데이터 거버넌스는 수집부터 활용, 최종 폐기에 이르기까지 데이터의 전체 수명 주기에 걸쳐 데이터를 관리하는 중요한 방식으로, 끊임없이 발전하는 조직을 지원하고, 가치를 제공하며, 보호합니다. 방대한 양의 서로 다른 데이터를 확보할 수 있는 조직의 역량은 유용성을 극대화하고, 위협을 완화하며, 해당 정보와 관련된 비용을 최소화하기 위한 원칙을 필요로 합니다. 머신 러닝 및 인공 지능(AI)과 같은 기술이 고품질 데이터에 의존하고 기업의 성장 및 규모 확장에 따라 디지털 혁신이 진화하면서, 효과적인 데이터 거버넌스와 관련된 이해관계도 점점 커지고 있습니다.
업종을 불문하고 데이터 거버넌스는 보안, 컴플라이언스, 공급망 관리, 재무, 조달, 마케팅, 영업 등 여러 분야에서 데이터가 기업의 전략적 이니셔티브, 조직 목표, 이해관계자를 지원하는지 여부와 그 방식에 영향을 미칩니다. 그렇다면 데이터 거버넌스란 정확히 무엇일까요?
데이터 거버넌스의 정의
데이터 거버넌스는 데이터의 신뢰성, 기밀성, 접근성, 기능성을 보장하기 위해 기업에서 수행하는 일련의 활동을 말합니다. 이는 조직이 수행해야 하는 절차, 지원해야 하는 프로세스, 이러한 노력을 지원하는 기술로 구성됩니다. 성공적인 데이터 거버넌스를 위해 기업은 데이터의 수집, 관리, 저장, 삭제 방식을 명시하는 내부 요건인 데이터 정책을 수립하고, 데이터 거버넌스 프로그램의 효과를 평가하는 지표도 마련해야 합니다.
데이터 거버넌스는 관리해야 하는 데이터 유형과 이 데이터에 액세스할 수 있는 사람, 애플리케이션, 기술을 명시합니다. 이러한 정책은 규제 준수 요건, 업계 표준, 정부 기관, 조직의 목표 및 목적 등 수많은 외부 및 내부 요인의 영향을 받습니다. 데이터 거버넌스를 수립하려면 조직은 다음과 같은 질문에 답해야 합니다.
- 어떤 데이터를 기반으로 조치를 취할 수 있는가?
- 이 데이터에 대해 조치를 취할 수 있는 사람은 누구인가?
- 이러한 엔티티(직원, 제3자, 애플리케이션, 기기)는 어떤 조치를 취할 수 있는가?
- 이러한 엔티티는 어떤 상황에서 이 데이터에 이러한 조치를 취할 수 있는가?
- 이러한 조치를 취하는 데 어떤 방법을 사용할 수 있는가?
정형 및 비정형 데이터의 품질, 가용성, 사용성을 확보하는 동시에 무결성, 개인정보 보호, 보안을 보장하려면 기업 데이터 거버넌스 프로그램의 중심에 효과적인 의사 결정 프로세스가 필요합니다. 조직은 투자 우선순위, 자원 배분, 핵심 성과 지표(KPI) 측면에서 다양한 선택을 통해 데이터를 적절히 활용하여 비즈니스 이니셔티브를 추진해야 합니다.
기업들은 모든 데이터가 어디에 있는지 알지 못한다고 인정합니다
기업들은 비정형 데이터에 대한 액세스 관리에 어려움을 겪고 있다고 보고합니다
기업들은 비정형 데이터 문제를 겪고 있습니다
기업은 데이터 거버넌스에 있어 데이터의 전체 수명 주기를 고려해야 하며, 핵심 동인으로 빅데이터, 디지털 혁신, 비즈니스 인텔리전스의 확장에 주목해야 합니다.
데이터 거버넌스가 조직에 중요한 이유는 무엇인가요?
데이터 거버넌스가 조직에 중요한 이유는 다음과 같습니다.
- 데이터 기반 의사 결정
데이터 거버넌스 프로그램으로 데이터 품질과 신뢰성이 보장되므로 리더들은 이를 신뢰하고 의사 결정을 내릴 수 있으며, 그로 인해 운영 효율성과 전략적 계획이 개선됩니다. 데이터 거버넌스는 단일 진실 공급원을 제공하고 데이터 무결성을 보장하여 데이터 기반 전략과 운영 의사 결정을 지원합니다. - 데이터 품질 및 신뢰성
효과적인 데이터 거버넌스 관행으로 조직 전반에서 사용되고 생성되는 데이터의 일관성, 정확성, 신뢰성이 확립됩니다. - 데이터 보안 및 개인정보 보호
데이터 거버넌스에는 무단 액세스, 데이터 유출, 사이버 위협으로부터 민감한 정보를 보호하기 위한 정책과 관행이 포함됩니다. 또한 데이터 액세스에 대한 역할과 책임을 정의하고, 보안 프로토콜을 수립하며, 데이터 처리 관행이 개인정보 보호 기준을 충족하도록 지원합니다. - 운영 효율성
데이터 거버넌스는 데이터 관리 관행을 표준화하고 중복을 줄여 운영을 간소화하고 비용을 절감합니다. 또한 리소스 할당을 개선하고, 데이터 관리의 비효율성을 제거하며, 조직 전반에 걸쳐 데이터 사용 효율성을 향상합니다. - 규제 준수
데이터 거버넌스 프레임워크는 GDPR(일반 데이터 보호 규정), HIPAA(미국 건강 보험 양도 및 책임에 관한 법률), CCPA(캘리포니아 소비자 개인정보 보호법) 등의 규정에 명시된 엄격한 데이터 관리 규칙을 준수하는 데 필요한 구조, 프로세스, 제어 기능을 제공합니다. - 위험 관리
데이터 거버넌스는 데이터 관련 위험을 관리하기 위한 체계적인 접근 방식을 제공합니다. 데이터가 안전하고 정확하게, 그리고 관련 규정에 따라 처리되도록 하여 조직의 전반적인 위험 관리 전략을 지원합니다. - 데이터 통합 및 상호 운용성 간소화
데이터 거버넌스는 일관성과 정확성을 유지하여 조직이 플랫폼 전반에서 데이터를 원활하게 통합하고 공유할 수 있도록 지원합니다.
