데이터 마이그레이션 실패율(Zinstall 없이 진행한 경우)

Bloor Research가 2007년에 조사한 Global 2000 조직에서 데이터 마이그레이션 프로젝트의 84%가 일정이나 예산을 초과했습니다(Bloor Research, 2007년 설문조사, 2011년 Bloor의 재인용).

규모가 크고, 최근이며, 독립적이라는 세 조건을 한꺼번에 갖춘 데이터 마이그레이션 프로젝트 설문조사는 없습니다. 그래서 정직한 답은 하나의 비율이 아니라 여러 설문조사가 보여 주는 범위입니다. 지금도 읽을 수 있는 가장 오래된 측정치는 Bloor Research의 것으로, 대기업에 예산이 백만 달러 단위인 프로젝트에 관해 물어 그 대부분이 일정이나 예산을 초과했다는 결과를 얻었습니다. 4년 뒤의 두 번째 설문조사는 다르고 더 넓은 조직 집단을 대상으로 했으며, 훨씬 낮은 비율이 나왔습니다. 이후 Experian, 업체, 컨설팅 회사가 실시한 설문조사는 Hadoop 클러스터부터 SAP 시스템까지 특정한 종류의 마이그레이션에 관해 더 좁은 질문을 던졌고, 각자 실패를 다르게 정의합니다. 기한을 놓친 경우, 예산을 크게 넘긴 경우, 프로젝트가 취소된 경우, 시스템은 작동하지만 기대에 못 미친 경우입니다. 표에는 모든 정의를 해당 수치 옆에 함께 실었습니다.

• 2011년 봄 Bloor Research가 조사한 조직에서 데이터 마이그레이션 프로젝트의 38%가 일정이나 예산을 초과했으며, 2007년 설문조사에서는 84%였습니다(Bloor Research, 2011).
• eWeek 보도에 따르면 Bloor Research의 2007년 Forbes Global 2000 기업 43곳 설문조사에서 데이터 마이그레이션 프로젝트의 16%가 일정과 예산을 지켜 완료되었습니다(Bloor Research, eWeek 경유, 2007).
• eWeek의 보도에 따르면 Bloor Research의 2007년 데이터 마이그레이션 설문조사에는 Forbes Global 2000 기업 43곳이 응답했습니다(eWeek, 2007).
• Bloor Research의 2007년 데이터 마이그레이션 백서에 따르면 데이터 마이그레이션 프로젝트의 60% 이상에서 일정 및/또는 예산 초과가 발생했습니다(Bloor Research, 2007).
• Bloor Research의 2007년 데이터 마이그레이션 설문조사는 애플리케이션 프로젝트 전체의 예산이 100만 달러 이상인 Global 2000 기업만 대상으로 했습니다(Bloor Research, 2007).
• Bloor Research의 두 번째 데이터 마이그레이션 설문조사는 2011년 봄에 실시되었으며, 2007년 설문조사와 달리 Global 2000에 한정되지 않았습니다(Bloor Research, 2011).
• 2017년 실무자 270명을 대상으로 한 Experian과 Data Migration Pro의 연구에서 데이터 마이그레이션 프로젝트의 36%가 원래 계획한 예산을 지켰습니다(Experian / Data Migration Pro, 2017).
• 2017년 실무자 270명을 대상으로 한 Experian과 Data Migration Pro의 연구에서 데이터 마이그레이션 프로젝트의 54%가 어떤 식으로든 프로젝트 지연을 겪었습니다(Experian / Data Migration Pro, 2017).
• Experian과 Data Migration Pro의 Data Migration Research Study 2017에는 국제 응답자 270명이 참여했으며, 데이터 마이그레이션 책임자의 비중이 높았습니다(Experian / Data Migration Pro, 2017).
• Horvath가 2025년 SAP 사용 기업 200곳을 대상으로 한 연구에서 SAP S/4HANA 마이그레이션을 완료한 기업의 8%가 일정대로 끝냈고, 프로젝트는 평균적으로 계획보다 30% 더 오래 걸렸습니다(Horvath, CIO 경유, 2025).
• SAP 사용 기업 200곳을 대상으로 한 Horvath의 2025년 연구에서 SAP S/4HANA 마이그레이션의 10건 중 6건 이상이 계획한 예산을 초과했으며, 전체 마이그레이션의 4분의 1은 큰 폭으로 초과했습니다(Horvath, CIO 경유, 2025).
• SAP 사용 기업 200곳을 대상으로 한 Horvath의 2025년 연구에서 SAP S/4HANA 마이그레이션 프로젝트는 평균적으로 원래 계획보다 30% 더 오래 걸렸습니다(Horvath, CIO 경유, 2025).
• 대기업 고위 의사 결정권자 200명을 대상으로 한 ISG의 2026년 설문조사에서 SAP 마이그레이션 프로젝트의 거의 60%가 지연되고 예산을 초과했으며, 조직들은 복잡성을 과소평가하고 범위 확대를 허용했으며 내부 제약을 잘못 판단했습니다(ISG, The Register 경유, 2026).
• IT 리더 300명 이상을 대상으로 한 Caylent의 2025년 설문조사에서 IT 리더의 6%가 자기 조직이 가장 어려웠던 데이터베이스 마이그레이션을 제때 완료했다고 답했고, 6%는 다운타임이 전혀 없었다고 답했습니다(Caylent, 2025).
• IT 리더 300명 이상을 대상으로 한 Caylent의 2025년 설문조사에서 IT 리더의 46%가 가장 어려웠던 데이터베이스 마이그레이션 중 5시간이 넘는 다운타임을 겪었습니다(Caylent, 2025).
• 응답자 100명 이상을 대상으로 한 Xmateria의 2026년 설문조사에서 SAP 고객과 전문가의 57%가 데이터 마이그레이션 때문에 SAP 프로젝트가 자주 지연된다고 답했습니다(Xmateria, SAPinsider 경유, 2026).
• SAP 고객과 전문가 100명 이상을 대상으로 한 Xmateria의 2026년 설문조사에서 데이터 마이그레이션으로 지연된 SAP 프로젝트의 일반적인 초과 폭은 예상 기간의 10~25%였고, 거의 3분의 1은 최대 50%까지 초과했습니다(Xmateria, SAPinsider 경유, 2026).
• IT 전문가 1,598명을 대상으로 한 Vision Solutions의 2017년 State of Resilience 보고서에서 2016년 IT 전문가의 51%가 마이그레이션 실패를 겪었다고 답했으며, 이는 2015년 44%, 2014년 36%에서 늘어난 수치입니다(Vision Solutions, 2017).
• Nextgov 보도에 따르면 IT 리더 2,000명 이상을 대상으로 한 Vision Solutions의 2016년 State of Resilience 보고서에서 조직의 44%가 어떤 형태로든 IT 마이그레이션 실패를 겪은 적이 있었습니다(Vision Solutions, Nextgov 경유, 2016).
• Vision Solutions의 2016년 State of Resilience 보고서에서 IT 전문가의 55%가 마이그레이션 실패의 가장 큰 원인으로 새 서버에서 요구된 시간 안에 애플리케이션을 시작하지 못한 것을 꼽았고, 테스트 부족(38%)이 그 뒤를 이었습니다(Vision Solutions, ChannelInsider 경유, 2016).
• Global 2000 기업의 기술 전문가 200명 이상을 대상으로 한 WANdisco의 2021년 벤치마크 설문조사에서 Hadoop에서 클라우드로의 데이터 마이그레이션 프로젝트 중 54%가 계획대로 진행되지 않았으며, 24%는 지연, 11%는 예산 초과, 20%는 둘 다였습니다(WANdisco, IT Brief 경유, 2021).
• WANdisco가 후원한 Unisphere Research의 2021년 데이터 관리자 216명 설문조사에서 Hadoop에서 클라우드로의 마이그레이션 프로젝트 중 31%가 예산을 초과했고 44%가 계획보다 오래 걸렸으며, 약 4분의 1은 일정과 예산을 지켰습니다(DBTA, 2021).
• WANdisco가 후원한 Unisphere Research의 2021년 데이터 관리자 216명 설문조사에서 Hadoop에서 클라우드로의 마이그레이션 프로젝트 중 44%가 원래 계획보다 오래 걸렸습니다(DBTA, 2021).
• 2002년 Information Architecture Team이 마이그레이션 실무자를 대상으로 한 설문조사에서 데이터 마이그레이션 프로젝트 비용의 중앙값은 예산의 13.5배였습니다(IAT, KDnuggets 경유, 2002).
• 2015년에 업데이트된 Bloor Research의 데이터 마이그레이션 기술 페이지에 따르면 일정과 예산을 지켜 완료되는 데이터 마이그레이션 프로젝트는 3분의 2에 불과합니다(Bloor Research, 2015).
• 2015년 Bloor Research의 데이터 마이그레이션 페이지에 인용된 연구에 따르면 SaaS 도입 프로젝트의 거의 20%가 데이터 마이그레이션 문제로 취소되었습니다(Bloor Research, 2015).
• 2015년 Bloor Research의 데이터 마이그레이션 페이지에 인용된 연구에 따르면 SaaS 도입의 50% 이상이 데이터 마이그레이션과 관련해 심각한 문제를 겪었고, 그런 프로젝트의 거의 20%가 취소되었습니다(Bloor Research, 2015).
• Hitachi Data Systems의 2010년 백서에 따르면 2005년 ESG가 조사한 IT 관리자의 39%가 데이터 마이그레이션을 매주 또는 매달 수행한다고 답했습니다(Hitachi Data Systems, 2010).
• Hitachi Vantara의 스토리지 마이그레이션 페이지는 연도 없이 ESG 연구를 인용해, 스토리지 사용자의 75%가 장기간 또는 예상치 못한 다운타임을 포함한 데이터 마이그레이션 문제를 겪는다고 말합니다(Hitachi Vantara, 날짜 없는 페이지, 2026년 접속).
• IBM Softek 발표 자료에 따르면, 북미와 EMEA의 기업 500곳을 대상으로 한 Softek의 2005년 Data Migration Study에서 기업의 82%가 데이터 이전 중 문제를 겪었다고 답했습니다(IBM, 2009).
• Bloor Research의 2007년 데이터 마이그레이션 설문조사는 프로젝트의 80% 이상이 일정이나 예산을 초과했다는 Standish Group의 1999년 수치가 변하지 않았음을 확인했습니다(Bloor Research, 2008).
• Bloor Research의 2007년 데이터 마이그레이션 백서는 데이터 마이그레이션 시장에서 활동하는 여러 기업이 후원했으며, 2007년 설문조사는 무료로 내려받을 수 있었습니다(Bloor Research, 2007).
• BCS의 데이터 마이그레이션 블로그는 Bloor Research의 2007년 데이터 마이그레이션 백서를 독립 애널리스트가 데이터 마이그레이션만을 다룬 영국 최초의 백서라고 소개했습니다(BCS, 2007).
• Johny Morris는 2011년 BCS 블로그에서, Bloor Research의 2011년 데이터 마이그레이션 보고서는 소프트웨어 업체와 통합 업체가 후원하지 않았기 때문에 유료 라이선스 뒤에 두고 공개 논평을 제한했다고 썼습니다(BCS, 2011).
• Bloor는 6년간의 자체 연구를 돌아본 Informatica 후원 보고서에서, 2011년 설문조사를 보면 2007년 이후 데이터 마이그레이션 결과가 나아졌음이 분명했다고 썼습니다(Bloor Research, 2013).
• Bloor는 2013년, 2011년 데이터 마이그레이션 설문조사의 큰 결론은 2007년 설문조사와 비교해 기술 도입이 성공 가능성을 높인 정도였다고 썼습니다(Bloor Research, 2013).
• Bloor Research는 2009년 Celona가 후원한 보고서에서 데이터 마이그레이션 프로젝트는 역사적으로 일정과 비용 초과, 경우에 따라 완전한 실패를 겪기 쉬웠다고 쓰고, 세 가지 주요 위험 요인을 꼽았습니다(Bloor Research, 2009).
• WANdisco의 2021년 벤치마크 설문조사에서 Hadoop에서 클라우드로의 마이그레이션 프로젝트 중 24%가 제때 완료되지 않았고, 20%는 일정과 예산을 모두 지키지 못했습니다(WANdisco, IT Brief 경유, 2021).
• WANdisco의 2021년 벤치마크 설문조사에서 Hadoop에서 클라우드로의 마이그레이션 프로젝트 중 11%가 예산을 지키지 못했고(예산만 해당), 그 밖에 20%는 일정과 예산을 모두 지키지 못했습니다(WANdisco, IT Brief 경유, 2021).
• Horvath의 2025년 연구에서 기업의 65%가 SAP S/4HANA 마이그레이션을 완료한 뒤 심각하거나 매우 심각한 품질 결함을 발견했으며, 범위 확대와 과소평가된 테스트 및 데이터 마이그레이션 단계를 원인으로 꼽았습니다(Horvath, CIO 경유, 2025).
• 고위 의사 결정권자 200명을 대상으로 한 ISG의 2026년 설문조사에서 조직의 49%는 SAP S/4HANA로 옮기면서 프로세스 재설계를 거의 또는 전혀 하지 않고 기존 프로세스와 데이터를 유지했으며, 프로세스를 새로 구현한 곳은 5곳 중 1곳이 안 됐습니다(ISG, The Register 경유, 2026).

출처: Bloor Research (2007-2015); eWeek; Experian / Data Migration Pro (2017, 2018); CIO; The Register; Caylent; SAPinsider; Vision Solutions; Nextgov; ChannelInsider; IT Brief Australia; Database Trends and Applications; Information Architecture Team; Hitachi Data Systems; Hitachi Vantara; IBM; BCS (2007, 2011); Enterprise Systems Journal; IBM Global Technology Services; Data Migration Pro

2005년 3월 CXO magazine은 Aradyme CEO와의 Q&A에서 ‘Gartner에 따르면’ 데이터 마이그레이션의 83%가 완전히 실패하거나 할당된 예산과 구현 일정을 초과한다고 썼는데, 이는 찾아낸 가장 이른 날짜의 등장이며 문서는 밝히지 않았습니다(CXO magazine, 2005).

이 문장은 업체 페이지에 크게 세 가지 표현으로 등장합니다. Gartner를 출처로 들고, 때로는 연도를, 때로는 Gartner 노트의 제목을 붙이지만, 쪽 번호나 인용문을 붙인 경우는 없습니다. 이 문장을 싣고 있는 가장 오래된 페이지들의 보관본을 따라 거꾸로 추적했습니다. 찾을 수 있었던 가장 이른 날짜의 등장은 2005년 봄 한 업계지에 실린 데이터 마이그레이션 업체 최고경영자의 인터뷰로, Gartner를 언급하지만 문서는 밝히지 않습니다. 그 뒤의 모든 페이지는 아무 출처도 인용하지 않거나, 다른 업체 페이지를 인용하거나, 2009년 Gartner 리서치 노트를 인용합니다. 이 노트의 공개 초록에는 백분율이 없고, 세 컨설팅 회사가 인용한 본문은 수치 없이 엇갈린 결과를 이야기합니다. Gartner가 그 시기에 실패 예측을 발표한 것은 사실입니다. 데이터 웨어하우스, CRM, 나중에는 ERP와 클라우드 예산에 관한 것으로, 모두 측정치가 아닌 예측이었고 수치도 각각 달랐습니다. 2005년 한 스토리지 업체의 설문조사에서는 마이그레이션의 83%에 문제가 있었다는 결과가 나왔는데, 같은 해에 같은 수치로 다른 것을 측정한 것입니다. 표에는 기록한 모든 등장 사례를 실었고, 조사 방법에는 검색한 범위를 밝혔습니다.

