기업의 디지털 전환 과정에서 데이터베이스 현대화는 경쟁력 확보의 핵심 과제로 떠오르고 있다. 클라우드 전환, 버전 업그레이드, 크로스 클라우드 이동 등 데이터베이스 마이그레이션은 필수적이지만, 프로젝트의 복잡성과 기술 부채로 인해 많은 기업들이 목표한 시점 내 완료하지 못하고 있다.

글로벌 시장에서 IT 인프라와 애플리케이션의 의존성이 높아짐에 따라, 신속하고 안정적인 데이터 이전은 기업 성과와 직결되는 핵심 요소로 자리 잡았다. 또한 생성AI 및 자동화 기술이 보안과 운영 최적화를 지원하면서도, 도입의 불확실성은 여전히 리스크로 작용하고 있다.

데이터베이스 마이그레이션 현실과 주요 결과

AI 솔루션 기업이자 AWS 프리미어 티어 서비스 파트너사인 케일런트(Caylent, CEO 로리 윌리엄스)가 ‘2025년 데이터베이스 마이그레이션 설문조사’를 발표했다.

조사 결과, 응답자의 6%만이 가장 까다로운 마이그레이션을 제때 완료했으며, 다운타임이 전혀 없었다고 응답한 비율 역시 6%에 불과했다. 가장 어려운 유형은 온프레미스에서 클라우드로의 이전, 데이터베이스 버전 업그레이드, 크로스 클라우드 전환으로 나타났다.

마이그레이션 과정에서 46%는 5시간 이상의 다운타임을 경험했으며, 이는 고객 경험 문제(51%), 매출 손실(49%), 운영 속도 저하(44%)로 이어졌다. 마이그레이션의 주된 동기는 공급업체 잠금 해제(34%), 라이선스 비용 절감(28%), 확장성 증가(13%)였다.

AI 활용도 두드러졌다. 응답자의 60%가 까다로운 프로젝트에 생성AI 또는 자동화 도구를 적용했으며, 77%는 이를 효과적이라고 평가했다. 그러나 53%는 어떤 AI 기능이 요구에 적합한지 명확히 알지 못한다고 답해 기술 격차와 도입 혼란이 병존함이 드러났다.

3대 시간 소모 작업

응답자들이 지적한 가장 시간 소모적인 작업은 세 가지였다. 첫째, 소스 데이터베이스에서 대상 데이터베이스로의 데이터 이동, 둘째, 대상 데이터베이스 및 통합 테스트, 셋째, 대상 플랫폼에 맞춘 데이터베이스 스키마 변환이다. 이는 마이그레이션이 단순한 이전이 아니라 복잡한 재구성과 검증 절차를 요구한다는 점을 보여준다.

케일런트는 생성AI와 엔지니어링 전문성을 결합해 프로젝트 진입 장벽을 낮추고 비용 절감 시간을 단축한다고 밝혔다. 로리 윌리엄스(Lori Williams) CEO는 “현대화는 필수적이지만 구식 접근 방식과 기술 부채로 인해 다운타임과 지연이 반복된다.”라며 “생성AI는 복잡한 프로젝트를 간소화하고, 비용 절감을 앞당기며, 불확실성이 큰 시장에서 기업의 성장 기반을 강화한다”고 말했다.

이번 조사 결과는 데이터베이스 전환 지연이 단순한 기술 문제가 아닌, 매출·고객 경험·운영 전반에 영향을 미치는 경영 리스크임을 시사한다. 특히 금융, 의료, 제조, 공공 서비스 등 주요 산업에서 안정적 데이터베이스 운영은 서비스 연속성과 직결되며, 대규모 중단은 사회적 신뢰 손실로 이어질 수 있다.

케일런트의 보고서는 데이터베이스 현대화가 필수적이지만, 기업들은 여전히 다운타임, 기술 격차, 불확실성에 직면해 있음을 보여준다. AI는 마이그레이션 속도를 높이고 효율성을 제공하지만, 도입 전략과 전문성 확보 없이는 효과가 제한적일 수 있다. 기업들은 비용 절감과 확장성 확보를 위해 AI 기반 마이그레이션 전략을 가속화하고, 동시에 기술 부채 해소와 보안 안정성 강화를 병행해야 한다.