본 기사는 블룸버그 L.P.의 엔터프라이즈 데이터 부문 글로벌 총괄인 제라드 프랜시스(Gerard Francis)가 작성하였음
지난 수십년간 데이터 공급망의 파편화 문제는 모든 부문에서 골칫거리였다. 데이터의 출처가 흩어져 있고 품질이 들쭉날쭉할 뿐 아니라 유효성 검증의 어려움으로 인해 비효율성과 리스크가 높다. 특히 금융기관용 데이터의 확보와 공급의 파편화 문제가 최근 도마에 오르고 있다.
금융 기관들은 투자 전략 수립에 필요한 정보를 확보하고 중요 사업 부문을 지원하기 위해 사용되는 데이터 세트의 조달과 관리에 어려움을 겪고 있다. 데이터 파편화는 데이터가 확보되는 경로들이 서로 이질적이어서 데이터의 계보에 단절이 생기는 경우 발생한다. 다양한 업계에서 이 문제로 골머리를 앓고 있다. 다만 자본 시장 기업의 경우는 데이터 출처의 품질과 신뢰성에 초점을 맞춤으로써 해결책의 실마리를 찾을 수 있다.
데이터의 수집, 관리 및 배포 절차는 다운스트림의 데이터 품질, 일관성, 비용, 가치 등에 큰 영향을 미친다. 데이터의 소비가 증가하고 컨텐츠 공급 대상 시스템이 늘어나면서, 이제 운영 효율성은 조직의 성공에 필수적인 요소가 되었다.
데이터 공급망을 담당하는 데이터 관리자들은 파편화된 데이터로 인해 발생하는 문제가 셀 수도 없다고 강조한다.
우선, 출처마다 기호와 식별자가 다르다. 기본적인 데이터 구조와 데이터 세트가 다르기 때문에 이를 균질화하기 위해 엄청난 시간과 인력뿐 아니라 분석을 위한 연산 자원이 소모된다.
둘째, 자산 가치평가와 리스크 계산 시, 모델에 대입되는 데이터의 일관성이 떨어지거나 데이터 세트별로 취합 빈도가 다른 경우, 그 결과값에서도 비일관성이나 불일치가 발생한다. 트레이더와 리스크 관리자가 서로 다른 리스크 값을 사용하게 되면 효과적인 협력이 불가능할 뿐 아니라 최악의 경우 실재하는 리스크 노출을 빠트릴 수 있다.
복수의 데이터 출처에서 발생하는 불일치를 해결하는 과정에서, 이러한 문제들로 인해 프런트, 미들, 백오피스간에 프로세스 단절이 발생할 수 있다. 한 마디로 데이터의 출처가 단일하지 않으면 운영 리스크와 비용이 필연적으로 높아진다.
지난 7월 블룸버그에서는 최고 데이터 책임자(Chief Data Officer)를 대상으로 질적 조사를 수행했다. 대부분의 아시아 기업에게 CDO는 아직은 낯선 역할이지만, 이 조사에 따르면 CDO들은 특히 도드 프랭크법, 유럽의 금융상품시장지침(MiFID II), 개인정보 보호법(GDPR) 및 BCBS 239 등 전면적 규제의 적용을 앞두고 고품질 데이터와 데이터 거버넌스 및 준법 감시의 중요성에 대해 핵심 내부 이해관계자를 교육하는 데 여전히 어려움을 겪고 있다고 한다.
또한 본 조사는 기업에서 CDO 역할이 보다 확고해지고 규제 요건에 대한 이해가 높아지면, CDO는 비즈니스 데이터로부터 효율성, 가치, 통찰 등을 추출하는 일로 초점을 옮기게 됨을 보여주고 있다. 데이터 파편화 문제를 해결하는 데 서서히 주력하게 되는 것이다.
아시아의 다면적 규제 환경과 데이터
아시아의 금융 서비스 부문의 현재 데이터 출처의 다양성으로 인해 복잡성이 증가되면서 이를 해결하기 위해 인력과 기술자본에 대한 투자 요건이 증대되고 있는 모습이다. 사용하는 데이터 배포 기술이 다양하면 통합과 유지관리의 중첩으로 이어질 수 있다. 또한 데이터가 상당부분 중복되어 비용적으로 비효율적이며, 데이터 출처의 파편화로 다수의 계약과 모델이 필요하므로 복잡성은 한층 더 증폭된다.
아시아 지역의 데이터 파편화는 여러 대륙, 국가, 규제 체제에 걸쳐져 발생하기 때문에 다차원적이라는 특성을 가진다. EU와 미국은 MiFID II와 도드 프랭크법이라는 보편적 규제의 적용을 받는 데 반해 아시아 지역을 묶는 단일한 규제 체제는 존재하지 않는다. 역내의 극도로 다양한 정치, 경제, 시장, 기업 환경과 맞물려, 아시아 내에서 높은 수준의 데이터 통합은 쉽지 않은 과제가 되었다.
