"기업 디지털 혁신 장애물로 데이터 과부하 급부상”

델테크놀로지스는 데이터의 급증으로 인해 겪는 문제와 그로부터 발생하는 ‘데이터 역설’을 연구한 결과를 19일 발표했다.

‘데이터 패러독스’라 명명된 이 보고서는 델테크놀로지스의 의뢰를 받아 포레스터 컨설팅에서 실시한 것으로, 전세계 45개국에서 데이터 전략과 관련 투자를 담당하는 4천36명의 임원급 이상 의사 결정권자들의 답변을 토대로 분석한 것이다.

델테크놀로지스가 지난해 각국의 디지털 혁신 현황을 조사한 ‘디지털 트랜스포메이션 인덱스(DTI)’ 보고서에 따르면 ‘데이터 과부하 및 데이터로부터 통찰력을 얻기 힘든 상황’이 디지털 혁신을 가로막는 장애요인 3위로 조사됐다. 2016년 11위였던 데이터 과부하 이슈가 올해 와서 보다 중대한 문제로 부상한 것이다.

오늘날 데이터는 기업에게 없어서 안 될 중요 자산이지만, 한편으로 데이터 사일로, 개인정보 보호나 보안 문제, 임직원의 역량 등 다양한 분야에서 부담으로 작용한다. 이 보고서는 데이터의 규모와 속도 및 다양성이 실제 비즈니스나 기술력, 인적 역량을 압도하기 때문에 ‘데이터 역설’이 발생한다고 분석했다.

한국 전체 응답자의 54%, 전세계 응답자의 66%가 데이터에 기반한 비즈니스를 수행하고 있으며 데이터는 비즈니스를 위한 혈액과도 같다고 답했다. 그러나 실제로 데이터를 중요 자산으로서 비즈니스의 우선순위에 두고 있다고 답한 조직은 한국 25%, 글로벌 21%에 그쳤다.

보고서에서는 조사 대상인 기업(또는 기관)들의 실질적인 데이터 준비 상태를 평가했으며, 이에 따라 ▲데이터 관련한 기술력, 프로세스, 직원 역량, 조직문화 등 모든 면에서 낮은 점수를 기록한 그룹은 데이터 초보 ▲기술력과 프로세스는 높은 수준이지만 조직문화나 역량 개발에는 소홀한 조직은 데이터 기술자 ▲기술 개발보다 직원들의 데이터 관련 역량과 조직 문화에 중점을 두는 조직은 데이터 애호가 ▲마지막으로 모든 면에서 높은 점수를 기록한 그룹은 데이터 챔피언으로 구분했다. 한국은 단 7%, 글로벌은 12%가 ‘데이터 챔피언’으로 분류됐다.

기업들은 당장 처리할 수 있는 수준보다 더 많은 데이터를 보유하고 있음에도 불구하고, 계속해서 더 많은 데이터를 모으고 있는 것으로 나타났다. 국내 응답자의 62%, 전세계 응답자의 67%는 비즈니스를 위해 현재보다 더 많은 데이터가 요구된다고 답했는다. 반면, 국내 응답자의 68%, 전세계 응답자의 70%가데이터를 분석하고 사용할 수 있는 역량보다 데이터를 수집하는 속도가 더 빠르다고 답해 역설을 드러냈다.

국내 응답자의 66%, 전세계 응답자의 64%가 엣지에서 생성되는 데이터의 이점이 명백함에도 불구하고 여전히 소유와 제어권이 확보된 데이터센터에 상당량을 보유하고 있다.

국내 응답자의 72%, 전세계 응답자의 70%는 데이터 분석 전략에 대해 경영진의 지원을 받기 힘들다고 답했다.

국내 응답자의 66%, 전세계 응답자의 글로벌 56%는 수집하는 데이터가 빠르게 증가하지만 이를 위한 IT 인프라는 과거 수준에 머물러 있다고 답했다

결과적으로 데이터의 폭증이 비즈니스와 IT 운영에 여러가지 어려움을 가져온 것으로 분석됐다. 국내 응답자의 75%, 전세계 응답자의 64%는 데이터 규모가 너무 커져서 보안 및 규정 준수 요구사항을 충족하기 어렵고, 국내 응답자의 66%, 전세계 응답자의 61%는 이미 보유하고 있던 데이터를 감당하지 못해 어려움을 겪고 있다고 답했다.

지난 18개월간 필요한 수요만큼 IT를 소비하는 ‘온디맨드’ 수요가 늘어나며 ‘데이터 퍼스트’ 전략, ‘데이터 애니웨어’ 비즈니스가 급격히 성장하고 있다. 애플리케이션 및 인프라의 대부분을 서비스형(aaS) 모델로 전환한 기업은 여전히 많지 않은 것으로 나타났다. 한국의 aaS 전환 비율은 전세계 평균(20%) 및 아태 평균(21%)보다 높은 28%로 조사됐으며, aaS 모델에 대한 기대감 또한 높은 것으로 조사됐다.

국내 응답자의 56%, 전세계 응답자의 63%는 aaS가 기업의 민첩성 향상에 도움이 될 것으로 전망했다. 국내 응답자의 64%, 전세계 응답자의 60%는 aaS를 통해 버튼 터치 한번 정도로 빠르고 간단하게 애플리케이션을 프로비저닝할 수 있을 것으로 예상했다. 국내 응답자의 79%, 전세계 응답자의 83%는 높은 스토리지 비용, DW 최적화, 노후한 IT 인프라, 비자동화된 프로세스 등의 문제 때문에 데이터를 캡처하고 분석해 비즈니스에 적용하는 데에 어려움을 겪고 있으며, 서비스(aaS) 모델이 이를 완화시킬 수 있는 것으로 분석됐다.

보고서에서는 이러한 데이터 도전과제에 대해 기업들의 향후 1~3년에 대한 계획도 포함됐다.

국내 응답자의 63%, 전세계 응답자의 66%는 이상 데이터를 감지하는 방법을 자동화하기 위해 머신러닝을 구현하겠다고 답했다. 국내 응답자의 52%, 전세계 응답자의 57%는 서비스형 데이터 모델로 전환할 예정이라고 했다. 국내 응답자의 56%, 전세계 응답자의 57%는 데이터 레이크 환경 개선을 꼽았다.

델테크놀로지스는 데이터 과부하에 따른 도전과제를 해결하기 위해 3가지 방안을 제시했다. 먼저 IT 인프라 현대화를 통해 데이터가 발생하는 엣지에서 이를 처리하라고 조언했다. 데이터를 캡처, 분석 및 실행해야 하는 지점에서 가까운 곳에 인프라 및 애플리케이션을 구축하고, 일관된 멀티 클라우드 운영 모델을 지속함으로써 데이터가 무분별하게 증가하는 것을 방지할 수 있다는 설명이다.