데이터는 자동화 시스템과 의사결정 구조의 핵심 자원으로 간주된다. 수집 저장 분석 활용까지 이어지는 데이터 흐름은 기술적으로 정교해졌으며 많은 과정이 자동화되었다. 그러나 데이터가 실제로 활용 가능한 상태가 되기까지는 자동 처리만으로 해결되지 않는 구간이 존재한다. 이 구간에서 사람은 데이터를 직접 확인하고 맞추며 오류를 제거하는 수작업 검증 노동을 수행한다. 이 글은 데이터 정합성을 유지하기 위해 반복적으로 수행되는 수작업 검증 노동의 구조와 그 의미를 분석한다.
1. 데이터 정합성이 자동으로 보장되지 않는 이유
데이터 정합성은 서로 다른 데이터가 동일한 의미와 값을 유지하는 상태를 의미한다. 동일한 대상에 대해 여러 시스템에서 수집된 데이터가 일관되게 연결되어야 분석과 판단이 가능하다. 그러나 실제 데이터 환경에서는 이 정합성이 자동으로 유지되지 않는다.
첫째 데이터는 여러 경로를 통해 생성된다. 입력 주체가 다르고 수집 시점과 목적이 다르기 때문에 형식과 기준이 쉽게 어긋난다. 자동화 시스템은 정해진 규칙에 따라 데이터를 처리하지만 규칙 밖의 입력은 오류나 누락으로 이어진다.
둘째 시스템 간 연동 과정에서 변환 문제가 발생한다. 한 시스템의 데이터 구조가 다른 시스템과 완전히 호환되지 않는 경우가 많다. 이 과정에서 값이 잘리거나 의미가 달라지며 동일한 데이터가 서로 다른 상태로 존재하게 된다.
셋째 현실의 변화 속도가 시스템 업데이트 속도를 앞지른다. 조직 구조 업무 절차 기준 값이 바뀌면 기존 데이터는 즉시 부정확해진다. 시스템은 이를 자동으로 인식하지 못하며 정합성은 빠르게 무너진다. 이러한 이유로 데이터 정합성은 기술적으로 보장되지 않고 사람의 개입을 필요로 한다.
2. 수작업 검증 노동이 수행되는 실제 과정
데이터 정합성을 맞추기 위한 수작업 검증 노동은 비교와 판단을 중심으로 이루어진다. 사람은 여러 데이터 출처를 동시에 확인하며 값이 일치하는지 의미가 같은지 맥락이 맞는지를 검토한다. 이 과정은 단순한 숫자 대조가 아니라 데이터가 생성된 배경과 사용 목적을 이해하는 작업을 포함한다.
대표적인 검증 과정은 불일치 탐색이다. 동일한 항목이 서로 다른 값으로 나타날 경우 어느 쪽이 기준인지 판단해야 한다. 이 판단은 시스템 규칙만으로 결정되지 않으며 실제 업무 흐름과 최신 상태를 고려해 이루어진다.
또한 누락 데이터 보완 작업이 반복된다. 자동 수집 과정에서 빠진 항목을 확인하고 수동으로 입력하거나 다른 자료를 참조해 값을 채운다. 이 작업은 데이터 품질을 유지하는 데 필수적이지만 대부분 임시 조치로 취급된다.
중복 데이터 정리 역시 중요한 검증 노동이다. 동일한 대상이 여러 번 등록되거나 약간 다른 형태로 존재하는 경우 사람은 이를 식별해 하나로 통합한다. 이 과정에서 데이터 간 미세한 차이를 해석하고 통합 기준을 설정하는 판단이 요구된다.
3. 검증 노동이 공식 기록에서 누락되는 구조
데이터 정합성을 위한 수작업 검증 노동은 결과만 남고 과정은 기록되지 않는 경우가 많다. 최종 데이터가 정리된 상태로 시스템에 반영되면 검증 과정은 사라진다. 어떤 오류가 있었고 어떤 판단을 거쳐 수정되었는지는 데이터로 남지 않는다.
이 노동은 시스템 외부에서 이루어지는 경우가 많다. 엑셀 파일 임시 메모 개인 체크리스트를 통해 검증이 진행되며 이는 공식 시스템 기록과 분리된다. 결과적으로 검증 노동은 업무 성과나 비용 산정에서 제외된다.
또한 검증 노동은 예외 대응으로 분류된다. 데이터가 정확해야 한다는 전제 아래 오류 수정은 정상 업무로 인정되지 않는다. 조직은 정합성 문제를 일시적인 데이터 품질 이슈로 처리하며 상시적으로 발생하는 검증 노동을 구조적 비용으로 인식하지 않는다.
이로 인해 데이터 정합성은 마치 자동으로 유지되는 속성처럼 취급된다. 실제로는 사람의 반복적인 개입이 전제되어 있음에도 불구하고 그 노동은 보이지 않게 소비된다.
데이터 중심 운영에서 검증 노동을 재인식해야 하는 이유
데이터 기반 의사결정이 확대될수록 정합성 검증 노동의 중요성은 커진다. 데이터가 많아질수록 불일치 가능성도 함께 증가하기 때문이다. 이 상황에서 검증 노동을 고려하지 않은 시스템 운영은 현실을 왜곡한다.
검증 노동을 비용으로 인식하지 않으면 데이터 품질 문제는 개인의 책임으로 전가된다. 오류를 발견하고 수정하는 능력은 숙련도의 문제로 평가되며 추가 노동은 정당한 보상이나 구조 개선으로 이어지지 않는다. 이는 특정 인력에게 부담이 집중되는 결과를 낳는다.
또한 검증 노동이 구조적으로 드러나지 않으면 시스템 개선의 기회도 사라진다. 반복적으로 발생하는 오류 패턴은 검증 과정을 통해 확인되지만 이 정보가 설계 단계로 환류되지 않는다. 사람의 노동으로 문제를 덮는 방식이 지속되면 시스템은 근본적으로 개선되지 않는다.
데이터 정합성을 맞추기 위한 수작업 검증 노동은 자동화의 실패를 의미하지 않는다. 이는 데이터가 현실과 연결되는 마지막 단계에서 반드시 필요한 인간의 역할이다. 이 노동을 인정하고 기록하며 비용 구조에 포함시키는 것이 데이터 중심 운영의 지속 가능성을 높이는 출발점이 된다.