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사일로(silo)란?

Nowon9159 2023. 11. 13. 15:33
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Silo (https://media.licdn.com/dms/image/C4D12AQFB6AhIzTv7lg/article-cover_image-shrink_600_2000/0/1536608587389?e=2147483647&v=beta&t=kor-1xGX-kwTrmrh6VhRCLqE5CqEUi7OyAjOtyw4ouM)

 

정의

사일로는 원래 곡식 및 사료를 저장해 두는 굴뚝 모양의 창고를 가리키는 말인데, 성과주의의 심화로 부서 간 경쟁이 지나치게 과열되면서 발생하는 현상으로 기업 등 조직을 이루는 부서들이 조직의 공동 목표와 이익보다는 자기 부서의 이익만을 추구하여 다른 부서와의 정보 공유 및 소통/협력을 외면하는 현상을 가리킨다.

 

위와 같은 의미로 사용되기도 하며, 고의 또는 실수로 분리되어 보관되는 시스템 내 고립된 지점을 말하기도 한다.

 

왜 사일로는 발생하는가?

  • 서로 다른 시스템에서 생성, 수집한 데이터가 각 부서나 업무에서만 사용되고, 다른 곳에서는 제대로 활용되지 못하는 상황에 의해 발생함
  • 사일로는 대표적으로 고객의 정보를 저장하는 RDB를 예로 들 수 있다. 내부 보안 정책으로 인해 이 정보를 조직의 마케팅 팀과 공유할 수 없는 경우, DB를 정보 사일로라고 할 수 있다.

 

사일로로 하여금 발생하는 문제는?

  • 직원들은 일관성이 없거나 불완전한 데이터를 기반으로 의사 결정을 내리게 된다.
  • C-level은 조직의 데이터에 대한 정확한 큰 그림을 파악하는 데 어려움을 겪는다.
  • 중간 급 관리자는 특정 비즈니스에 필요한 데이터를 신속하게 찾고 액세스하는 데 어려움을 겪는다.
  • 잘못 도출된 인사이트로 인한 고객 경험 손상
    • 데이터 공유가 이뤄지지 않아 부서 별로 서로 다른 데이터가 저장된 경우도 있다. 이러한 경우 데이터 분석을 통해 의미 있는 결론을 도출하는 과정에 문제가 생긴다. 최악의 경우엔 C-level이 의사결정을 하는 데 잘못된 결과를 일으킬 수도 있다는 말이다. 결국 종합적인 데이터 분석이 힘들고, 결과의 일관성과 신뢰성이 떨어지기 때문에 고객 경험을 망칠 수 있는 상황이 발생할 수도 있다. 이를 기업 관점에서 보면 비용 손실까지 발생시킬 수 있다.
  • 중복 비용 발생 및 학습 비용 증가
    • 여러 비즈니스 부서에서 동일한 데이터의 사본을 여러 개 생성하게 된다.
    • 데이터 때문에 문제가 발생한 경우 Raw-Data의 위치를 정확하게 파악하기 힘들어 실패 원인을 파악하는 데에 더 많은 시간과 비용을 들이게 된다. 이는 새로운 조직원을 교육하는 데에도 큰 걸림돌이 되며, 담당자가 바뀔 때마다 학습에 들어가는 시간과 비용이 증가하게 된다.
  • 조직 간의 협업 방해
    • 기업 내 여러 부서들은 별도로 운영되지만 업무 측면에서는 상호 의존적일 수 있다. 예를 들어 재무 부서에서 작성하는 데이터들은 마케팅이나 영업, 사업 개발 등의 부서에서 활용할 수 있는데, 조직 간의 데이터 공유 및 정보에 대한 액세스가 되지 않으면 조직 간 협업 방식을 방해하고 조직 간 협업 노력을 감소시키고 리소스 품질을 저하시킨다.

 

사일로를 줄이는 방법

  1. 수집된 데이터 통합 및 공유
    • 가장 선행돼야 하는 것은 데이터 통합과 데이터 공유이다. 데이터 통합은 여러 부서나 업무에서 발생한 데이터를 하나의 DB나 DW에 통합하여 저장하는 것을 말하고, 데이터 공유는 통합 저장된 데이터를 여러 부서나 업무에서 공유하도록 하는 것을 말한다.
    • 데이터 통합을 위해 ETL이나 통합 툴(CDP) 등을 활용할 수 있다. 이렇게 데이터 통합을 이룬 후에는 플랫폼에 저장된 데이터를 여러 부서에서 공유하도록 한다.
  2. 기업 문화의 변화
    • 데이터 공유 및 활용을 위한 새로운 기업 문화를 정착시켜야 한다.
    • 가장 좋은 방법은 데이터 분석팀을 구성해 기업 내부에서 발생한 다양한 데이터를 종합적으로 분석해 인사이트를 도출하고 데이터 품질 관리를 도맡는 방법이 있다.
  3. 데이터 표준화 및 품질 관리
    • 기업 내부에서 발생하는 데이터가 다양한 형태로 존재한다면 데이터 통합 분석이 힘들어진다. 따라서 데이터 공유 시 데이터를 표준화하여 데이터 일관성과 신뢰성을 향상해야 한다. 데이터 스키마 설계 표준을 제공하거나, 데이터 품질 검사 도구 등을 사용할 수 있다.
    • 데이터 접근 권한 설정을 통해 보안 측면을 고려한다. 기업의 민감한 정보를 포함한 데이터를 보호하기 위해 추가적으로 데이터 마스킹 기술을 활용할 수 있다.

 

내 생각

  • 결국 사일로는 기업 내부의 여러 부서에서 데이터가 공유되지 않고 소통이 되지 않아 부서의 문제 뿐만 아니라 고객의 경험도 해치고 결과적으로 기업의 손실로까지 이어질 수 있는 문제
  • 사일로를 해결하기 위해서는 데이터를 공유하고 표준화하며 기업이 문화적으로 사일로를 허물기 위해서 노력해야한다.
  • 대신 기업의 민감한 정보를 포함한 데이터를 보호하기 위해서 마스킹 기술과 같은 정보 보호 기술을 활용해야만 한다.

 

[참조] :

https://peterica.tistory.com/218
https://www.techopedia.com/definition/25939/silo
https://elice.io/newsroom/datasilo

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