“확산보다 품질과 통제” 2026년 데이터 관리 트렌드 총정리

데이터 관리는 IT의 중요한 기능 중 하나다. 조직의 데이터가 정확하고 일관되며 안전하게 보호되고, 필요한 사람이 적시에 접근할 수 있도록 보장한다. 이를 통해 의사결정의 품질을 높이고, 업무 효율과 규정 준수도 강화할 수 있다.

데이터 관리가 뒷받침되지 않으면 ‘디지털 기업’을 지향하는 조직도 안정적인 성공 기반을 확보하기 어렵다. 다만 다른 경영 영역과 마찬가지로, 데이터 관리 전략·기법·기술은 끊임없이 바뀐다. 지금 데이터 관리에서 무엇이 뜨고, 무엇이 지고 있는지 살펴봤다.

운영을 뒷받침하는 ‘실시간 데이터 마스터링’

사용자에게 제공되는 데이터는 ‘신선’해야 의미가 있다. 변화가 빠른 산업일수록 이 원칙이 더 중요해진다.

헬스케어 인력 파견 기업 CHG 헬스케어(CHG Healthcare)의 수석 프로덕트 매니저 타너 마이아는 “임상의와 공석 포지션을 매칭하는 업무에서는 데이터가 오래되면 안 된다. 의사 면허 정보는 바뀌고 자격은 업데이트되며, 근무 가능 일정도 계속 달라진다. 필요한 팀에 가장 최신 데이터를 올려주는 실시간 아키텍처로 빠르게 이동하는 흐름이 뚜렷하다”라고 전했다.

데이터 관리 방식을 현대화하기 전에 CHG는 사업부마다 시스템을 따로 운영했고, 직원들은 같은 정보를 의료진에게 여러 번 요청해야 하는 일이 잦았다. 마이아는 “기록이 서로 맞지 않았고, 시스템 간 중복을 찾아내는 작업도 번거로운 수작업이었다”라고 설명했다.

현재 CHG는 데이터 마스터링 솔루션 기업 탬르(Tamr)의 솔루션을 활용해 의료진 데이터를 통합·단일화된 형태로 실시간 제공한다. 마이아는 “중복 레코드 생성이 줄었고 신규 의료진 소싱 효율이 개선됐으며, 팀이 의료진과 접촉하기 전에 전체 맥락을 한눈에 파악하기 쉬워졌다. 운영 방식 자체의 필수 요건이 됐고, 고객 요구에 가장 적합한 의료진을 매칭하는 데 도움이 된다”라고 밝혔다.

제품으로서의 데이터

‘데이터를 제품으로(Data as a product)’ 접근법은 데이터를 공유 가능한 가치 자산으로 보고, 명확한 오너십과 문서화를 부여하는 모델이다. 원시 데이터 덩어리가 아니라 재사용 가능한 자산으로 관리해, 비즈니스 문제를 해결하는 데 쓰이도록 한다.

소프트웨어 개발·컨설팅 기업 파이네스트(Pynest)의 CTO 로만 릴코는 “데이터를 제품처럼 다루면 워크플로우 안에 있는 모든 사람이 같은 생태계에서 일하게 된다. 분석을 확장할 때도 핵심 요소 중 하나”라고 강조했다.

릴코는 “우리 팀은 연구용과 운영용으로 데이터를 따로 복사해 유지하는 데 익숙했지만, 그 방식은 금방 한계에 부딪힌다”라며, “데이터 웨어하우스와 피처 스토어(Feature Store)를 통합하느라 뛰어다니는 사이에 출시 일정은 다가온다. 중복은 비용으로 돌아왔고, 그래서 대부분 프로젝트에서 단일 카탈로그를 갖춘 ‘거버넌스 적용 레이크하우스’로 옮겼다”라고 설명했다.

이제 사용자는 필요한 데이터를 원하는 형식으로 가져와 사용하고, 팀 간 공유도 가능해졌다. 릴코는 “불을 끄느라 낭비하는 일이 줄었고, 분석가들이 더 빠르게 움직인다”라고 덧붙였다.

기업은 여전히 막대한 데이터를 축적하고 있지만, 그 중에는 부정확하거나 오래됐거나 중복·불일치·무관한 데이터도 적지 않다. 이런 데이터는 의사결정 실패, 고객 서비스 품질 저하, 매출 손실로 이어질 수 있다. 이 때문에 데이터 클렌징 도구가 오래전부터 사용됐지만, 데이터 품질을 ‘지속적으로 관리해야 하는 전략 자산’으로 취급하지는 못했던 경우가 많다.