데이터 거버넌스의 추가적인 목표는 다음과 같습니다.
- 점점 늘어나는 데이터 볼륨에 대한 계획 및 관리
- 워크플로 지원을 위한 데이터 액세스 촉진
- 효율성 향상을 위한 데이터 사일로 감소
- 기기, 애플리케이션 프로그래밍 인터페이스, 사물 인터넷(IoT) 등 새로운 소스의 데이터에 대한 정책 구현
- 컴플라이언스를 간소화하는 동시에 감사 프로세스 개선
조직은 강력한 데이터 거버넌스를 통해 데이터 품질, 보안, 접근성을 지속적으로 향상함에 따라, 점점 더 가치 있는 인사이트를 확보하면서 이점을 누릴 수 있습니다.
데이터 거버넌스의 이점
데이터 거버넌스는 기업 데이터에 대한 안정적인 중앙 집중식 가시성을 제공합니다. 데이터 거버넌스가 가진 다른 이점은 다음과 같습니다.
- 더 향상된 품질의 데이터, 해당 데이터에 대한 사용자의 신뢰, 조직 전체에 단일 진실 공급원을 생성하는 데이터 거버넌스를 통한 해당 데이터에 대한 통일된 이해
- 이해관계자가 필요한 데이터에 액세스하여 기회를 활용하고 더 나은 관계를 구축하면서 기업의 의사 결정 및 결과의 품질을 더욱 시의적절하게 향상
- 비즈니스 인텔리전스, 머신 러닝 등 다양한 고급 데이터 이니셔티브의 기회를 확대하는 강화된 데이터 분석
- 데이터 리소스의 보다 효율적인 관리에 따른 비용 절감, 결함이 있거나 오래된 데이터에서 도출된 결론으로 인한 낭비 및 사일로 축소
- 컴플라이언스 불이행으로 인한 처벌 및 위험을 회피하고, 더 나은 데이터 관리, 감사 용이성, 향후 규제 요구 사항에 대한 사전 예방적 인텔리전스를 통해 규제 준수 수준을 향상
- 무단 사용자, 내부자 위협, 데이터 유출에 대한 노출을 줄여 사이버 위험을 완화
- 기업 업계, 주주, 고객, 공급업체 사이에서 민감한 데이터를 적절하게 처리한다는 긍정적인 평판
기업은 정확하고, 믿을 수 있고, 신뢰할 수 있는 데이터를 보유할 때 성장할 수 있으며, 이는 효과적인 데이터 거버넌스를 통해 실현될 수 있습니다.
일반적인 데이터 거버넌스 과제는 무엇인가요?
많은 이점에도 불구하고, 조직은 데이터 거버넌스 프로그램을 추진하면서 난관에 직면하게 됩니다. 일반적으로 언급되는 과제는 다음과 같습니다.
- 규제 변화에 대한 적응
새롭게 등장하고 지속적으로 변화하는 데이터 거버넌스 관련 규제 요건은 조직이 정책을 최신 상태로 유지하는 것을 어렵게 만듭니다. 이러한 변화를 따라잡기 위해서는 지속적인 감시와 신속한 적응 능력이 필요하며, 이는 이미 한정된 리소스에 큰 부담을 줍니다. - 문화적 변화와 사용자 도입
성공적인 데이터 거버넌스를 위해서는 문화적 변화와 광범위한 사용자 도입이 필요합니다. 대부분의 변화와 마찬가지로, 조직이 데이터 거버넌스 프로그램을 시작할 때 이것이 큰 도전 과제가 됩니다. - 데이터 품질 및 일관성
조직 전반에 일관된 고품질 데이터를 보장하는 것은 중요한 과제입니다. 일관되지 않은 데이터 입력 관행, 레거시 시스템, 표준화 부족 등 여러 원인에서 문제가 발생하기 때문입니다. 초기 데이터 품질 문제 외에도, 시스템을 거쳐 흐르는 데이터의 맥락과 이해를 유지하는 것도 까다로울 수 있습니다. - 명확한 역할 및 책임 정의
조직 내에서 명확한 데이터 거버넌스 역할 및 책임을 마련하는 것은 어려울 수 있으며, 데이터 관리 관행이 비공식적이거나 사일로화된 조직에서는 특히 그렇습니다. - 정책 및 절차 수립
조직의 목표와 규제 요건을 충족하는 포괄적인 데이터 거버넌스 정책 및 절차를 개발하는 일은 복잡할 수 있습니다. 이러한 정책은 비즈니스 환경이나 규정의 변화에 적응할 수 있을 만큼 유연해야 합니다. - 데이터 거버넌스의 가치 설명
여러 조직에서 데이터 거버넌스 프로그램이 제공하는 가치를 측정하고 전달하는 데 어려움을 겪고 있습니다. 이로 인해 사용자 및 경영진 차원에서 자금 제공 및 지원에 어려움이 발생합니다. - 제한된 리소스
조직은 데이터 거버넌스 작업에 충분한 예산과 인력을 할당하고 자금을 지원하는 데 자주 난관에 직면하며, 이는 이러한 이니셔티브의 효과에 영향을 미칩니다. - 데이터 거버넌스 확장
