데이터 관리는 비즈니스 운영을 향상시키는 역할을 했다. 그러나 데이터스피어가 기하급수적으로 성장함에 따라 이제는 비즈니스 성공에 중요한 요소가 됐다. 여기에는 데이터 가시성, 액세스 제어, 분류, 규정 준수와 백업이 포함된다. 성공적인 비즈니스 리더들은 기업의 데이터를 효과적으로 관리하는 능력이 재정적, 전략적으로 상당한 영향을 미친다는 사실을 인식할 것이다.

베리타스 테크놀로지스는 최근 조직의 데이터 관리 접근 방식에 대한 IT 리더의 태도를 조사했다. 그 결과 데이터 관리가 비즈니스 성과와 신기술 활용 능력에 상당한 영향을 미친다는 사실을 발견했다. 리더들은 경쟁력을 갖추기 위해 데이터 모범 사례로 무장해야 한다.

다음은 비즈니스 리더들이 데이터 관리 우선순위를 평가할 때 고려해야 할 사항에 대한 연구 결과와 시사점이다.

열악한 데이터 관리는 골칫거리 그 이상

적절한 데이터 관리를 통해 기업은 신속하게 정보를 활용하고 분석해 통찰력을 얻고 비즈니스 기능을 간소화하며 독점 정보의 보안에 대한 확신을 가질 수 있다. 비효율적인 데이터 관행과 오래된 시스템으로 인해 IT팀이 데이터를 적절하게 보호하고 관리하기 어려워지면 보안 위험에 노출된다.

열악한 데이터 관리는 조직의 데이터 활용을 방해하고 의사결정과 성과에 부정적인 영향을 미친다. 실제로 응답자의 47%가 열악한 데이터 관리가 전략적 결정을 방해한다고 답했으며, 31%는 열악한 데이터 관리로 인해 효과적으로 경쟁할 수 없다고 말했다.

이러한 데이터 관리 과제를 해결하려면 데이터 위생 상태를 평가하고 전략을 조정해야 한다. 여기에는 제로 트러스트 상태, 분류 및 태그 지정과 같은 데이터 수명주기의 기본 사항, 변경 불가능한 스토리지를 포함하는 3-2-1 백업 방법론 통합 등이 포함된다.

처음부터 다시 시작하는 것이 데이터 비효율성을 해결하는 가장 좋은 방법이며 비즈니스 의사결정을 위해 데이터를 분석해야 할 때 의미 있는 결과를 얻을 수 있다.

생성AI 도입의 장벽

업계 전반의 조직들이 생성AI와 대형 언어 모델(LLM)에 열광하고 있는 데에는 그럴 만한 이유가 있다. 챗GPT-4와 같은 도구는 비즈니스를 변화시키고 직원의 업무 수행 방식을 혁신할 수 있는 잠재력을 갖고 있으므로 이를 구현하는 데 열광하는 것은 놀라운 일이 아니다.

그러나 LLM은 훈련된 데이터만큼만 우수하다. 조직의 데이터가 적절하게 정렬되고, 태그 지정되고, 보호되지 않으면 LLM 추가는 비즈니스 리더가 원하는 만큼 혁신적이지 못할 것이다. IT 리더의 45%가 비효과적이고 비효율적인 데이터 관리로 인해 생성AI와 같은 최신 기술을 활용할 수 없어 경쟁에서 불리해질 수 있다는 점을 인정했다.

IT 리더들은 생성AI를 구현하기 전에 데이터 관행 상태를 전체적으로 평가해야 한다. 응답자 중 13%만이 데이터 관리 이니셔티브가 최우선 순위라고 답했다. 따라서 평균 미국 기업의 데이터 중 77%가 중복되거나, 쓸모 없거나, 사소한(ROT) 데이터 또는 다크 데이터라는 것이다.

그럼에도 불구하고 많은 기업들은 AI를 효과적으로 활용할 수 있도록 ROT를 통제하기 위해 노력하고 있다. 이러한 노력은 결실을 맺고 있다. 최근 연구에서 기업의 데이터가 평균적으로 ROT 39%, 다크 데이터 38%인 것으로 나타났다. 이는 평균 46%의 ROT와 41%의 다크 데이터라고 조사됐던 2021년 결과보다 개선된 수치다.

기업들은 AI를 최대한 활용하고 경쟁에서 앞서기 위해 데이터 관리 전략을 개선해야 한다. AI를 효과적으로 구현하고 ROI를 극대화하며 잠재적인 데이터 거버넌스 및 규정 준수 문제를 방지하려면 강력한 데이터 관리 방식을 구현해야 한다.

데이터 보호에 대한 과신

응답자의 71%는 지속적인 랜섬웨어 위협과 새로운 기술이 존재함에도 불구하고 조직의 데이터 보호 능력에 대해 매우 확신한다고 답했다. 그러나 데이터가 완전히 손실되는 경우 데이터를 복구하는 능력에 대해서는 확신이 없다.

2020년 설문조사에서는 응답자의 33%가 데이터의 90% 이상을 복구할 수 있다고 답했다. 가장 최근 연구에서는 응답자의 22%만이 복구할 수 있다고 답했다. 이러한 신뢰도 하락은 랜섬웨어 공격의 확산과 정교함이 증가하고 점점 더 복잡해지는 멀티 클라우드 인프라에서 조직들이 관리해야 하는 데이터의 양과 위치가 증가하기 때문이다.

랜섬웨어 공격으로 인한 데이터 손실은 비즈니스 운영을 방해할 뿐만 아니라 기업의 평판에 큰 타격을 줄 수 있다. 점점 더 복잡해지는 규제 환경으로 인해 기업들은 사이버 공격에 대응하지 않으면 법적 처벌을 받아야 한다. 따라서 랜섬웨어 복원력과 데이터 보호는 조직의 데이터 관리 전략의 중요한 구성 요소다.

데이터 관리를 두 배로 강화해야

의심할 여지 없이 비즈니스 성공의 기반은 데이터다. 기업은 현재의 데이터 관리와 보호 관행을 비판적으로 평가하고, 도구와 인재에 적절하게 투자하며, 경쟁 업체에 뒤처지지 않도록 AI 지원 전략을 수립해야 한다. 효율성 극대화에 대한 압박이 커지고 기술 환경이 발전함에 따라 다가오는 비즈니스 시대에 경쟁력을 유지하는 것이 더욱 어려워질 것이다. 지금 데이터 관리 과제를 해결해 조직에 필요한 효율성과 경쟁 우위를 확보할 수 있다.

필자 소냐 더핀(Sonya Duffin)은 보안 멀티 클라우드 데이터 관리 제공 업체인 베리타스 테크놀로지스 의 랜섬웨어 및 데이터 보호 전문가다. 민간 및 공공 부문 모두에 대한 배경 지식을 갖춘 그녀는 현재 랜섬웨어 관련 법률, 사이버 보안 위생 모범 사례와 같은 복잡한 주제를 데이터를 더 잘 보호하기 위한 실행 가능한 전략으로 변환하는 방식으로 고객에게 전달하는 데 중점을 두고 있다.

(*이 칼럼은 GTT KOREA의 편집 방향과 다를 수 있습니다.)