데이터 사일로는 조직과 분리되어 있으며 회사 체계의 모든 부분에 접속할 수 없는 정보 모음입니다. 데이터 사일로를 사용하면 비즈니스에 비용과 시간이 많이 소요되지만 이 문제는 해결하기가 비교적 간단합니다.
데이터 사일로를 제거하면 적절한 시기에 올바른 정보에 액세스할 수 있으므로 비즈니스를 위한 현명한 결정을 내리는 데 도움이 됩니다. 데이터 사일로를 제거하면 정보 저장 비용과 정보의 중복도 줄어듭니다.
데이터 사일로는 어떻게 발생합니까?
데이터 사일로가 발생하는 세 가지 일반적인 이유는 다음과 같습니다.
조직의 작업 문화
대부분의 조직에서는 부서와 팀이 분리되어 일하는 경향이 있습니다. 특히 이것은 대기업에서 많이 나타날 수 있습니다. 이러한 분리는 팀으로 하여금 스스로를 회사와 분리된 존재로 여기기 때문에 내부 경쟁으로 이어질 수 있습니다. 이로부터 정보 공유가 이루어지지 않아 사일로가 생성됩니다.
조직의 구조
조직은 정보 사일로를 피하기 위해 모든 부서를 통합해야 합니다.
부서마다 다른 기술
조직에서는 여러 부서에서 다양한 애플리케이션을 사용하는 것이 일반적입니다. 예를 들어, 영업 팀은 Salesforce를 사용하고 마케팅 부서는 HootSuite를 사용하고 미디어 팀은 SproutSocial을 사용할 수 있습니다. 이러한 각 앱에는 서로 공유할 경우 모든 팀이 혜택을 받을 수 있는 많은 양의 정보가 포함되어 있습니다. 설문 조사에 따르면 조직이 여러 부서에서 사용하는 앱은 최대 1200개일 수 있습니다. 그 결과 공유하기 어려울 수 있는 여러 정보 소스가 생성됩니다.
데이터 사일로가 문제로 되는 이유는 무엇입니까?
데이터 사일로는 다음과 같은 여러 가지 이유로 조직에 문제가 될 수 있습니다.
데이터를 전체적으로 고찰할 수 없음
데이터가 사일로에 남아 있으면 조직은 포괄적인 360도 전사적 관점을 가질 수 없습니다. 이 경우 관련 데이터 연결을 생성할 수 없습니다. 예를 들어 마케팅 캠페인과 그로부터 생성된 이자를 생각해 보십시오. 이 데이터가 같은 지역의 현재 판매 수치에 대한 영업 팀의 정보와 결합되면 캠페인 통찰력이 보다 정확하고 효과적일 것입니다. 그러나 사일로에서는 정보 공유가 불가능합니다.
리소스 낭비
모든 팀은 고객 정보 데이터베이스와 이 정보를 저장하기 위한 다양한 형식을 가지고 있습니다. 이로부터 정보가 중복될 가능성이 높습니다. 조직은 중복이 많음에도 불구하고 결국 양 팀의 정보를 저장하는 비용을 부담하게 됩니다. 이러한 데이터 사일로는 저장하는 데 비용이 많이 들고 재정 자원에 대한 부담을 증가시킵니다.
데이터의 불일치
데이터가 복제되어 함께 저장되면 회사의 정보 흐름에 데이터 불일치가 발생할 수 있습니다. 예를 들어 고객 주소와 같은 정보 세트의 필드는 여러 형식으로 저장되어 불일치가 발생할 수 있습니다. 여기에 주소를 입력할 때 인간이 실수할 확률이 더해지고 저장된 데이터에는 여러 가지 불일치가 존재하게 됩니다.
데이터 사일로가 조직에 미치는 영향
부서는 별도로 운영될 수 있지만 여러 수준에서 상호 의존적입니다. 예를 들어 재무 부서에서 작성하는 데이터는 마케팅 부서와 영업 부서에서 분석할 수 있습니다. 경쟁에서 우위를 점하고, 운영 효율성을 개선하고, 새로운 비즈니스 기회를 열면서 비용을 절감하려는 열망으로 인해 조직은 데이터로 더 많은 것을 달성하려고 합니다. 이를 위해서는 전사적 정보에 대한 액세스가 핵심입니다. 데이터 사일로는 이러한 방식을 방해할 수 있습니다.
