정보 관리에서 데이터를 처리하는 방식은 업무 효율성을 결정합니다. 이 분야에서 오랫동안 활동하면서, 많은 조직이 방대한 데이터를 수집만 할 뿐 실제로는 제대로 활용하지 못하는 경우를 자주 보았습니다.
비유를 들어보겠습니다. 최근 창고를 정리하다가 퐁듀 세트가 무려 4개나 나왔습니다. 언젠가 쓸모 있을 거라 생각해 보관했지만, 막상 필요할 때는 찾을 수 없었습니다. 데이터도 이와 같습니다. 언젠가 쓸 일이 있을 거라며 저장해두지만, 효율적인 검색 시스템이 없으면 단순한 디지털 잡동사니에 불과합니다.
이 주제는 최근 Shinydocs의 CEO Jason Cassidy와 함께한 Tech Edge 에피소드에서도 핵심적으로 다뤘습니다. '검색이 저장보다 중요한가?'라는 단순하지만 강력한 질문을 중심으로 논의가 이루어졌습니다.
'혹시 몰라서’ 저장하는 습관의 비용
'받은 이메일을 모두 보관하지는 않을 것입니다.' 은 디지털 데이터 저장 방식의 일반적인 관행에의문을 제기했습니다. 많은 조직이 시스템에서 생성되거나 수집된 모든 데이터를 영구적으로 유지해야 한다고 믿지만, 이는 사실이 아닐 뿐 아니라 보안 또는 규제 측면에서도 위험을 초래할 수 있습니다.
Jason은 다음과 같은 비유로 이 문제를 명확히 설명했습니다. 만약 1만 명이 모인 럭비 경기장에서 누군가 차량 불을 끄지 않았다면, 모든 차량 번호를 수집하고 개별적으로 확인하겠습니까? 아니면 방송을 통해 해당 차량 정보를 안내하겠습니까? 대부분의 조직은 데이터 관리에 있어 첫 번째처럼 비효율적인 방식으로 채택하고 있습니다.
이처럼, 데이터를 지나치게 정리하고 분류하는 데 드는 노력은 실제 필요한 정보를 빠르게 검색하는 것보다 비효율적일 수 있습니다. 우리가 집중해야 할 것은 모든 데이터를 정리하는 것이 아니라, 조직에 위험 요소가 있거나 가치가 있는 정보에 자원을 집중하는 것입니다.
일률적인 정보 저장소 문제
정보 관리를 위한 단일 저장소가 모든 문제를 해결할 수 있다는 생각은 오해입니다. 조직은 직원들이 표준화된 단일 시스템을 따를 수 있다고 기대하지만, 실제 업무 방식은 부서나 역할에 따라 다양합니다. Jason은 플랫폼과 부서 간의 유연하고 사용자 중심적인 정보 검색 방식을 제안했습니다. 멀티 클라우드 전략처럼 다양한 환경 간에 데이터를 저장하고 액세스할 수 있도록 지원하여 정보를 더 쉽게 가져올 수 있습니다. 이 방법은 단일 시스템에 대한 의존도를 줄이고 정보 액세스를 더 유연하게 유지합니다.
"엔지니어가 데이터를 저장하는 방식이 재무 또는 HR 부서와 다릅니다. 하나의 시스템을 강제하기보다는 검색 기능을 통합하여 필요한 정보를 어디에 있든 쉽게 찾을 수 있도록 해야 합니다."
이러한 방식은 우리의 일상적인 디지털 경험과도 유사합니다. 종이 파일을 일일이 찾기보다 대부분 Google 검색으로 해결하듯, 기업 데이터도 그런 방식으로 활용될 수 있어야 합니다.
완벽보다 액세스가 중요한 이유
우리가 이야기에서 얻은 또 하나의 핵심은, 데이터를 사용자에게 제공하기 전에 완벽하게 정리하고 저장하려는 방식은 오히려 비효율적이라는 점입니다. 많은 IT 팀이 데이터를 모두 정리하고, 레이블을 지정하고, 분류를 끝내야만 사용자에게 공유할 수 있다고 생각하지만, 이런 방식은 데이터의 본질적인 목적인 의사 결정을 지원하는 것을 지연시킵니다.
Jason이 공유한 가장 인상적인 사례는 석유 시추 플랫폼에서의 경험이었습니다. 그곳에서는 정확한 정보에 얼마나 빠르게 액세스할 수 있는지가 생명과 직결되는 문제입니다. 수리 기술자가 장비를 고치기 전에 꼭 필요한 문서를 찾기 위해 오래된 시스템을 뒤져야 한다면 큰 문제가 됩니다. 대신, 지능형 정보 검색 시스템이 사용자의 필요를 예측해 즉시 관련 정보를 제공해야 합니다. 이 원칙은 은행, 지방정부 등 다양한 산업에 동일하게 적용됩니다. 직원들이 중요한 결정을 내리기 위해서 언제든 신뢰할 수 있는 정보에 바로 액세스할 수 있어야 합니다.
