데이터는 많은데 왜 쓸 수 없을까? - The Modern Data Report 2026 핵심 분석

최근 발표된 'The Modern Data Report 2026'의 핵심 아이디어를 정리합니다.

1. 데이터 활성화 격차 (The Data Activation Gap) 가장 큰 문제는 도구의 부족이 아니라 '데이터 활성화'의 실패입니다. 기업들은 최신 데이터 플랫폼에 막대한 투자를 했음에도 불구하고, 데이터를 실제 비즈니스 의사결정과 운영에 신뢰성 있게 사용하는 데 여전히 어려움을 겪고 있습니다,. 데이터 팀은 데이터를 활용하는 시간보다 데이터를 찾고 검증하는 데 더 많은 시간을 소비하고 있습니다.

2. 데이터 활성화를 막는 3가지 장벽 보고서는 데이터가 활성화되지 못하는 주요 원인으로 다음 세 가지를 지목합니다:

• 탐색(Discovery): 응답자의 89%가 올바른 데이터를 찾는 것을 상위 3대 시간 낭비 요인으로 꼽았습니다. 데이터가 여러 도구에 파편화되어 있어 찾는 것 자체가 작업이 되어버렸습니다.
• 맥락(Context): 데이터를 찾더라도 비즈니스 맥락(정의, 출처 등)이 누락되어 있어 해석하기 어렵습니다. 57%는 맥락 부족으로 데이터를 해석하는 데 어려움을 겪습니다.
• 신뢰(Trust): 데이터에 대한 신뢰가 조건부입니다. 응답자의 93%가 동일한 지표에 대해 서로 상충되는 버전을 경험하며, 이는 자동화를 불가능하게 만듭니다,.

3. AI 준비성의 부족 (AI Readiness Gap) 현재의 엔터프라이즈 데이터는 AI에 활용될 준비가 되어 있지 않습니다.

• 인간 중심의 데이터 스택: 기존 데이터 시스템은 인간이 직관과 회의를 통해 맥락을 보완하는 구조였으나, AI는 이러한 '인간적 보정'을 할 수 없습니다,.
• 낮은 신뢰도: 68%의 응답자는 자신의 데이터가 AI에 사용할 만큼 깨끗하거나 신뢰할 수 없다고 답했습니다.
• 시맨틱 레이어의 필요성: AI가 데이터를 추론하려면 표준화된 정의가 필수적이며, 응답자의 80%가 이를 가장 중요한 AI 활성화 요소로 꼽았습니다.

4. 해결책: 통합(Convergence)으로의 전환 데이터 전문가들은 더 많은 도구가 아니라, 파편화된 기능을 하나로 묶는 '통합된 플랫폼(Converged Platform)'을 원하고 있습니다,. 진정한 데이터 활성화를 위해 필요한 핵심 요소는 다음과 같습니다:

• 모든 데이터 소스에 대한 통합된 접근(Unified Access) (84%가 중요시함).
• 데이터에 내재된 강력한 거버넌스(Strong Governance) (81%).
• IT 부서 의존 없는 셀프 서비스(Self-service) (72%).

결론적으로, 단순히 데이터를 저장하고 분석하는 단계를 넘어, 신뢰할 수 있는 데이터를 통해 의사결정 속도와 확신을 높이는 것이 2026년 모던 데이터 스택의 핵심 목표입니다.

결론: 통합 플랫폼으로의 전환

'The Modern Data Report 2026'은 명확한 메시지를 전달합니다.
데이터 활성화의 핵심은 더 많은 도구가 아니라 통합(Convergence)입니다.

신뢰할 수 있는 데이터를 통해 의사결정 속도와 확신을 높이는 것,
이것이 2026년 모던 데이터 스택의 진정한 목표입니다.

PAASUP DIP의 접근

PAASUP DIP는 이러한 통합 플랫폼 철학을 구현합니다:

통합된 접근 (Unified Access)

• 배치, 실시간, AI 워크로드를 단일 레이크하우스에서 관리
• 파편화된 도구 대신 하나의 통합 카탈로그

강력한 거버넌스 (Strong Governance)

• 플랫폼 레벨에서 내장된 데이터 거버넌스
• 일관된 데이터 정의와 메타데이터 관리

셀프 서비스 (Self-service)

• 원클릭 배포로 IT 의존성 제거
• 데이터 팀이 직접 인프라를 프로비저닝

데이터 활성화 격차를 해소하는 여정,
PAASUP DIP와 함께 시작하세요.

💡 자세히 알아보기: https://zcal.co/gunsikchoi/30min

원문: https://www.themoderndatacompany.com/resources/the-modern-data-report-2026