데이터 보기 제한
사일로가 정보 공유를 방해하기 때문에 모든 부서의 분석은 부서 내에서로 제한됩니다. 모든 이해 관계자가 데이터를 공유하지 않는다면 기업에 확산될 수 있는 비효율성은 드러나지 않을 것입니다. 따라서 운영 비용을 줄이는 방법을 찾을 수 있는 모든 기회를 잃게 됩니다.
데이터 무결성 위협
데이터 사일로는 부서간 데이터의 불일치를 유발합니다. 시간이 지남에 따라 이런 불일치 발생으로 데이터는 부정확하고 쓸모없이 될 수 있습니다. 이런 현상은 의료 분야에서 의사 요약, 간호 프로토콜, 약 복용 및 시술 기록과 같은 환자 정보가 여러 사일로에 저장되어 있을 때 흔히 볼 수 있습니다. 데이터 사일로가 연결되지 않으면 동기화되지 않고 광범위한 불일치가 발생하는 경향이 있습니다.
리소스 낭비
여러 데이터 세트(종종 중복)는 스토리지 공간에 할당된 회사의 재정 자원에 부담을 줍니다. 여러 부서에서 이 정보를 다운로드하면 리소스 품질이 저하됩니다.
공동 작업 장애
회사의 작업 문화는 사일로의 생성을 촉진하며 결국 비협조적인 문화를 강화합니다. 액세스하기 어려운 데이터는 협업 노력을 감소시킵니다.
데이터 사일로 제거 방법
조직에서 데이터 사일로를 제거하는 가장 간단한 방법은 이를 데이터 웨어하우스로 통합하는 것입니다.
스크립트 작성
일부 회사는 SQL 또는 Python으로 작성된 스크립트를 사용하여 데이터를 추출하고 중앙 위치로 이동하는 코드를 작성합니다. 유일한 단점은 코드 작성이 시간이 많이 걸리고 많은 전문 지식이 필요하다는 것입니다.
온프레미스 ETL 도구
ETL(추출, 변환, 적재) 도구를 사용하면 전체 프로세스를 자동화하여 데이터 이동의 번거로움을 없앨 수 있습니다. 이렇게 하면 소스에서 데이터를 추출하고 필요한 변환을 수행한 다음 데이터를 수신자 데이터 웨어하우스로 적재합니다. 이러한 도구는 일반적으로 조직의 사이트에서 호스팅됩니다.
클라우드 기반 ETL 도구
클라우드에서 호스팅되는 상기 ETL 도구는 공급업체가 제공하는 전문 지식과 인프라를 활용합니다.
대부분의 조직은 데이터 사일로가 문제라는 사실을 인식하고 있습니다. 데이터 분리 문화가 뿌리 깊게 박혀 있으면 직원의 사고 방식을 바꾸기가 어려울 수 있습니다. 또한 사일로를 제거하기도 어려울 수 있습니다. 여기에는 풀기 어려운 다양한 권한과 계층 구조가 존재합니다. 이를 수정하는 가장 쉬운 방법은 다양한 시스템에서 수집된 모든 데이터의 저장소 역할을 하는 데이터 웨어하우스로 데이터를 이동하는 것입니다. 데이터 웨어하우스는 거래 처리가 아닌 손쉬운 액세스 및 분석에 최적화되어 있습니다. 이를 통해 회사 데이터를 360도로 볼 수 있습니다.
끊임없이 시장에 진입하는 새로운 기술 트렌드에 흔들리지 마십시오. 오히려 비즈니스에서 활용할 수 있는 고가치 기회를 찾으십시오. 비즈니스 요구를 분석하고 데이터 솔루션의 범위를 좁혀야 합니다. 조직의 모든 부서에서 데이터를 가져와 사용 사례 분석에 투자하십시오.
이로부터 회사는 통합이라는 목표를 향해 나아갈 수 있습니다. 각 단계는 기업 데이터를 위한 통합 플랫폼을 구축하는 방향으로 진행되어야 합니다.
이 모든 작업을 수행하려면 조직 간 지원이 가장 중요합니다. 경영진의 전폭적인 지원도 필요합니다. 운영 및 전략적 애플리케이션에서 데이터를 점진적으로 사용됨에 따라 조직 설정에서 확인해야 하는 변경 사항이 자연스럽게 발생합니다.
데이터 사일로를 제거하는 작업은 쉽지 않습니다. 데이터 분석에서 대부분의 작업은 데이터 준비가 정확하게 수행되도록 하는 데 있습니다. 사일로에도 동일한 원칙이 적용됩니다. 즉, 조직이 더 데이터 중심적이 되려면 데이터를 통합하고 전체 조직에서 사용할 수 있도록 해야 합니다.
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