• TU Munich의 강의 자료는 문서 없이 ‘Gartner Group 2005’를 인용해 데이터 마이그레이션의 83%가 완전히 실패하거나 할당된 예산과 구현 일정을 초과한다고 말하며, 이는 이 주장에 연도를 붙인 페이지 중 찾아낸 가장 이른 것입니다(TU Munich, 2012).
• Oracle과 LumenData의 2014년 브리프는 Gartner라고 표시된 ‘Did you know?’ 박스에서 데이터 마이그레이션 프로젝트의 83%가 실패하거나 예산과 일정을 초과한다고 말하지만, 문서는 밝히지 않습니다(Oracle과 LumenData, 2014).
• Oracle과 LumenData의 2014년 브리프는 문서 없이 ‘Bloor Group’이라고 표시해, 데이터 마이그레이션 프로젝트의 80% 이상이 일정 및/또는 예산을 초과하고 비용 초과는 평균 30%, 일정 초과는 평균 41%라고 말합니다(Oracle과 LumenData, 2014).
• Oracle과 LumenData의 2014년 브리프는 3쪽에서 데이터 마이그레이션이 포함된 프로젝트의 80% 이상이 실패한다고 말해, 자체 사이드바의 ‘일정 및/또는 예산 초과’를 완전한 실패로 바꿔 놓았습니다(Oracle과 LumenData, 2014).
• Oracle의 2011년 10월 ‘Successful Data Migration’ 백서는 아무 출처도 인용하지 않고 마이그레이션 프로세스의 결함 때문에 새 시스템의 최대 75%가 기대에 못 미친다고 말하며, 이 백서에는 83%가 나오지 않습니다(Oracle, 2011).
• 나중에 페이지들이 83%의 출처로 인용하는, 2009년 2월 25일 발행된 데이터 마이그레이션 위험에 관한 Gartner 리서치 노트의 공개 초록에는 백분율이 하나도 없습니다(Gartner, 2009).
• Hitachi, Ankura, Definian이 인용한 Gartner의 2009년 노트 구절에는 실패율이 하나도 없으며, 이 구절은 데이터 마이그레이션의 결과가 엇갈리고 많은 작업이 계획 부족으로 실패한다고 말합니다(Gartner, 2009).
• 노트를 ID로 인용한 문서 중 찾아낸 가장 이른 것인 Hitachi Data Systems의 2010년 2월 백서에서 Gartner의 2009년 데이터 마이그레이션 노트에는 실패율이 전혀 붙어 있지 않습니다(Hitachi Data Systems, 2010).
• Ankura의 데이터 마이그레이션 위험 기사에서, 노트의 제목, 날짜(2009년 2월 25일), gartner.com URL을 담은 각주와 함께 인용된 Gartner 구절에는 백분율이 하나도 없습니다(Ankura, 2022).
• Definian의 ‘데이터 마이그레이션이 실패하는 이유’ 기사에서 전체 출처(G00165710, 2009년 2월)와 함께 인용된 Gartner 구절에는 백분율이 하나도 없으며, 이 노트는 많은 작업이 계획 부족으로 실패한다고 말합니다(Definian, 2025).
• Gartner가 날짜를 밝혀 내놓은 유일한 2005년 실패 예측은 데이터 웨어하우스 프로젝트의 50% 이상이 데이터 품질에 대한 관심 부족으로 2007년까지 제한적으로만 수용되거나 완전히 실패할 것이라는 내용으로, 데이터 마이그레이션이 아니라 데이터 웨어하우스에 관한 것입니다(Gartner, 2005).
• InformationWeek 보도에 따르면, 데이터 웨어하우스 프로젝트의 절반 이상이 2007년까지 제한적으로만 수용되거나 완전히 실패할 것이라는 Gartner의 2005년 예측은 북미, 서유럽, 태평양 지역의 기업 900곳 이상을 근거로 했습니다(InformationWeek, 2005).
• Informatica의 팩트시트는 Gartner를 인용해 비즈니스 인텔리전스와 CRM 도입의 50% 이상이 데이터 품질에 대한 관심 부족으로 제한적으로만 수용되거나 완전히 실패할 것이라고 말하며, 2005년의 데이터 웨어하우스 예측을 넓혀 놓았습니다(Informatica, 2006).
• Enterprise Strategy Group과 함께 실시한 Softek의 2005년 3월 최종 사용자 700명 설문조사에서 데이터 마이그레이션의 83%가 문제를 겪었고 예상치 못한 다운타임이 가장 많았으며, 이는 찾아낸 유일한 2005년 날짜의 ‘마이그레이션의 83%’ 수치입니다(IBM, 2007).
• Enterprise Systems가 예비 결과를 바탕으로 보도한 바에 따르면, Softek의 2005년 데이터 마이그레이션 설문조사에 처음 응답한 기업 280곳 중 약 4분의 3이 데이터 마이그레이션 중 문제가 있었음을 인정했습니다(Enterprise Systems Journal, 2005).
• IBM Softek 발표 자료에 따르면, 북미와 EMEA의 기업 500곳을 대상으로 한 Softek의 2005년 Data Migration Study에서 기업의 82%가 데이터 이전 중 문제를 겪었다고 답했습니다(IBM, 2009).
• 2007년 10월 IBM 프랑스 발표 자료에 따르면 2005년 2월 Softek Migration Study의 응답자는 550명으로, 같은 설문조사의 세 번째 표본 크기입니다(IBM, 2007).
• Experian UK의 ‘여덟 가지 장애물’ 게시물은 2021년 Bloor의 2011년 백서를 인용해 데이터 마이그레이션 프로젝트의 38%가 실패한다고 했지만, 2025년에는 같은 URL이 Gartner의 2009년 노트를 인용해 83%라고 말합니다(Experian UK, 2021).
• Experian UK의 가이드는 데이터 마이그레이션 프로젝트의 83%가 실패하거나 예산과 일정을 초과한다고 말하며, 각주에 Gartner의 ‘Risks and Challenges in Data Migrations and Conversions’를 적었지만 날짜, ID, 링크는 없습니다(Experian UK, 2025).
• QuerySurge의 2026년 백서는 데이터 마이그레이션 프로젝트의 83% 실패율을 ‘Gartner 같은 업계 관찰자’의 것으로 돌리는데, 이 수치에 붙은 각주 1은 QuerySurge 자체의 데이터 마이그레이션 테스트 페이지입니다(QuerySurge, 2026).
• Bridge Global은 Gartner가 아니라 QuerySurge의 요약을 인용해, ‘널리 인용되는 기업 문헌에서’ 마이그레이션 프로젝트의 83%가 실패하거나 예산과 일정을 초과한다고 말합니다(Bridge Global, 2026).
• DataMC의 블로그는 Gartner를 인용해 데이터 마이그레이션 프로젝트의 83% 이상이 완전히 실패하거나 예산 또는 일정을 초과한다고 말하면서 Bloor Group의 ‘완전 실패율’을 38%로 제시하는데, 이는 Bloor가 일정 또는 예산 초과로 보고한 수치입니다(DataMC, 2021).
• Fourlane은 Gartner를 인용해 데이터 마이그레이션 프로젝트의 83%가 완전히 실패하거나 예산과 일정을 크게 초과한다고 말하며 ‘Bloor Research는 실패율을 약 75%로 본다’와 ‘약 16%만 일정과 예산을 지켜 끝난다’를 덧붙이지만, 어느 것에도 출처는 없습니다(Fourlane, 2026).
• Syren Cloud는 데이터 마이그레이션 프로젝트의 83%가 실패하거나 예산을 넘긴다고 말하며 이를 ‘Gartner의 2024년 연구’라고 부르는데, 다른 어떤 등장 사례도 이 날짜를 제시하지 않습니다(Syren Cloud, 2025).
• Simplify Consulting의 블로그는 데이터 마이그레이션의 83%가 완전히 실패하거나 할당된 예산과 구현 일정을 초과한다고 말하며 Gartner가 ‘최근 밝혔다’고 덧붙이지만, 문서는 없습니다(Simplify Consulting, 2019).
• 2008년의 한 BCS 기사는 어느 문서도 밝히지 않은 채, ‘많이 인용되는’ 1999년 Standish Group 보고서의 80%에 이어 Bloor의 보고서에서 데이터 마이그레이션 프로젝트의 84%가 일정이나 예산, 또는 둘 다를 초과하거나 완전히 실패했다고 말합니다(BCS, 2008).
• Bloor의 Philip Howard에 따르면, 2008년 Informatica의 한 콘퍼런스 슬라이드는 Bloor Research의 2007년 보고서와 1%p 이내로 일치하는 마이그레이션 실패 및 초과 결과를 제시하면서 그 출처를 1999년 Standish Group 설문조사로 돌렸습니다(Bloor Research, 2008).
• Canonical의 블로그는 문서 없이 Gartner 연구의 시점을 2019년으로 적으며, 데이터 마이그레이션 프로젝트의 50%가 비즈니스에 상당한 영향을 준 문제로 이어졌다고 말합니다(Canonical, 2022).
• Pimcore는 Gartner가 2022년 내내 데이터 마이그레이션 작업의 50% 이상이 계획한 예산과 기간을 넘어설 것이라는 결과를 내놓았다고 말하지만, 문서는 없습니다(Pimcore, 2024).
• 3년 동안 낭비된 마이그레이션 지출 1,000억 달러(McKinsey)와 ‘데이터 마이그레이션 프로젝트의 83%가 완전히 실패하거나 예산과 일정을 초과한다’(Gartner의 것으로 알려진 수치)를 Insentra가 2026년에 함께 재인용했습니다(Insentra, 2026).
• 2009년 A-Team Insight가 보도한 런던 행사에서 업체 Datanomic과 Iergo가 재인용한 바에 따르면, Bloor Research의 2007년 연구에서 데이터 마이그레이션 작업의 84%가 일정이나 예산 목표를 달성하지 못했습니다(Bloor Research, A-Team Insight 경유, 2009).
• 2015년의 한 LinkedIn 게시물은 문서를 밝히지 않은 채 Bloor Research 설문조사를 인용해, 평균 예산 87만 5,000달러, 평균 초과액 26만 8,000달러로 데이터 마이그레이션을 일정과 예산 안에서 완료한 기업은 3분의 2가 안 된다고 말합니다(LinkedIn, 2015).
• Oracle과 LumenData의 브리프가 ‘Bloor Group’의 것으로 돌린 수치에 따르면 데이터 마이그레이션 프로젝트의 평균 비용 초과는 30%였습니다(Bloor, Oracle/LumenData 경유, 2014).
• Oracle과 LumenData의 브리프가 ‘Bloor Group’의 것으로 돌린 수치에 따르면 데이터 마이그레이션 프로젝트의 평균 일정 초과는 41%였습니다(Bloor, Oracle/LumenData 경유, 2014).
• Experian의 ‘Taking the pain out of data migration’ 자료 소개 페이지에 실린 출처 없는 주장에 따르면, 모든 데이터 마이그레이션 프로젝트의 절반이 목표를 달성하지 못하고 그중 다수는 예산이 바닥난 뒤 중단됩니다(Experian, 2017).
• eWeek은 2008년 Bloor의 2007년 9월 설문조사에서 데이터 마이그레이션 프로젝트의 64%가 지연되고 37%가 예산을 초과했다고 보도했으며, 이 기사에서 Gartner 애널리스트 Ted Friedman은 데이터 품질에 관해 조언했지만 실패 백분율은 제시하지 않았습니다(eWeek, 2008).
• Softek의 2005년 1월 온라인 데이터 마이그레이션 연구는 객관식 문항 30개로 이루어졌으며, 이 설문조사의 문제 발생률은 나중에 마이그레이션의 83%로 보도되었습니다(Softek, 2005).
• KDnuggets는 Gartner의 2001년 9월 예측을 사흘 뒤 재인용하면서, CRM 시스템을 구현하는 모든 기업의 절반 이상이 2006년까지 그 구현을 실패로 여길 것이라고 전했습니다(KDnuggets, 2001).

출처: CXO magazine; Technische Universitaet Muenchen, Andreas Freitag; Oracle and LumenData; Oracle; Gartner (2001-2024); Hitachi Data Systems; Ankura; Definian; InformationWeek; Informatica; IBM Global Technology Services; Enterprise Systems Journal; IBM; IBM France; Experian UK (2021, 2025); QuerySurge; Bridge Global; DataMC; Fourlane; Syren Cloud; Simplify Consulting; BCS, The Chartered Institute for IT; Bloor Research; Canonical (2022, 2026); Pimcore; Insentra; A-Team Insight; Andy Abbas on LinkedIn; Oracle / LumenData; Experian Data Quality (2017); eWeek; Softek Storage Solutions; KDnuggets; JMR Software; David Colella on LinkedIn; Technologent; Transitional Data Services; StorageReview; TDWI; Varonis; Integrate.io; SyncMatters; Banken.nl; Data Center Knowledge; Datafold; DatacenterDynamics; DEV Community; Hevo Data; Brainhub; Copia Wealth Studios; DataFlowMapper; Glean; GTconsult; NetApp; Quinnox (2025); RudderStack; MSH; EnlightLab; FileFeed; Globema; Ispirer; Kanerika; Kovair; Ofima; Peliqan; Symmetric Health Solutions; The Virtual Forge

Bloor Research의 2011년 봄 설문조사에서 견적 전에 데이터를 프로파일링한 기업에서는 데이터 마이그레이션 프로젝트의 68%가 일정을 지켰고, 그러지 않은 기업에서는 55%였습니다(Bloor Research, 2011).

설문조사들은 비율보다 원인에서 더 일치합니다. 누가 예상한 것보다 더 지저분하고, 더 많이 중복되고, 더 특이하게 구조화된 것으로 드러나는 데이터가 Bloor의 연구에서 초과의 가장 많이 꼽힌 원인이며, 10년 뒤 Experian이 조사한 실무자들도 같은 말을 했습니다. 범위 설정, 표준화, 비즈니스 규칙의 해석이 프로젝트의 발목을 잡고, 업무 부서와 기술 팀의 협업이 프로젝트를 살린다는 것입니다. 효과가 측정된 유일한 관행은 프로젝트를 견적하기 전에 데이터를 프로파일링하는 것으로, Bloor는 이것이 일정 안에 끝낼 가능성을 높인다는 것을 확인했습니다. 그 아래에는 더 넓은 데이터 품질 수치가 있으며, 널리 인용되는 비용 추정치 두 개도 포함됩니다. 두 추정치의 기원은 각 기록에서 추적했습니다.

