MDM이 만드는 차이, 데이터 운영부터 자동화 · AI까지

"이 고객 데이터, 어느 시스템이 맞나요?" "왜 부서마다 매출 숫자가 다르죠?" "엑셀로 데이터 맞추는 시간이 분석하는 시간보다 더 길어요." 많은 기업이 겪고 있는 데이터 문제입니다. 시스템은 늘어나고 데이터는 쌓이지만, 같은 고객·협력사·품목에 대한 기준이 통일되지 않아 혼란이 반복됩니다. 

이러한 문제를 해결하는 출발점이 바로 MDM(Master Data Management)입니다. MDM을 도입한 기업들은 데이터 처리 시간이 최대 70%까지 감소하고, 데이터 품질은 약 30~35% 수준으로 개선되었습니다. 

기준 데이터가 정리되면 부서별 데이터 대조 작업이 줄어들고, 운영과 의사결정에 더 많은 시간을 투입할 수 있게 됩니다. 그렇다면 이러한 변화를 만드는 MDM은 무엇일까요?

MDM(Master Data Management)란?

MDM은 Master Data Management의 약자로, 기업에서 사용하는 기준 데이터를 일관되게 관리하기 위한 데이터 관리 체계를 의미합니다. 말 그대로 기준이 되는 데이터를 관리하는 체계라고 볼 수 있습니다.

기업 안에는 고객, 협력사, 품목처럼 여러 시스템과 부서에서 공통으로 사용하는 데이터가 존재합니다. 문제는 이 데이터들이 하나의 기준으로 관리되지 않는다는 점이죠. 시스템이나 부서별로 각기 다른 방식으로 저장되고, 서로 다른 기준으로 활용되는 경우가 많습니다.

MDM은 이렇게 흩어져 있는 핵심 데이터를 하나의 기준으로 정리합니다. 어느 시스템에서 보더라도 같은 대상이 같은 의미로 인식되도록 만드는 구조로 이미 존재하는 데이터를 어떤 기준으로 바라볼 것인지 정리하는 역할을 합니다.

마스터 데이터(Master Data)란 무엇을 의미할까요?

마스터 데이터는 기업 운영 전반에서 공통으로 참조되는 기준 데이터를 의미합니다. 거래가 발생할 때마다 변하는 데이터가 아닌 모든 업무가 시작될 때 기준이 되는 데이터로 대표적인 마스터 데이터에는 이런 것들이 있습니다.

• 고객
• 협력사(거래처)
• 품목 · 상품
• 조직, 지점, 설비 등 기준 엔티티

이 데이터들은 영업, 구매, 물류, 회계, 운영 등 여러 부서에서 동시에 사용됩니다. 그래서 데이터의 표기나 기준이 조금만 달라져도 업무 전반에 영향을 미쳐요. 부서 간 혼란으로 이어지기 쉽습니다.

MDM은 바로 이 지점에서, 조직 전체가 같은 데이터를 같은 기준으로 사용하도록 만드는 출발점이 됩니다.

기업들이 MDM을 활용하는 이유

‘이런 상황, 겪어보신 적 있으시죠?’

"같은 고객인데 ERP에는 'OO전자'로, CRM에는 'OO Electronics'로 등록되어 있어요." "회의 때마다 '이 숫자 맞나요?'라는 질문이 반복되고, 데이터 기준을 다시 설명해야 해요." "엑셀로 데이터를 정리하는 시간이 실제 분석하는 시간보다 더 길어요."

이런 문제들은 데이터가 부족해서가 아니라, 같은 대상을 서로 다른 기준으로 관리하고 있기 때문에 발생합니다.

왜 데이터는 많아질수록 더 헷갈릴까

기업의 데이터는 시간이 지날수록 계속 쌓입니다. 시스템이 늘어나고 업무가 세분화되면서, 부서별로 관리하는 데이터의 양도 자연스럽게 증가합니다. 하지만 데이터가 많아진다고 해서 데이터에 대한 이해가 함께 깊어지는 것은 아닙니다. 

오히려 같은 고객, 같은 협력사, 같은 품목이 시스템마다 서로 다른 기준으로 관리되면서, 무엇이 맞는 기준인지 판단하기 어려운 상황이 반복됩니다. 

문제의 핵심은 데이터의 양이 아니라, 같은 대상을 서로 다른 기준으로 관리하고 있다는 점에 있습니다.

표기가 아니라 '대상'을 기준으로 관리하는 MDM

MDM의 가장 큰 특징은 데이터의 표기가 아니라 대상 자체를 기준으로 관리한다는 점입니다. 이름이나 표현이 조금 다르더라도, 같은 고객인지 같은 품목인지를 먼저 정의하고 그 대상에 하나의 기준을 부여합니다. 

