데이터의 올바른 관리에 투자하는 기업이 이미 투자 혜택을 누리고 있는 가운데 국내 기업의 경우 데이터 관리에 대한 투자 대비 2배 이상의 성과를 달성한 것으로 나타났다.

이는 베리타스테크놀로지스가 국내 IT 의사결정자 및 데이터 관리자 100명을 포함한 전 세계 1500명을 대상으로 조사한 ‘데이터의 가치(Value of Data)’ 보고서에 따른 것이다.

◆데이터 관리 지원 기술 부재가 데이터 관리 ROI 향상 방해 = 이 보고서에 의하면 국내 기업은 데이터 관리 개선 관련 투자 1000원당 평균 2170원(글로벌 2180원)의 투자 수익을 거두고 있으며, 85%(글로벌 82%)에 달하는 대다수의 기업이 더 높은 수익을 기대하는 것으로 나타났다.

응답 기업의 13%(글로벌 15%)만이 예상한 투자 수익을 거두었다고 답했으며, 기대 이상의 성과라는 응답은 2%(글로벌 1%)에 그쳤다.

▲ 출처: 베리타스 ‘데이터의 가치’ 보고서

국내 응답 기업은 데이터 관리 투자 수익률(ROI) 향상을 방해하는 주요 요인으로 ▲데이터 관리를 지원하는 적절한 기술의 부재(49%) ▲사내 절차의 부재(38%) ▲적절한 직원 참여 및 교육 부재(44%) ▲경영진의 지원 부재(32%)를 꼽았다.

조티 스와룹(Jyothi Swaroop) 베리타스 제품 및 솔루션 총괄 부사장은 “부적절한 데이터 관리는 보안 취약점, 매출 손실, 기회 상실 등으로 이어져 기업에 수십억 원의 비용을 초래할 수 있다”며 “반면 현명한 데이터 관리 투자는 데이터 자산의 잠재 가치를 극대화한다. 따라서 기업은 데이터에 대한 액세스 및 보호와 인사이트를 창출할 수 있는 능력을 갖춰야 하며 경영진의 수용적인 자세뿐만 아니라 툴, 절차, 교육에 이르기까지 데이터 관리 방식의 문화적 변화를 추진함으로써 직원이 데이터에 대한 완전한 가시성을 갖고 제어할 수 있도록 지원해야 한다”고 말했다.

데이터의 올바른 관리에 투자하는 기업은 이미 투자 혜택을 누리고 있음은 물론 기대한 목표를 달성하고 있는 것으로 나타났다. 데이터 관리 투자를 진행 중인 국내 응답 기업 중 71%는 데이터 컴플라이언스 향상, 데이터 보안 리스크 감소 등의 성과를 거두고 있다고 답했으며, 65%는 신규 매출 및 시장 기회 창출, 61%는 비용 절감의 성과를 꼽았다.

◆다크 데이터 확산으로 보안 사각지대 발생 = 국내 응답 기업의 57%(글로벌 52%)에 달하는 데이터가 분류되지 않거나 태그가 지정되지 않은 것으로 조사됐다.

이로 인해 기업은 방대한 비즈니스 크리티컬 데이터에 대해 제한된 가시성만을 보유하거나 아예 가시성을 확보하지 못해 해킹 위험에 노출되어 있는 것으로 나타났다.

기업은 데이터 분류를 통해 데이터 위치에 관계없이 신속하게 데이터를 검사하고 태그를 지정해 민감하거나 위험한 정보를 올바르게 관리하고 보호할 수 있다.

▲ 출처: 베리타스 ‘데이터의 가치’ 보고서

엄격한 데이터 보호 규정이 날로 늘어나는 가운데, 기업은 데이터에 대한 포괄적인 가시성을 확보함으로써 전체 데이터 자산을 대상으로 개별적인 보존 정책의 시행과 집행을 요구하는 데이터 보호 규정을 준수할 수 있다.

퍼블릭 클라우드와 모바일 환경은 데이터 보안의 가장 취약한 연결점으로, 이러한 환경의 데이터 대부분이 분류되지 않아서 보호되지 않는 상태일 가능성이 높다.

실제로 퍼블릭 클라우드 상의 모든 데이터를 분류했다고 응답한 국내 기업은 1%(글로벌 5%), 모바일 기기에 저장된 모든 데이터를 분류했다고 응답한 국내 기업은 4%(글로벌 6%)에 불과했다.

또, 67%(글로벌 61%)는 퍼블릭 클라우드 데이터의 절반 이하를 분류, 75%(글로벌 67%)는 모바일 기기에 저장된 데이터의 절반 이하를 분류했다고 답했다.

국내 응답 기업은 일상적인 데이터 관리를 수행하는 대표적인 이유로 데이터 보안 강화(77%), 데이터 가시성 및 제어 향상(37%), 규정 준수 확보(27%)를 꼽았다. 그러나 응답자 대부분은 여전히 이 모든 영역에서 개선이 필요한 상황이라고 답했다.

조티 스와룹 부사장은 “데이터가 기업 전반에서 파편화되거나 태그가 올바르게 지정되지 않으면 다크 데이터가 될 가능성이 높고, GDPR 등의 데이터 보호 규정을 위반할 경우 기업의 평판과 시장 점유율에 부정적인 영향을 미칠 수 있다”며 “기업은 알고리즘, 머신러닝, 정책, 프로세스를 갖춘 데이터 관리 툴을 구현해 기업의 데이터 저장 위치에 관계없이 데이터를 관리 및 보호하고, 데이터로부터 가치 있는 인사이트를 확보할 수 있어야 한다”고 강조했다.

<박시현 기자> pcsw@bikorea.net