데이터 통합이 어려운 이유 - 데이터 통합에 대한 불편한 진실

데이터 통합이 어려운 이유, 통합이 안 되는 이유는 크게 두 가지가 있습니다.

 

하나는 이전에 설명드린 통합의 단점 때문일 것입니다. 아래 글을 참고하세요.

 

통합이 대세인가? 통합 시 주의할 점

 

통합을 위한 통합은 경계하고, 단점은 충분히 고려해야 합니다.

 

오늘의 주제는 두 번째 이유입니다. 통합이 어려운 두 번째 이유는 조직에 있습니다.

 

조직 구조에 따라 통합되지 않는 경우가 빈번합니다.

단순하게 주식계좌 엔터티와 수익증권계좌 엔터티를 관리하는 담당자가 다르면 통합이 어렵습니다.

담당자만 달라도 어렵지만 담당자의 소속(팀)이 다르면 더욱 어렵고요.

 

이것의 근본적인 원인은 리소스입니다.

업무가 줄지 않는다면 다른 업무를 감당하기 벅차기 때문이죠.

진짜 감당하기 힘든지는 차치하고라도 지금보다 많아지는 것에 대한 거부감은 분명 존재합니다.

 

이때 모델러는 난감해지고 많은 사람이 딜레마에 빠집니다.

분명 통합하면 좋다는 것을 모두 공감하고 있는데요.

엔터티를 받아야 할 당사자가 대승적으로 결정하면 해결될텐데 총대 메고 나서기 쉽지 않아 결과적으로 통합이 되지 않습니다.

 

이와 같은 이유로 통합하지 못하는 횟수는 적지만 상당히 핵심적인 엔터티와 관련있어 통합 못한 효과는 작지 않습니다.

 

그리고 프로젝트가 커질수록 이런 현상이 커지는데요. 프로젝트가 커질수록 방어 심리도 더 커지는 거 같습니다.

 

타 영역에 비슷한 엔터티가 있는지도 모를 때가 많고, 있는 것을 알더라도 모른 척하게 됩니다.

자연히 없어서는 안 될 필수적인 연관 관계만을 파악하고, 효율적인 연관 관계에는 관심을 두지 않는 경향이 있습니다.

 

그래서 프로젝트가 커질수록 강력하고 추진력 있는 엔터티 통합 작업이 필요합니다. 데이터 모델은 개발 영역별 개발 관점이 아닌 전사적인 데이터 관점(Enterprise Data Architecture)에서 접근해야 합니다.

데이터는 개발 영역별로 존재하고 사용되는 것이 아니라 통합돼 전사에서 공유할 수 있어야 합니다.

 

바람직한 것은 전사 관점에서 생각하는 것입니다.

모델러로서 많은 사람과 일하지만 대승적으로, 전향적으로 생각하는 사람이 드문 게 사실입니다.

 

결국 더 효과적인 게 무엇일지, 전사에 더 도움이 되는 게 어떤 것일지 생각한다면 최소한 내 일, 우리 팀원 일이 많아진다는 이유 때문에 통합되면 좋은 데이터가 통합이 안 되는 일은 없을 것입니다.

 

여러 번 주장했듯이 이런 문제가 최소화될 수 있는 조직 체계, 즉 데이터 주제 영역 기준의 조직 체계가 생길 거라 기대합니다.

 

최소한 담당자가 달라서 데이터를 통합하지 못하는 일은 없어야 하겠습니다.