즉, 표기를 맞추는 것이 아니라 대상을 식별하고 기준을 고정하는 방식입니다. 이 기준이 잡히면 표현 방식이 달라져도 데이터의 의미는 흔들리지 않게 됩니다.

부서마다 다른 언어를 하나의 데이터 신호로

MDM은 부서마다 다르게 사용되던 데이터를 공통 식별자와 기준 데이터라는 하나의 데이터 신호로 통합합니다. 각 부서의 업무 방식은 그대로 유지하되, 그 바탕이 되는 기준 데이터만 동일하게 맞추는 관리 체계입니다. 이 기준이 정리되면 다음과 같은 변화가 나타납니다.

• 부서 간 데이터를 같은 기준으로 비교할 수 있습니다
• 숫자와 지표에 대한 해석이 달라지지 않습니다
• 데이터가 설명의 대상이 아니라 판단의 기준으로 활용됩니다

그 결과 MDM을 도입한 기업은 데이터를 확인하고 조정하는 데 쓰이던 시간을 줄이고, 운영 판단과 실행에 더 집중할 수 있는 구조를 갖추게 됩니다.

MDM 도입 전후, 

데이터 관리는 어떻게 달라지나?

MDM을 도입하면 데이터를 다루는 방식 자체가 달라집니다. 기존에는 시스템과 부서가 늘어날수록 데이터를 맞추는 일이 업무가 됐다면, MDM 도입 이후에는 데이터가 자연스럽게 기준 역할을 하게 됩니다. 변화는 아래와 같은 지점에서 가장 먼저 나타나요.

시스템마다 달랐던 기준 데이터가 정리됩니다

MDM 도입 이전에는 같은 데이터를 여러 시스템이 각자 기준으로 관리하는 경우가 많습니다. ERP, CRM, SCM마다 고객이나 품목 기준이 달라, 어느 데이터가 맞는지 다시 확인해야 하는 상황이 반복돼죠. MDM을 적용하면 전사 공통 기준이 먼저 정리되고, 각 시스템은 그 기준을 참조하게 됩니다.

* MDM 도입 이전

• 시스템별로 다른 고객·품목 기준
• 동일 데이터에 대한 중복 정의
• 기준 불일치로 인한 수치 차이 발생

* MDM 도입 이후

• 전사 공통 기준 데이터 확립
• 시스템은 기준 데이터를 참조하는 역할로 전환
• 데이터 정합성 유지 가능

부서별로 나뉘어 있던 고객 · 협력사·품목 정보가 연결됩니다

영업, 구매, 물류는 각자의 업무 관점에서 데이터를 관리해 왔습니다. 하지만 기준이 연결되지 않으면 같은 대상을 두고도 서로 다른 해석이 발생해요. MDM은 부서별 관점을 유지한 채, 같은 대상을 하나의 기준으로 인식하게 만듭니다.

* MDM 도입 이전

• 부서별로 관리되는 고객 · 협력사 · 품목 정보
• 부서 간 데이터 비교 어려움
• 회의 시 기준 설명에 시간 소요

* MDM 도입 이후

• 공통 기준을 바탕으로 부서 데이터 연결
• 부서 간 데이터 비교 가능
• 숫자 해석에 대한 논쟁 감소
  
   

엑셀을 거쳐 복제되던 데이터 흐름이 개선됩니다

MDM이 없을 때는 시스템 간 기준이 맞지 않아, 엑셀로 데이터를 옮겨 보정하는 과정이 반복됩니다. 이 과정에서 데이터는 계속 복제되고, 최신 기준을 유지하기 어려워져요.

MDM을 적용하면 기준 데이터는 한 곳에서 관리되고, 엑셀은 보정 수단이 아닌 참고 자료로 역할이 바뀝니다.

* MDM 도입 이전

• 엑셀 → ERP → 별도 시스템으로 데이터 복제
• 수작업 보정 반복
• 최신 데이터 판단 어려움

* MDM 도입 이후

• 기준 데이터는 MDM에서 관리
• 시스템 간 일관된 데이터 활용
• 엑셀 보정 작업 감소
  
   

데이터 수정 책임이 명확해집니다

기준이 없는 환경에서는 데이터 오류가 발생해도, 어느 부서에서 수정해야 하는지 불분명한 경우가 많습니다.MDM 관리 체계에서는 데이터 변경 주체와 범위가 명확해지고, 변경 이력도 함께 관리됩니다.

