“기업IT 환경의 이슈가 1990년대 후반부터 주로 프로세스 측면에 집중돼 왔지만 2∼3년 전부터 점차 무게 중심이 데이터 품질 측면으로 이동하고 있습니다.”
이진우 투이컨설팅 부사장은 “현재 자금세탁방지(AML)나 국제회계기준(IFRS) 등 컴플라이언스 IT 이슈는 주로 제도 도입과 수용이라는 측면에서 제기되고 있지만 장기적으로는 데이터 품질 문제로 귀결될 것”이라고 예상했다.
그는 “급변하는 비즈니스 환경의 다양한 이슈와 이벤트를 통합되고 일관된 시각에서 해석하고 대응하는 것이 데이터 품질관리의 첫걸음”이라고 설명했다.
실제로 국내외 많은 기업이나 기관들은 오류 데이터로 막대한 손실을 입고 있다. 또 기업의 각 지점이나 법인은 똑같은 데이터에 서로 다른 분류체계를 쓰고 있다. 예를 들어 자동차를 만드는 회사가 똑같은 부품에 대해 법인별로 다른 분류 체계를 쓰는 것이다. 이 경우 부품의 주문과 조달에 큰 혼선이 오는 것은 물론이고 완성차 출고 시에도 문제가 발생할 수 있다.
“오류 데이터로 생기는 데이터 품질 문제는 잘못된 부분을 고치면 됩니다. 하지만 데이터의 표준이 서로 다른 경우 데이터 품질관리는 더욱 복잡합니다.”
이 부사장은 최근 많은 기업들이 기업 내 축적된 데이터 간 분류 체계 문제에 봉착했다고 말했다.
그는 “데이터의 품질 문제는 보안 이슈와 달리 겉으로 잘 드러나지 않아 근본 문제를 찾아 해결하기 어렵다”며 “최소 3년에서 5년에 걸친 장기적인 계획을 세우고 품질 관리를 시작해야 한다”고 말했다.
“현재 국내 기업들의 데이터 품질관리 활동은 관련 툴을 도입하는 등 IT 관점에서 접근하면서 비즈니스 관점의 품질 활동이 부족합니다. IT측면에서 데이터의 정확성이나 정합성 측면만 따지는 것은 숲을 보지 못하고 나무만 보는 협소한 시각입니다.”
그는 “데이터의 품질을 높이기 위해서는 이를 담당하는 전담 조직을 만들고 실제 데이터를 활용하는 경영층의 지속적인 관심이 중요하다”고 지적했다.
김인순기자 insoon@etnews.co.kr