‘전략 자산’으로 격상된 데이터 품질

맥나이트 컨설팅 그룹(McKnight Consulting Group)의 대표 윌리엄 맥나이트는 “나쁜 데이터는 모든 것을 무너뜨린다”라며, “AI와 분석은 기반 데이터가 정확하고 관련성이 높으며 잘 큐레이션돼 있을 때만 제대로 작동한다. 영향도가 큰 데이터셋에 집중 투자하면 더 빠르고 신뢰할 수 있는 결과를 얻을 수 있다”라고 설명했다.

맥나이트는 “핵심 데이터셋을 대상으로 정제·검증·보강·모니터링을 반복해야 한다. 한 번에 전부 고치려 하기보다, 작은 개선을 계속 쌓아가는 방식이 필요하다”라고 조언했다.

데이터 레이크하우스

데이터 레이크하우스는 데이터 레이크의 유연성과 효율, 데이터 웨어하우스의 관리·성능을 결합한 아키텍처다. 정형·반정형·비정형 데이터를 한 플랫폼에 담아 저장·분석할 수 있다. 그랜드 뷰 리서치(Grand View Research)에 따르면, 글로벌 데이터 레이크하우스 시장은 2024년 113억 5,000만 달러 규모에서 2033년에는 740억 달러 규모로 성장할 전망이다. 확장성과 구조·성능을 함께 갖춰 고급 분석과 AI 워크로드를 지원하는 ‘통합 데이터 플랫폼’ 수요가 증가할 것이기 때문이다.

파이네스트의 릴코는 “그림을 더 단순하고 투명하게 만드는 데이터 접근법이 지금 승리하고 있다”라며, “서로 분리된 여러 데이터 웨어하우스 대신, 명확한 레이크하우스 아키텍처로 이동하는 흐름이다. 이를 통해 명확한 데이터 계약과 일관된 카탈로그, 자동화된 품질 점검과 모니터링 체계를 갖출 수 있다”라고 덧붙였다.

AI 사용례를 떠받치는 거버넌스

데이터 거버넌스는 수년 전부터 뜨는 트렌드였다. 이제 거버넌스는 품질·보안·프라이버시 같은 기본 요건을 넘어, AI 결과물을 ‘신뢰할 수 있게 만드는 장치’ 역할로 확장되고 있다. 맥나이트는 “좋은 거버넌스는 이제 규정 준수만의 문제가 아니라 AI가 신뢰할 만한 인사이트를 만들도록 돕는 문제”라며, “정형화된 데이터, 명확한 오너십, 투명한 데이터 계보가 결과에 대한 신뢰를 만든다”라고 설명했다.

맥나이트는 기술 리더가 메타데이터 관리, 데이터 스튜어드십, 데이터 계보 추적, AI에 적합한 데이터 관리를 위한 역할과 책임을 정의하는 데 집중해야 한다고 강조했다.

데이터 전문 자문회사 산지모(SanjMo)의 대표 산지브 모한은 “선도 기업은 비즈니스 규칙, 제품 관계, 규정 준수 요건을 시맨틱 계층에 담아 구조화된 지식 프레임워크를 구축하고 있다. 이 가드레일은 자율 운영을 가능하게 하면서도 값비싼 오류를 막는다. 이를 도입한 CIO는 사람의 개입이 필요한 AI의 실수를 더 적게 보고하게 될 것”이라고 전망했다.

우선순위 없는 ‘무차별 AI 배포’

조직 전반에 AI를 빠르고 넓게 깔아버리는 방식은 여러 이유로 위험하다. 먼저, 숙고 없이 대규모로 도입하면 의도치 않은 편향과 차별 가능성이 커지고, 의사결정에서 사람을 너무 일찍 배제할 수 있다. 운영 실패로 이어질 리스크도 있다.

데이터 보안·프라이버시 위험, 목표 달성에 필요한 역량 부족 문제도 뒤따른다. 무엇보다 ‘굳이 AI가 필요 없는 곳’에 AI를 억지로 쓰는 일이 발생할 수 있다. 결국 가치를 만들지 못하거나 실패하는 프로젝트가 대량으로 생긴다. 맥나이트는 “엔터프라이즈 데이터 전체를 AI에 그대로 밀어 넣으면 자원을 낭비하고 신뢰를 떨어뜨린다. 선별된 고품질 데이터셋이 더 나은 결과를 만든다”라고 지적했다.

경직된 모놀리식 플랫폼

오늘날 데이터 관리 환경에서 ‘빠른 변화 대응력’은 필수다. AI의 확산으로 민첩성은 과거보다 훨씬 더 중요한 역량이 됐다. 맥나이트는 “새로운 AI 모델과 프레임워크에 빠르게 적응하지 못하는 스택은 순식간에 구식이 된다”라며, “유연성이 핵심이다. AI 모델과 도구는 빠르게 진화한다. 데이터 플랫폼은 특정 벤더나 경직된 아키텍처에 갇히지 않고, 여러 AI 프레임워크와 플러그인처럼 연결될 수 있어야 한다”라고 강조했다.

