왜 선도적인 경영진들이 머천다이징, 공급망, 시장 출시 전반에 걸쳐 데이터 사일로를 실시간 인텔리전스로 대체하고 있는가
작성자: 로베르토 로블레스 나시프 , 애런 헥셔
한 대형 CPG 브랜드가 전국적인 유통업체에서 프리미엄 유기농 제품 라인을 출시하는 상황을 상상해 보세요. 1주 차에는요? 판매가 예측보다 37%나 급증했습니다. 4주 차에는요? 예상치를 280만 달러나 초과 달성했습니다. 소셜 미디어는 떠들썩하고, 고객들은 열광하며, 파트너십은 대성공처럼 보입니다.
그러다 10주 차가 됩니다. 품절률이 34%로 급증합니다. 플래그십 스토어의 3분의 2가 재고 부족 상태가 됩니다. 고객은 경쟁사로 발길을 돌립니다. 16주 차에 이르면 해당 브랜드는 420만 달러의 판매 손실을 보고, 이 고객 중 28%는 다시 돌아오지 않을 것이라고 말합니다.
무슨 일이 있었나요?
해당 소비재(CPG) 제조업체는 수요에 2~3주 뒤처진 데이터를 사용하여 생산 결정을 계획했지만, 실제 판매는 40% 더 높게 나타났습니다. 소매업체는 지역별 수요 급증, 프로모션 효과, 매장 수준 재고와 같은 실시간 POS 신호를 볼 수 있었지만, 해당 데이터는 제조업체의 계획 시스템에 전혀 전달되지 않았습니다. 주간 보고서를 통해 문제가 드러났을 때쯤에는 이미 생산 주기가 따라잡을 수 없는 상태였습니다.
데이터는 존재했습니다. 인프라도 존재했습니다. 부족했던 것은 해당 데이터를 안전하게 공유하고 이를 기반으로 함께 조치를 취할 방법이었습니다.
이는 단독으로 일어나는 사건이 아닙니다. 이와 유사한 변형된 사례들이 소매 및 CPG 공급망 전반에서 매일 발생하며, 그 재정적 영향은 엄청납니다.
수요와 재고에 대한 공유된 엔드투엔드 뷰가 없으면 대부분의 조직은 과도한 안전 재고를 보유하고 지연된 데이터를 기반으로 의사결정을 내리는 방식으로 이를 보완합니다.
2025년에는 데이터 공유가 간단해야 합니다. 실제로는 그렇지 않은 경우가 많습니다. 소매업체가 수백 개의 CPG 파트너와 공급망 데이터를 공유하려고 할 때 일반적으로 발생하는 상황은 다음과 같습니다.
리테일러는 대규모 CPG 생태계 전반에서 데이터를 공유할 때 확장성 문제에 직면합니다. 각 파트너는 SFTP 파일 전송, APIs, 독점적인 Data Sharing, 스프레드시트에 이르기까지 각기 다른 도구, 형식, 액세스 요구 사항을 가지고 있습니다. 이러한 독점적인 시스템은 모두 기술적 한계를 야기하고 개발 및 유지 관리에 드는 재정적 비용을 증가시켜, 일부 대기업을 제외하고는 현실적으로 도입하기 어렵게 만듭니다.
이러한 다양성을 수용하기 위해 소매업체는 각 파트너를 위한 Point-to-Point 통합을 구축합니다. 모든 새로운 연결은 장기적인 유지 관리 부담이 되며, 사소한 스키마 변경이라도 수십 또는 수백 개의 다운스트림 소비자 간의 조정이 필요합니다. 시간이 지남에 따라 데이터 공유 인프라는 취약해지고 비용이 많이 들며 발전하기 어려워집니다.

CPG 제조업체는 정반대의 입장에서 동일한 문제에 직면합니다. 이들은 여러 소매업체로부터 각각 다른 형식, 스키마, 업데이트 주기로 제공되는 공급망 데이터를 수집합니다.