조직이 성장하고 발전함에 따라 데이터 볼륨, 다양성, 조직의 현재 요구 사항의 변화에 발맞춰 데이터 거버넌스 관행을 확장하기가 어렵습니다. 생성되는 데이터의 볼륨은 관리 및 저장과 관련된 문제를 야기합니다. 또한 거버넌스 및 컴플라이언스 규칙을 준수하면서 대규모 데이터 세트에서 가치를 창출하는 것은 까다롭습니다. - 경영진의 지원 확보 및 유지
데이터 거버넌스 프로그램을 진행하면서 고위 경영진의 지속적인 의지와 지원을 확보하는 것은 어려울 수 있습니다. 이는 리소스, 시간, 기존 프로세스의 변경이 필요하기 때문입니다. 데이터 거버넌스에 대한 경영진의 의지가 없으면 전체 조직에서 방향 설정, 우선순위 조정, 업무 조율이 부족해질 수 있습니다. - 사일로화된 데이터
데이터는 여러 그룹, 부서, 사업부 내에 사일로 형태로 존재하는 경우가 많으며, 각기 다른 관리 관행과 표준을 가지고 있습니다. 이러한 단편화는 데이터 통합 및 분석에서 불일치, 중복, 문제를 초래할 수 있습니다.
클라우드에서의 데이터 거버넌스
기업이 클라우드로 계속 마이그레이션함에 따라 데이터 거버넌스가 어떻게 발전하고 확장해야 하는지에 대한 의문이 떠오르고 있습니다. 고려 사항은 다음과 같습니다.
- 데이터 마이그레이션: 마이그레이션은 효율성과 보안을 지원하기 위해 데이터 거버넌스 프로세스가 필요합니다
- 데이터 보안: 위협 노출로부터 데이터를 안전하게 보호하고, 개인정보 보호 및 기밀 유지 의무를 충족시키며, 이해관계자에게 확신을 전달합니다
- 데이터 가시성: 이해관계자가 전략적 비즈니스 의사 결정부터 워크플로 간소화에 이르기까지 모든 수준에서 필요에 따라 조직 전반에서 데이터에 액세스하고 이를 제어할 수 있도록 지원합니다.
- 데이터 스프롤: 분산 환경에서 제어가 줄어드는 영향은 최소화하면서, 클라우드의 유연성에서 얻는 이점을 누립니다
- 규제 준수: 클라우드 제공업체가 법적 표준 및 요구 사항을 준수하고 데이터 상주 위치 같은 사양 측면에서 기업을 지원해야 합니다
데이터 거버넌스가 유용한 이유
데이터 거버넌스가 필요한 이유에는 여러 가지가 있습니다. 그러나 필수 요구 사항을 충족하는 것 외에도 데이터 거버넌스는 다음과 같은 여러 가지 면에서 기업에 유용합니다.
- 서비스, 갱신, 크로스셀링, 업셀링을 위한 고객 데이터 인사이트
- 제품 디자인 업데이트를 지원하는 사용자 행동 및 사용 방식이 포함된 제품 데이터
- 역량 강화 및 최적화를 위한 영업 및 마케팅 정보
- 워크플로를 간소화하고, 효율성을 높이며, 조직 전반의 다양한 기능 간 상호 작용에 대한 인사이트를 제공하는 통합
- 필요 시 신속한 전술적 전환을 위한 실시간 데이터 가용성
- 조직의 리소스를 효율적으로 활용할 수 있도록 적절히 데이터를 보관하고 삭제하는 시스템
데이터 거버넌스가 아닌 것
데이터 거버넌스와 관련된 많은 프로세스, 관행, 절차로 인해 데이터 프라이버시, 데이터 품질, 데이터 저장, 데이터 스튜어드십, 데이터 관리, 마스터 데이터 관리 등의 다른 데이터 관련 개념과 데이터 거버넌스를 혼동하기 쉽습니다.
데이터 거버넌스 vs. 데이터 프라이버시
데이터 프라이버시는 데이터 거버넌스의 일부이지만, 거버넌스는 프라이버시 이상의 범위를 포괄합니다. 거버넌스 프로그램 전반에 걸쳐 데이터 프라이버시 관련 프로세스를 구현하면 기업은 기업이 보유한 데이터, 데이터 보관 위치, 데이터 활용 방식을 파악할 수 있습니다.
데이터 거버넌스 vs. 데이터 품질
데이터 품질은 기업의 요구 사항을 토대로 데이터의 정확성, 포괄성, 신뢰성을 정의합니다. 데이터 거버넌스는 데이터 리소스에 대한 관리, 제어, 정책 수립을 말합니다.
데이터 거버넌스 vs. 데이터 저장
데이터 저장을 위해 중앙 저장소를 사용하고 데이터를 검색 및 관리하는 메커니즘을 마련한 조직은 효과적인 데이터 거버넌스를 향해 올바른 길을 가고 있는 셈이지만, 데이터 저장 자체만으로는 데이터 거버넌스라고 할 수 없습니다.
