데이터 처리 능력의 차이: 단순 자동화 툴로 충분할까?

현대 비즈니스의 중심에는 데이터가 있습니다. 데이터를 효율적으로 처리하고 활용하는 능력은 기업의 성공 여부를 결정짓는 중요한 요소입니다. 하지만 많은 자동화 툴들이 이러한 요구를 충족하지 못하고 있습니다. 특히, 많은 자동화 플랫폼들이 제공하는 단순 IF-DO(조건 실행) 또는 WHEN-DO(트리거 실행) 등 이벤트 방식은 데이터 처리 능력이 부족한 경우가 많습니다.

이 글에서는 이러한 단순 자동화 툴들의 한계를 살펴보고, 데이터 통합 기반 자동화가 무엇인지 알아보겠습니다.

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단순 자동화의 문제점

이들이 주로 제공하는 자동화는 단일 데이터의 단순 전달에 그칩니다. 이는 API나 웹훅으로 데이터를 받아 그대로 다음 작업으로 넘기는 방식인데, 비즈니스에서 요구하는 복잡한 데이터 처리를 지원하지 못합니다. 예를 들어:

1. 동시 처리 불가능
리드 데이터가 10개 들어왔을 때, 이를 한번에 처리해야 하는 상황이라면? 대부분의 자동화는 데이터를 한 번에 처리할 수 없으며, 순차적으로 처리할 수밖에 없습니다.

2. 배치 처리 불가능
데이터 100개를 한 번에 접근하거나, 특정 조건에 맞는 데이터를 필터링하거나, 이를 기반으로 로직을 실행하는 기능이 부족합니다.

3. 정확한 타이밍 실행 어려움
예를 들어, 신규 고객 가입 후 정확히 3일 뒤에 알림 이메일을 보내야 하는 경우, 단순 IF-DO 방식으로는 이를 구현하기 어렵습니다.

4. 새로운 데이터가 없으면 자동화 불가능
단순 자동화는 이벤트가 들어오지 않으면 아무것도 하지 못합니다. 이미 존재하는 데이터에 대한 접근 및 처리가 어렵습니다.

5. 데이터소스류 연결 한계
단순 자동화에서는 일반적으로 데이터베이스, 저장소 등이 데이터를 연결하는 것은 위험합니다. 데이터 처리 능력이 없는 솔루션에 데이터를 연결하는 불안한 상황이 발생합니다.

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단순 자동화의 한계: 왜 이런 일이 발생할까?

이 모든 문제는 단순합니다. 대부분은 데이터를 실제로 처리할 수 있는 구조로 설계되지 않았기 때문입니다.

초기에는 SaaS 애플리케이션 간의 단순 연결, 즉 App A의 이벤트를 B의 이벤트로 이동시키는 것만으로도 충분히 혁신적이었습니다. 하지만 이제는 단순한 데이터 전달만으로는 부족합니다. 오늘날 비즈니스 환경은 데이터를 기반으로 의사결정을 내리고, 이를 프로세스에 통합하여 자동화하는 것을 요구하고 있습니다.

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