이 데이터를 사용 가능하게 만들기 위해 기업들은 복잡한 추출, 변환, 로드(ETL) 파이 프라인을 구축하고 유지합니다. —맞춤형 추출 로직, 필드 표준화를 위한 변환 계층, 제품 코드용 매핑 테이블, 불일치 처리를 위한 품질 검사 등이 있습니다. 데이터가 표준화되어 분석 준비가 완료될 때쯤이면 데이터는 이미 며칠이 지난 상태인 경우가 많습니다.

기술적 장애물을 넘어, 이러한 기존 방식은 심각한 보안 위험을 초래합니다. 공유되는 모든 수동 파일 드롭이나 스프레드시트는 기업 거버넌스 외부에 존재하는 민감한 데이터의 정적인 '유동' 사본을 생성하여, 데이터가 환경을 벗어난 후에는 액세스를 추적, 감사 또는 취소하는 것을 불가능하게 만듭니다.
비용을 절감하고 보안을 개선하며 유연성을 극대화하기 위해 오픈소스 기술을 기반으로 구축될 것입니다. 그리고 이는 소매업체와 CPG 간의 실시간 데이터 연결처럼 보일 것이며, 새로운 기록과 업데이트가 플랫폼과 도구 전반에 걸쳐 자동으로 흘러갈 것입니다. 데이터가 Databricks, BigQuery, Snowflake 또는 Excel 중 어디에 있든, 파트너가 어떻게 분석하든 상관없이 변경 사항은 실시간으로 전파되고, 비용은 예측 가능하게 유지되며, 새로운 파트너가 추가될 때마다 통합이 배가되지 않습니다.
이 모든 과정에는 사용자 지정 코드도, 복잡한 ETL도, 수개월에 걸친 구축 프로젝트도 필요하지 않습니다.
이러한 데이터 협업의 미래는 이미 현실이 되었으며, 그 해답이 바로 Delta Sharing입니다.
Delta Sharing은 기존 모델을 완전히 바꿉니다. 데이터를 여기저기 이동시키는 대신, 모든 이해관계자에게 데이터가 있는 바로 그 위치에서 실시간 데이터에 대한 보안 액세스를 제공합니다. 문서 사본을 누군가에게 우편으로 보내는 것과 실시간 문서 링크를 공유하는 것의 차이라고 생각하면 됩니다. Delta Sharing 은 안전한 Data Sharing을 위해 가장 널리 채택된 개방형 프로토콜입니다. 이를 통해 조직은 플랫폼과 클라우드 전반에서 실시간 데이터와 AI 자산을 교환할 수 있습니다.
소매 및 소비재(CPG) 분야에서 입증:
Delta Sharing이 리테일 및 CPG 규모에서 효과적인 이유

몇 달에서 몇 분으로: 최신 데이터 공유의 작동 방식
다음과 같은 상황을 가정해 봅시다. 한 전국적인 소매업체가 최고의 CPG 파트너와 판매 실적, 제품 세부 정보, 매장 정보를 공유하고자 합니다. CPG 업체는 프로모션을 최적화하고 품절을 방지하기 위해 2,000개 매장에 걸쳐 있는 350개의 SKU를 분석해야 합니다. 기존 방식으로는 몇 달간의 통합 작업, 맞춤형 APIs, 끝없는 데이터 형식 협상을 의미했습니다. Delta Sharing을 사용하면 오후 반나절이면 충분합니다.
소매업체의 경험 은 놀랍도록 간단합니다. 공유하려는 데이터를 선택하고, 적절한 인사이트를 보여주는 뷰를 만들고, 각 파트너가 액세스할 수 있는 항목을 제어하도록 권한을 설정한 다음 '공유'를 클릭합니다. 이게 전부입니다. 맞춤형 개발도, 미들웨어 플랫폼도, 데이터 엔지니어링 병목 현상도 없습니다.
수신 측에서도 CPG 파트너의 경험은 마찬가지로 원활합니다. 보안 인증서를 받아 이미 보유한 분석 도구를 사용해 연결하고 즉시 실시간 데이터 쿼리를 시작하거나, 원하는 경우 로컬 캐시 사본을 생성할 수 있습니다. 자동화된 작업을 설정하여 마지막 업데이트 이후의 변경 사항만 효율적으로 가져오고, 불필요한 전체 새로고침 없이 로컬 데이터를 최신 상태로 유지할 수 있습니다.