데이터 거버넌스 vs. 데이터 스튜어드십
데이터 스튜어드십은 데이터 거버넌스의 한 측면으로, 절차를 다루지만 전략, 역할, 정책, 프로세스 자체를 다루지는 않습니다. 스튜어드십은 정책과 프로세스를 직접 생성하거나 개발하는 것이 아니라, 이를 해석하고 실행하여 데이터가 정확하게 유지되고 적절한 당사자가 접근할 수 있도록 하는 역할을 합니다. 데이터 거버넌스를 통해 적절한 인물에게 데이터 스튜어드 역할을 지정할 수 있습니다.
데이터 거버넌스 vs. 데이터 관리
데이터 거버넌스는 데이터 관리의 기반으로, 기업의 전체 데이터 수명 주기를 관리하는 것을 의미합니다. 데이터 관리는 비즈니스 의사 결정을 위해 데이터를 수집하고 활용하고자 데이터 거버넌스 정책을 구현합니다.
데이터 거버넌스 vs. 마스터 데이터 관리
효과적인 마스터 데이터 관리(MDM)에는 우수한 데이터 거버넌스가 필요하지만, MDM은 거버넌스를 넘어섭니다. MDM은 공급업체, 고객, 제품 등 기업의 핵심 주체를 식별하고 해당 데이터에서 파생되는 가치를 높이는 데 중점을 둡니다. 데이터 거버넌스 프로그램은 각 핵심 주체와 관련 데이터 정책을 설명합니다.
데이터 거버넌스 도구
기업은 최적의 데이터 거버넌스 접근 방식을 구현하는 데 필요한 데이터 거버넌스 도구와 관련하여 고려해야 할 사항이 많습니다. 그 사항은 다음과 같습니다.
- 전략 조정에 집중하고 사업 부서 전반에 걸쳐 데이터 거버넌스 이니셔티브를 지원하는 확장성
- 의사 결정을 강화하고 애플리케이션 성능을 개선하는 머신 러닝 및 인공 지능(AI)
- 온프레미스 서버의 추가적인 오버헤드를 방지하는 클라우드 기반 플랫폼
- 데이터 파이프라인 추적을 통한 기존 플랫폼과의 빠르고 경제적인 통합
- 조직 데이터를 수집하고 분석하기 위한 검색, 보고, 벤치마킹 기능
- 검증, 정제, 향상을 위한 데이터 품질 기능
- 평가 및 유지 관리를 위한 데이터 제어 기능
- 메타데이터 개발(출처, 날짜, 유형, 태그)을 포함한 데이터 문서화
- 데이터 프로파일링 및 조직의 데이터 거버넌스 정책 실행 모니터링을 위한 셀프서비스 데이터 스튜어드십 기술
- 위험 관리 및 비용 효율성 창출을 위한 데이터 보존, 아카이빙, 삭제 자동화
- 문서를 디지털화하고 적절한 콘텐츠를 운영 및 시스템에 통합하는 콘텐츠 관리 기능
데이터 거버넌스 목표
데이터 거버넌스 목표는 모든 이해관계자와 팀원이 목표 달성을 위해 각자의 역할을 수행하는 방법을 이해할 수 있도록 기업의 모든 수준에서 정의되어야 합니다. 목표는 다음과 같습니다.
- 의사 결정에 사용되는 데이터의 일관성 향상
- 수익 창출 극대화 및 비용 절감
- 핵심 지표를 생성하고 지속적인 개선을 지원하기 위한 기준 수립
- 명확한 책임을 통해 데이터 보안 및 데이터 품질 향상
- 데이터 배포 정책 및 데이터 소유권이 데이터 가치에 미치는 영향에 대한 모든 이해관계자의 명확한 이해
- 데이터 수집 및 사용에 대한 제어를 구현하기 위한 메타데이터 관리
- 마찰과 재작업을 줄여 팀의 계획 수립 및 효율성 향상
- 컴플라이언스 불이행 및 관련 처벌 및 벌금의 위험 감소
데이터 거버넌스의 역할
위에서 언급했듯이 데이터 거버넌스는 기업 전체와 관련이 있습니다. 그러나 모든 이니셔티브와 마찬가지로 데이터 거버넌스 프로그램의 적절한 실행, 보고, 개선을 위해서는 특정 역할이 중요합니다. 가장 중요한 역할은 다음과 같습니다.
- 마스터 데이터 거버넌스 매니저: 이 역할을 맡은 사람은 기업 전반에서 마스터 데이터 제어 및 거버넌스의 설계, 실행, 유지 관리를 감독합니다.
- 데이터 스튜어드: 데이터 챔피언으로도 알려진 데이터 스튜어드는 데이터 표준 및 정책이 일상적으로 준수되도록 합니다. 데이터 엔티티 및 속성에 대한 공인된 전문가로 자주 활동하며 데이터 거버넌스 프로세스의 개선에 대한 권고를 합니다.
- 솔루션 및 데이터 거버넌스 아키텍트: 이 팀원들은 솔루션 설계 및 애플리케이션을 감독합니다.
- 데이터 관리자: 데이터 운영자로도 알려진 데이터 관리자는 데이터 자원의 온보딩, 유지 관리, 종료를 담당합니다.
- 데이터 소유자: 데이터 스폰서로도 알려진 데이터 소유자는 기업 전반에 걸쳐 의사 결정을 내리고 실행할 권한을 가집니다. 궁극적으로 데이터 리소스에 대한 책임을 맡고 있습니다.