• Bloor Research의 2011년 봄 설문조사에서 데이터 마이그레이션 프로젝트 초과의 원인으로 가장 많이 꼽힌 것은 낮은 데이터 품질, 또는 데이터 품질 문제에 대한 가시성 부족이었습니다(Bloor Research, 2011).
• Bloor Research의 2011년 봄 데이터 마이그레이션 설문조사에서 응답자들이 꼽은 세 가지 핵심 성공 요인 가운데 단연 가장 많이 꼽힌 것은 업무 부서의 참여였습니다(Bloor Research, 2011).
• Bloor Research의 2011년 봄 설문조사에서 견적 전에 데이터를 프로파일링하지 않은 기업에서는 데이터 마이그레이션 프로젝트의 55%가 일정을 지켰습니다(Bloor Research, 2011).
• Bloor Research의 2011년 데이터 마이그레이션 설문조사에 따르면, 수치화한 여섯 가지 성공 요인을 모두 함께 실행했을 때 평균 비용 절감액은 프로젝트당 17만 달러였습니다(Bloor Research, 2011).
• Bloor Research의 2011년 데이터 마이그레이션 설문조사 최종 결과에서는 데이터 마이그레이션 프로젝트의 핵심 성공 요인 일곱 가지가 확인되었으며, 그중 여섯 가지는 수치화할 수 있었습니다(Bloor Research, 2011).
• eWeek이 보도한 Bloor Research의 2007년 설문조사에서 데이터 마이그레이션 프로젝트가 초과된 응답자의 3분의 2 이상은 프로젝트 범위를 제대로 설정하지 못한 것을 원인으로 꼽았습니다(Bloor Research, eWeek 경유, 2007).
• eWeek이 보도한 Bloor Research의 2007년 데이터 마이그레이션 설문조사에서 데이터를 파악하기 위해 데이터 프로파일링 도구를 사용한 응답자는 10명 중 1명이었습니다(Bloor Research, eWeek 경유, 2007).
• Bloor Research의 2007년 백서에 따르면 데이터 마이그레이션 프로젝트가 초과되거나 실패하는 주요 원인은 데이터 마이그레이션의 기법과 규율이 충분히 진지하게 다뤄지지 않거나 충분히 이해되지 않는다는 데 있습니다(Bloor Research, 2007).
• Experian Data Quality의 2015년 데이터 마이그레이션 연구에서 기업의 85%가 데이터 마이그레이션 과제에 직면했습니다(Experian Data Quality, 2015).
• Experian Data Quality의 2015년 데이터 마이그레이션 연구에서 기업의 91%가 데이터 마이그레이션 프로젝트를 진행했습니다(Experian Data Quality, 2015).
• Experian Data Quality의 2015년 연구에서 가장 흔한 데이터 마이그레이션 과제는 부서, 기술 공급업체, 데이터베이스 컨설턴트 사이의 협업이나 지식 공유 부족이었습니다(Experian Data Quality, 2015).
• Experian Data Quality의 2015년 연구에서 응답자의 37%가 데이터 표준화나 일관성 부족을 데이터 마이그레이션 과제로 꼽았습니다(Experian Data Quality, 2015).
• Experian Data Quality의 2015년 연구에서 조직의 33%가 부실한 시스템 설계를 중대한 데이터 마이그레이션 과제로 보았습니다(Experian Data Quality, 2015).
• Experian Data Quality의 2015년 연구에서 기업의 4분의 1이 비즈니스 데이터 규칙의 잘못된 해석을 데이터 마이그레이션 과제로 꼽았습니다(Experian Data Quality, 2015).
• 2017년 실무자 270명을 대상으로 한 Experian과 Data Migration Pro의 연구에서 데이터 마이그레이션 프로젝트의 28%는 마이그레이션 후 데이터 품질 문제를 전혀 겪지 않았습니다(Experian / Data Migration Pro, 2017).
• 2017년 실무자 270명을 대상으로 한 Experian과 Data Migration Pro의 연구에서 데이터 마이그레이션 프로젝트의 43%가 효과적인 거버넌스와 관리를 갖추고 있었습니다(Experian / Data Migration Pro, 2017).
• 2017년 실무자 270명을 대상으로 한 Experian과 Data Migration Pro의 연구에서 데이터 마이그레이션 프로젝트의 50%가 업무 부서의 효과적인 참여를 이끌어 냈습니다(Experian / Data Migration Pro, 2017).
• 2017년 실무자 270명을 대상으로 한 Experian과 Data Migration Pro의 연구에서 응답자의 52%가 자신의 데이터 마이그레이션 프로젝트의 범위 설정이 효과적이었다고 느꼈습니다(Experian / Data Migration Pro, 2017).
• 2017년 실무자 270명을 대상으로 한 Experian과 Data Migration Pro의 연구에서 응답자의 46%가 자신의 데이터 마이그레이션 프로젝트가 효과적으로 계획되고 예측되었다고 느꼈습니다(Experian / Data Migration Pro, 2017).
• 2017년 실무자 270명을 대상으로 한 Experian과 Data Migration Pro의 연구에서 데이터 마이그레이션 프로젝트의 62%가 단계적 마이그레이션 실행 방식을 사용했습니다(Experian / Data Migration Pro, 2017).
• Information Architecture Team의 2002년 데이터 마이그레이션 설문조사에서 응답자의 60% 이상이 데이터 품질 문제의 주된 원인으로 불량 데이터와 중복 데이터를 꼽았습니다(IAT, KDnuggets 경유, 2002).
• Information Architecture Team의 2002년 데이터 마이그레이션 설문조사에서 데이터 매핑 단계는 보통 계획보다 거의 3개월 더 걸렸고, 테스트 단계는 4개월 이상 더 걸렸습니다(IAT, KDnuggets 경유, 2002).
• Information Architecture Team의 2002년 데이터 마이그레이션 설문조사에서 테스트 단계는 보통 계획보다 4개월 이상 더 걸렸습니다(IAT, KDnuggets 경유, 2002).
• Vision Solutions의 2016년 State of Resilience 보고서에서 IT 전문가의 55%가 마이그레이션 실패의 가장 큰 원인으로 새 서버에서 요구된 시간 안에 애플리케이션을 시작하지 못한 것을 꼽았고, 테스트 부족(38%)이 그 뒤를 이었습니다(Vision Solutions, ChannelInsider 경유, 2016).
• Vision Solutions의 2016년 State of Resilience 보고서에서 IT 전문가의 38%가 마이그레이션 실패의 원인으로 테스트 부족을 꼽았습니다(Vision Solutions, ChannelInsider 경유, 2016).
• ChannelInsider가 보도한 Vision Solutions의 2016년 State of Resilience 보고서에 따르면 IT 전문가의 70%가 마이그레이션 다운타임의 시간당 비용을 계산해 본 적이 없었습니다(Vision Solutions, ChannelInsider 경유, 2016).
• SAP 사용 기업 200곳을 대상으로 한 Horvath의 2025년 연구에서 테스트와 데이터 마이그레이션 단계의 과소평가는 SAP S/4HANA 마이그레이션이 목표를 달성하지 못한 주요 원인 중 하나였습니다(Horvath, CIO 경유, 2025).
• Horvath의 2025년 연구에서 응답자의 46%는 돌이켜 보면 SAP S/4HANA 마이그레이션의 프로젝트 기간을 더 길게 잡았을 것이라고 답했고, 40% 이상은 예산을 늘렸을 것, 30%는 범위를 줄였을 것이라고 답했습니다(Horvath, CIO 경유, 2025).
• Caylent의 2025년 설문조사에서 IT 리더들이 겪은 가장 어려운 마이그레이션에서 시간이 가장 많이 든 세 가지 작업은 소스에서 대상 데이터베이스로의 데이터 이동, 통합을 포함한 대상 데이터베이스 테스트, 데이터베이스 스키마 변환이었습니다(Caylent, 2025).
• 리더 565명을 대상으로 한 2024년 Precisely와 Drexel LeBow의 설문조사에서 데이터 및 분석 리더의 67%가 조직이 의사 결정에 사용하는 데이터를 완전히 신뢰하지는 않는다고 답했으며, 1년 전의 55%에서 늘었습니다(Precisely / Drexel LeBow, 2024).
• 데이터 리더 565명을 대상으로 한 2024년 Precisely와 Drexel LeBow의 설문조사에서 조직의 64%가 데이터 품질을 데이터 무결성의 가장 큰 과제로 꼽았으며, 2023년의 50%에서 늘었습니다(Precisely / Drexel LeBow, 2024).
• 데이터 리더 565명을 대상으로 한 2024년 Precisely와 Drexel LeBow의 설문조사에서 응답자의 50%가 데이터 품질을 조직의 데이터 통합 프로젝트에 영향을 주는 첫 번째 문제로 꼽았습니다(Precisely / Drexel LeBow, 2024).
• Experian의 2019년 Global Data Management Report에서 조직의 95%가 낮은 데이터 품질로 인한 영향을 경험했습니다(Experian, 2019).
• Experian의 2019년 Global Data Management Report에서 데이터 정확성 부족의 가장 큰 원인은 사람의 실수로, 조직의 50%가 이를 꼽았습니다(Experian, 2019).
• Experian의 2020년 Global Data Management 연구에서 조직의 78%가 데이터 부채(데이터 거버넌스 부실로 누적된 비용)를 과제로 꼽았고, 28%는 이를 심각한 문제라고 했습니다(Experian, 2020).
• Bloor Research에 따르면 2015년 기술 외에 데이터 마이그레이션 성공에 크게 기여한 요인은 모든 단계에 걸친 업무 부서의 참여, 검증된 방법론, 사내 마이그레이션 지식, 이해관계자 관리였습니다(Bloor Research, 2015).
• Bloor Research는 2008년, 기존 데이터 통합 도구만으로는 데이터 마이그레이션에 충분하지 않으며 방법론, 숙련된 전문가, 전용 도구가 필요하다고 결론지었습니다(Bloor Research, 2008).
• Experian Data Quality는 2015년 데이터 마이그레이션 보고서에서 많은 조직이 마이그레이션 프로젝트에서 데이터 문제의 범위를 파악하기 위한 데이터 프로파일링 같은 도구를 사용하지 않는다고 썼습니다(Experian Data Quality, 2015).
• Experian Data Quality의 2015년 보고서에 따르면 많은 데이터 마이그레이션 프로젝트가 잘못된 실행으로 예산을 초과하거나 업무 차질을 일으키거나 둘 다를 겪으며, 기업의 85%가 이를 데이터 마이그레이션 과제로 경험합니다(Experian Data Quality, 2015).
• Experian과 Data Migration Pro의 2017년 연구에 따르면 데이터 양과 레거시 시스템 때문에 데이터 마이그레이션의 복잡성이 커지고 있습니다(Experian / Data Migration Pro, 2017).
• 2017년 실무자 270명을 대상으로 한 Experian과 Data Migration Pro의 연구에서 데이터 마이그레이션 프로젝트의 43%는 데이터 마이그레이션 모범 사례를 잘 이해하는 프로젝트 관리 팀을 갖추고 있었습니다(Experian / Data Migration Pro, 2017).
• Data Migration Pro의 편집자가 2017년 연구에서 끌어낸 단 하나의 전략은 프로젝트 맨 처음에 마이그레이션 전 영향 평가를 하는 것이었는데, 관찰된 문제 대부분(부실한 계획 수립, 예측, 범위 설정)이 초기 영향 분석의 부족에서 비롯되었기 때문입니다(Experian / Data Migration Pro, 2017).
• Experian Data Quality의 2017년 글로벌 데이터 관리 벤치마크 보고서를 위해 8개국의 데이터 전문가 1,400명 이상이 조사에 응했습니다(Experian Data Quality, 2017).
• 2020년 Global Data Management 연구를 위해 2019년 10월 Insight Avenue가 Experian을 위해 6개국의 데이터 실무자와 비즈니스 리더 1,100명 이상을 조사했습니다(Experian, 2020).
• 데이터 리더 565명을 대상으로 한 2024년 Precisely와 Drexel LeBow의 설문조사에서 응답자의 77%가 자기 조직의 데이터 품질을 기껏해야 평균 수준으로 평가했으며, 1년 전의 66%에서 늘었습니다(Precisely / Drexel LeBow, 2024).
• 2024년 Precisely와 Drexel LeBow의 설문조사에서 조직이 고품질 데이터를 갖추지 못하게 막는 가장 큰 요인은 데이터 품질 프로세스 자동화 도구의 부족(49%)과 일관되지 않은 데이터 정의 및 형식(45%)이었습니다(Precisely / Drexel LeBow, 2024).
• ‘데이터 프로파일링을 일찍, 자주 사용하라’는 Gartner의 데이터 품질 개선 12가지 조치 중 4번째 조치로, 프로파일링을 통해 프로젝트 전에 원천에서 고쳐야 할 데이터 품질 문제를 찾아낼 수 있기 때문입니다(Gartner, 2021).
• Gartner 애널리스트 Ted Friedman의 연구에 따르면 주요 다국적 기업의 25%가 품질이 낮은 데이터로 일하고 있었으며, 불량 데이터는 BI와 CRM 프로젝트 실패의 주요 원인으로 꼽혔습니다(InformationWeek, 2004).
• Information Architecture Team의 2002년 설문조사에서 응답자의 90% 이상이 불완전한 매핑, 네트워크를 통한 데이터 이동 속도, 로드 모니터링을 프로젝트 지연이나 실패를 일으키는 가장 중대한 문제로 꼽았습니다(IAT, KDnuggets 경유, 2002).
• WANdisco의 2021년 벤치마크 설문조사에서 조직의 56%는 Hadoop 데이터를 물리적으로 운송하는 방식으로, 48%는 DistCp처럼 온프레미스에서 클라우드로의 마이그레이션용으로 설계되지 않은 도구를 사용해 클라우드로 마이그레이션했습니다(WANdisco, IT Brief 경유, 2021).

불량 데이터가 초래한다는 비용

• Gartner 애널리스트 Melody Chien은 2022년 시드니에서 열린 Gartner Data and Analytics Summit에서 낮은 데이터 품질이 조직에 주는 평균 비용을 연간 1,290만 달러로 추정했습니다(Gartner, 2022).
• IBM의 ‘Four V's of Big Data’ 인포그래픽에 따르면 낮은 데이터 품질이 미국 경제에 주는 비용은 연간 3조 1,000억 달러인데, 이 인포그래픽은 출처 아홉 개를 나열하면서 그중 어느 것이 이 수치를 제공했는지 밝히지 않습니다(IBM, 2013).
• 연간 3조 1,000억 달러는 2011년 Artemis Ventures 보도자료에서 애널리스트 Hollis Tibbetts가 지저분하고 일관되지 않으며 중복된 데이터가 미국 경제에 주는 비용을 직접 추정한 수치로, 찾아낸 이 수치의 가장 이른 날짜의 등장입니다(Artemis Ventures, 2011).
• Thomas Redman이 2016년 Harvard Business Review에서 재인용한 IBM의 추정에 따르면, 미국에서만 낮은 품질의 데이터로 인한 연간 비용은 3조 1,000억 달러였습니다(IBM, HBR 경유, 2016).
• Thomas Redman은 Harvard Business Review에서 지식 노동자 시간의 50%가 데이터를 찾고, 오류를 발견해 바로잡고, 확인용 출처를 찾는 ‘숨은 데이터 공장’에서 낭비된다고 말합니다(HBR, 2016).
• KDnuggets가 재인용한 The Data Warehousing Institute의 2002년 추정에 따르면 데이터 품질 문제가 미국 기업에 주는 비용은 연간 6,000억 달러 이상이었습니다(TDWI, KDnuggets 경유, 2002).
• IBM의 ‘Four V's of Big Data’ 인포그래픽에 따르면 비즈니스 리더 3명 중 1명은 의사 결정에 사용하는 정보를 신뢰하지 않았습니다(IBM, 2013).

출처: Bloor Research (2007-2015); eWeek; Experian Data Quality (2015, 2016, 2017); Experian / Data Migration Pro (2017, 2018); Information Architecture Team; ChannelInsider; CIO; Caylent; Precisely / Drexel LeBow; Experian (2018, 2019, 2020); Gartner (2021, 2022); InformationWeek; IT Brief Australia; BCS; IBM; Artemis Ventures LLC; Harvard Business Review; KDnuggets

Accenture가 2020년 조사한 대기업의 고위 비즈니스 및 IT 전문가 750명 중 37%가 자사가 클라우드 투자에서 기대한 가치를 온전히 얻고 있다고 답했으며, 이는 Accenture의 2018년 설문조사보다 2%p 높은 수치입니다(Accenture, 2020).