기술 교육 서비스 기업 스킬소프트(Skillsoft)의 CIO 올라 데일리는 “데이터를 ‘통합’하려는 목표로 움직이던 중앙집중형 데이터 웨어하우스는 더 이상 지배적인 트렌드가 아니다. 대신 데이터 패브릭, 레이크하우스, 엣지 프로세싱 같은 하이브리드·플랫폼 지향 접근이 확산되고 있고, ROI와 비즈니스 사용례와의 연결성이 더 뚜렷하다”라고 말했다.

데일리는 “조직 차원에서는 거버넌스 같은 핵심 책임은 중앙에 두되, 운영 모델은 하이브리드로 이동하는 흐름이 나타난다. 이런 변화는 거버넌스를 유지하면서도 실시간 분석과 AI 기반 워크로드에 맞는 ‘용도 적합’ 아키텍처를 지원한다”라고 설명했다.

뒤늦은 데이터 정리

데이터 품질 이슈를 프로세스 후반에 처리하기보다, 초기에 앞당겨 효율을 높이는 방향으로 데이터 전략이 바뀌고 있다. 마이아는 “과거에는 레코드가 만들어지고 여러 팀에서 이미 사용된 뒤에야 데이터 품질 작업이 진행되는 경우가 많았다”라며, “시스템이 분절돼 있고 의료진 정보가 일관되지 않다 보니, 결국 수작업으로, 보통 같은 사람이 반복해서 고쳐야 했다. 빠르게 움직이려는 팀 입장에서는 지연과 추가 단계가 늘어날 수밖에 없었다”라고 말했다.

마이아는 “사후 정리 방식은 규모가 커질수록 버티기 어렵다는 것을 알게 됐다. 데이터가 생성되거나 사용되는 지점 가까이에서 더 일찍 문제를 포착하고 해결할수록 결과가 좋아진다”라고 밝혔다.

 AI 기반 데이터 품질 모니터링도 확산되고 있다. 딜로이트 CTO 오피스의 책임자 켈리 라스코비치는 “과거에는 낮은 데이터 품질이 프로젝트 속도를 늦추는 정도였지만, 이제는 AI 시스템을 통해 오류가 연쇄적으로 증폭돼 더 큰 문제를 만든다”고 진단했다.

라스코비치는 “에이전트가 작업하면서 의사결정과 결과에 대한 데이터가 계속 생성된다”며 “AI 에이전트가 남기는 데이터 부산물은 지속적 개선을 위한 중요한 자산이 된다. 분기별 감사 대신, 조직은 AI로 데이터 품질을 실시간 모니터링하고 이런 인사이트를 즉시 포착하고 있다”라고 설명했다.

DIY 마스터 데이터 관리

비용 절감을 위해 마스터 데이터 관리를 DIY로 구축하려는 유혹은 크지만, 장기적으로는 더 큰 문제를 부를 수 있다. 마이아는 “CHG에서도 과거에 자체 데이터 마스터링 솔루션을 만들려 했다. 당시엔 합리적으로 보였지만, 의료진 데이터의 규모와 복잡성이 커지자 확장할 수 없다는 것이 분명해졌다. 유지·고도화에 필요한 역량도 지나치게 전문적이었고, 운영 비용도 높았다”라고 밝혔다.

마이아는 “빠르게 바뀌는 비즈니스 핵심 데이터를 다루는 조직일수록 DIY를 정당화하기가 점점 더 어려워지고 있다. 현대 데이터 환경은 변화 속도가 너무 빨라 내부 구축이 규모와 비용 측면에서 따라가기 힘들다”라고 설명했다.

AI 시대 이전의 시스템과 프랙티스

많은 데이터 관리 시스템은 AI가 엔터프라이즈 IT에서 핵심 역할을 하기 전에 구축됐을 가능성이 높다. 이제는 업데이트가 필요한 시점일지도 모른다.

AI 소프트웨어 기업 언프레임 AI(Unframe AI)의 COO 겸 공동 설립자 라리사 슈나이더는 “여러 레거시 프랙티스가 빠르게 쓸모없어지고 있다. 사람 중심의 거버넌스가 느슨한 시스템을 계속 운영하는 기업은 프로토타입을 넘어 AI를 확장하는 데 어려움을 겪을 것”이라고 지적했다.

슈나이더는 “배치 중심 파이프라인만으로는 AI 기반 의사결정에 필요한 지속적인 실시간 컨텍스트를 제공하기에 너무 느리다”라며, “수년짜리 전면 교체 방식의 현대화 프로젝트도 더는 받아들여지지 않는다. 또한 지능 없이 도구만 늘어나는 무분별한 확산도 한계에 다다르고 있으며, 조직은 운영에 AI를 직접 내장한 더 적은 수의 플랫폼으로 통합하는 방향으로 가고 있다”라고 설명했다.
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