데이터 조합 가이드

데이터는 과거의 기록이자, 오늘날 의사 결정을 좌우하는 핵심 요소입니다. 그러나 형식이 제각각이고 사일로화된 데이터를 분석하는 과정은 많은 시간과 노력이 들 뿐 아니라, 비용이 많이 드는 실수로 이어질 수 있습니다. 데이터 호환성을 보장하면 데이터 조합을 통해 데이터 기반 의사 결정에 대한 신뢰도를 높일 수 있습니다.

이 가이드에서는 데이터 조합의 개념부터 주요 이점, 실제 활용 사례, 그리고 조직에 적용하는 데 필요한 도구까지 상세히 살펴봅니다.

데이터 조합은 다양한 소스에서 수집된 방대한 데이터 세트를 일관되고 호환 가능하게 만드는 과정입니다. 여기에는 서로 다른 소스에서 생성된 데이터를 동일한 형식이나 표준으로 정리하고 맞추는 작업이 포함됩니다. 조합은 중복과 오류를 제거하며, 이 작업은 데이터의 출처 국가, 측정 단위, 연도, 데이터 플랫폼이 서로 다른 경우에 필수적입니다. 그 결과, 일관된 단위와 형식을 사용하여 비교와 분석이 용이한 데이터 세트를 확보할 수 있습니다.

예를 들어, 서로 다른 광고 플랫폼마다 성과 지표가 다르면 광고 성과를 분석하는 일은 매우 복잡하고 시간이 많이 소요됩니다. 하지만 데이터를 조합하면, 예산을 어디에 배분하는 것이 가장 효과적인지 쉽게 판단할 수 있으며, 이 과정을 자동화할 수도 있습니다.

조합 도구와 플랫폼은 ERP, CRM, 공공 보건 기록, 과학적 측정값, 소셜 미디어, 이메일 캠페인, 웹 분석 등 여러 소스의 데이터를 조합할 수 있습니다.

다음은 주요 데이터 조합 차원입니다.

• 데이터 형식: .csv, HTML, JSON 파일 형식으로 데이터를 표준화합니다.
• 스키마: 정형, 반정형 및 비정형 데이터 간의 차이를 조정합니다.
• 단위 측정: 마일을 킬로미터로, 파운드를 킬로그램으로 변환합니다.
• 의미 체계: 동일한 용어가 사용되더라도 의미가 다를 수 있기 때문에, 단어의 의미를 조정하는 과정이 포함됩니다. 예를 들어 여러 데이터 세트가 ‘청년층’의 질병 발생률을 측정할 수 있습니다. 그러나 어떤 곳은 청년층을 18~22세로, 다른 곳은 18~30세로 정의할 수 있습니다.

자동화되고 데이터 중심으로 운영되는 환경에서, 조합된 데이터는 데이터 기반 의사 결정과 인사이트에 대한 신뢰를 높여줍니다. 이를 통해 예산 배분, 시장 확장, 신제품 개발, 고객 참여 전략과 같은 의사 결정을 내릴 수 있습니다.

데이터 조합은 팀 간의 협업에도 도움이 됩니다. 예를 들어, 영업 및 고객 서비스 부서는 생성한 데이터가 하나의 공통 표준에 맞게 조합되면 더 효과적으로 협업할 수 있습니다. 중복 데이터 처리를 줄이고 수작업을 자동화하면 운영 비용을 절감할 수 있어, 새로운 아이디어, 제품 및 혁신에 더 집중할 수 있습니다.

또한 데이터를 통합하고 표준화하면 규제 요건을 보다 수월하게 충족할 수 있습니다. 조합된 데이터를 기반으로 정확한 감사 보고서를 신속히 생성하고 데이터 거버넌스 관행을 유지할 수 있어, 과징금이나 평판 리스크를 줄이는 동시에 이해관계자의 신뢰를 구축할 수 있습니다.