그 결과 구축할 ETL 파이프라인이 없습니다. 배포할 인프라가 없습니다. 몇 주간의 엔지니어링 작업이 필요 없습니다. 양측에 필요한 데이터에 즉시 액세스할 수 있으며 비즈니스 리더가 요구하는 보안 및 거버넌스 제어 기능도 갖추고 있습니다.
기존 데이터 공유 시스템은 진정으로 세분화된 인사이트를 얻는 데 필요한 데이터 양을 처리할 수 없었습니다. Delta Sharing은 이 판도를 완전히 바꿉니다.
한 소매업체의 2,000개 매장에서 350개의 SKU를 판매하는 CPG 제조업체를 예로 들어보겠습니다.
기존 방식 - 주간 품목 총계: 350개 SKU × 2,000개 매장 × 52주 = 연간 3,640만 개 레코드
Delta Sharing - 채널별 D-1 시간 단위: 350 SKU × 2,000개 매장 × 365일 × 24시간 × 3개 채널 = 연간 184억 개 레코드
데이터 세분성이 505배 증가한 것입니다.
기존 모델에서는 소매업체와 CPG 브랜드 모두 동일한 대규모 데이터 세트를 저장하는 데 비용을 지불했습니다. Delta Sharing을 사용하면 데이터는 소매업체의 클라우드 스토리지에 그대로 유지됩니다. CPG 파트너가 직접 쿼리하여 100% 중복되는 스토리지 비용을 없애줍니다.
이를 통해 어떤 가능성이 열릴까요?
프로모션 정밀도: 출시 당일 10:00~14:00에 프로모션 효과가 주로 발생한다는 점을 이해하면 CPG는 디지털 캠페인 시점을 정하고 최고 수요 시간에 맞춰 재고를 배치할 수 있습니다.
레거시 시스템은 184억 개의 레코드를 처리하지 못할 것입니다. 이 데이터를 옮기는 데만 며칠이 걸릴 것입니다. Delta Sharing은 이를 원활하게 처리합니다.
유통업체와 CPG 파트너가 실제로 데이터를 효과적으로 공유할 때 수익에 미치는 영향은 엄청나지만, 대부분의 기업은 그 기회를 잡지 못하고 있습니다.
출처: Retail Velocity, "향상된 데이터와 인사이트를 통해 소매업체 파트너십 강화"
출처: BCG, "Maximizing the Value of Data for CPG 마케팅 담당자," 2021년 2월
경쟁 격차는 분명합니다. 선도 기업들은 데이터 협업을 기술적 과제가 아닌 전략적 역량으로 다룹니다.
복잡한 ETL, 오래된 스냅샷, 전체 테이블 재처리, 끝없는 유지보수와 같은 기존의 Data Sharing 모델은 비용이 많이 들 뿐만이 아닙니다. 이는 소매업체와 CPG가 현대 상거래에 필요한 반응성 뛰어나고 효율적인 공급망을 구축하는 것을 적극적으로 방해합니다.
Delta Sharing은 기술적 마찰을 제거합니다. 실시간 가시성이 일주일 지난 데이터를 대체합니다. 증분 업데이트가 전체 데이터 전송을 대체합니다. 거버넌스가 적용된 액세스가 데이터 중복을 대체합니다.
데이터 협업 인프라를 현대화하는 조직은 비용을 대폭 절감하고, 서비스 수준을 개선하며, 여전히 기존 모델에 갇혀 있는 경쟁사보다 한 수 앞서 나갈 것입니다.
수십억 달러의 성패가 걸려 있고 선두 소매업체들이 이미 실시간으로 비즈니스를 운영하는 상황에서, 이제 문제는 데이터 협업을 현대화할 것인지가 아니라 기존 방식의 비효율성을 언제까지 방치할 것인지입니다.
(이 글은 AI의 도움을 받아 번역되었습니다. 원문이 궁금하시다면 여기를 클릭해 주세요)
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