클라우드 마이그레이션은 어떤 마이그레이션 유형보다도 연간 데이터가 풍부합니다. Flexera가 10년 동안 해마다 같은 패널에 클라우드 예산에 관해 물어 왔기 때문이며, 그만큼 주변의 마케팅도 가장 요란합니다. 측정된 모습은 헤드라인보다 안정적입니다. 응답자들은 RightScale 시절 이래 해마다 자사 클라우드 청구액 10달러 중 약 3달러를 낭비로 추정했고, Flexera가 평균을 발표한 해에는 예산을 8분의 1에서 4분의 1가량 초과했으며, Accenture에 기대한 가치를 온전히 얻었다고 답한 곳은 10곳 중 4곳이 채 안 됐습니다. 리패트리에이션(온프레미스 회귀)은 수치가 가장 많이 오용되는 영역입니다. 설문조사마다 ‘무엇이든 다시 옮긴 적이 있는가’부터 ‘완전히 떠날 계획인가’까지 서로 다른 질문을 던지는데, 업계 언론은 그 단서를 빼 버리기 때문입니다. 시장 규모 수치는 두 회사의 것으로 한정했습니다. 통계 모음 사이트들이 서로 호환되지 않는 다섯 가지 정의를 하나의 수치인 것처럼 인용하기 때문입니다.

• Flexera의 2026년 State of the Cloud 설문조사 응답자 753명의 추정에 따르면 IaaS와 PaaS 지출의 29%가 낭비되었으며, 이는 5년 만의 첫 상승으로 Flexera는 클라우드 기반 AI 워크로드를 원인으로 봅니다(Flexera, 2026).
• 2023년 겨울에 실시된 Flexera의 2024년 State of the Cloud 설문조사 응답자 753명이 보고한 퍼블릭 클라우드 지출은 평균 15% 예산을 초과했습니다(Flexera, 2024).
• 2025년 겨울에 실시된 Flexera의 2026년 State of the Cloud 설문조사에서 클라우드 의사 결정권자 753명 중 17%가 지난 1년 동안 퍼블릭 클라우드 예산을 초과했다고 답했습니다(Flexera, 2026).
• Flexera의 2023년 State of the Cloud 설문조사에 참여한 기업 750곳 중 9%가 퍼블릭 클라우드 지출이 계획한 IT 예산을 예상보다 훨씬 크게 초과했다고 답했습니다(Flexera, 2023).
• Flexera의 2026년 State of the Cloud 설문조사 응답자 753명 중 85%가 클라우드 지출 관리를 가장 큰 과제로 꼽아 보안(82%)과 소프트웨어 라이선스(78%)를 앞질렀습니다(Flexera, 2026).
• Flexera의 2024년 State of the Cloud 설문조사 응답자 753명 중 54%가 애플리케이션 종속성 파악을 클라우드 마이그레이션 과제로 꼽아, 온프레미스와 클라우드 비용 비교 평가(46%)와 기술적 타당성(45%)을 앞질렀습니다(Flexera, 2024).
• Flexera의 2023년 State of the Cloud 설문조사 응답자 750명 중 44%가 향후 12개월 안에 클라우드 마이그레이션이 진척될 것으로 예상했으며, 이는 전년보다 13%p 낮은 수치입니다(Flexera, 2023).
• Flexera의 2025년 State of the Cloud 설문조사 응답자 759명에 따르면 클라우드 기반 워크로드의 21%와 클라우드 기반 데이터의 21%가 클라우드가 아닌 환경으로 리패트리에이션되었습니다(Flexera, 2025).
• 753명을 대상으로 한 Flexera의 2026년 State of the Cloud 설문조사에서 조직이 리패트리에이션한 클라우드 기반 워크로드와 클라우드 기반 데이터의 비율은 각각 전년보다 2%p 올랐습니다(Flexera, 2026).
• Accenture가 2018년 조사한 매출 10억 달러 이상 기업의 고위 IT 임원 200명 중 35%가 비용, 속도, 비즈니스 지원, 서비스 수준 전반에서 기대한 클라우드 성과를 완전히 달성했다고 답했습니다(Accenture, 2018).
• Accenture가 2020년 조사한 리더 750명 중 29%는 자기 조직의 클라우드 마이그레이션 이니셔티브가 기대한 시점에 기대한 가치를 낼 것이라고 완전히 확신했습니다(Accenture, 2020).
• Accenture가 2020년 고위 비즈니스 및 IT 전문가 750명을 대상으로 한 설문조사에서 조직 4곳 중 1곳이 클라우드 마이그레이션의 예상치 못한 문제로 어려움을 겪었습니다(Accenture, 2020).
• Accenture가 2020년 조사한 CEO의 54%가 클라우드 가치를 가로막는 3대 장벽 중 하나로 기술 인력 부족을 꼽았고, 응답자 750명 전체에서는 보안 및 규정 준수 위험(46%)이 1위였습니다(Accenture, 2020).
• 2019년 8월과 9월 첫 Unisys Cloud Success Barometer를 위해 조사한 13개국 고위 비즈니스 및 IT 리더 1,045명 중 30%가 클라우드 컴퓨팅에서 뚜렷한 이점을 얻지 못했다고 답했습니다(Unisys, 2019).
• 2019년 Unisys Cloud Success Barometer 설문조사에서 미국 기업의 37%가 클라우드 컴퓨팅에서 뚜렷한 이점을 얻지 못했다고 답했으며, 전 세계에서는 30%였습니다(Unisys, 2019).
• 2019년 Unisys Cloud Success Barometer 응답자의 30%가 클라우드를 통한 비용 관리나 절감에 대한 기대가 일부만 충족되었거나 기대에 못 미쳤다고 답해, 매출 증대(30%)와 함께 가장 약한 영역이었습니다(Unisys, 2019).
• IDC의 Cloud Pulse 4Q 2023 설문조사에서 클라우드 구매자의 59%가 2024년에도 클라우드에 예상보다 많은 비용을 쓸 것으로 예상했습니다(IDC, 2024).
• IDC의 Server and Storage Workloads Survey에 따르면 퍼블릭 클라우드에서 워크로드 전체를 리패트리에이션할 계획인 기업은 8~9%이며, 대부분은 운영 데이터와 백업 같은 특정 요소만 리패트리에이션합니다(IDC, 2024).
• IDC의 2024년 6월 보고서 ‘Assessing the Scale of Workload Repatriation’에서 응답자의 약 80%가 향후 12개월 안에 컴퓨팅과 스토리지 자원을 어느 정도 리패트리에이션할 것으로 예상했습니다(IDC, 2024).
• 2019년 IHS Markit이 Fortinet을 위해 조사한 기업 350곳 중 74%는 애플리케이션을 퍼블릭 클라우드로 옮겼다가 다시 온프레미스나 프라이빗 클라우드 인프라로 되돌린 적이 있었습니다(Fortinet을 위한 IHS Markit, 2019).
• 2019년 IHS Markit이 Fortinet을 위해 조사한 기업 350곳 중 52%는 성능을, 52%는 보안을 애플리케이션을 퍼블릭 클라우드에서 되돌리게 만든 요인으로 꼽았습니다(Fortinet을 위한 IHS Markit, 2019).
• Nutanix의 2019년 Enterprise Cloud Index를 위해 Vanson Bourne이 조사한 24개국 IT 의사 결정권자 2,650명 중 73%가 일부 애플리케이션을 퍼블릭 클라우드에서 온프레미스로 되돌리고 있다고 답했습니다(Nutanix, 2019).
• EE Times Europe과 Channelnomics가 보도한 Barclays CIO Survey에 따르면 2024년 대기업 CIO의 83%가 퍼블릭 클라우드에서 적어도 일부 워크로드를 리패트리에이션할 계획이었으며, 2020년 말의 43%에서 늘었습니다(Barclays, 2024).
• Gartner는 2021년, 2024년까지 인프라 및 운영 리더의 60%가 온프레미스 예산에 타격을 주는 퍼블릭 클라우드 비용 초과를 겪을 것이라고 예측했습니다(Gartner, 2021).
• Gartner의 클라우드 마이그레이션 비용 기사에 인용된 Gartner 연구에 따르면 2021년까지 기업의 70% 이상이 적어도 일부 워크로드를 퍼블릭 클라우드로 마이그레이션했습니다(Gartner, 2021).
• HashiCorp의 2024년 State of Cloud Strategy Survey를 위해 Forrester Consulting이 조사한 기술 실무자와 의사 결정권자 약 1,200명 중 91%가 클라우드 지출에 낭비가 있다고 답했으며, 2023년의 96%에서 줄었습니다(HashiCorp, 2024).
• 2021년 Arlington Research가 Virtana를 위해 조사한 미국과 영국의 직원 250명 이상 조직의 IT 및 클라우드 의사 결정권자 350명 중 82%가 자기 조직이 불필요한 퍼블릭 클라우드 비용을 지출했다고 답했습니다(Virtana, 2021).
• Andreessen Horowitz는 2021년, 클라우드 비용이 자체 인프라 운영에 비해 마진을 압박하는 탓에 상위 상장 소프트웨어 기업 50곳에서 시장 가치 1,000억 달러가 사라지고 있다고 추정했습니다(Andreessen Horowitz, 2021).
• Andreessen Horowitz가 인용한 바에 따르면, Dropbox는 2018년 S-1에서 퍼블릭 클라우드의 워크로드를 주로 리패트리에이션한 인프라 최적화로 2년 동안 누적 7,500만 달러를 절감했다고 보고했습니다(Andreessen Horowitz, 2021).
• AWS 컴퓨팅을 떠난 뒤 37signals의 2024년 클라우드 비용은 130만 달러로, 연간 320만 달러 수준에서 줄어 연간 거의 200만 달러를 절감했습니다(37signals, 2024).
• 37signals의 공동 창업자가 클라우드를 떠난 첫 1년을 보낸 뒤인 2024년 10월에 밝힌 바에 따르면, AWS를 떠나 자체 하드웨어로 옮겨 5년 동안 1,000만 달러 이상을 절감할 것으로 예상됩니다(37signals, 2024).
• Flexera의 2020년 State of the Cloud 설문조사 응답자 750명이 이듬해 예상한 클라우드 지출 증가율은 47%였습니다(Flexera, 2020).
• Flexera의 2025년 State of the Cloud 설문조사 응답자 759명이 이듬해 예상한 클라우드 지출 증가율은 28%였습니다(Flexera, 2025).
• 2016년 1월 RightScale의 2016년 State of the Cloud 설문조사에는 기술 전문가 1,060명이 응답했으며, 이 조사에서 자원 또는 전문 지식 부족(32%)이 보안(29%)을 제치고 가장 많이 꼽힌 클라우드 과제가 되었습니다(RightScale, 2016).
• 2019년 Unisys Cloud Success Barometer를 위해 조사한 고위 비즈니스 및 IT 리더 1,045명 중 93%가 자기 조직이 애플리케이션과 시스템을 클라우드로 마이그레이션하고 있다고 답했습니다(Unisys, 2019).
• 2019년 Unisys Cloud Success Barometer를 위해 조사한 고위 리더 1,045명 중 59%는 외부 도움 없이 클라우드 도입을 내부에서 관리했습니다(Unisys, 2019).
• 리더 1,045명을 대상으로 한 2019년 Unisys Cloud Success Barometer 설문조사에서 클라우드가 비즈니스 전략의 핵심인 조직의 83%는 클라우드로 옮긴 뒤 조직의 효율성이 향상되었다고 답했으며, 클라우드가 작은 부분인 조직에서는 30%였습니다(Unisys, 2019).
• 2019년 IHS Markit이 Fortinet을 위해 조사한 기업 350곳 중 40%는 되돌린 클라우드 배포 중 일부가 계획된 임시 배포였다고 답했습니다(Fortinet을 위한 IHS Markit, 2019).
• Nutanix의 2019년 Enterprise Cloud Index(IT 의사 결정권자 2,650명 설문조사)에서 애플리케이션을 온프레미스로 되돌리고 있는 응답자의 22%는 애플리케이션 5개 이상을 옮기고 있었습니다(Nutanix, 2019).
• Nutanix의 Enterprise Cloud Index를 재인용한 Intelligent CIO의 2019년 기사 제목에서는 대기업의 73%가 ‘앱을 온프레미스로 되돌리고 있다’고 했지만, 원문은 응답자의 73%가 일부 애플리케이션을 되돌리고 있다고 말합니다(Intelligent CIO, 2019).
• Accenture가 2018년 조사한 고위 IT 임원 200명 중 65%가 기대한 클라우드 이점을 완전히 달성하지 못했으며, 3대 장벽으로 가장 많이 꼽힌 것은 보안 및 규정 준수 위험(65%)이었습니다(Accenture, 2018).
• Accenture가 2020년 조사한 비즈니스 및 IT 리더 750명 중 45%가 클라우드 성과에 매우 만족한다고 답했으며, 이는 2018년보다 1%p 높은 수치입니다(Accenture, 2020).
• Accenture가 2020년 리더 750명을 대상으로 한 설문조사에서 클라우드 고도 도입 기업의 46%가 기대한 클라우드 이점을 완전히 달성했다고 답했으며, 중간 수준 도입 기업은 36%, 저도입 기업은 28%였습니다(Accenture, 2020).
• IDC의 Cloud Pulse 4Q 2023 설문조사에 따르면 2023년 클라우드 구매자의 절반 가까이가 클라우드에 예상보다 많은 비용을 썼습니다(IDC, 2024).
• IDC 리서치 부사장 Natalya Yezhkova는 2022년, 클라우드에서 워크로드를 다시 옮길 것으로 예상하는 대기업의 비율은 과거 최고 85%까지 올라간 적이 있다고 말했습니다(IDC, 2022).
• IDC는 2023년 Data Center Dynamics에 기업의 70~80%가 해마다 퍼블릭 클라우드에서 적어도 일부 데이터를 리패트리에이션한다고 말하면서, 리패트리에이션을 퍼블릭 클라우드가 주류가 된 이후의 꾸준한 추세로 설명했습니다(IDC, 2023).
• Channelnomics는 2024년 Barclays CIO 설문조사 수치를 전하면서 대기업의 83%가 ‘워크로드를 리패트리에이션하고 있다’고 썼다가, 이것이 워크로드가 아니라 기업의 비율이며 완료된 이전이 아니라 계획이라고 단서를 달았습니다(Channelnomics, 2024).
• Gartner가 전망한 2025년 전 세계 퍼블릭 클라우드 서비스 시장의 성장률은 21.5%였습니다(Gartner, 2024).
• Gartner는 3Q25 전망 업데이트에서 2026년 전 세계 퍼블릭 클라우드 서비스의 성장률을 21.3%로 전망했으며, 시장 규모는 2029년까지 1조 4,800억 달러에 이를 것으로 예상했습니다(Gartner, 2025).
• IDC는 2026년부터 2029년까지 전 세계 퍼블릭 클라우드 서비스 지출이 2배로 늘어날 것으로 전망했으며, SaaS가 지출의 절반 이상을 차지하고 PaaS가 37%로 가장 빠르게 성장하는 부문이 될 것으로 보았습니다(IDC, 2026).
• Andreessen Horowitz가 2021년 에세이를 위해 자문한 전문가들에 따르면 리패트리에이션 비용은 같은 워크로드를 클라우드에서 운영하는 비용의 3분의 1에서 절반 수준입니다(Andreessen Horowitz, 2021).
• Andreessen Horowitz는 2021년 특정 설문조사를 밝히지 않은 채, 기업의 60% 이상이 애초에 클라우드로 옮기는 이유로 비용 절감을 꼽는다고 언급했습니다(Andreessen Horowitz, 2021).
• Andreessen Horowitz가 2021년 이야기를 나눈 기업들 가운데 워크로드를 가장 적극적으로 되가져온 기업에서도 워크로드의 10~30% 이상은 클라우드에 남아 있었습니다(Andreessen Horowitz, 2021).
• 37signals가 클라우드 이탈을 위해 Dell 하드웨어에 쓴 비용은 70만 달러였으며, 장기 클라우드 약정이 만료되는 동안 2023년 한 해의 절감액으로 이를 회수했습니다(37signals, 2024).
• 2022년 8월 Forrester Consulting이 실시한 2022년 HashiCorp State of Cloud Strategy Survey 응답자의 94%가 피할 수 있었던 클라우드 지출이 있었다고 답했으며, 주요 원인은 유휴 자원(66%), 과잉 프로비저닝(59%), 기술 인력 부족(47%)이었습니다(HashiCorp, 2022).
• HashiCorp의 2024년 State of Cloud Strategy Survey 응답자 약 1,200명 중 66%가 지난 1년 동안 클라우드 지출을 늘렸다고 답했으며, 2023년의 56%에서 늘었습니다(HashiCorp, 2024).
• Auxis는 2023년 McKinsey의 2021년 클라우드 마이그레이션 설문조사를, 마이그레이션 지출이 계획보다 14% 많고 기업의 38%가 한 분기 이상 지연된다고 재인용했습니다(Auxis, 2023).
• Onix의 2023년 백서에 실린 출처 없는 ‘최근 연구’에 따르면 클라우드로의 데이터 마이그레이션이 포함된 프로젝트의 38%가 실패하는데, 이는 McKinsey가 한 분기 이상 지연된 마이그레이션에 붙인 38%와 같은 수치입니다(Onix, 2023).