- 데이터 분석가: 이 역할을 맡은 팀원은 분석을 활용해 추세를 파악하고 보고합니다.
- 데이터 전략가: 이 팀원은 분석을 통해 감지된 추세를 기반으로 계획을 수립하고 구현하여 기여합니다.
- 컴플라이언스 전문가: 이 역할을 담당하는 사람은 필수 표준 및 규정 준수를 관리합니다.
이러한 역할 중 일부 또는 전부를 포함하는 데이터 거버넌스 위원회는 표준 및 정책을 관리하고 심각한 문제를 처리하기 위해 기업의 주요 영역에 설립되는 경우가 많습니다.
데이터 거버넌스 프레임워크
데이터는 기업의 성공을 좌우하는 디지털 자산으로, 이 데이터를 적절하게 활용하는 것은 적절한 데이터 거버넌스 프레임워크에 달려 있습니다. 데이터 거버넌스 프레임워크는 조직을 지원하고 조직의 전략, 목표, 목적은 물론 컴플라이언스 프로그램 및 업계 프로토콜까지 지원해야 합니다.
또한 데이터 거버넌스 프레임워크는 데이터 표준을 모니터링하고, 필수적인 역할과 책임을 명시하며, 모든 조직 직무별 결과물을 마련해야 합니다. 최적의 운영 모델을 통해 프레임워크가 일상적인 비즈니스 활동에 원활하게 통합될 수 있습니다.
데이터 거버넌스 프레임워크는 다음을 포함해야 합니다.
- 데이터 흐름(입력, 저장 고려 사항, 출력)을 정의하는 데이터 모델
- 데이터 모델에 적용 가능한 지침, 정책, 관행, 방법, 절차
- 조직의 구조 및 책임성
- 데이터 거버넌스 프레임워크 시행 이후 관련 데이터의 전체 범위 및 예상되는 결과
- 특히 민감한 데이터의 경우 정의된 채널이 있는 데이터 분류 및 배포 프로세스
- 데이터 거버넌스 프레임워크 개선을 위한 유용한 인사이트를 생성하는 지표가 있는 측정 및 보고 계획
데이터 거버넌스 프레임워크의 구성 요소는 무엇인가요?
데이터 거버넌스 프레임워크의 핵심 구성 요소는 다음과 같습니다. 이 요소들은 조직의 데이터 자산을 효과적으로 관리하고 통제하는 데 필요한 포괄적인 구조를 지원합니다.
- 데이터 거버넌스 비전, 전략, 프로그램
데이터 거버넌스 비전은 프로그램의 핵심 목표를 설명합니다. 데이터 거버넌스 이니셔티브가 달성하고자 하는 포괄적인 목표와 목적을 더욱 구체화하는 데 사용됩니다.
데이터 거버넌스 전략은 비전을 조직의 광범위한 전략과 연계하여 데이터 관리 업무가 다양한 데이터 생산자와 사용자 모두에게 바람직한 결과로 이어지도록 합니다. 이 모든 것은 직원, 프로세스, 정책을 포함한 데이터 거버넌스 프로그램으로 실행됩니다.
일반적으로 마스터 데이터 거버넌스 관리자가 데이터 거버넌스 프로그램을 감독합니다. 경우에 따라 데이터 거버넌스 위원회가 경영진 대표와 주요 데이터 이해관계자로 구성되어, 전략적 데이터 거버넌스 의사 결정에 대한 최종 책임을 지기도 합니다. - 데이터 리터러시 및 문화
성공적인 데이터 거버넌스 노력은 조직 문화에 깊숙이 자리잡는다는 특징이 있습니다. 모든 사람이 데이터 기반 의사 결정을 위해 데이터 접근성과 품질을 유지하는 데 있어 데이터의 가치와 데이터 거버넌스의 역할을 이해합니다. - 교육 및 소통
교육과 소통은 효과적인 데이터 거버넌스 프로그램에 필수적입니다. 모든 데이터 사용자와 크리에이티브 직무 담당자는 데이터 거버넌스 정책, 프로세스, 모범 사례에 대한 교육과 지속적인 소통이 필요합니다. 여기에는 조직 내 데이터 거버넌스 문화를 개발하고 지원하기 위한 교육 프로그램 및 소통 계획을 수립하는 작업이 포함됩니다. - 마스터 데이터 관리(MDM)
MDM은 조직의 정확하며 권위 있는 단일 마스터 데이터 소스를 생성하는 데 중점을 둡니다. 데이터 식별, 연결, 통합, 정제, 보강, 동기화가 포함되어 모든 사용자, 시스템, 애플리케이션에서 사용할 수 있는 일관되고 정확한 공유 마스터 데이터 세트를 생성합니다. - 지표 및 모니터링
데이터 거버넌스 프로그램의 성과와 효과를 측정하려면 지표와 모니터링이 마련되어야 합니다. 여기에는 데이터 정책 준수 모니터링, 데이터 품질 측정, 그리고 데이터 거버넌스가 전략적 목표 및 일상 운영에 미치는 영향의 평가가 포함됩니다. - 기술
데이터 거버넌스 프로그램에는 다양한 구성 요소를 지원하는 기술 솔루션과 인프라가 필요합니다. 데이터 거버넌스 도구에 흔히 활용되는 기술 유형은 다음과 같습니다. - 컴플라이언스 관리
- 데이터 카탈로그
- 데이터 딕셔너리 관리
- 데이터 통합 및 ETL(추출, 변환, 로드)
- 데이터 레이크 관리
- 데이터 품질 관리
- 데이터 프라이버시 및 보안
- 데이터 스튜어드십 및 워크플로
- 마스터 데이터 관리
- 메타데이터 관리
데이터 거버넌스는 어떻게 구현되나요?