* MDM 도입 이전

• 데이터 수정 책임 불분명
• 수정 시 영향 범위 예측 어려움
• 오류 원인 추적에 시간 소요

* MDM 도입 이후

• 데이터 관리 주체 명확화
• 변경 규칙과 이력 관리 가능
• 데이터 신뢰도 향상

MDM을 활용하면 데이터는 더 이상 맞춰야 할 대상이 아니라, 신뢰하고 활용할 수 있는 기준이 됩니다. 이 변화가 쌓이면서 조직은 엑셀 보정과 확인 작업에서 벗어나, 데이터 기반 판단과 다음 단계의 자동화를 준비할 수 있는 상태로 이동하게 됩니다.

MDM을 도입하면 데이터가 이렇게 달라집니다.
 

MDM 도입 전 – 엑셀 기준 고객 데이터

MDM이 없는 상태에서는 같은 고객이라도 엑셀과 시스템마다 서로 다른 데이터로 관리됩니다. 표기 방식과 기준이 달라, 사람이 데이터를 보고 직접 판단해야 합니다.

MDM 도입 후 – 기준 데이터와 시스템 매핑 구조

MDM을 적용하면 먼저 기준 데이터(Master)가 정리되고, 각 부서와 시스템은 이 기준 데이터를 참조합니다.이 고객을 전사적으로 식별하는 단일 기준

① 기준 데이터 (Master Data) → 이 고객을 전사적으로 식별하는 단일 기준

② 부서 · 시스템별 데이터 매핑 → 표기는 달라도, 같은 고객으로 인식

이렇게 MDM 도입 전에는 데이터를 사람이 맞추고 해석했다면, 도입 후에는 기준이 정리된 데이터를 바로 파악하고 판단할 수 있게 됩니다.

MDM은 어떻게 활용할까? 

각 분야별 MDM 활용법

• 유통·커머스 기업

온라인몰, 오프라인 매장, 제휴 채널을 함께 운영하는 유통 기업에서는 고객과 상품 데이터가 채널별로 분산되기 쉽습니다. MDM을 활용하면 고객ID와 상품ID 기준을 먼저 정리하고, 각 채널의 데이터를 이 기준에 맞춰 연결해 관리할 수 있습니다. 

그 결과 채널별 매출을 다시 맞추는 작업 없이도 고객 단위 성과 분석과 상품별 재고 판단을 바로 할 수 있어, 의사결정 속도가 빨라지고 운영 지표에 대한 신뢰도가 높아집니다.

• 제조 기업

제조 기업에서는 설계, 생산, 구매, 물류 단계마다 품목 데이터가 서로 다른 기준으로 관리되는 경우가 많습니다. MDM을 도입하면 품목을 하나의 기준으로 정의하고, 설계 변경이나 단위 변경 이력을 기준 데이터로 관리할 수 있습니다. 

그 결과 부서마다 다른 품목 코드로 인한 오류가 줄어들고, 생산 · 재고 · 구매 판단이 지연되지 않아 전체 운영 흐름이 안정적으로 유지됩니다.

• B2B 기업 / 프로젝트 기반 기업

고객사와 협력사가 동시에 많은 B2B 기업에서는 거래처 데이터가 부서별로 따로 관리되는 경우가 흔합니다. 이때 MDM을 활용해 협력사와 고객을 기준 데이터로 통합하고, 계약 · 단가 · 프로젝트 이력을 연결해 관리할 수 있습니다. 

이렇게 기준이 정리되면 협력사 비교와 계약 판단이 데이터 기준으로 이뤄지고, 기업별 상황에 맞는 전략을 빠르게 적용할 수 있습니다.

• IT 서비스 기업 / SaaS 기업

여러 서비스와 내부 시스템을 함께 운영하는 IT 기업에서는 사용자, 계정, 조직 데이터가 서비스별로 분리되기 쉽습니다. MDM이 도입되면 사용자와 조직 기준을 하나로 정리하고, 각 서비스는 이 기준을 참조하도록 설계할 수 있습니다. 

그 결과 신규 서비스가 추가되더라도 계정 구조를 다시 설계할 필요가 없어지고, 시스템 확장이 반복돼도 데이터 구조를 유지할 수 있어 개발과 운영 부담이 줄어듭니다.

MDM이 없으면 

자동화 · AI는 작동하지 않습니다

자동화와 AI의 핵심은 데이터가 같은 대상을 같은 의미로 가리키고 있는가입니다. 기준이 정리되지 않은 데이터는 계산할 수는 있지만, 실제 판단과 실행으로 이어지기 어렵습니다.

