정보계 구축 예산은 얼마나 필요할까? [정보계 구축 실전 가이드 #7]

정보계 구축 실전 가이드

정보계 시스템을 도입하려 할 때 가장 많이 나오는 질문은 바로 "도대체 예산은 얼마나 들어갈까?"다.
단순히 소프트웨어 가격만이 아니라, 설계, 개발, 데이터 품질, 교육, 유지보수 등 총소유비용(TCO) 관점에서 접근해야 현실적인 예산을 산정할 수 있다. 이번 글에서는 정보계 구축 시 예산을 구성하는 항목과 규모별 예산 사례, 그리고 SaaS vs 온프레미스 방식의 차이까지 정리해본다.

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1. 정보계 예산 구성 항목

구분주요 내용

구분	주요 내용
컨설팅/기획 비용	사전 진단, 요구사항 분석, 전략 수립, 아키텍처 설계 등
구축 인건비	ETL, DW/DM 설계, BI 개발, 리포트 정의 등
라이선스	BI 도구, ETL 솔루션, 데이터베이스 등 사용료
인프라	서버, 스토리지, 클라우드 환경 구성 등
데이터 품질 및 표준화	마스터 정비, 코드 체계 수립, 정합성 점검 등
교육 및 운영 준비	사용자 교육, 매뉴얼 제작, 운영 조직 구성 등
유지보수	연간 기술 지원, 시스템 업그레이드, 리포트 추가 개발 등

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2. 규모별 예산 사례 (국내 중견기업 기준)

기업 규모	예상 예산 범위	구성 특징
중소기업	약 0.5~1.5억 원	핵심 부서 위주, SaaS 기반 BI 활용 많음
중견기업	약 2~5억 원	DW + BI + 연계 구현, 일부 파일럿 운영
대기업	10억 원 이상	전사 DW, 실시간 연계, 고급 분석 플랫폼 포함

➡️ 단순 BI 리포트 구축과 통합 정보계 시스템 구축은 예산 규모가 5배 이상 차이 날 수 있음

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3. SaaS vs 온프레미스 – 비용 측면 차이

항목	SaaS 방식	온프레미스 방식
초기 도입비	저렴 (월 과금 중심)	높음 (서버, 설치, 라이선스 필요)
확장성	빠르고 유연함	장비/설계 변경 필요
보안 이슈	외부 저장 우려 존재	자체 보안 체계 활용 가능
총소유비용	장기적으로는 비슷하거나 다소 높음	초기 고비용, 유지보수 별도 계약

➡️ 중소기업은 SaaS 기반 BI부터 시작하는 것이 비용·운영 면에서 현실적이다.

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4. 예산 수립 시 고려 팁

• 운영계 연계 범위가 넓을수록 예산은 커진다 (시스템 개수 X 난이도 고려)
• BI 도구는 기능 + 사용자 수 기준으로 라이선스를 산정해야 한다
• 데이터 품질 확보를 위한 코드 정비 및 매핑 작업 비용을 간과하지 말 것
• 향후 확장 가능성을 고려해 기술 유연성 확보 비용도 포함해야 한다

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5. 정리하며: 예산은 '범위의 함수'다

정보계 예산은 얼마가 드는가가 아니라, 무엇까지 하느냐에 따라 달라진다.
단순한 리포팅 도구 수준인지, 전사 데이터 기반 전략 시스템을 만들 것인지에 따라 설계도, 기술도, 예산도 달라져야 한다.

👉 다음 편에서는 정보계 시스템을 구축한 이후, 이를 어떻게 더 잘 활용하고 정착시킬 수 있는지를 다룬다.

 

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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. Forrester – Total Economic Impact of BI Platforms: https://www.forrester.com/report/TEI-of-modern-bi-platforms/
2. Gartner – Cost Optimization for Data & Analytics: https://www.gartner.com/en/articles/why-data-and-analytics-cost-optimization-matters
3. BCG – Building a Data Platform on a Budget: https://www.bcg.com/publications/2021/how-to-build-data-platforms-efficiently