다음은 데이터 거버넌스 프로그램 구현을 위한 핵심 단계입니다.
- 데이터 전략, 목표, 범위를 정의합니다.
데이터 전략을 명확하게 정의하고 이를 조직의 전반적인 목표에 맞게 조정합니다. 데이터 품질 개선, 규제 준수 보장, 의사 결정 향상 등 구체적이고 측정 가능한 데이터 거버넌스 목표를 마련합니다.
데이터 거버넌스 프로그램의 범위를 정의하려면 포함하려는 데이터 자산, 부서, 프로세스를 결정해야 합니다. 대개 데이터 거버넌스 프로그램은 단계별로 진행되어, 프로세스 관리가 더 수월해지고 초기 출시에서 얻은 교훈을 후속 배포 및 전체 프로그램에 통합할 수 있습니다. - 경영진의 지원을 확보합니다.
데이터 거버넌스 프로그램을 시작할 때 경영진의 지지를 얻는 것이 매우 중요합니다. 경영진의 지원을 통해 필요한 리소스를 할당받고 조직 전체의 참여를 유도할 수 있습니다. - 이해관계자를 참여시킵니다.
데이터 거버넌스 프로그램 개발을 시작할 때 조직 전반에서 주요 이해관계자를 파악하고 이들을 참여시킵니다. 주요 이해관계자로는 데이터 소유자, 사용자, IT 직원이 있습니다. 이들이 프로그램 초기 단계에서 참여하면 요구 사항 및 기술 요건에 대한 중요한 지침을 제공받고 프로그램에 대한 지속적인 지원을 얻을 수 있습니다. - 데이터 거버넌스 프레임워크를 만듭니다.
구조, 관련 정책, 표준, 절차, 역할, 책임을 구체적으로 설명하는 데이터 거버넌스 프로그램 프레임워크를 구축합니다. 이는 전략적 목표에 맞춰 데이터 자산을 관리하도록 방향을 제시합니다.
상세한 데이터 거버넌스 정책과 표준에는 데이터 품질, 개인정보 보호, 보안, 컴플라이언스, 수명 주기 관리가 포함되어야 합니다. 또 조직 전반에 걸쳐 데이터를 관리, 사용, 보호하는 방법에 대한 명확한 지침을 제공해야 합니다. - 책임을 할당합니다.
데이터 스튜어드, 데이터 소유자, 데이터 거버넌스 위원회의 구조 등 데이터 거버넌스 프레임워크 내 각 역할을 명확하게 정의합니다. - 프로세스 및 도구를 구현합니다.
데이터 품질의 모니터링, 보고, 개선은 물론 데이터 액세스 관리와 정책 준수를 위한 프로세스를 마련합니다. 이러한 프로세스를 지원하는 기술 솔루션을 활용하고, 가능한 경우 자동화를 통해 인적 오류를 최소화합니다. - 교육 및 인식 제고 프로그램을 실시합니다.
사용자를 대상으로 데이터 거버넌스 정책, 프로그램 내 역할, 데이터 관리 모범 사례 준수의 중요성에 대한 교육을 실시합니다. 지속적인 교육과 인식 제고는 데이터 중심 문화를 조성하고 정책 및 표준을 준수하는 데 매우 중요합니다. - 데이터 지표 및 품질 지표를 정의합니다.
품질 지표를 포함한 데이터 지표를 생성하고 모니터링하여 데이터 거버넌스 노력의 효과를 문서화하고 개선 가능성을 식별할 수 있습니다. - 컴플라이언스를 모니터링하고 시행합니다.
감사, 데이터 품질 지표 검토, 데이터 관리 관행 평가를 통해 데이터 거버넌스 정책이 제대로 준수되고 있는지 확인하세요.
데이터 거버넌스 모범 사례
다음은 데이터 거버넌스 모범 사례입니다.
- 프로그램에 대한 지지를 얻기 위해 공유할 수 있는 데이터 거버넌스의 비즈니스 사례를 마련하고, 필요성(규제 준수 포함), 이점, 필요한 리소스는 물론, 프로그램을 도입하지 않았을 때의 위험과 잠재적 비용까지 설명합니다.
- 데이터 거버넌스 프로그램을 알리고 이를 원활하게 이끌 임원 후원자를 선정합니다. 이 담당자는 바람직한 프로그램 접근 방식을 제시하고, 팀원의 책임을 관리하며, 절차 관련 질문에 대응하는 역할을 맡게 됩니다.
- 데이터 거버넌스는 프로젝트라기보다는 끊임없이 진화하는 관행으로, 급변하는 시장 상황과 규제와 발맞추기 위해 임원 후원자와 지속적인 리소스를 필요로 합니다.
- 다른 이니셔티브와 마찬가지로, 기준을 마련한 후 구체적이고 측정 가능하며 실행 가능한 목표를 설정합니다. 관련 이해관계자에게 보고 내용을 공유하고, 반복적이고 지속적인 개선을 추구합니다.
- 문서에 표준화된 용어를 포함하고 이러한 정의를 기업 전체에 전파해, 모든 사람이 데이터 거버넌스와 관련하여 동일한 용어를 알고 사용할 수 있도록 합니다.