출처: Accenture (2018, 2020); Flexera (2019-2026); Unisys (2019); IDC (2022-2026); Fortinet; Nutanix; Barclays; Gartner (2021, 2024, 2025); HashiCorp (2022, 2024); Virtana; Andreessen Horowitz; 37signals; RightScale (2016, 2017, 2018); Intelligent CIO; Channelnomics; Auxis; Onix; IDG; Opsio; DuploCloud; Auvik; Prioxis

2016년 2월 조사한 Kroll Ontrack 데이터 복구 고객 572곳 중 32%가 기기 간 마이그레이션이나 운영 체제 업그레이드 중에 데이터를 잃은 적이 있었습니다(Kroll Ontrack, 2016).

PC 기기 환경 전체를 새 Windows로 옮기거나 한 사람을 새 컴퓨터로 옮기는 것도 마이그레이션이며, 이를 측정한 설문조사는 대부분 도구나 하드웨어를 파는 회사가 의뢰한 것입니다. 이 점을 염두에 두고 읽으면, 설문조사들은 세 가지에서 일치합니다. 애플리케이션 호환성은 Windows 7 전환부터 Windows 11 전환까지 대부분의 설문조사에서 IT 팀이 가장 먼저 꼽는 장벽입니다. Microsoft 자체의 호환성 프로그램은 거의 모든 기업용 애플리케이션이 실행된다는 결과를 내놓는데도 그렇습니다. 계획에 들인 시간과 다운타임은 맞바꾸는 관계입니다. 가장 많이 준비한 팀이 가장 적은 업무 중단을 보고했습니다. 그리고 데이터는 누가 계획한 것보다 더 자주 이전 도중에 손실됩니다. 이는 이 섹션에서 소프트웨어 업체가 아니라 데이터 복구 회사에서 나온 유일한 결과입니다. 섹션 끝의 준비 상태 실태 조사는 Windows 11 보급 페이지로 이어지는 다리입니다. 옮기지 않은 컴퓨터 대부분은 옮길 수 있었습니다.

• 2010년 Windows 7으로 마이그레이션한 기업의 IT 응답자 1,360명 중 53%는 지연 원인으로 애플리케이션 비호환을 꼽아 하드웨어 비호환(44%)과 예산(40%)을 앞섰습니다(Symantec 설문조사, Redmond Magazine 경유, 2010).
• 2010년 Symantec을 위해 조사한 IT 관리자 1,360명에 따르면 기존 컴퓨터 한 대를 이전 운영 체제에서 Windows 7으로 마이그레이션하는 데 평균 5시간이 걸렸고, 새 컴퓨터에 새로 설치하는 경우는 4시간으로 줄었습니다(Symantec 설문조사, TechCentral.ie 경유, 2010).
• Symantec이 2010년 IT 관리자 1,300명 이상을 대상으로 한 설문조사에서, IT 부서가 Windows 7 준비에 20시간을 들인 조직의 사용자 다운타임(오프라인 시간)은 2시간이었고 9시간을 들인 조직은 6시간이었습니다(Symantec, 2010).
• Symantec이 2010년 IT 관리자 1,300명 이상을 대상으로 한 설문조사에서, 상위 그룹은 Windows 7 마이그레이션에 평균 20시간의 IT 준비 시간을 들였고 하위 그룹은 9시간을 들였습니다(Symantec, 2010).
• 2010년 Symantec이 조사한 IT 관리자 1,300명 이상에 따르면 상위 그룹 조직(IT 준비 20시간)에서는 마이그레이션 후 사용자의 60%가 매우 만족했고, 하위 그룹 조직(9시간)에서는 25%였습니다(Symantec, 2010).
• 2010년 Symantec이 조사한 IT 관리자 1,300명 이상 중 IT 팀의 78%가 실제 Windows 7 마이그레이션 과정이 순조로웠다고 답했습니다(Symantec, 2010).
• 2010년 설문에 응한 IT 응답자 1,360명 중 71%는 Windows 7과 호환되지 않는 애플리케이션을 교체하는 쪽을 선호했고, 69%는 애플리케이션 가상화를 해결책으로 보았습니다(Symantec 설문조사, Redmond Magazine 경유, 2010).
• 전 세계 IT 관리자 1,300명 이상이 Symantec의 2010년 Windows 7 Migration Survey에 응답했으며, 이 설문조사는 2010년에 완료된 마이그레이션 경험을 보고했습니다(Symantec, 2010).
• 2022년 6월 설문에 응한 영국과 미국의 CIO 200명 중 77%는 자신의 조직에 최신 버전의 Windows와 호환되지 않는 애플리케이션이 하나 이상 있다고 답했습니다(Cloudhouse 설문조사, Intelligent CIO 경유, 2022).
• 2022년 6월 설문에 응한 영국과 미국의 CIO 200명 중 89%는 조직의 애플리케이션 중 최대 4분의 1(25%)이 최신 버전의 Windows와 호환되지 않는다고 답했습니다(Cloudhouse 설문조사, Intelligent CIO 경유, 2022).
• 2022년 6월 설문에 응한 영국과 미국의 CIO 200명 중 24%는 조직의 플랫폼을 최신 Windows와 100% 호환되게 만들 수 있다는 데 ‘전혀 또는 별로 자신이 없다’고 답했습니다(Cloudhouse 설문조사, Intelligent CIO 경유, 2022).
• 2022년 6월 설문에 응한 영국과 미국의 CIO 200명 중 20%는 애플리케이션 현대화를 위한 종합 계획을 갖고 있었고, 25%는 대부분의 문제를 해결했다고 생각했습니다(Cloudhouse 설문조사, Intelligent CIO 경유, 2022).
• Microsoft가 2025년 Windows 11 계획 페이지에서 인용한 App Assure 데이터에 따르면 업무용 앱을 포함한 기업 조직의 Windows 10 애플리케이션 호환율은 99.7% 이상이었습니다(Microsoft, 2025).
• Microsoft의 2025년 Windows 11 계획 페이지에 따르면 2018년 이후 Microsoft App Assure 서비스가 평가한 앱은 거의 80만 개에 이릅니다(Microsoft, 2025).
• 2021년 10월 현재 Microsoft App Assure 서비스가 평가한 고객 앱 837,699개 중 3,307개는 Microsoft 최신 소프트웨어에서 실행하려면 어느 정도의 수정이 필요했습니다(Microsoft, 2021).
• 2022년 보고에 따르면 Microsoft 사내에서 5주 동안 기기 19만 대가 Windows 11로 업그레이드되었으며, 이는 회사 역사상 가장 빠른 운영 체제 배포였습니다(Microsoft Inside Track, 2022).
• 2016년 2월 조사한 Kroll Ontrack 고객 572곳 중 데이터를 잃은 응답자의 75%는 데이터를 모두 복구하지 못했고 23%는 전혀 복구하지 못했지만, 57%는 백업 솔루션을 갖추고 있었습니다(Kroll Ontrack, 2016).
• 2016년 2월 조사한 Kroll Ontrack 고객 572곳 중 응답자의 50%가 데스크톱이나 노트북을 새 소프트웨어나 플랫폼으로 마이그레이션할 때 데이터를 잃었다고 답했습니다(Kroll Ontrack, 2016).
• 2016년 조사한 Kroll Ontrack 고객 572곳 중 39%가 데이터 손실 위험이 가장 큰 데스크톱 또는 노트북 변경으로 운영 체제 업그레이드를 꼽아 이미지 재설치(22%), 하드웨어의 물리적 이전(20%), 하드웨어 업그레이드(17%)를 앞섰습니다(Kroll Ontrack, 2016).
• 2016년 조사한 Kroll Ontrack 고객 572곳 중 백업이 있던 응답자의 17%는 마이그레이션이나 운영 체제 업그레이드 중 데이터를 잃었을 때 백업이 최신이 아니었다고 답했고, 15%는 백업이 작동하지 않았다고, 14%는 해당 기기가 포함되어 있지 않았다고, 11%는 미디어가 손상되었다고 답했습니다(Kroll Ontrack, 2016).
• 회원 5,500명을 대상으로 한 Which?의 2016년 6월 설문조사에서 Windows 10으로 업그레이드한 회원 2,500명 중 12%가 이전 버전의 Windows로 되돌렸습니다(Which?, Silicon UK 경유, 2016).
• Which?의 2016년 6월 설문조사에서 Windows 10에서 되돌린 회원 12% 중 절반 이상은 업그레이드가 PC에 악영향(프린터, Wi-Fi, 스피커, 파일 손실, 이메일 동기화)을 주었기 때문에 되돌렸습니다(Which?, Silicon UK 경유, 2016).
• 2014년 4월 IObit이 조사한 Windows XP 사용자 5,000명 이상 중 57%는 XP에서 업그레이드할 때 가장 큰 걱정으로 중요한 데이터의 손실을 꼽았습니다(IObit, 2014).
• 2016년 Adaptiva가 조사한 300명 이상 중 회사가 이미 업그레이드한 IT 전문가의 65%가 Windows 10으로의 전환을 ‘다소 어렵다’에서 ‘매우 어렵다’ 사이로 평가했습니다(Adaptiva, CIO Dive 경유, 2016).
• Adaptiva의 2017년 5월 기업 설문조사에서 응답자 446명 중 57%가 PC 한 대를 Windows 10으로 마이그레이션하는 데 2~4시간이 걸릴 것으로 예상했습니다(Adaptiva, RCP 경유, 2017).
• Adaptiva의 2017년 5월 기업 설문조사에서 응답자 446명 중 37%는 Windows 10 마이그레이션 전체에 1년 넘게, 22%는 7~12개월이 걸릴 것으로 예상했습니다(Adaptiva, RCP 경유, 2017).
• 2019년 10월 Ivanti가 조사한 IT 전문가 500명 이상 중 39%는 2020년 1월 Windows 7 지원 종료 전에 Windows 10 마이그레이션을 끝내지 못할 것이라고 답했습니다(Ivanti, Help Net Security 경유, 2019).
• 2019년 10월 Ivanti가 조사한 IT 전문가 500명 이상 중 59%는 Windows 7 지원 종료 10주 전까지도 모든 사용자를 Windows 10으로 마이그레이션하지 못했습니다(Ivanti, Help Net Security 경유, 2019).
• 2019년 6월 Spiceworks가 조사한 IT 의사 결정권자 489명 중 Windows 7을 사용하는 기업의 67%는 2020년 1월 지원 종료일 전에 모든 컴퓨터를 Windows 7에서 마이그레이션할 계획이었고, 25%는 기한 이후에 마이그레이션할 계획이었습니다(Spiceworks, 2019).
• Spiceworks의 2019년 4월 배포 데이터에서 조직의 79%는 Windows 7 지원 종료 6개월 전에도 Windows 7 인스턴스를 1개 이상 실행하고 있었습니다(Spiceworks, 2019).
• Dell의 2025년 6월 Focaldata 설문조사에서 영국 IT 의사 결정권자 1,000명 중 45%가 Windows 11 전환의 장벽으로 소프트웨어 호환성 문제를 꼽아 가장 많이 꼽힌 장벽이 되었습니다(Dell, 2025).
• IT 의사 결정권자 1,000명을 대상으로 한 Dell의 2025년 6월 Focaldata 설문조사에서 영국 기업의 20%는 기한을 4개월도 남기지 않은 시점에 아직 Windows 11 전환을 시작하지 않았습니다(Dell, TechRadar 경유, 2025).
• 2025년 3월 Panasonic TOUGHBOOK을 위해 조사한 영국과 독일 기업의 의사 결정권자 200명에 따르면 Windows 11을 지원하려면 기기의 62%를 업그레이드하거나 완전히 교체해야 했습니다(Panasonic, Enterprise Times 경유, 2025).
• Panasonic TOUGHBOOK의 2025년 설문조사 영국 응답자 100명 중 42%가 Windows 11 마이그레이션이 계획보다 오래 걸리고 있다고 답했으며, 이는 애플리케이션 호환성(42%), 기기 수명 주기 시점(42%)과 같은 비율이었습니다(Panasonic, 2025).
• HP CFO가 2026 회계연도 2분기 실적 발표 콘퍼런스콜에서 밝힌 바에 따르면 지원 종료 7개월 후에도 HP PC 설치 기반의 30%가 여전히 Windows 10을 사용하고 있었습니다(HP, The Register 경유, 2026).
• ControlUp의 2024년 8월 표본에서 아직 Windows 11을 쓰지 않는 기업용 엔드포인트의 88%는 하드웨어상 전환 준비가 되어 있었고, 1%는 업그레이드로 요건을 맞출 수 있었으며, 11%는 전면 교체가 필요했습니다(ControlUp, 2024).
• 2026년 7월 Lansweeper 고객사 기기 환경에 남은 Windows 10 기기 중 2.8%가 Windows 11 요구 사항을 충족하지 못하는 하드웨어였으므로, 남은 기기 대부분은 업그레이드할 수 있었습니다(Lansweeper, 2026).
• 2025년 Nexthink 고객 데이터에서 시스템 충돌이 발생한 기기는 Windows 11이 1.2%로 Windows 10의 0.6%보다 많았고, 강제 재설정은 9.9% 대 8.5%였습니다(Nexthink, 2025).
• Microsoft와 Intel을 위한 Techaisle의 2018년 연구에서 조사한 아시아 태평양 중소기업 2,156곳 중 41%는 애플리케이션 호환성에 대한 우려를, 27%는 예산 부족을 오래된 PC를 교체하지 않는 주된 이유로 꼽았습니다(Techaisle, 2018).
• Laplink가 2011년 인용한 Intel 후원 설문조사에서 PC 사용자 1,200명 중 39%는 기존 PC에서 새 PC로 옮기는 일이 새 PC 구매를 미룰 만한 이유가 된다고 느꼈습니다(Laplink 보도자료, 2011).
• 2012년 10월 인용된 PC 구매자 습관에 관한 Laplink 자체 조사에 따르면 PC 구매자 5명 중 1명은 새 PC 설정이 너무 걱정되어 구매를 미룰 정도였습니다(Laplink 보도자료, 2012).
• 2022년 6월 설문에 응한 영국과 미국의 CIO 200명 중 50%는 새 Windows 버전과의 호환성을 위해 애플리케이션을 현대화하는 데 상당한 작업이 남아 있다고 답했습니다(Cloudhouse 설문조사, Intelligent CIO 경유, 2022).
• 2022년 6월 조사한 영국과 미국의 CIO 200명 중 32%는 자사 애플리케이션의 16~25%가 비즈니스 운영에 핵심적이라고 답했습니다(Cloudhouse 설문조사, Intelligent CIO 경유, 2022).
• Cloudhouse의 2022년 6월 설문조사에서는 영국과 미국 기업의 CIO 200명이 응답했으며, 그중 55%는 애플리케이션 현대화 예산을 크게 늘릴 계획이었습니다(ERP Today, 2022).
• 2022년 6월 조사한 영국과 미국의 CIO 200명 중 실행 계획이 있는 응답자의 29%는 주된 전략이 호환되지 않는 애플리케이션을 새 Windows 버전에서 작동하는 것으로 교체하는 것이라고 답했습니다(Cloudhouse 설문조사, ERP Today 경유, 2022).
• TechCentral.ie 보도에 따르면 Symantec의 2010년 Windows 7 설문조사에서 IT 관리자의 52%가 애플리케이션 비호환을 마이그레이션 지연의 가장 큰 원인으로 꼽았습니다(TechCentral.ie, 2010).
• TechCentral.ie 보도에 따르면 Symantec의 2010년 Windows 7 설문조사에서 IT 관리자의 79%가 마이그레이션 후 성능이 다소 또는 크게 향상되었다고 답했으며, Redmond Magazine 보도에서는 80%였습니다(TechCentral.ie, 2010).
• 2010년 Symantec을 위해 조사한 1,360개 기업은 계획 수립, 업그레이드 자체와 함께 애플리케이션 재설치를 Windows 7 마이그레이션에서 시간이 가장 많이 드는 세 가지 작업 중 하나로 꼽았습니다(ESJ, 2010).
• Intel이 2002년 PC Migration Work Group을 발표하면서 밝힌 바에 따르면, 기존 PC의 데이터, 이메일, 연락처, 즐겨찾기, 설정을 갖춘 새 PC를 준비하는 데는 며칠, 심지어 몇 달이 걸릴 수 있었습니다(Intel, 2002).
• Computer Weekly는 Which?의 2016년 설문조사를 전하면서 Windows 10 업그레이드 사용자의 12%가 ‘업데이트가 PC에 부정적인 영향을 주었기 때문에’ 되돌렸다고 썼지만, Silicon UK는 그 12% 중 절반 이상이 그 이유를 들었다고 보도했습니다(Computer Weekly, 2016).
• Microsoft는 2016년 8월 롤백 기간을 30일에서 10일로 줄이면서 Windows 10에서 되돌린 사용자 대부분이 처음 며칠 안에 되돌렸다고 밝혔지만, 롤백 비율은 공개하지 않았습니다(Microsoft, Computerworld 경유, 2016).
• 2016년 2월 조사한 Kroll Ontrack 고객 572곳 중 응답자의 53%가 새 모바일 기기로 마이그레이션할 때 데이터를 잃었다고 답했습니다(Kroll Ontrack, 2016).
• 2014년 4월 IObit이 조사한 Windows XP 사용자 5,000명 이상 중 38%는 시스템 업그레이드 과정에 시간이 많이 든다고 답했습니다(IObit, 2014).
• Nexthink는 2022년 분석한 기기 312만 대 중 Windows 11과 호환되지 않는 약 60%를 업데이트하는 데 최소 420만 시간의 수작업이 필요하다고 추정했습니다(Nexthink, 2022).
• ITPro는 Windows 11을 사용하지 않는 기기 82%, 그중 준비된 기기 88%, 교체가 필요한 기기 11%라는 ControlUp의 2024년 8월 결과를 재인용하면서, 레거시 애플리케이션 때문에 Windows 10 마이그레이션이 ‘흔히 길고 업무에 차질을 준다’는 Cloudhouse의 견해를 덧붙였습니다(ITPro, 2024).
• 2025년 3월 Panasonic TOUGHBOOK을 위해 조사한 기업 의사 결정권자 200명 중 영국 응답자의 89%는 2025년 10월 전에 끝내지 못하면 Windows 11 마이그레이션 비용이 늘어날 것으로 예상했고, 독일 응답자는 43%였습니다(Panasonic, Enterprise Times 경유, 2025).
• 2025년 Panasonic TOUGHBOOK을 위해 조사한 기업 의사 결정권자 200명에 따르면 Windows 11을 위해 교체하거나 업그레이드해야 할 기기는 독일에서 56%, 영국에서 68%였습니다(Panasonic, 2025).
• Microsoft의 Panos Panay는 2022년 1월, 사람들이 Windows 11 업그레이드 제안을 Windows 10 때의 2배 속도로 받아들였다고 말했지만, 기준이 되는 수치는 밝히지 않았습니다(Microsoft, The Register 경유, 2022).

