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		<title>데이터 지도 &#8211; Samsung Newsroom Korea</title>
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            <title>데이터 지도 &#8211; Samsung Newsroom Korea</title>
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		<description>What's New on Samsung Newsroom</description>
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				<title><![CDATA[[전문가 칼럼] ‘지도’조차 없이 헤매는 기업 정보시스템]]></title>
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				<pubDate>Fri, 05 Dec 2014 11:02:44 +0000</pubDate>
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				<dc:creator><![CDATA[jinsoo2.park]]></dc:creator>
						<category><![CDATA[오피니언]]></category>
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									<description><![CDATA[문송천 카이스트 경영대학 교수 정보화(情報化)의 최종 산출물은 결국 ‘프로그램 덩어리’와 ‘데이터 덩어리’ 두 가지다. 기업 정보시스템엔 수많은 데이터, 그리고 이를 통제하는 프로그램들이 기업 활동에 유용한 결과를 산출하기 위해 공존한다. 우리나라 기업들이 정보시스템을 갖출 때 프로그램 부문은 ‘짜다(set up)’란 표현을 쓸 정도로 공들여 작업하지만 데이터 부문으로 눈을 돌리면 상황은 정반대다. 데이터 제작·설계 업무를 등한시해 빚어지는 업무 […]]]></description>
																<content:encoded><![CDATA[<p style="text-align: right">
	<strong>문송천 카이스트 경영대학 교수</strong>
</p>
<hr />
<p>
	정보화(情報化)의 최종 산출물은 결국 ‘프로그램 덩어리’와 ‘데이터 덩어리’ 두 가지다. 기업 정보시스템엔 수많은 데이터, 그리고 이를 통제하는 프로그램들이 기업 활동에 유용한 결과를 산출하기 위해 공존한다.
</p>
<p>
	<a href="https://img.kr.news.samsung.com/kr/wp-content/uploads/2014/12/0118.jpg"><img alt="빅데이터를 형상화한 이미지입니다." class="aligncenter size-full wp-image-209087" height="550" src="https://img.kr.news.samsung.com/kr/wp-content/uploads/2014/12/0118.jpg" width="849" /></a>
</p>
<p>
	우리나라 기업들이 정보시스템을 갖출 때 프로그램 부문은 ‘짜다(set up)’란 표현을 쓸 정도로 공들여 작업하지만 데이터 부문으로 눈을 돌리면 상황은 정반대다. 데이터 제작·설계 업무를 등한시해 빚어지는 업무 효율의 저하와 비용 문제 등 불상사는 한둘이 아니다.
</p>
<p>
	데이터는 사람으로 따지면 성명이나 나이, 주소 같은 것이다. 은행을 예로 들자면 계좌번호를 비롯한 각종 고객정보가 대표적 데이터다. 데이터의 세계는 단순하고 쉬운 것 같지만 이를 제대로 이해하고 정보시스템을 구축하기란 결코 간단하지 않다. IT 분야에서 데이터베이스처럼 이론이 정교하게 깔려 있는 분야는 찾아보기 힘들 정도다.
</p>
<p>
	 
</p>
<p>
	<strong><span style="color: #5d0c7b;font-size: 14pt">‘엉터리’ ‘쓰레기’ 넘쳐나는 기업 데이터베이스</span></strong>
</p>
<p>
	아쉽게도 기업 현장에 나가보면 데이터베이스 설계의 가장 기초적인 이론조차 제대로 이해하지 못하는 담당자가 수두룩하다. 겉으론 거창하게 얘기하지만 자기 회사의 정보시스템이 얼마나 수준 이하인지 모르는 경우도 허다하다.
</p>
<p>
	한국 기업의 데이터베이스는 한마디로 엉망진창이라고 할 수 있다. 표면적으론 이론에 따라 데이터를 설계했다지만 속을 들여다보면 엉터리 데이터 천지다.
</p>
<p>
	단언컨대 2014년 12월 현재 우리나라 기업이 보유하고 있는 데이터 가운데 쓸 만한 건 많아야 40%가량이다. 나머지 60%는 기업 활동과 고객 서비스에 별 도움이 안 되는, 당장 버려야 하는 ‘디지털 쓰레기’라고 할 수 있다.
</p>
<p>
	<a href="https://img.kr.news.samsung.com/kr/wp-content/uploads/2014/12/027.jpg"><img alt="디지털 쓰레기를 형상화한 것으로 파일들이 쓰레기통에 담겨 있는 이미지입니다." class="aligncenter size-full wp-image-209088" height="550" src="https://img.kr.news.samsung.com/kr/wp-content/uploads/2014/12/027.jpg" width="849" /></a>
</p>
<div class="txc-textbox" style="border: 1px solid #cccccc;padding: 10px;text-align: center;background-color: #000000">
	<span style="color: #ffffff">문제는 기업들이 “데이터 처리 속도 부문에서 일정 성과를 거두려면</span><br />
	<span style="color: #ffffff">데이터 품질이 다소 훼손되는 건 감수해야 한다”며 ‘변명 아닌 변명’을 늘어놓고 있다는 사실이다.</span><br />
	<span style="color: #ffffff">전문가 입장에서 볼 때 이는 완벽한 난센스다.</span>
</div>
<p>
	 