- 내부 팀원은 물론, 파트너, 외부 벤더, 공급업체, 고객과도 지속적으로 소통합니다. 이해관계자가 프로그램을 이해하고 그 가치를 인정하며 질문에 대한 답변을 얻을 수 있는 리소스가 마련되어 있다면, 데이터 거버넌스 요건을 준수할 가능성이 더 높습니다.
데이터 거버넌스 FAQ
다음은 데이터 거버넌스에 대해 자주 묻는 질문입니다.
데이터 거버넌스의 세 가지 핵심 요소는 무엇인가요?
데이터 거버넌스의 세 가지 핵심 요소는 강력한 데이터 거버넌스 프레임워크와 전략을 마련하고 유지하는 데 필요한 기본 요소입니다. 이러한 핵심 요소를 통해 조직 전반의 데이터는 정확하고, 액세스 가능하며, 안전하고, 정책 및 규제를 준수하는 방식으로 사용됩니다. 일반적으로 다뤄지는 세 가지 주요 핵심 요소는 아래에 제시되어 있습니다. 다만 일부 데이터 거버넌스 프레임워크에는 데이터 아키텍처 및 통합, 메타데이터 관리, 데이터 수명 주기 관리 등 보다 세부적인 핵심 요소들이 추가됩니다.
- 데이터 관리
데이터 관리는 데이터 소유권, 데이터 스튜어드십이라고도 하며, 데이터 아키텍처, 모델링, 저장, 검색 등 데이터 수명 주기 요구 사항을 관리하는 것과 관련된 프로세스, 정책, 표준을 포함합니다. 데이터를 효과적으로 관리하면 효율적인 액세스, 사용, 저장으로 조직 전체에서 데이터를 간편하게 공유하고 협업할 수 있습니다.
데이터 관리에는 데이터 관리 및 거버넌스와 관련된 데이터 소유자와 데이터 스튜어드의 역할과 책임을 정의하는 것도 포함됩니다. 데이터 소유자는 일반적으로 데이터의 정확성, 개인정보 보호, 보안을 담당하는 반면, 데이터 스튜어드는 대체로 일상적인 관리 업무를 담당하며 데이터 거버넌스 정책이 준수되도록 합니다. - 데이터 품질
데이터 품질의 핵심 요소에는 데이터의 정확성, 완전성, 신뢰성을 위한 시스템과 기능이 포함됩니다. 데이터 품질에는 데이터의 지속적인 정제, 유지 관리, 개선을 위한 프로세스와 절차가 포함됩니다. 이 핵심 요소는 수명 주기 전반에 걸쳐 고품질 데이터를 유지 관리하여 정보에 기반한 의사 결정을 지원하고 데이터 시스템에 대한 신뢰를 유지하는 것의 중요성을 강조합니다. - 데이터 보안
데이터 보안 및 개인정보 보호의 핵심 요소는 무단 액세스 및 데이터 유출로부터 데이터를 안전하게 보호하는 데 중점을 둡니다. 여기에는 강력한 액세스 관리 구축, 암호화 기술 활용, 그리고 데이터의 손상, 도난 또는 부적절한 사용 위험을 완화하기 위한 보안 프로토콜의 정기적인 검토가 포함됩니다. 데이터 보안 및 개인정보 보호 조치는 GDPR(일반 데이터 보호 규정), HIPAA(미국 건강 보험 양도 및 책임에 관한 법률), PCI-DSS(지불 카드 산업 데이터 보안 표준) 등의 법률 및 산업 프레임워크에 따라 민감한 데이터를 보호하는 것은 물론 신뢰를 유지하는 데 필수적입니다.
데이터 거버넌스의 세 가지 주요 역할은 무엇인가요?
데이터 거버넌스는 효과적인 데이터 거버넌스 프로그램을 구축하고 유지하는 데 있어 각기 다른 역할을 맡은 다양한 이해관계자를 포함합니다. 세 가지 주요 역할 담당자들은 데이터 거버넌스 목표 달성을 위해 긴밀히 협력합니다.
- 마스터 데이터 거버넌스 관리자
마스터 데이터 거버넌스 관리자는 데이터 거버넌스 프로그램의 모든 측면을 감독합니다. 마스터 데이터 거버넌스 관리자는 조직의 전반적인 목표에 부합하는 데이터 거버넌스 전략을 개발하고 실행합니다. 이 데이터 거버넌스 역할은 대체로 팀의 지원을 받으며, 데이터 사용, 품질, 보호를 관리하는 정책과 절차를 마련하는 역할도 담당합니다.
또한 마스터 데이터 거버넌스 관리자의 역할에는 데이터 거버넌스 프레임워크에 대한 동의와 준수를 위해 조직 전반의 다양한 이해관계자와 협력하는 일도 포함됩니다. - 데이터 스튜어드
데이터 스튜어드는 조직 내 데이터 품질과 무결성을 담당합니다. 부서 또는 기능 수준에서 데이터 거버넌스 정책 및 절차를 관리, 구현, 모니터링할 운영적인 책임을 맡고 있습니다.
