데이터 사일로(Data Silo): 조직간 데이터는 왜 공유되지 않을까?

최근 관련 사업 제안서를 작성하면서 ‘데이터 사일로(Data Silo)’라는 개념을 다시금 깊이 있게 들여다보게 되었다.
이 개념은 사실 IT 컨설팅을 하면서 공공기관이나 기업을 만날 때마다 마주하는 현실이기도 하다.
오늘은 데이터 사일로가 무엇인지, 왜 발생하는지, 그리고 이를 해결하기 위한 방법들을 정리해보려고 한다.

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데이터 사일로란?

데이터 사일로(Data Silo)는 조직 내에서 서로 다른 부서나 시스템이 데이터를 독립적으로 보유하여 공유되지 않는 현상을 의미한다. 이름에서 알 수 있듯이, ‘사일로(Silo)’는 원래 곡물을 보관하는 저장 창고에서 유래된 단어다.
각 사일로가 독립적으로 운영되듯, 조직 내 데이터도 부서별로 따로 저장·운영되면서 서로 원활하게 연결되지 않는 것을 뜻한다.

 

사일로(곡물저장창고)

데이터 사일로의 주요 특징

1. 고립된 데이터
   • 부서 또는 팀이 자신들의 데이터만 관리하고, 다른 부서와의 공유가 어려움.
2. 비효율성 증가
   • 데이터의 중복 저장 및 불일치 발생, 데이터 활용도 저하.
3. 의사소통 단절
   • 부서 간 협업이 원활하지 않아 조직 전체적인 데이터 기반 의사결정 방해.
4. 기술적 제한
   • 서로 다른 IT 시스템 및 기술 환경으로 인해 데이터 연계가 어려움.

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데이터 사일로가 발생하는 이유

데이터 사일로는 단순히 기술적인 문제가 아니라 조직 구조와 문화적인 요인도 크게 작용한다.
다음과 같은 이유로 인해 사일로 현상이 강화된다.

1. 부서 간 경쟁 및 협업 부족
   • 각 부서는 자신의 성과를 극대화하는 데 집중하며, 데이터를 공유하는 것이 손해라고 느낄 수도 있음.
2. 비표준화된 데이터 관리 체계
   • 각 부서가 서로 다른 데이터 형식과 기준을 사용하여 통합이 어려워짐.
3. 서로 다른 IT 시스템 사용
   • 기업이나 공공기관에서 부서별로 다양한 IT 시스템을 사용하며 연동이 어려운 경우 발생.
4. 보안 및 데이터 프라이버시 문제
   • 개인정보 보호 및 보안상의 이유로 데이터를 의도적으로 제한하는 경우도 많음.

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데이터 사일로를 해결하는 방법

데이터 사일로를 극복하는 것은 단순히 기술을 도입하는 것이 아니라, 조직 전체의 데이터 전략과 연계되어야 한다.
다음과 같은 해결 방안을 고려할 수 있다.

1. 통합 데이터 플랫폼 구축

• 데이터 웨어하우스(Data Warehouse)나 데이터 레이크(Data Lake) 등의 통합 플랫폼을 활용해 부서 간 데이터를 연결.
• 최근 클라우드 기반의 데이터 레이크하우스 개념도 확산되고 있음.

2. 데이터 거버넌스 체계 도입

• 데이터 표준화 및 관리 규정을 수립해 모든 부서가 일관된 기준을 따르도록 함.
• 메타데이터 관리, 데이터 품질 관리 프로세스를 정립할 필요가 있음.

3. 부서 간 협업 강화

• 데이터 공유의 중요성을 인식시키고, 부서 간 데이터 활용을 촉진하는 조직 문화를 조성.
• 데이터 셰어링(Data Sharing) 및 크로스 펑셔널 팀 운영이 필요.

4. 클라우드 및 최신 기술 활용

• 클라우드 기반 데이터 플랫폼을 활용하면 서로 다른 시스템 간 데이터 통합 및 접근성이 개선됨.
• API 및 데이터 통합 솔루션을 적극적으로 도입해 부서 간 데이터 공유를 활성화할 수 있음.

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공공기관에서 데이터 사일로 극복이 가능할까?

사실 데이터를 다루는 공공기관에서는 데이터 사일로가 너무나도 흔한 현상이다.
한 기관 내에선 당연하고, 여러 기관이 얽혀 있을 경우, 업무적으로든 시스템적으로든 연계해서 활용하기 까지는 난관이 많다. 특히 공공기관에서는 보안과 개인정보 보호 이슈로 인해 의도적으로 데이터 접근을 제한하는 경우가 많고,
기관별로 도입한 IT 시스템이 다 다르다 보니, 데이터 표준화나 연계가 쉽지 않다.

 

현실적으로 공공기관에서도 데이터 사일로를 극복할 수 있을까?
개인적인 생각으로는 완벽한 해결은 어렵지만, 점진적인 개선은 가능하다고 본다.

1. 범정부 차원의 데이터 표준화 및 통합 전략 필요
   • 개별 기관이 아닌 중앙정부 차원에서 데이터 연계 및 공유 정책을 수립해야 함.
2. 공공 데이터 개방 및 공유 시스템 구축
   • 공공 데이터를 기관 간 공유하는 데이터 허브 같은 시스템을 도입할 필요가 있음.
     (현 정부에서 '디지털플랫폼정부' 라는 이름으로 관련 사업을 추진하고 있지만 시국이.. ;; 다음 정권에서도 이 사업이 지속적으로 유지될 수 있을까? 일단 이름은 바뀌지 않을까?😂)
3. 클라우드 전환 가속화
   • 온프레미스 환경에서는 데이터 연계가 어려우므로, 클라우드 기반의 공공 데이터 플랫폼 도입이 필요.

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마치며

데이터 사일로는 단순한 IT 문제가 아니라 조직 문화, 데이터 관리 체계, IT 시스템의 복합적인 문제다.
이를 해결하기 위해서는 기술뿐만 아니라, 조직의 협업 문화와 데이터 전략이 함께 고려되어야 한다.

공공기관이나 대기업에서도 데이터 사일로 문제를 해결하려는 노력이 점점 강화되고 있지만,
아직까지 완전히 해결되기엔 갈 길이 멀다. 데이터가 고립되지 않고 조직간 효율적으로 공유, 활용될 수 있는 환경이 갖춰진다면, 더 합리적인 의사결정과 혁신이 가능할 것이다.