에버퓨어(구 퓨어스토리지)와 시장조사기관 옴디아(Omdia)가 공동 조사한 결과 응답 조직의 99%가 다크 데이터를 보유한 것으로 집계됐다. 다크 데이터는 수집은 했지만 실제로 재사용하지 않는 데이터를 가리킨다. 두 기관은 이 같은 내용을 담아 기업 데이터 준비도 격차 분석(Exploring the enterprise data readiness gap) 보고서를 발표했다. 조사 대상 중 51~75%의 조직에서는 다크 데이터가 전체 기업 데이터의 37% 이상을 차지하는 것으로 나타났다.
운영 전환 단계에서 드러난 수치
보고서는 AI 파일럿을 실제 운영 환경으로 옮기는 과정에서 나타나는 어려움을 수치로 짚었다. 조사 대상 조직의 97%가 이 전환 과정에서 어려움을 겪었다고 답했고, 이 가운데 62%는 그 정도를 중간 이상 또는 심각한 수준이라고 평가했다. IT 리더를 대상으로 한 문항에서는 응답자의 68%가 파일럿을 운영 단계로 옮길 때 가장 부담을 느끼는 지점으로 데이터 관리를 지목했다. 같은 응답군의 63%는 여러 곳에 흩어진 스토리지와 걷잡을 수 없이 불어나는 데이터 양을 AI 활용을 가로막는 요인으로 꼽았다.
| 항목 | 비율 |
|---|---|
| 다크 데이터 보유 조직 | 99% |
| AI 파일럿 운영 전환에 어려움을 겪은 조직 | 97% |
| 전환 장애 수준을 중간 이상·심각으로 평가 | 62% |
| 데이터 관리를 최대 과제로 꼽은 IT 리더 | 68% |
| 스토리지 분산·데이터 증가를 장벽으로 지목 | 63% |
| 다크 데이터를 중대 위험으로 인식 | 76% |
| 실행 가능한 인사이트 도출이 중요하다고 응답 | 75% |
| 데이터 환경 기본 가시성 미확보 | 58% |
위험 인식과 실제 관리 사이의 간극
IT 리더의 76%는 다크 데이터를 중대한 비즈니스 위험으로 인식하고 있다고 답했다. 75%는 AI 활용에서 실행 가능한 인사이트를 뽑아내는 것이 중요하다고 봤다. 그러나 정작 조직의 58%는 자사 데이터 환경에 대한 기본적인 가시성조차 확보하지 못한 상태였다. 위험은 알아도 현황은 파악하지 못한다는 격차가 이번 조사의 핵심 결과로 제시됐다.
에버퓨어와 옴디아는 이번 조사를 바탕으로 기업 데이터를 비즈니스 가치와 위험이라는 두 축으로 나눠 관리하는 방식을 제시했다. 두 기관은 AI에 데이터를 공급하기 전 중복·노후·불필요 데이터를 뜻하는 ROT 데이터(Redundant, Obsolete and Trivial)부터 정리해야 한다고 짚었다.
전인호 에버퓨어코리아 지사장은 “국내 기업들이 빠른 속도로 AI 도입을 확대하고 있지만 데이터에 대한 가시성이 확보되지 않은 상태에서 속도만 높이는 것은 위험할 수 있다”고 말했다. 그는 “어떤 데이터셋에 대해서도 '어디에 있는가', '누가 사용하고 있는가', '신뢰할 수 있는가'라는 세 가지 질문에 명확히 답할 수 있어야 한다”고 덧붙였다. 아시시 굽타(Ashish Gupta) 에버퓨어 데이터 관리 부문 총괄은 “기업은 신뢰할 수 없는 데이터를 기반으로 신뢰할 수 있는 AI를 구축할 수 없다”며 “더 나은 AI를 위한 해법은 단순히 더 많은 데이터를 추가하는 것이 아니라 관련성이 높고 풍부한 맥락을 갖춘 데이터를 사용하는 데 있다”고 밝혔다.
이번 보고서의 수치들은 기업이 다크 데이터의 위험성을 알고 있으면서도 실제 데이터 현황 파악에는 이르지 못한 상태임을 보여준다. 절반 이상의 조직이 데이터 가시성을 확보하지 못한 채 AI 파일럿을 운영 환경으로 옮기려는 시도가 계속되고 있다는 점이 조사 결과의 요지다.