데이터 스튜어드는 관리하는 데이터의 의미, 리니지, 상호 종속성을 비롯한 운영적 맥락과 기술적 측면을 모두 파악해야 합니다. 데이터 거버넌스 프로그램 내에서 데이터 스튜어드는 데이터의 정확성, 접근성, 일관성, 보호를 담당합니다. 또 데이터 분류, 데이터 품질 개선 이니셔티브, 데이터 관련 규정 준수, 기술 팀과 운영 팀 간의 소통 촉진에도 핵심 역할을 합니다. - 데이터 소유자
데이터 거버넌스 맥락에서 데이터 소유자는 보통 그룹 내 데이터 자산에 대해 전반적인 책임을 갖고 있는 고위 관리자 또는 임원입니다. 데이터 소유자는 조직 내 데이터의 목적과 용도를 정의하고 법률, 규제, 정책 요건을 충족시키는 일을 담당합니다. 데이터 소유자는 누가 데이터에 액세스하고 수정할 수 있는지 결정하고, 일상적인 관리 업무는 데이터 스튜어드에게 위임합니다. 궁극적으로 데이터 수명 주기 전반에 걸쳐 데이터의 정확성, 개인정보 보호, 보안을 책임집니다.
데이터 거버넌스의 다섯 가지 영역이란 무엇인가요?
데이터 거버넌스는 조직 내 데이터의 효과적인 관리, 사용, 보호를 위해 설계된 광범위한 분야를 포함합니다. 일반적으로 데이터 거버넌스 프레임워크에서는 다음 다섯 가지 핵심 영역에 중점을 둡니다.
- 메타데이터 관리
메타데이터 관리는 데이터 거버넌스의 일환으로, 데이터를 손쉽게 찾고, 파악하며, 사용할 수 있도록 데이터 설명과 리니지 정보를 정의하고 구성하며 유지 관리하는 작업입니다. 여기에는 데이터의 출처, 사용, 변환을 설명하는 데이터 딕셔너리, 카탈로그, 리니지 정보를 관리하는 것이 포함됩니다. - 데이터 컴플라이언스 및 규제 요건
이 영역은 조직의 데이터 사용이 모든 관련 법률 및 규제를 준수하도록 하는 데 중점을 둡니다. 데이터 컴플라이언스 및 규제 요건을 준수하려면 변화하는 규정을 지속적으로 파악하고, 이러한 변화가 조직의 데이터 관행에 미치는 영향을 평가하며, 컴플라이언스를 유지 관리하기 위해 정책 및 절차를 적절히 조정해야 합니다. - 데이터 수명 주기 관리
데이터 거버넌스는 생성과 수집부터 사용, 아카이빙, 폐기에 이르는 데이터 수명 주기 전반에 걸쳐 데이터 흐름을 관리하는 정책 및 프로세스에 의존합니다. 데이터 수명 주기 관리 작업은 필요 시 데이터를 액세스할 수 있도록 하고, 더 이상 사용되지 않는 데이터는 적절히 보관하거나 폐기하여 데이터 거버넌스 정책 및 규제 준수를 뒷받침합니다. - 데이터 표준 및 정책
데이터 표준과 정책을 마련하는 것은 데이터 거버넌스의 중요한 부분입니다. 이 영역에는 데이터 형식, 명명 규칙, 데이터 입력 표준, 그리고 데이터 수집, 저장, 처리, 공유 방식을 관리하는 전반적인 데이터 정책에 대한 지침을 개발하고 시행하는 것이 포함됩니다. 표준과 정책은 조직 내 다양한 시스템과 부서 간의 일관성을 보장하고 상호 운용성을 촉진합니다. - 데이터 전략 및 아키텍처
이 영역에서는 데이터 거버넌스 프로그램의 전략적 계획 및 설계가 포함됩니다. 데이터 거버넌스를 조직 목표에 맞춰 조정하고, 조직 내 데이터와 관련된 역할과 책임을 정의하며, 데이터 통합, 처리, 분석을 위한 프레임워크를 마련하는 작업이 수반됩니다. 데이터 전략과 아키텍처를 효과적으로 정의하면 데이터 거버넌스 활동이 조직의 전반적인 전략을 뒷받침하고 데이터 기반 의사 결정을 촉진할 수 있습니다.
데이터 거버넌스의 사용 사례에는 어떤 것이 있나요?
다음은 데이터 거버넌스가 널리 활용되는 주요 사례입니다.
- 비즈니스 인텔리전스 및 분석
- 협업 분석
- 데이터 디스커버리
- 데이터 리터러시 향상
- 데이터 프로덕트 개발
- 데이터 품질 개선
- 데이터 보안 및 개인정보 보호
- 윤리적인 데이터 사용
- 마스터 데이터 관리
- 규제 컴플라이언스
- 위험 관리
데이터 거버넌스는 기업 성장을 가속화합니다
기업은 고객, 클라이언트, 공급업체, 팀원, 타사 벤더, 계약업체 등에 대한 방대한 양의 데이터를 보유하고 있습니다. 이러한 정보는 조직, 산업 및 시장, 그리고 고객과 잠재 고객에 대한 지식을 강화하는 데 활용될 때 그 중요성 또한 방대해집니다. 데이터 거버넌스는 이러한 역량을 지원하는 동시에 데이터의 품질, 신뢰성, 액세스, 개인정보 보호, 보안을 보장합니다.
데이터를 적절한 목적에 맞춰 조정하면 기업은 비즈니스 의사 결정에 대한 확신을 높일 수 있습니다. 규제 준수 요건을 충족하고 데이터 위험을 최소화하면서 데이터를 신뢰할 수 있다는 것은 많은 경쟁 업체가 이에 어려움을 겪고 있다는 점을 고려할 때, 어떤 조직에서든 큰 자산이 됩니다.
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