[Data] 데이터 사일로(Data Silo)?

최근 프로젝트 진행 중 '데이터 사일로' 현상에 대해 접하게 되었다.

이에 해당 용어의 정의, 원인, 단점을 순으로 분석정리를 해보자 한다.

📚 1. 데이터 사일로(Data Silo)❓

데이터 사일로란 데이터 분산 현상이다.

예를 들면 한 기업의 다른 부서에서 접근할 수 없는 Data Storage 및 Management System의 상태를 '데이터 사일로'라 칭한다.

🔽Data Silo Example🔽

이미지로 표현해보자면, 한 company아래 여러 부서들의 DB들이 수직관계로 속해 있지만, 수평관계로는 데이터를 주고받을 수는 없는 상태이다.

📚 2. 데이터 사일로 원인

그렇다면 데이터 사일로가 발생하는 원인은 무엇일까?
당연한 이유겠지만, 주기적인 업데이트를 하지 않는 것이 주된 원인이 된다.

이를테면 기업에서 사내 데이터 시스템에 대해 주기적인 유지보수를 하지 않은 채 레거시 시스템을 유지하거나, 기업 간 인수 합병 및 조직 구조 변경 시 대한 인프라 환경의 싱크를 맞추지 못한 것이 주요 원인으로 작용하기 때문이다.

📚 3. 데이터 사일로 문제점

이에 따라서 데이터 사일로의 문제점은 결국 수평적인 데이터 구조가 아니기 때문에 부서간 협업관계 속에서 비효율적인 업무처리를 초래한다는 것이다.

즉, 데이터 간의 칸막이(액서스 제한)가 부서 간의 단절로 이어진다.

이상 데이터 사일로 현상에 대한 포스팅을 마치겠다!