</p>
<p>
	도대체 왜 이렇게 됐을까. 정보화시대의 화두는 ‘속도’와 ‘품질’이다. 일반적으로 속도를 중시하면 품질은 다소 떨어지게 마련이다. 그렇다고 품질만 강조하면 속도는 느려진다. 반면, 컴퓨터는 속도와 품질 두 마리 토끼를 잡을 수 있을 만큼 고도의 연산능력을 자랑한다.
</p>
<p>
	문제는 기업들이 “데이터 처리 속도 부문에서 일정 성과를 거두려면 데이터 품질이 다소 훼손되는 건 감수해야 한다”며 ‘변명 아닌 변명’을 늘어놓고 있다는 사실이다. 전문가 입장에서 볼 때 이는 완벽한 난센스다.
</p>
<p>
	 
</p>
<p>
	<strong><span style="color: #5d0c7b;font-size: 14pt">설계 과정 생략하고 ‘묻지마 시공’ 하는 격</span></strong>
</p>
<p>
	데이터 품질 저하 문제는 ‘덮어놓고 아무거나 데이터로 취급하는’ 업계 관행에서 비롯된다. 데이터는 등급별로 나눠 체계적으로 관리하는 게 기본이다. 그 과정에서 불필요한 데이터는 철저하게 걸러낼 수 있어야 한다. 안타깝게도 기업 현장을 돌아본 결과, 제대로 된 데이터 감별사는 없다 해도 과언이 아닐 정도였다.
</p>
<p>
	데이터를 올바르게 감별하지 못한다면 지도도 없이 망망대해 같은 데이터 세계를 항해할 수밖에 없다. 거꾸로 말해 ‘전사적 데이터 지도’의 확보 여부는 기업 정보시스템 전체의 성패를 가르는 핵심 요소라 할 수 있다.
</p>
<p>
	<a href="https://img.kr.news.samsung.com/kr/wp-content/uploads/2014/12/037.jpg"><img alt="수많은 데이터 앞에서 원하는 데이터를 찾으려는 모습의 사진입니다." class="aligncenter size-full wp-image-209089" height="550" src="https://img.kr.news.samsung.com/kr/wp-content/uploads/2014/12/037.jpg" width="849" /></a>
</p>
<div class="txc-textbox" style="border: 1px solid #cccccc;padding: 10px;text-align: center;background-color: #000000">
	<span style="color: #ffffff">데이터를 올바르게 감별하지 못한다면 지도도 없이 망망대해 같은 데이터 세계를 항해할 수밖에 없다.</span><br />
	<span style="color: #ffffff">거꾸로 말해 ‘전사적 데이터 지도’의 확보 여부는 기업 정보시스템 전체의 성패를 가르는 핵심 요소라 할 수 있다.</span>
</div>
<p>
	 
</p>
<p>
	전사적 데이터 지도는 전국교통지도처럼 한눈에 도로 상황을 들여다볼 수 있도록 제작돼야 한다. 단 하나의 길도 뚝 끊어져선 안 된다. 데이터가 오가는 길 역시 잘 닦인 도심 도로처럼 빠른 시간 안에 왕복할 수 있도록 정교하게 설계해야 한다.
</p>
<p>
	오늘날 우리 기업은 데이터 지도가 없고, 그러다 보니 정보시스템 설계 역시 주먹구구로 진행할 수밖에 없는 현실에 직면해 있다. 건물을 지을 땐 설계 작업을 마친 후 시공에 들어가는 게 정석이다. 기업 정보시스템도 이와 다르지 않다. 하지만 실제 대부분의 기업은 정보시스템 설계 작업을 등한시한 채 곧바로 시공에 착수한다. 설계가 대충대충이니 정보시스템은 허술하고, 그런 시스템에서 산출된 데이터 품질이 좋을 리 없다. 악순환이다.
</p>
<p>
	일부 기업은 ‘데이터 응답 속도 개선’을 거창하게 표방한다. 하지만 실상은 온갖 땜질식 처방만 화려하게 동원하는 데 그치는 경우가 태반이다. ‘차세대 정보시스템 개발’이란 미명 아래 그럴싸하게 포장하고 각종 정보화 개선 프로젝트를 가동시키지만, 속을 들여다보면 데이터의 속도와 품질 개선은 뒷전이고 하드웨어와 소프트웨어 업그레이드에만 혈안이 돼 있는 게 현실이다.
</p>
<p>
	 
