하기
데이터 수집, 저장 및 관리에 대한 일관된 프로토콜을 수립합니다. 표준화된 프로세스는 각 부서의 데이터가 호환되며 쉽게 통합될 수 있도록 보장합니다.
데이터 리터러시 교육 제공
직원들에게 데이터 활용에 필요한 기술과 지식을 제공하여 효과적으로 활용할 수 있도록 합니다. 팀이 공유 데이터로 작업할 수 있도록 지원함으로써 조직은 기능 간의 통찰력을 촉진하여 궁극적으로 더 나은 정보에 도달할 수 있습니다.
데이터 관행 검토 및 최적화
조직 내에서 데이터가 어떻게 저장되고, 액세스되고, 공유되는지에 대한 연례 검토를 실시하십시오. 잠재적인 병목 현상과 비효율성을 파악함으로써 프로세스를 개선하고 데이터 격리를 유발하는 요소를 지속적으로 제거할 수 있습니다.
주요 요점과 리소스
데이터 시로스는 조직 내에서 존재하지만 실효성이 없는 데이터 모음입니다. 이러한 데이터 시로에는 비효율성, 누락된 데이터, 부정확한 데이터, 그리고 보안 위험이 발생합니다. 데이터 시로를 식별하기 위해서는 기존 도구 간의 워크플로, 데이터 접근성, 통합 기능을 평가해야 합니다. 이러한 문제를 해결하기 위해서는 부서 간 공유와 협업을 장려하고, 데이터 중앙집중 및 통합을 위한 도구를 투자하며, 강력한 데이터 거버넌스 정책을 시행하고, 개선 기회를 찾아내는 연례 감사도 실시해야 합니다. 궁극적으로 더 나은 협업을 가능하게 함으로써 더 많은 정보 기반의 의사결정, 효율성, 그리고 보안을 실현할 수 있습니다.
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