데이터 사일로 뜻은? 자세하게 다뤄봤습니다!

적합한 데이터를 이용한 혁신을 가속화시키는 데이터 사일로, 정확한 뜻은 무엇인가?

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부서나 조직 단위로 업무 효율화 측면에서 IT 인프라 자체 솔루션을 구축해서 사용하다 보면 각 부서나 사업 단위, 브랜치별로 데이터가 일치하지 않는 증상이 가끔 생기는 경우를 볼 수 있습니다. 기업들이 다양한 플랫폼과 앱에서 얻은 데이터를 통하고 분석하는데에서 데이터 간의 단절 현상 때문에 마케팅 데이터에서 인사이트를 얻는데 어려움을 겪고 있다고 합니다.

 

마케팅 데이터 및 고객과 기업 사이에 핵심적인 상호작용의 흐림인 고객 여정을 완벽하게 이해하지 못한 상태라고 하여 문제가 되고 있다고 하는데, 이를 해결해주는 것이 바로 데이터 사일로라는 것입니다. 이미 수집한 데이터를 통합하는 것으로 고객 데이터 플랫폼과 같은 유용한 기술을 결합해 구매자와 예비인들의 다양한 여정을 총제적으로 이해할 수 있습니다.

 

그렇다면 이 데이터 사일로의 뜻이 무엇인지 궁금하신 분들을 위해 이번 포스팅을 통해서 소개해보도록 하겠습니다.

 

 

이 데이터 사일로는 조직과 분리되어 있는 상태에서 회사 체계의 모든 부분에 접속할 수 없는 정보 모음집과 같은 형태를 뜻합니다. 비즈니스 비용과 시간이 많이 소요되지만 적절한 시기에 올바른 정보에 액세스 할 수 있어 비즈니스를 위한 현명한 결정을 내리는 데에 도움이 된다는 특징이 있습니다. 덤으로 정보 저장 및 중복 가능성도 줄어든다고 합니다.

 

조직에서는 이런 현상을 부정적인 뉘앙스가 더해져서 활용되고 있는데, 한 조직 내의 정보 집합체이나 다른 부서는 접근이 불가능한 공유되지 않은 특정한 데이터라고 할 수 있습니다. 이 현상이 발생하는 경우에는 조직의 데이터를 통합적인 시각으로 보기가 어려워지고 한 조직 내의 중복된 데이터가 쌓일 수도 있어 비효율적인 자원 활용할 가능성이 높습니다.

 

보통 이런 데이터 사일로 현상이 발생하는 원인에는 3가지 종류가 대표적입니다. 바로 기업 문화나 조직 구조, 기타 기술이 있습니다. 특히 기업 문화가 클수록 부서들이 서로 분리될 수 있어 부서끼리의 경쟁이 발생하거나 데이터를 공유해야 하는 조직이 없을 수 있고 자신이 속한 부서를 분리해서 보게 되는 경향이 발생합니다.

 

 

그리고 조직이 서로 다른 부서들을 통합하는 일을 하지 않는 이상, 조직 내에서 위기가 자주 생기기 쉬운 편이고, 이 경우에는 조직들의 정보 공유가 막힐 수 있습니다. 일반적으로 이런 부서들은 서로 다른 도구들을 사용하고 있습니다. 그러나 이 또한 공통적인 정보 공유가 어려워져 밸런스가 부서질 수 있다는 문제점을 가지고 있습니다.

 

영업팀에서 사용하는 툴을 통해 유용한 데이터를 얻을 수 있지만 이를 사용하지 않는 경우에는 이런 데이터의 존재 자체를 모르거나 사용하지 않는 경우가 자주 발생하곤 합니다. 그렇기에 사전에 이러한 부분에 대해서는 사전에 숙지해둬야 한다는 번거로운 점이 존재하기도 합니다.

 

데이터 사일로는 데이터가 전체적으로 통합되지 않고 개별 부서나 사업 부문별로 고립적으로 활용되는 현상으로서 이를 제거하면 적절한 결정을 내릴 수 있도록 적시에 올바른 정보를 얻을 수 있고 중복 정보에 대한 저장 비용을 절감할 수 있다는 특징이나 해결점을 가지고 있는 것은 확연한 사실입니다.

 

하지만 데이터의 포괄적인 인사이트 데이터를 볼 수 없거나 다른 팀에서 각각 데이터베이스를 관리하는 것으로 비용이 낭비될 수 있고 일관성 없는 데이터가 포함되어 데이터 자체가 불일치해질 수 있다는 가능성이 있는 만큼, 문제점을 잘 파악해두고 이를 해결해야 할 것입니다.

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이렇게 해서 데이터 사일로에 대한 전반적인 내용들을 살펴봤습니다. 겉으로만 보면 데이터 사일로라는 것이 이득을 취할 수 있을지도 몰랐겠지만 그 속에는 여러분들도 몰랐던 해로운 사실들이 대부분 숨어 있다는 것을 확인할 수 있습니다. 개인 기준으로는 큰 위험이 따르지는 않지만 기업들에서 이와 같은 문제점이 발생한다면 큰 위험으로 빠질 수 있기에 사전에 여러 방법을 통해 해결하는 것이 필요하다 할 수 있겠습니다.

 

그럼 이번 포스팅을 통해서 내용에 대해 많은 도움이 되셨기를 바라며, 다음 시간에도 또 다른 정보로 찾아오겠습니다. 감사합니다.