출처: Kroll Ontrack; Symantec (2010); Cloudhouse (2022); Microsoft (2016-2025); Which?; IObit; Adaptiva (2016, 2017); Ivanti; Spiceworks (2015, 2019); Dell Technologies; Panasonic TOUGHBOOK (2025); HP; ControlUp (2024, 2025); Lansweeper; Nexthink (2022, 2025); Techaisle (2014, 2018); Laplink (2011, 2012); TechCentral.ie; Enterprise Systems Journal; Intel; Computer Weekly; ITPro; Microsoft and Intel

Spiceworks 네트워크 기업의 61%가 2015년 7월 14일 지원 종료 6개월 전인 2015년 1월에 Windows Server 2003 인스턴스를 1개 이상 실행하고 있었습니다(Spiceworks, 2015).

Bloor가 데이터 마이그레이션을 조사한 방식으로 서버 마이그레이션을 조사한 곳은 없습니다. 그래서 여기서의 측정 기준은 지연, 즉 Microsoft가 지원을 끝낼 때 설치 기반 중 얼마가 아직 해당 버전에 머물러 있는가입니다. Spiceworks는 Windows Server 2003의 지원이 끝나기 전과 후에 자사 커뮤니티에 물었고, Lansweeper는 Windows Server 2012의 지원 종료 5주 전에 고객들이 실행하던 인스턴스를 셌으며, Rapid7은 인터넷에 노출된 것을 셌습니다. Microsoft 자체 문서는 인플레이스 업그레이드가 한 번에 건너뛸 수 있는 범위에 기술적 한계를 두며, 그래서 이렇게 늦어진 서버 다수가 업그레이드가 아니라 마이그레이션으로 끝납니다. 데이터베이스와 웹사이트에는 플랫폼이 공개하기로 한 집계만 있습니다. Amazon의 마이그레이션 서비스 이정표, 그리고 사이트들이 어떤 콘텐츠 관리 시스템 사이를 오가는지에 관한 W3Techs의 월간 집계입니다.

• 아직 Windows Server 2003을 운영하거나 최근 마이그레이션한 IT 전문가 1,300명 이상을 대상으로 한 Spiceworks 설문조사에서, 2015년 7월 지원 종료 6개월 전인 2015년 1월까지 Windows Server 2003에서 완전히 마이그레이션한 응답자는 15%였습니다(Spiceworks, 2015).
• IT 전문가 1,300명 이상을 대상으로 한 Spiceworks의 2015년 1월 설문조사에서 기업들이 Windows Server 2003 마이그레이션 관련 프로젝트에 배정한 평균 예산은 6만 달러였으며, Spiceworks는 이를 1,000억 달러 규모의 기회로 환산했습니다(Spiceworks, 2015).
• Spiceworks 네트워크 기업의 53%가 2015년 7월 지원 종료 11개월 후인 2016년 6월에도 Windows Server 2003 인스턴스를 1개 이상 실행하고 있었으며, 이는 2015년 1월의 61%에서 줄어든 수치입니다(Spiceworks, 2016).
• Lansweeper가 35,000곳 이상의 조직에서 인벤토리로 파악한 Windows Server 인스턴스 130만 개 중 20.9%가 2023년 10월 10일 지원 종료 5주 전까지도 Windows Server 2012 또는 2012 R2를 실행하고 있었습니다(Lansweeper 데이터, Techzine 경유, 2023).
• Lansweeper의 2023년 9월 Windows Server 2012 지원 종료 수치의 바탕이 된 인벤토리 표본은 35,000곳 이상의 조직에 있는 Windows Server 인스턴스 130만 개였습니다(Lansweeper 데이터, Techzine 경유, 2023).
• SQL Server 2014의 연장 지원이 2024년 7월 9일 종료되기 3주 전인 2024년 6월, Lansweeper가 스캔한 SQL Server 인스턴스 100만 개 남짓 중 19.8%가 이미 Microsoft 지원이 끝난 버전이었습니다(Lansweeper 데이터, The Register 경유, 2024).
• Windows Server 2008과 2008 R2의 지원이 종료되고 8개월 뒤인 2020년 9월 Rapid7의 Project Sonar 스캔에서, 고유하게 관측된 인터넷 노출 Windows Server 인스턴스 전체의 59%가 지원되지 않는 버전을 실행했고 지원되는 버전은 41%였습니다(Rapid7, 2020).
• 2020년 1월 지원 종료 후 몇 달 사이에 인터넷에 노출된 Windows Server 2008 R2 인스턴스 200만 개 이상이 Rapid7의 Project Sonar 스캔에서 사라졌으며, Windows Server 2008은 약 4만 개였습니다(Rapid7, 2020).
• 2026년 4월 업데이트된 Microsoft 업그레이드 문서에 따르면 클러스터가 아닌 Windows Server가 Windows Server 2025로의 인플레이스 업그레이드 한 번에 건너뛸 수 있는 최대 범위는 4개 버전이며, Windows Server 2012 R2 이상에서 직접 업그레이드할 수 있습니다(Microsoft, 2026).
• Microsoft의 Windows Server 2012 및 2012 R2 온프레미스 ESU 가격은 ESU 3년 동안 매년 Windows Server 정식 라이선스 가격의 100%였으며, Azure로 옮긴 서버에는 추가 요금이 없었습니다(Microsoft, 2026).
• Windows Server 2012와 2012 R2에는 2023년 10월 10일 연장 지원 종료 이후 3년간 유료 확장 보안 업데이트가 제공되었으며, Azure 안(무료)과 밖 모두 2026년 10월 13일에 끝났습니다(Microsoft, 2025).
• 2020년 11월 현재 AWS Database Migration Service로 AWS에 마이그레이션된 데이터베이스는 35만 개 이상으로, 2017년 9월 35,000개의 10배입니다(Amazon Web Services, 2020).
• AWS의 정식 출시 발표에 따르면 AWS Database Migration Service 프리뷰에서 데이터베이스 마이그레이션의 3분의 1은 데이터베이스 엔진도 함께 바꿨습니다(Amazon Web Services, 2016).
• Amazon의 자체 소비자 사업 부문은 75PB를 담은 Oracle 데이터베이스 거의 7,500개를 AWS 데이터베이스 서비스로 마이그레이션했으며, AWS는 이 마이그레이션으로 데이터베이스 비용이 60% 이상 줄었다고 보고합니다(Amazon Web Services, 2020).
• Azure Database Migration Service 팀의 Ignite 2018 업데이트에 따르면 2018년 1월부터 9월까지 Microsoft의 지원을 받아 Azure로 마이그레이션된 데이터베이스는 107,000개 이상이었습니다(Microsoft, 2018).
• EDB의 2020년 7월 Downloader Survey 응답자 1,500명에게 Oracle 데이터베이스를 Postgres로 마이그레이션할 때의 가장 큰 장애물을 물었으며, EDB는 이를 마이그레이션 장애물 차트의 출처로 인용합니다(EDB, 2021).
• 상위 1,000만 개 사이트를 대상으로 한 W3Techs 조사에서 2026년 10월 13일 전체 웹사이트의 40.1%가 WordPress를 사용했으며, 콘텐츠 관리 시스템 시장 점유율은 58.6%였습니다(W3Techs, 2026).
• W3Techs 조사에서 전체 웹사이트 중 WordPress의 점유율은 2025년 10월 1일(43.3%)부터 2026년 10월 13일(40.1%)까지 3.2%p 떨어졌고, 감지된 CMS가 없는 사이트는 28.6%에서 31.6%로 늘었습니다(W3Techs, 2026).
• 2026년 10월 13일 W3Techs가 콘텐츠 관리 시스템을 식별할 수 있는 웹사이트의 58.6%가 WordPress를 사용했습니다(W3Techs, 2026).
• W3Techs의 2026년 10월 13일 기술 변경 조사에 따르면 최근까지 WordPress를 사용하던 웹사이트의 0.69%가 이제 다른 콘텐츠 관리 시스템을 사용하며, 가장 많이 옮겨 간 곳은 Wix(0.06%), Squarespace(0.05%), Joomla(0.01%)였습니다(W3Techs, 2026).
• W3Techs의 2026년 10월 13일 기술 변경 조사에 따르면 현재 WordPress를 사용하는 웹사이트의 0.57%는 최근까지 다른 콘텐츠 관리 시스템을 사용했으며, 가장 많이 옮겨 온 곳은 Wix(0.09%), Joomla(0.07%), Squarespace(0.04%)였습니다(W3Techs, 2026).
• 사업주, 개발자, 의사 결정권자 506명을 대상으로 한 Liquid Web의 2025년 3월 설문조사에서 기업의 69%가 마이그레이션에 대한 우려 때문에 호스팅 업체 변경을 미룬 적이 있었으며, WordPress를 호스팅하는 경우가 가장 많았습니다(Liquid Web, 2025).
• 사업주, 개발자, 의사 결정권자 506명을 대상으로 한 Liquid Web의 2025년 3월 설문조사에서 기업의 41%가 호스팅 업체를 바꾼 것을 후회한 적이 있다고 답했습니다(Liquid Web, 2025).
• Liquid Web은 2025년 3월 웹 호스팅 문제점 연구를 위해 사업주, 개발자, 주요 의사 결정권자 506명을 조사했습니다(Liquid Web, 2025).
• 지원 요청 8,000건 이상을 분석한 Duplicator에 따르면 WordPress 마이그레이션 지원 티켓의 20%(5건 중 1건에 가까움)는 압축을 푸는 동안 대상 서버의 PHP 시간 초과나 메모리 한도 때문에 사이트가 멈춘 경우로, 가장 흔한 실패 지점이었습니다(Duplicator, 2026).
• 지원 요청 8,000건 이상을 분석한 Duplicator에 따르면 WordPress 마이그레이션 지원 티켓의 거의 10건 중 1건은 다른 면에서는 성공한 마이그레이션 뒤에 wp-admin에 로그인하지 못하게 된 사이트 소유자에게서 나왔으며, 두 번째로 흔한 문제였습니다(Duplicator, 2026).
• 지원 요청 8,000건 이상을 분석한 Duplicator에 따르면 WordPress 마이그레이션 및 복원 지원 티켓의 약 3건 중 2건이 1시간 안에 해결되었습니다(Duplicator, 2026).
• 2026년 8월 업데이트된 Google Search Central 문서에 따르면 Google은 URL이 바뀌는 사이트 이전 후 리디렉션을 ‘가능한 한 오래’, 최소 1년 유지하라고 권합니다(Google Search Central, 2026).
• Google의 사이트 이전 문서에는 트래픽 손실 백분율이 전혀 나오지 않으며, 이 문서는 중간 규모 사이트의 경우 Google이 이전 URL 대신 새 URL을 표시하기 시작하는 데 몇 주 이상 걸릴 수 있고 큰 사이트는 더 오래 걸린다고 말합니다(Google Search Central, 2026).
• Exertis 유통 계약에 관한 BitTitan의 2022년 7월 블로그 게시물 기준으로 BitTitan은 사용자 2,500만 명을 마이그레이션했으며, 188개국에 고객이 있었습니다(BitTitan, 2022).
• 2026년 10월 현재 날짜 없는 BitTitan 회사 연혁 페이지에 나온 누적 마이그레이션 수는 46,000곳 이상의 조직에 걸친 사용자 2,800만 명 이상으로, 2021년과 2022년의 2,500만 명에서 늘었습니다(BitTitan, 2026).
• Data Center Knowledge는 Spiceworks의 2016년 조사 결과를 제목으로 전하면서 기업의 53%가 지원 종료 1년 뒤에도 Windows Server 2003을 ‘여전히 실행 중’이라고 썼는데, ‘인스턴스 1개 이상’이라는 단서는 빠뜨렸습니다(Data Center Knowledge, 2016).
• Azure Database Migration Service 팀에 따르면 2018년 8월 한 달에만 Microsoft의 지원을 받아 Azure로 마이그레이션된 데이터베이스가 15,000개 이상이었습니다(Microsoft, 2018).
• 사업주, 개발자, 의사 결정권자 506명을 대상으로 한 Liquid Web의 2025년 3월 설문조사에서 기업 10곳 중 1곳은 호스팅 업체를 한 번도 바꾼 적이 없었습니다(Liquid Web, 2025).
• Duplicator는 지원 요청 8,000건 이상을 분석했으며, 그중 약 10건 중 4건이 기술 관련 요청이었고 그 가운데 3분의 1이 조금 못 되는 요청이 마이그레이션으로, 기술 관련 범주 중 가장 컸습니다(Duplicator, 2026).
• iTWire가 전한 BitTitan의 2021년 10월 제품 출시 보도자료의 회사 소개 문구에 따르면 BitTitan은 2009년 이후 188개국의 고객 46,000곳을 위해 사용자 2,500만 명 이상을 클라우드로 옮겼습니다(BitTitan, iTWire 경유, 2021).