데이터 조합의 가치를 제대로 이해하려면 실제 적용 사례를 살펴보는 것이 도움이 됩니다. 다음은 조직에서 조합된 데이터를 활용할 수 있는 실제 사례입니다.

데이터 조합은 AI, 특히 에이전트 기반 AI에서 핵심적인 역할을 합니다. AI 모델은 방대한 데이터 세트를 학습합니다. 조합은 데이터 ‘노이즈’를 줄이고 대규모 언어 모델(LLM) 학습에 일관된 데이터를 제공합니다. 서로 다른 소스의 데이터를 기반으로 자율적으로 의사 결정하고 행동하는 AI 에이전트는 기초 데이터가 정제되고 조합되어 있을 때 기대한 결과로 이어지는 행동을 수행할 수 있습니다. 예를 들어 이커머스 AI 에이전트는 디지털 컨시어지 역할을 수행하며, 거의 실시간에 가까운 재고, 판매 및 고객 ID 데이터를 기반으로 고객과 대화하고 주문을 지원하거나 반품을 처리할 수 있습니다.

Fedex는 고객의 웹 탐색 데이터와 영업 데이터가 사일로로 분리된 문제가 발생해, 영업팀이 데이터를 정리한 후 배송 견적을 이탈한 고객에게 연락하기까지 3주가 걸렸습니다. CRM, 소셜 데이터, 거래 데이터를 결합해 데이터를 통합하고 표준화하면 고객에 대한 360도 보기를 확보할 수 있으며, 이를 통해 마케팅 및 영업팀은 의사 결정을 신속히 내리고 매출 손실이 발생하기 전에 타겟팅된 캠페인을 실행할 수 있습니다.

연간 17억 건의 좌석 예약을 지원하는 OpenTable이 글로벌로 성장하면서 고객 서비스에 대한 요구도 함께 증가했습니다. 대다수의 지원 요청이 반복적인 업무였지만, OpenTable의 서비스 상담원은 예약 변경과 같은 일상적인 작업을 처리하기 위해 서로 단절되고 파편화된 데이터들을 일일이 확인해야 했습니다. 데이터를 통합하고 조합해 단일한 정보 공급원을 확보한 이후, 고객 서비스 부서는 보다 복잡한 상황 대응에 집중할 수 있게 되었습니다.

서비스 티켓, 상호작용 로그, 이메일, 채팅 기록 데이터를 연결하고 조합하면 고객별로 통합된 관점을 확보할 수 있으며, 이는 자동화와 더 나은 고객 경험으로 이어집니다.

데이터 조합을 위해서는 명확한 데이터 전략과 적절한 도구가 필요합니다. 다음은 시스템과 플랫폼의 몇 가지 예입니다.

• 마스터 데이터 관리(MDM) 플랫폼: 이 플랫폼은 조직 전반의 핵심 데이터를 표준화하고 동기화해 단일한 정보 공급원을 구축하는 데 도움을 줍니다. 대표적인 예로 CRM과 ERP가 있습니다.
• 데이터 통합 도구: 데이터를 통합하거나 전송하는 데 사용됩니다. 예를 들어, 데이터 복제 없이 데이터를 통합하는 제로 카피 방식과 데이터를 배치 단위로 전송하는 ELT 도구가 있습니다.
• 데이터 레이크하우스 및 초 단위 미만의 실시간 데이터 플랫폼: 비즈니스 규칙 적용, 데이터 분석, LLM 학습, AI 애플리케이션 제공을 지원하는 대규모 데이터 리포지토리입니다.
• 데이터 품질 및 정리 도구: 불일치를 식별, 수정 및 방지하여 조합된 데이터의 신뢰성을 유지합니다.

어떤 도구와 플랫폼을 사용할지 결정하려면, 먼저 조합된 데이터를 통해 달성하고자 하는 구체적인 목표를 정의하세요. 이어서 데이터의 양과 다양성, 예산, 내부 전문성, 가용 리소스 규모를 함께 고려해야 합니다.