AI 진화: 저장에서 인텔리전스로
정보 관리는 이제 '어디에 데이터를 저장할 것인가'보다 '어떻게 효율적으로 찾아내고 활용할 것인가'가 더 중요해지고 있습니다. 실시간으로 정보를 활용할 수 있는 환경은 기업의 민첩성과 대응력을 높이는 핵심 요소입니다.
이러한 변화는 정보 관리 개염의 근본적인 변화를 의미합니다. 이제는 완벽한 저장 시스템이 아닌, 최적의 검색 시스템이 필요합니다. 마치 내가 코코넛 크림 캔이 어디에 있는지 몰라도 꺼내 쓸 수 있듯, 사용자 역시 정보가 어떤 시스템에 저장되어 있는지 몰라도 필요할 때 즉시 찾아볼 수 있어야 합니다.
AI 기술과 사용자 중심의 설계를 결합하면, 기업은 기존의 데이터 관리 방식을 근본적으로 혁신할 수 있습니다. 이를 통해 정보는 더 이상 단순한 데이터가 아닌, 의사 결정과 운영 효율성을 높이는 전략적 자산이 됩니다.
사용자를 위한 복잡성 간소화
제가 자주 언급하는 개념 중 하나는 'Alyssa Blackburn 복잡성 스케일(비공식 특허 출원 중)'입니다. 이 스케일의 핵심은, 사용자가 가까이에서 접하는 부분일수록 복잡성은 줄어야 한다는 것입니다. 시스템은 백엔드에서 복잡할 수 있지만, 실제 사용자가 이용하는 인터페이스는 직관적이고 간단해야 합니다. 예를 들어, 직원이 단순히 파일 하나를 검색하는 데에 별도의 교육이 필요해서는 안 됩니다. 인터넷에서 식당을 검색하듯 쉽게 필요한 문서를 찾을 수 있어야 합니다.
정보 검색이 직관적으로 설계되면, 직원들은 업무를 더 빠르고 효율적으로 처리할 수 있습니다. 반면 시스템이 지나치게 복잡하면 우회 방법 또는 비공식 툴을 사용하게 되고, 이는 섀도 IT 발생과 보안 위험으로 이어질 수 있습니다.
실행 가능한 3 가지 권장 방안
Jason과의 대화를 통해, 정보 관리 최적화하고자 하는 조직에 실질적으로 도움이 되는 3가지 실행 방안이 도출되었습니다.
1. '검색 우선' 아키텍처 구축
정보를 어디에 저장할지가 아니라, 어떻게 쉽게 찾을 수 있을지에 집중해야 합니다. Google처럼 직관적인 검색 환경을 제공할 수 있도록, 다양한 시스템을 동시에 인덱싱하고 검색할 수 있는 도구에 투자해야 합니다. 정기적인 시스템 전체 인덱싱 일정을 설정하고, 검색 도구가 자연어 기반 쿼리를 지원하는지 확인합니다.
2. 점진적 방식으로 구현 시작
모든 데이터를 완벽하게 정리한 후에야 사용자에게 제공해야 한다는 생각은 버리세요. 정보를 사용자에게 빠르게 제공하고 피드백을 바탕으로 반복적으로 최적화해야 합니다. 기술 지원팀처럼 활용도가 높은 부서에서 파일럿 프로젝트를 시작하고, 기본적인 검색 기능부터 적용합니다. 검색 패턴과 실패 검색을 모니터링하여 시스템의 효율성을 지속적으로 향상시킵니다. 완벽함이 진보를 가로막는 걸림돌이 되지 않습니다. 완벽을 기다리다 기회를 놓치는 것보다, 일단 시작하고 학습하는 것이 훨씬 낫습니다.
3. 정보 분류 자동화
AI를 활용하여 생성되거나 받는 정보를 자동으로 분류, 레에블 지정 및 정리합니다. 즉, 중복 콘텐츠를 식별하고, 민감한 정보를 분류하며, 주요 메타데이터를 자동 추출하는 기능을 갖춘 AI 기반 도구를 도입하는 것이 핵심입니다. 반복적인 분류 작업은 자동화된 워크플로우로 처리하고, AI 기반 분류 작업의 일관성과 규정 준수를 위해 명확한 거버넌스 정책도 마련해야 합니다.
마무리 생각
Jason이 말했듯이, 많은 조직들이 지난 10년 동안 '완벽한 전자 문서 관리 시스템'을 6개월만 더 있으면 구현할 수 있다고 믿어왔습니다. 그러나 현실은, 완벽한 저장보다는 ‘필요한 정보를 필요한 시점에 적절한 사람에게 제공하는 것’이 진정한 목표입니다. 데이터 저장 자체에 집중하기보다, 정보를 빠르고 쉽게 찾아 쓸 수 있도록 체계를 전환하는 조직만이 앞으로 경쟁력을 갖추게 될 것입니다.
자세한 에피소드 보기: The Tech Edge — Ticker