</p>
<p>
	<strong><span style="color: #5d0c7b;font-size: 14pt">갈 길 먼 ‘3초룰’… 데이터 중심 사고 전환 시급</span></strong>
</p>
<p>
	<a href="https://img.kr.news.samsung.com/kr/wp-content/uploads/2014/12/047.jpg"><img loading="lazy" alt="3초룰을 형상화한 것으로 컴퓨터 앞에 시계가 놓여 있는 사진입니다." class="aligncenter size-full wp-image-209090" height="550" src="https://img.kr.news.samsung.com/kr/wp-content/uploads/2014/12/047.jpg" width="849" /></a>
</p>
<div class="txc-textbox" style="border: 1px solid #cccccc;padding: 10px;text-align: center;background-color: #000000">
	<span style="color: #ffffff">미국 금융업계에서 통용되는 법칙 중 일명 ‘3초룰(three-second rule)’이란 게 있다.</span><br />
	<span style="color: #ffffff">‘정보시스템에 어떤 질문이 들어가든 3초 이내에 답이 나와야 한다’는 게 이 법칙의 핵심이다.</span>
</div>
<p>
	 
</p>
<p>
	미국 금융업계에서 통용되는 법칙 중 일명 ‘3초룰(three-second rule)’이란 게 있다. ‘정보시스템에 어떤 질문이 들어가든 3초 이내에 답이 나와야 한다’는 게 이 법칙의 핵심이다. 실제로 뱅크오브아메리카(BoA)는 이 법칙을 엄격하게 적용하고 있다. 3초 이내에 정확한 답을 도출하지 못하면 해당 정보시스템은 ‘총체적 실패작’으로 규정된다. 이 경우, 시스템 개발을 맡은 용역 업체는 계약 내용에 따라 개발비 전액을 BoA 본사에 환불해야 한다.
</p>
<p>
	자, 이제 시선을 우리 기업 정보시스템 쪽으로 돌려보자. 정답을 이끌어낼 때까지 30초는 고사하고 300초, 심지어 3000초를 넘기는 일도 드물지 않게 벌어진다. (3초룰 같은) 제한시간 규칙 적용 기업이 있다는 얘긴 들어본 적조차 없다.<br />
	금융 기업의 차세대 정보시스템 구축에 소요되는 예산은 어림잡아 5000억 원 선이다. 천문학적 금액이 투입되는 정보시스템 개발에 응답 시간 제한 규정이 없고 문제 발생 시 책임조차 물을 수 없는 현실은 현행 기업 정보시스템 구축 작업이 얼마나 무책임하게 진행되는지에 대한 방증이다.
</p>
<p>
	<a href="https://img.kr.news.samsung.com/kr/wp-content/uploads/2014/12/057.jpg"><img loading="lazy" alt="기업이 데이터를 중요하게 해야 한다는 의미로, 양복을 입은 남자가 많은 데이터들을 관리하는 듯한 모습의 사진입니다." class="aligncenter size-full wp-image-209091" height="560" src="https://img.kr.news.samsung.com/kr/wp-content/uploads/2014/12/057.jpg" width="849" /></a>
</p>
<p>
	기업 정보시스템에서 프로그램 문제로 정답 도출이 늦어지는 경우는 거의 없다. 대부분은 ‘데이터 설계 시 발생한 치명적 하자’가 그 원인이다. 요컨대 ‘프로그램 중심’의 현행 사고를 ‘데이터 중심’으로 하루빨리 바꾸지 않으면 기업 정보시스템은 영원히 애물단지 신세를 벗지 못할 것이다.
</p>
<p>
	 
</p>
<p style="text-align: left">
	<span style="color: #000000;font-size: 12px">※ 이 칼럼은 전문가 필진의 의견으로 삼성전자의 입장이나 전략을 담고 있지 않습니다.</span>
</p>
<div class="txc-textbox" style="background-color: #eeeeee;border: #cccccc 1px solid;padding: 10px">
<p>
		필자의 또 다른 칼럼은 아래 링크에서 확인하실 수 있습니다.
	</p>
<h2>
		<a href="https://news.samsung.com/kr/Fya9I" target="_blank">☞[전문가 칼럼] 당신이 알고 있는 ‘빅데이터’는 틀렸다</a><br />
	</h2>
<h2>
		<a href="https://news.samsung.com/kr/QvoAL" target="_blank">☞[전문가 칼럼] 왜 우리나라엔 구글 같은 기업이 없을까?</a><br />
	</h2>
</div>
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