효과적으로 수행되는 데이터 조합 전략에는 집중과 협업이 필요합니다. 다음은 성공을 위한 세 가지 기본 실천 방안입니다.

데이터 조합의 목적을 초기 단계에서 명확히 정의해야 합니다. 의사 결정을 개선하거나, 고객 경험을 최적화하거나, 규정 준수를 개선하고 싶으신가요? 명확한 목표는 접근 방식을 안내할 뿐만 아니라, 추진 성과를 측정하는 기준이 됩니다.

데이터 조합은 IT, 마케팅, 영업, 고객 서비스, 데이터 과학 등 여러 팀이 함께 참여하는 경우가 많습니다. 초기 단계부터 이해관계자를 참여시켜 목표에 대한 공감대를 형성하고, 부서 전반의 데이터 요구 사항을 조율하세요. 이를 통해 조합된 데이터가 어떻게 활용될지에 대한 공동의 이해를 구축할 수 있습니다.

데이터 조합 과정은 자동화를 통해 보다 효율적으로 운영할 수 있습니다. 자동화 도구는 필드 매핑, 불일치 해결, 형식 조정과 같은 반복 작업을 처리해 시간을 절약할 뿐만 아니라 오류를 줄여줍니다. 자동화를 활용하면 팀은 데이터 정리 대신 인사이트 도출에 집중할 수 있습니다.

이러한 핵심 사례는 데이터 조합을 성공적으로 수행하기 위한 탄탄한 기반을 마련해 주며, 데이터의 잠재 가치를 보다 쉽게 끌어낼 수 있도록 돕습니다.

아무리 우수한 기술과 실천 방안이라도 어려움이 따르며, 데이터 조합 역시 예외는 아닙니다. 다행히 일반적인 문제를 해결할 수 있는 실용적인 해결책이 있습니다.

데이터 조합은 원본 데이터의 품질이 높을 때만 효과를 발휘합니다. 불완전하거나 오래된 데이터는 프로세스를 저해할 수 있습니다.

솔루션: 엄격한 데이터 검증 규칙을 적용해 오류를 식별하고 수정하세요. 데이터 소스를 정기적으로 모니터링하고, 조합 워크플로에 품질 검사를 통합해 높은 기준을 유지해야 합니다.

서로 다른 시스템이 동일한 데이터 항목을 각기 다른 방식으로 정의할 수 있습니다. 예를 들어 한 시스템의 ‘customer ID’가 다른 시스템에서는 ‘client code’로 사용될 수 있습니다. 이러한 의미적 불일치는 오류의 원인이 됩니다.

솔루션: 모든 시스템 전반에서 핵심 용어와 필드를 정의하는 표준 데이터 사전을 구축하세요. 이를 통해 조합 과정에서 일관성을 확보하고 의미 해석의 혼선을 방지할 수 있습니다.

여러 소스의 데이터를 결합하면 개인정보 보호 규제를 준수해야 하는 복잡성이 증가하고, 침해 위험도 커집니다. 민감한 정보를 잘못 취급하면 규정 준수 위반으로 이어지거나 보안 침해의 원인이 될 수 있습니다.

솔루션: 데이터 조합 프로세스에 데이터 거버넌스 정책을 통합하세요. 데이터 계보를 추적하는 도구를 활용하고 자동화된 규정 준수 점검을 적용해 개인정보 보호 및 관련 규제 요건이 충족되도록 해야 합니다.

겉보기에는 데이터 조합과 데이터 통합이 유사해 보일 수 있지만, 두 개념은 서로 다른 역할을 수행합니다. 데이터 통합은 데이터 레이크와 같은 단일 시스템으로 여러 소스의 데이터를 결합하는 것을 의미하며, 데이터 간 불일치를 해소하지는 않습니다. 데이터 조합은 여기서 한 단계 더 나아가 데이터를 표준화하고 정렬함으로써, 정확한 분석과 의사 결정을 위해 데이터 일관성을 확보합니다.