그럼에도 불구하고 데이터 공급망에 대한 이해 증진과 통합에 대한 요구가 커져 가고 있다. 이는 갈수록 국경이 의미 없어지는 데이터와 금융 서비스업의 특성과, 아시아에서 활동하는 기업들이 미국과 EU의 규제 요건의 적용을 받거나 적어도 그에 준한 체계를 갖출 필요성이 커지고 있기 때문이기도 하다.
이런 상황이지만, 아시아 기업들은 서구 기업들을 추월할 기회를 앞두고 있다. 최근 아시아 은행들의 예를 보자면, 자체 기술을 구축하기 시작하면서 이들은 하나의 데이터 출처에 머물지 여러 출처를 이용할지 데이터와 관련한 어려운 선택에 직면한 바 있다. 점차 머신 러닝과 미래 예측 분석의 발달로 기업들은 자체 데이터 호수(data lake)를 구축함으로써 여러 제3자에 의존하기보다 데이터 출처의 단일성을 확보하는 길을 택하고 있다. 처음부터 데이터와 관련한 선택을 잘 하는지 여부가 이후 기업의 미래의 운명을 결정할 수 있다.
신흥 시장의 기회: 단일 데이터, 단일 출처가 답인가?
최근 수년간, 금융 서비스 업계의 데이터 수요가 광범위할 뿐 아니라 끊임없이 변화하고 있음이 드러났다. 모든 자산군과 금융상품에 대한 포괄적 데이터, 신뢰성 높은 출처정보와 기초 데이터, 실시간 시장 데이터, 가격산정과 가치평가 데이터, 사업에 필수적인 분석과 리스크 산정 등에 대한 필요가 커지고 있다. 특히 실시간 데이터는 시장 유동성의 평가, 변동성 추적, 리스크 관리 시에 필수적이다.
이 모든 요소에 더해 복합적이고 방어 가능한 데이터 연결성을 요구하는 광범위한 금융규제와 회계 관련 요건들 때문에 한층 복잡성이 증대된다. 데이터 수요가 이처럼 복잡해지면서 CDO들은 데이터와 기술 프로세스의 단순화 필요성을 한층 절실히 느끼고 있다.
흥미롭게도 이러한 환경은 안정된 글로벌 기업에 비해 신흥 시장의 금융 서비스 기업에게 보다 유리하게 작용할 수 있다. 비용에 민감하고 보유 자원이 희소한 특성이 오히려 데이터 파편화의 덫에 빠질 위험에 대한 완충장치로 작용하는 것이다. 이러한 기업은 대개 유연성과 민첩성을 확보할 수 있는 경량의 클라우드 지원 기술 플랫폼을 선호한다. 단일한 종합 출처에서 고품질 데이터를 확보하면 복수의 데이터 출처와 연결하기 위해 소요되는 기술, 에너지, 법무, 운영 비용이 절약되어 비용과 준법 관리의 효율성이 증대될 수 있다.
장기적으로 금융업계는 주요 데이터 수요의 출처를 단일화하기 위해 신뢰할 수 있는 단일 데이터 출처로 기능할 수 있는 안정된 기술 파트너를 찾는 방향으로 움직일 것으로 보인다. 단일 데이터 출처의 확보는 데스크 간 데이터 일관성을 확보하고 비즈니스 업무흐름간 데이터 단절을 방지하며 운영 리스크와 전체적인 데이터 비용을 절감해 준다. 블룸버그의 고객사를 보면 비용은 오늘날 CDO에게 가장 큰 난제이다. 실제로 조사 대상 중 60%는 기본 데이터 공급업체를 단일화할 계획을 가지고 있으며, 31%가 공급업체 수를 줄이고자 노력하고 있다고 답했다.
블룸버그의 종합적인 데이터 세트, 동종업계 최강의 데이터 배포 및 통합 데이터 모델로 점점 더 많은 기업들이 블룸버그와 같은 엔터프라이즈 데이터 기업을 통해 모든 데이터 요건을 관리하는 길을 택하고 있다. 블룸버그의 고객사의 데이터 관리자들은 데이터 관리 비용이 절반에서 최대 2/3이 절감되었다고 증언하고 있다.
적어도 한 가지는 이론의 여지가 없다. 시장 데이터, 분석 및 통찰의 중요성이 더해가고 규제 관련 데이터 수요가 성장하면서, 고품질 데이터에 대한 접근을 위해 데이터 출처의 파편화를 감소시키는 일은 아시아 전역에서 CDO와 글로벌 데이터 리더들의 핵심 의제로 떠오를 것이다.