실패 사례로 배우는 정보계 구축 교훈 [정보계 구축 실전 가이드 #10]

정보계 구축 실전 가이드

정보계 프로젝트는 한 번 구축하면 5~10년 이상 쓰이는 시스템이다. 그런데 많은 조직에서 수억 원을 들여 구축한 정보계가 1년도 안 돼 활용되지 않거나, 전면 재구축되는 경우도 있다. 이번 글에서는 실제 기업의 실패 사례를 통해, 정보계 구축에서 자주 발생하는 실수와 이를 예방하기 위한 교훈을 정리해본다.

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1. [사례1] 현업 인터뷰 없이 리포트만 만든 프로젝트

상황:

A사는 외부 컨설팅사와 함께 BI 툴 중심의 정보계 시스템을 구축했다.
리포트는 많았지만, 실제 사용자들이 원하는 방식으로 구성되지 않아 사용률이 낮았다.

문제점:

• 사용자 요구사항 수렴 부재
• KPI 정의 없이 리포트 나열 중심
• 현업에서 리포트를 이해하거나 신뢰하지 않음

교훈:

정보계는 '사용자 중심의 리포트 설계'가 핵심이다.
초기 단계에서 사용자 인터뷰와 요구 분석은 필수다.

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2. [사례2] 데이터 품질 검증을 건너뛴 구축

상황:

B사는 ERP, MES, CRM 등에서 데이터를 연계해 DW를 구축했다.
하지만 각 시스템 간 데이터 정합성이 확보되지 않아, 리포트마다 수치가 달랐다.

문제점:

• 중복된 코드 체계, 누락된 기준 정보
• 운영계와 정보계 간 수치 불일치
• 리포트 신뢰도 하락 → 활용도 저하

교훈:

데이터 품질 검증은 구축 전·중·후 반복 수행해야 하며, 마스터 데이터와 기준 정보를 먼저 정비해야 한다.

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3. [사례3] 리포트만 많고 구조 없는 대시보드

상황:

C사는 부서별 요구사항을 모두 반영해 리포트를 300개 이상 만들었다.
그러나 중복, 비슷한 지표, 목적 없는 리포트가 많아 사용자들은 어떤 리포트를 봐야 할지 몰랐다.

문제점:

• 리포트 정렬 구조 부재 (카테고리, 목적 기반 분류 없음)
• 사용자는 즐겨찾기 위주로 제한된 활용
• 운영 부담 증가, 신규 리포트 요청 증가

교훈:

정보계 리포트는 지표 체계 기반의 설계와 관리 체계가 필요하다.
자산처럼 관리하고, 지속 개선이 가능한 구조로 설계해야 한다.

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4. [사례4] 운영 계획 없이 시스템만 구축

상황:

D사는 BI 도구와 DW를 빠르게 도입했지만, 전담 운영 인력이 없어 오류 발생 시 대응이 늦고, 사용자 지원이 되지 않았다.

문제점:

• 운영 조직 미비, 유지보수 계약 없음
• 사용자 문의에 대한 대응 지연
• 시스템 장애 시 책임 소재 불분명

교훈:

정보계는 '지속 운영'이 핵심이다.
운영 체계, 예산, 조직, 교육 등 사후 체계까지 포함해서 설계해야 한다.

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5. 정리하며: 실패를 피하는 가장 좋은 방법은 '남의 실패에서 배우는 것'

정보계 구축은 단순 시스템 개발이 아니라 데이터 기반 의사결정 체계를 만드는 변화 관리 프로젝트다.
실패 사례에서 공통적으로 나타나는 문제는 대부분 사용자 소외, 데이터 품질 미흡, 운영 미비에서 비롯된다.

👉 다음 글에서는 정보계 구축 실전 가이드 시리즈 전체를 마무리하면서, 핵심 정리와 이후 활용 방안을 소개한다.

 

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편수	주제	핵심 키워드
1편	정보계란 무엇인가	운영계 vs 정보계, 구성요소 이해
2편	정보계가 필요한 이유	실무, 경영, 미래 대응 관점 필요성 강조
3편	용어 정리	DW, BI, DAP, 데이터레이크 구분
4편	구축 단계	5단계 접근법 및 주요 산출물 소개
5편	고려 요소	데이터 품질, 리포트 설계, 운영 체계 등
6편	연계 전략	운영계/외부 시스템과의 연동 설계
7편	예산 구성	TCO 관점, SaaS vs 온프레미스 비교
8편	사용자 활용도	교육, 데이터 문화, 커뮤니티 운영 등
9편	핵심 리포트	현업이 꼭 필요로 하는 Top 10 리포트
10편	실패 사례	실무에서 흔히 겪는 실패와 교훈
마무리	정보계 구축 실전 가이드를 마치며	마무리

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📌 참고 자료 및 출처

1. Deloitte – Why BI Projects Fail: https://www2.deloitte.com/insights/us/en/focus/analytics/why-bi-projects-fail.html
2. Gartner – 7 Reasons Data Projects Fail: https://www.gartner.com/en/documents/3986824
3. TDWI – Avoiding Common Pitfalls in Data Analytics: https://tdwi.org/articles/2021/06/22/data-analytics-pitfalls