출처: Spiceworks (2015, 2016); Techzine; The Register; Rapid7; Microsoft (2018-2026); Amazon Web Services (2016-2026); EnterpriseDB; W3Techs (2026); Liquid Web; Duplicator; Google; BitTitan (2022, 2026); Data Center Knowledge; iTWire

Dell이 후원한 백서를 위한 IDC의 2012년 연구에서 PC 배포의 평균 비용(IT 인건비, 물류, 사용자 생산성 손실)은 PC당 615달러였습니다(IDC, 2012).

마이그레이션 업체들이 10년 넘게 인용해 온 PC당 비용 수치에는 실제 문서가 있는 것으로 드러났습니다. 2012년 초 IDC가 Dell을 위해 작성한 백서로, IT 인건비를 필두로 새 PC 배포 전체의 비용을 산정했으며, 성숙하고 자동화된 프로세스를 갖춘 조직은 성숙도가 가장 낮은 조직의 절반도 안 되는 비용을 썼다는 결과를 얻었습니다. 시간 측정치는 그보다 더 오래되었거나 범위가 더 좁습니다. Symantec의 Windows 7 업그레이드 설문조사, IDC의 배포 소요 시간, 그리고 오래된 노트북 세 대에서 이전 도구 네 가지를 비교한 실험실 테스트입니다. 프로젝트 수준에서는 Bloor가 성공 요인으로 절감된 것을 측정했고, 반대편 끝에서는 다운타임 설문조사들이 마이그레이션이 계획보다 길어지는 매 시간에 가격을 매깁니다. 다만 이는 조사 대상자의 추정치이지 감사를 거친 손실액이 아닙니다. Zinstall 자체의 이전 소요 시간은 이 페이지에서 사용하지 않습니다.

• Dell이 후원한 IDC의 2012년 백서에서 모든 성숙도 수준을 통틀어 새 PC 한 대를 배포하는 데 드는 평균 IT 시간은 1.66시간이었습니다(IDC, 2012).
• Dell이 후원한 IDC의 2012년 백서에서 Dynamic 배포 관행을 갖춘 조직은 Basic 수준의 조직보다 PC당 IT 인건비를 337달러, 즉 55% 적게 썼습니다(IDC, 2012).
• Dell이 후원한 IDC의 2012년 백서에서 PC 배포 관행이 Basic(자동화가 거의 없음) 수준인 조직의 총배포 비용은 PC당 795달러였고, Standardized 수준은 583달러, Rationalized 수준은 523달러, Dynamic 수준은 373달러로 낮아졌습니다(IDC, 2012).
• Dell이 후원한 IDC의 2012년 백서에서 PC 배포 관행이 Dynamic(완전 자동화) 수준인 조직의 총배포 비용은 PC당 373달러였습니다(IDC, 2012).
• 2025년 Intel과 Laplink 솔루션 브리프에 실린 Laplink 고객 의견에 따르면 PC 교체의 인건비는 마이그레이션한 PC당 300~500달러입니다(Intel과 Laplink, 2025).
• 2025년 Intel과 Laplink 솔루션 브리프에 실린 Laplink 고객 의견에 따르면 수동 PC 마이그레이션 후 헬프데스크 문의 비용은 건당 50~80달러에 이를 수 있습니다(Intel과 Laplink, 2025).
• Intel의 2002년 PC Migration Work Group 발표에 인용된 Gartner Group의 추정에 따르면 기업 환경에서 마이그레이션 솔루션을 도입하면 컴퓨터당 평균 250달러를 절감할 수 있었습니다(Gartner, Intel 경유, 2002).
• Dell이 의뢰한 Principled Technologies의 2020년 테스트에서 Dell Migrate가 Wi-Fi로 Dell Latitude 5491에서 Dell XPS 13 9300으로 파일과 설정 100GB를 옮기는 데 걸린 시간은 50분이었습니다(Principled Technologies, 2020).
• Dell을 위한 Principled Technologies의 2020년 테스트에서 Laplink PCmover Professional이 같은 100GB를 Dell Latitude 5491에서 Dell XPS 13 9300으로 옮기는 데 걸린 시간은 2시간 55분으로, 도구 네 가지 중 가장 느렸습니다(Principled Technologies, 2020).
• 2010년 Symantec을 위해 조사한 IT 관리자 1,360명에 따르면 기존 컴퓨터 한 대를 이전 운영 체제에서 Windows 7으로 마이그레이션하는 데 평균 5시간이 걸렸고, 새 컴퓨터에 새로 설치하는 경우는 4시간으로 줄었습니다(Symantec 설문조사, TechCentral.ie 경유, 2010).
• Techaisle이 2020년 Microsoft를 위해 조사한 중소기업 2,085곳에서 4년 이상 된 Windows 10 PC를 소유하고 유지하는 총비용은 연간 1,525달러(미국 달러)로, 더 새로운 Windows 10 PC의 3.3배였습니다(Techaisle, 2020).
• Techaisle이 2020년 Microsoft를 위해 조사한 중소기업 2,085곳에서 4년 이상 된 Windows 10 PC는 PC 한 대당 연간 70시간의 생산적인 시간을 잃게 했습니다(Techaisle, 2020).
• Techaisle이 2018년 Microsoft와 Intel을 위해 조사한 아시아 태평양 중소기업 2,156곳에서 4년 넘은 PC를 계속 쓰는 비용은 기기당 2,736달러(미국 달러)로, 새 PC를 2대 이상 살 수 있는 금액이었습니다(Microsoft, 2018).
• Techaisle이 2013년 Intel을 위해 조사한 소기업 736곳에서 4년 이상 된 PC를 수리하는 데 든 평균 비용은 427달러로, 더 새로운 PC 수리 비용의 1.3배였습니다(Intel, 2013).
• Bloor Research의 2011년 데이터 마이그레이션 설문조사에 따르면, 수치화한 여섯 가지 성공 요인을 모두 함께 실행했을 때 평균 비용 절감액은 프로젝트당 17만 달러였습니다(Bloor Research, 2011).
• Bloor Research는 2007년 자사가 조사한 Global 2000 프로젝트의 데이터 마이그레이션 연간 지출을 50억 달러로 추정하면서, 이를 하한값이라고 설명했습니다(Bloor Research, 2007).
• Bloor Research는 2007년 설문조사에서 데이터 마이그레이션 시장이 2012년까지 전 세계 80억 달러에 이를 것이라는 보수적 전망을 내놓았고, 2011년 보고서에서도 이를 그대로 재인용했습니다(Bloor Research, 2011).
• Information Architecture Team의 2002년 설문조사에서 응답자의 30% 이상이 데이터 마이그레이션 전용으로 추가 하드웨어가 필요했으며, 그 비용의 중앙값은 22만 5,000달러였습니다(IAT, KDnuggets 경유, 2002).
• IT 전문가 1,300명 이상을 대상으로 한 Spiceworks의 2015년 1월 설문조사에서 기업들이 Windows Server 2003 마이그레이션 관련 프로젝트에 배정한 평균 예산은 6만 달러였으며, Spiceworks는 이를 1,000억 달러 규모의 기회로 환산했습니다(Spiceworks, 2015).
• 기업 1,000곳 이상을 대상으로 한 ITIC의 2024년 Hourly Cost of Downtime Survey에서 기업의 41%가 시간당 다운타임 비용이 100만 달러에서 500만 달러 이상이라고 답했으며, 2013년 설문조사에서 대기업의 11%였던 것에서 늘었습니다(ITIC, 2024).
• 2023년 11월부터 2024년 3월 중순까지 기업 1,000곳 이상을 조사한 ITIC의 2024년 Hourly Cost of Downtime Survey에서 중견기업과 대기업의 90% 이상이 소송 비용과 벌금을 제외한 다운타임 1시간의 평균 비용이 30만 달러를 넘는다고 보았습니다(ITIC, 2024).
• ITIC의 시간당 다운타임 비용 비율 뒤에는 실측 손실액이 전혀 없으며, 보고서는 이 비율이 거래 중단, 데이터 손실이나 손상, 생산성 손실로 인한 다운타임 1시간의 비용에 대한 응답자의 추정치라고 밝힙니다(ITIC, 2024).
• Uptime Institute의 2025년 연례 설문조사 응답자의 57%가 가장 최근의 주요 장애로 10만 달러 넘는 비용이 들었다고 답했으며, 2024년과 2023년 설문조사의 54%에서 늘었습니다(Uptime Institute, 2026).
• Uptime Institute의 2025년 연례 설문조사 응답자 5명 중 1명은 가장 최근의 영향이 큰 장애로 100만 달러 넘는 비용이 들었다고 답했으며, 2년 연속 같은 결과였습니다(Uptime Institute, 2026).
• Uptime Institute의 2025년 설문조사에서 장애 비용 질문에 답한 응답자는 94명(2024년에는 91명)으로, 57%와 5명 중 1명이라는 대표 비율의 바탕이 된 응답자 수입니다(Uptime Institute, 2026).
• Emerson Network Power를 위한 Ponemon Institute의 2016년 연구에서 미국 데이터 센터 63곳의 계획되지 않은 데이터 센터 장애의 분당 평균 총비용은 8,851달러로, 2010년 5,617달러, 2013년 7,908달러에서 늘었습니다(Ponemon/Emerson, 2016).
• Emerson Network Power를 위한 Ponemon Institute의 2016년 Cost of Data Center Outages 연구에서 미국 데이터 센터 63곳의 계획되지 않은 데이터 센터 장애 평균 총비용은 740,357달러로, 2010년 연구의 505,502달러에서 38% 늘었습니다(Ponemon/Emerson, 2016).
• Enterprise Management Associates는 2022년 전자책에서 분당 5,600달러라는 수치가 2014년 이후 ‘오래된 집안 전설처럼’ Gartner의 IT 다운타임 평균 비용으로 반복되어 왔다고 쓰면서, 이 수치가 거의 검증 없이 받아들여지고 있다고 했습니다(EMA, 2022).
• 기업 1,000곳 이상을 대상으로 한 ITIC의 11번째 조사인 2024년 Hourly Cost of Downtime Survey에서 직원 1,000명 이상 대기업의 97%가 다운타임 1시간의 비용이 10만 달러를 넘는다고 답했습니다(ITIC, 2024).
• ITIC에 따르면 자사 설문조사들을 통틀어 2021년까지 7년 동안 시간당 다운타임 비용은 32% 올랐습니다(ITIC, TechChannel 경유, 2021).
• 핵심 업무 다운타임 1시간을 10만 달러로 보는 기업이라면 ITIC의 계산으로는 서버 한 대당 분당 1,667달러이며, 서버 10대가 멈추면 분당 16,670달러로 올라갑니다(ITIC, 2020).
• 기업 1,300곳을 대상으로 한 ITIC의 2022년 Global Server Hardware Security 설문조사에서 기업의 76%가 서버, 운영 체제, 애플리케이션, 네트워크 다운타임의 가장 큰 원인으로 보안 및 데이터 침해를 꼽았으며, 2012년의 22%에서 늘었습니다(ITIC, 2022).
• 2023년 Uptime Institute 데이터 센터 설문조사 응답자 5명 중 4명은 가장 최근의 심각한 장애를 더 나은 관리, 프로세스, 구성으로 막을 수 있었다고 답했습니다(Uptime Institute, 2024).
• Uptime Institute의 2025년 연례 설문조사 응답자 약 10명 중 1명은 마지막 장애의 영향이 심각하거나 매우 심각했다고 답했습니다(Uptime Institute, 2026).
• Atlassian의 인시던트 관리 가이드는 분당 5,600달러를 ‘2014년 Gartner 연구에 따른 다운타임의 평균 비용’이라고 재인용하면서, Gartner는 이를 평균일 뿐이라고 한다고 덧붙입니다(Atlassian, 날짜 없는 페이지, 2026).
• Atlassian은 Ponemon의 2016년 데이터 센터 장애 수치를 분당 거의 9,000달러로 재인용하면서 이를 Gartner의 평균 5,600달러를 ‘끌어올린’ 이후 보고서로 소개하지만, 두 수치는 서로 다른 것을 측정합니다(Atlassian, 날짜 없는 페이지, 2026).
• Dotcom-Monitor의 2026년 다운타임 비용 게시물은 Gartner의 2014년 수치인 분당 5,600달러를 시간당 33만 6,000달러로 재인용하면서, 2026년에도 유효한 ‘널리 인용되는 기준치’라고 부릅니다(Dotcom-Monitor, 2026).
• Dotcom-Monitor의 2026년 게시물은 ITIC의 2024년 설문조사를 인용해 대기업의 98%가 시간당 다운타임 비용을 최소 10만 달러로 보고한다고 말하지만, ITIC 보고서 자체는 97%를 제시합니다(Dotcom-Monitor, 2026).

출처: IDC; Laplink and Intel; Gartner; Principled Technologies (2020); Symantec (2010); Techaisle (2014, 2018, 2020); Microsoft and Intel; Intel; Bloor Research (2007, 2011); Information Architecture Team; Spiceworks; ITIC (2013-2024); Uptime Institute (2021-2026); Ponemon Institute for Emerson Network Power; Enterprise Management Associates; Atlassian; Dotcom-Monitor; Adaptiva; Microsoft Australia and Intel; Techaisle and Microsoft; The Register

Flyvbjerg와 Budzier가 IT 프로젝트 1,471건을 분석한 연구에서 IT 프로젝트 6건 중 1건은 평균 비용 초과 200%, 일정 초과 거의 70%에 이르는 ‘블랙 스완’이었습니다(Flyvbjerg와 Budzier, 2011).