MDM 없이 자동화 · AI를 도입하면

• 자동화: ERP에서 'OO전자', CRM에서 'OO Electronics'로 관리되면 시스템은 이를 서로 다른 고객으로 인식해 예외 처리만 늘어나고 사람이 다시 확인해야 합니다
• AI 학습: 같은 고객이 시스템마다 다른 이름과 코드로 존재하면 AI는 이를 별개의 대상으로 인식해 학습 데이터는 늘지만 패턴은 흐려지고 예측 신뢰도가 낮아집니다

• 결과: 데이터 전처리와 보정 작업이 선행되어야 하고, 예외 케이스가 지속적으로 증가하게됩니다. 결국 결과를 신뢰할 수 없어 사람이 재확인해야 합니다

   

MDM을 통해 기준 데이터가 정리되면

• 자동화가 판단해야 할 대상이 명확해져 조건 판단이 흔들리지 않고 안정적으로 작동합니다
• AI는 동일 대상을 일관된 데이터로 학습해 분석 정확도가 높아지고 실제 업무 판단에 활용 가능한 인사이트를 제공합니다
• 모든 시스템과 알고리즘이 동일한 기준에서 판단하도록 만들어 자동화는 안정적으로 반복 실행되고, AI는 의미 있는 패턴을 학습할 수 있습니다

MDM 프로젝트, 이런 IT 전문가가 필요합니다

MDM을 성공적으로 구축하고 운영하기 위해서는 기준 데이터를 설계하고 관리할 수 있는 IT 전문가의 역할이 필수적입니다. 각 역할별로 어떤 전문성이 필요한지 살펴보겠습니다.

IT 기획자 / 데이터 기획자

기준 데이터의 범위와 의미를 정리해, 어떤 데이터를 하나의 대상으로 묶을지 정의하고 MDM이 기준으로 기능할 수 있도록 합니다.

• 고객 · 협력사 · 품목 등 기준 데이터의 정의와 범위 설정
• 부서 · 시스템별로 다른 데이터 해석을 하나의 기준으로 정리
• 기준 데이터 변경 시 업무·시스템에 미치는 영향 분석
• MDM이 자동화 · AI의 출발점이 되도록 데이터 기준 설계

PM / PL(Project Manager / Project Leader)

MDM이 안정적인 기반으로 완성되도록 전체 프로젝트를 조율합니다.

• 기준 데이터 정리부터 개발·연동·테스트·운영 전환까지 일정 관리
• ERP, 내부 시스템 등 다양한 이해관계자 간 조율
• MDM 구축 범위와 단계별 우선순위 결정
• 데이터 기준 혼선으로 프로젝트가 흔들리지 않도록 관리

백엔드 개발자

MDM을 여러 시스템과 AI가 신뢰할 수 있는 기준 데이터로 구현합니다.

• 기준 데이터를 생성 · 조회·수정하는 API 개발
• 권한 관리, 변경 이력 관리 로직 구현
• 운영 시스템과 AI·분석 시스템이 동일한 기준 데이터를 참조하도록 연동
• 기준 데이터 변경이 자동화 로직에 안정적으로 반영되도록 처리

데이터 엔지니어

데이터 엔지니어는 MDM이 AI 학습과 자동화에 활용 가능한 품질을 유지하도록 관리합니다.

• 중복 · 누락 · 표기 불일치 데이터 관리 기준 수립
• 기준 데이터 정합성 검증 로직 설계
• AI 학습에 적합한 데이터 상태 유지
• 시간이 지나도 기준 데이터가 무너지지 않도록 품질 관리

시스템 엔지니어 / 인프라 엔지니어

MDM이 안정적인 기반 위에서 작동하도록 운영 환경을 책임집니다.

• MDM 서버 및 연동 환경 구성
• 성능 · 보안 · 백업 · 장애 대응 체계 구축
• 기준 데이터 변경이 전체 시스템에 미치는 영향 관리
• 자동화·분석 시스템이 항상 동일한 기준 데이터를 받을 수 있도록 지원

MDM은 데이터 기준을 통합해 

자동화와 AI 운영의 토대가 됩니다.

MDM은 고객, 협력사, 품목처럼 여러 시스템과 부서에서 반복적으로 사용되는 데이터를 하나의 기준으로 정리합니다.  이 기준이 통합되면 시스템마다 다르게 해석되던 데이터가 같은 의미로 연결되고, 자동화와 AI는 더 이상 예외 처리나 보정 작업에 막히지 않게 됩니다. 

하지만 이러한 MDM을 성공적으로 구축하려면 각 분야의 전문성을 가진 IT 인력이 반드시 필요합니다.

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이랜서는 우리나라 최대 IT 프리랜서 매칭 플랫폼입니다. 26년간 약 8만 건 이상의 IT 프로젝트에 기업의 시스템 환경과 데이터 운영 구조에 맞는 IT 프리랜서를 매칭해 왔습니다.

• 프로젝트 재의뢰율 98%, 삼성 · LG · SK 등 주요 기업과의 협업 경험
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