마이그레이션 설문조사를 모든 종류의 IT 프로젝트에 관해 알려진 것과 나란히 놓으면 특별해 보이지 않습니다. The Standish Group은 1990년대 중반부터 프로젝트를 성공, 문제 있음(challenged), 실패로 분류해 왔으며, 그 성공률은 대부분의 기간 동안 3분의 1 근처에 머물렀습니다. 그 방법론은 학계에서 논란이 있고, 2015년에는 성공의 정의를 바꿨으며, 이 두 가지 모두 각 기록에 담았습니다. McKinsey와 Oxford의 대규모 표본 연구는 평균적으로는 중간 정도이지만 소수에서는 파국적인 초과를 발견했고, 그래서 같은 연구자들은 나중에 평균적인 IT 비용 초과라는 것은 아예 존재하지 않는다고 주장했습니다. 컨설팅 회사들의 트랜스포메이션 수치와 Project Management Institute의 낭비 측정치가 나머지를 채웁니다. 2001년 CRM, 그리고 그 뒤 ERP에 관한 Gartner의 유명한 프로젝트 실패 비율은 예측이며, CRM 수치에 대해서는 Gartner의 애널리스트 자신이 그렇게 말했습니다.

• Varajao 등이 ACM Queue에서 인용한 The Standish Group의 CHAOS 2020: Beyond Infinity 보고서에서 프로젝트의 31%가 성공했습니다(ACM Queue, 2024).
• Varajao 등이 ACM Queue에서 인용한 The Standish Group의 CHAOS 2020: Beyond Infinity 보고서에서 프로젝트의 50%가 문제 있음(challenged)으로 분류되었습니다(ACM Queue, 2024).
• Varajao 등이 ACM Queue에서 인용한 The Standish Group의 CHAOS 2020: Beyond Infinity 보고서에서 프로젝트의 19%가 실패했습니다(ACM Queue, 2024).
• 애플리케이션 8,380개를 대표하는 IT 임원 365명을 대상으로 한 The Standish Group의 1994년 CHAOS 설문조사에서 소프트웨어 프로젝트의 16.2%가 명시된 모든 기능을 갖추고 일정과 예산 안에 완료되어 성공(Resolution Type 1)으로 분류되었습니다(Standish Group, 1994).
• The Standish Group의 1994년 CHAOS 설문조사에서 문제 있음(challenged) 및 손상(impaired) 소프트웨어 프로젝트의 평균 비용은 모든 기업 규모에 걸쳐 원래 비용 견적의 189%였습니다(Standish Group, 1994).
• The Standish Group의 1994년 CHAOS 설문조사에서 대기업(매출 5억 달러 이상)의 소프트웨어 프로젝트 중 일정과 예산 안에 끝난 것은 9%였습니다(Standish Group, 1994).
• The Standish Group의 2008년 수치에서 인건비가 1,000만 달러를 넘는 프로젝트가 일정과 예산 안에 끝날 확률은 2%였고, 75만 달러 미만 프로젝트는 71%였습니다(Standish Group, 2009).
• The Standish Group의 CHAOS Report 2015에서 초대형 소프트웨어 프로젝트는 6%가 성공하고 43%가 실패한 반면, 소규모 프로젝트는 61%가 성공하고 7%가 실패했습니다(Standish Group, 2015).
• The Standish Group의 CHAOS Report 2015에서 프로젝트 10,000건 이상을 통틀어 애자일 소프트웨어 프로젝트의 39%가 성공한 반면 폭포수 프로젝트는 11%가 성공했고, 실패는 9% 대 29%였습니다(Standish Group, 2015).
• CHAOS Report 2015에서 The Standish Group의 Modern Resolution 정의(목표 달성 대신 만족스러운 결과)에 따른 성공률은 Traditional 정의보다 7%p 낮았습니다(Standish Group, 2015).
• The Standish Group의 CHAOS Manifesto 2013에서 대규모 소프트웨어 프로젝트의 10%가 성공한 반면, 소규모 프로젝트는 76%가 성공했습니다(Standish Group, 2013).
• The Standish Group의 CHAOS Manifesto 2013에서 소규모 소프트웨어 프로젝트(인건비 100만 달러 미만)의 76%가 성공했고 4%가 실패했습니다(Standish Group, 2013).
• McKinsey와 University of Oxford가 IT 프로젝트 5,400건 이상을 분석한 연구에서 대규모 IT 프로젝트(초기 예산 1,500만 달러 초과)는 평균적으로 예산을 45% 초과했습니다(McKinsey, 2012).
• McKinsey와 University of Oxford가 IT 프로젝트 5,400건 이상을 분석한 연구에서 대규모 IT 프로젝트(예산 1,500만 달러 초과)는 평균적으로 예상보다 56% 적은 가치를 냈습니다(McKinsey, 2012).
• McKinsey와 University of Oxford가 IT 프로젝트 5,400건 이상을 분석한 연구에서 IT 프로젝트의 예정 기간이 1년 늘어날 때마다 비용 초과는 15% 커졌습니다(McKinsey, 2012).
• Flyvbjerg와 Budzier가 IT 프로젝트 1,471건을 분석한 연구에서 6건 중 1건인 ‘블랙 스완’ IT 프로젝트의 평균 비용 초과는 200%였습니다(Flyvbjerg와 Budzier, 2011).
• Flyvbjerg와 Budzier가 IT 프로젝트 1,471건을 분석한 연구에서 ‘블랙 스완’ IT 프로젝트의 평균 일정 초과는 거의 70%였습니다(Flyvbjerg와 Budzier, 2011).
• 2002~2014년에 완료된 IT 프로젝트 5,392건에서 IT 프로젝트 비용 초과의 분포는 멱법칙(꼬리가 두꺼운) 분포였으며, 따라서 일부 프로젝트가 극단적인 초과를 떠안고 안정적인 평균은 존재하지 않습니다(Flyvbjerg 외, 2022).
• 고위 임원 825명 대상 설문조사와 70개 기업과의 작업을 바탕으로 한 BCG의 2020년 연구에서 디지털 트랜스포메이션의 70%가 목표에 미치지 못했습니다(BCG, 2020).
• 경영진 825명의 트랜스포메이션을 분석한 BCG의 2020년 연구에서 BCG의 여섯 가지 성공 요인을 제대로 갖춘 디지털 트랜스포메이션의 성공률은 80%로, 전체 평균 30%와 대비되었습니다(BCG, 2020).
• 프로젝트 전문가 3,950명을 대상으로 한 PMI의 Pulse of the Profession 2021 설문조사에서 저조한 프로젝트 성과로 낭비된 투자는 9.4%로, 2020년의 11.4%에서 줄었습니다(PMI, 2021).
• 프로젝트 실무자를 대상으로 한 PMI의 Pulse of the Profession 2013 설문조사에 따르면 실패한 프로젝트에 쓴 10억 달러당 1억 3,500만 달러가 ‘영원히, 회수할 수 없이’ 사라졌습니다(PMI, 2013).
• PMI의 Pulse of the Profession 2013에서 프로젝트의 약 17%가 완전히 실패했고 목표와 비즈니스 의도를 달성한 프로젝트는 3분의 2가 안 됐으며, 성공률은 2008년 이후 떨어지고 있었습니다(PMI, 2013).
• 57개국 응답자 약 500명을 대상으로 한 KPMG, AIPM, IPMA의 Project Management Survey 2019에서 적어도 대부분의 경우 프로젝트를 성공적으로 수행한 조직은 19%였습니다(KPMG/AIPM/IPMA, 2019).
• Information Age는 2002년 11월 26일, KPMG가 전 세계에서 조사한 상장 기업의 절반 이상이 지난 12개월 동안 실패한 IT 프로젝트를 겪었다고 보도했습니다(Information Age, 2002).
• Information Age의 2002년 기사는 첫 문단에서 KPMG의 결과를 조사 대상 기업의 절반 이상이 12개월 동안 실패한 IT 프로젝트를 겪었다고 전했지만, 뒤쪽 문단에서는 이를 ‘IT 프로젝트의 56%가 실패한다’로 옮겼는데, 이는 기업의 비율이 프로젝트의 비율로 바뀐 것입니다(Information Age, 2002).
• Gartner는 2001년 9월 10일 CRM Summit에서 모든 CRM 구현의 50% 이상이 2006년까지 고객 관점에서 실패로 여겨질 것이라고 예측했으며, 이는 측정치가 아닌 예측입니다(Gartner, 2001).
• Gartner의 연구 이사 Scott Nelson은 2002년, Gartner의 2001년 CRM 실패 예측이 ‘여러 연구의 조각을 합친 것’이며 실패에 대한 통일된 정의도 없다고 설명했는데, 그 뒤에는 정량적 연구가 단 하나도 없었습니다(CRM Magazine, 2002).
• 2002년에 떠돌던 CRM 실패율 80%에 대해 Gartner의 Scott Nelson은 영업 자동화 구현에만 해당하는 수치이며 전체 영역을 아우르는 수치는 ‘50% 이상’이라고 말했습니다(CRM Magazine, 2002).
• Gartner는 애널리스트 Denis Torii의 ERP 리서치 인사이트에서 최근 구현된 ERP 이니셔티브의 70% 이상이 2027년까지 원래의 비즈니스 목표를 완전히 달성하지 못할 것이라고 예측하며, 이는 측정치가 아닌 예측입니다(Gartner, 2024).
• Rand Group의 블로그 게시물은 Gartner 문서를 전혀 인용하지 않은 채 ‘Gartner에 따르면’ ERP 프로젝트의 55~75%가 목표를 달성하지 못한다고 주장하지만, 그런 Gartner 발행물은 찾을 수 없었습니다(Rand Group, 2024).
• Robert Glass는 2006년 Communications of the ACM에서 독립적인 연구가 대체로 Standish CHAOS의 실패 수치를 뒷받침하지 않았다고 쓰면서, Standish가 자체 방법론 공개를 거부했다는 점을 지적했습니다(Glass, 2006).
• Standish 자체의 1994년 보고서는 IT 임원들에게 ‘실패 사례를 공유해 달라’고 요청하는 방식으로 표본을 모집했다고 설명하며, Glass는 이것이 CHAOS 수치를 실패 쪽으로 치우치게 한다고 주장했습니다(Glass, 2006).
• Jorgensen과 Molokken-Ostvold의 검토가 ‘평균 비용 초과 189%’라고 부른 Standish의 1994년 수치 189%는 검토 결과 ‘1994년의 상황을 반영하기에는 너무 높으며’, 같은 시기의 다른 설문조사들과도 맞지 않았습니다(Jorgensen과 Molokken, 2006).
• Jorgensen과 Molokken-Ostvold의 검토에서 무작위로 추출한 웹 문서 50개 중 50%는 Standish의 1994년 결과를 ‘189% 비용 초과’로, 40%는 ‘원래 견적의 189%’로, 10%는 ‘89% 비용 초과’로 설명했습니다(Jorgensen과 Molokken, 2006).
• Eveleens와 Verhoef는 예측 5,457건이 포함된 실제 프로젝트 1,211건에 Standish의 정의를 적용해, 그 정의가 오해를 부르고 일방적이며 추정 관행을 왜곡하고 무의미한 수치를 낳는다는 결과를 얻었습니다(Eveleens와 Verhoef, 2010).
• GAO는 2008년 7월 31일 증언에서 2008 회계연도 지출이 최소 252억 달러에 이르는 연방 IT 프로젝트 413건이 OMB와 각 기관에 의해 계획이 부실하거나 성과가 저조하거나 둘 다인 것으로 확인되었다고 밝혔습니다(GAO, 2008).
• The Standish Group의 1994년 CHAOS 설문조사 표본은 애플리케이션 8,380개를 대표하는 IT 최고 관리자 365명이었으며, 포커스 그룹 4개와 개별 인터뷰로 보완되었습니다(Standish Group, 1994).
• The Standish Group의 1994년 CHAOS 설문조사에서 문제 있음(challenged) 및 손상(impaired) 소프트웨어 프로젝트의 평균 소요 기간은 원래 기간 견적의 222%였습니다(Standish Group, 1994).
• The Standish Group의 1994년 CHAOS 설문조사에서 문제 있음(challenged) 소프트웨어 프로젝트는 원래 명시된 특징과 기능의 평균 61%를 제공했습니다(Standish Group, 1994).
• The Standish Group은 1994년 CHAOS 설문조사를 바탕으로 미국 기업과 정부 기관이 1995년 취소된 소프트웨어 프로젝트에 810억 달러를 쓸 것으로 추정했습니다(Standish Group, 1994).
• The Standish Group의 CHAOS 연구에서 1998년 Fortune 500 기업 소프트웨어 프로젝트의 24%가 일정과 예산 안에 끝났으며, 1994년의 9%에서 늘었습니다(Standish Group, 1999).
• 1999년 보고서 기준으로 The Standish Group의 CHAOS 연구는 1994년 이후 미국 대기업, 중견기업, 소기업의 애플리케이션 프로젝트 23,000건을 조사했습니다(Standish Group, 1999).
• The Standish Group의 2008년 수치에서 IT 프로젝트의 평균 비용 초과는 54%로 2006년의 47%에서 늘었고, 최고치는 2004년의 84%였습니다(Standish Group, 2009).
• The Standish Group의 CHAOS Summary 2009에서 프로젝트의 24%가 실패했으며, 2009년 4월 23일 보도자료는 이를 10여 년 만의 최고 실패율이라고 했습니다(Standish Group, 2009).
• CIO.com의 결과 보도에 따르면 The Standish Group의 CHAOS Summary 2009를 위해 조직 400곳이 조사되었습니다(CIO.com, 2009).
• 2011~2015 회계연도를 다룬 The Standish Group의 새 CHAOS 데이터베이스는 소프트웨어 프로젝트 25,000건 이상, 연간 약 5,000건으로 이루어졌습니다(Standish Group, 2015).
• 고위 임원 825명을 대상으로 한 BCG의 2020년 설문조사에서 지속 가능한 변화와 함께 목표 가치를 달성하거나 넘어선 ‘win zone’ 디지털 트랜스포메이션은 30%였습니다(BCG, 2020).
• 고위 임원 825명을 대상으로 한 BCG의 2020년 설문조사에서 목표 가치의 절반도 만들지 못하고 지속 가능한 변화도 없었던 ‘woe zone’ 디지털 트랜스포메이션은 26%였습니다(BCG, 2020).
• Gartner는 2001년 9월 11일 CRM Summit의 두 번째 보도자료에서 2006년까지 대다수 기업이 CRM 프로젝트 비용을 최대 40~75% 과소평가할 것이라고 예측했으며, 이는 측정치가 아닌 예측입니다(Gartner, 2001).
• KDnuggets는 Gartner의 2001년 9월 예측을 사흘 뒤 재인용하면서, CRM 시스템을 구현하는 모든 기업의 절반 이상이 2006년까지 그 구현을 실패로 여길 것이라고 전했습니다(KDnuggets, 2001).

출처: Harvard Business Review; ACM Queue; The Standish Group (1994-2015); McKinsey and Company with the University of Oxford; Journal of Management Information Systems; Boston Consulting Group; Project Management Institute (2013-2021); KPMG, AIPM and IPMA; Information Age; Gartner (2001, 2024); CRM Magazine; Rand Group; Communications of the ACM; Information and Software Technology; IEEE Software; U.S. Government Accountability Office; CIO.com; KDnuggets; KPMG New Zealand (2013, 2017); Panorama Consulting Solutions; Cutter Consortium; ITWire; KPMG; Computerworld New Zealand; interest.co.nz

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