데이터 거버넌스란 무엇입니까?

데이터 거버넌스는 데이터가 조직 내에서 가능한 한 많은 가치를 제공하도록 하기 위한 데이터의 효과적인 획득, 관리 및 활용과 관련된 관행, 정책 및 역할의 집합을 말합니다. 데이터 거버넌스는 조직 전체에서 비즈니스 데이터의 품질과 보안을 확인하여 누가 어떤 데이터를 언제 사용할 수 있는지 결정합니다. 종종 데이터 관리와 데이터 거버넌스는 같은 의미로 사용되지만 이는 잘못된 것입니다. 데이터 관리는 데이터의 기술적 관리에 더 가깝지만 데이터 거버넌스는 누가 언제 어떤 데이터를 사용하는 가와 같은 조직 내 데이터 관리 정책을 나타냅니다.

기업의 가장 중요한 자산은 데이터입니다. 이 유명한 말은 데이터의 가치에 대한 명백한 암시입니다. 디지털화의 증가에 따라 모든 비즈니스는 엄청난 양의 데이터에 액세스하게 됩니다. 이런 데이터의 합리적인 사용이 조직의 성공을 결정짓는 요소가 될 수 있습니다. 이를 위해 기업은 데이터를 정리되고 신뢰할 수 있는 데이터로 만들어야 합니다. 이것이 바로 데이터 거버넌스가 하는 일입니다.

데이터 거버넌스 전략은 일관되고 공통적인 프로세스와 책임을 통해 비즈니스가 어떤 이점을 얻을 수 있는지 제시하기 때문에 빅 데이터를 사용하는 모든 조직에 필수입니다. 또한 사용자 환경에서 신중하게 제어해야 하는 데이터를 강조합니다. 데이터 거버넌스는 보존 요구 사항(예를 들어, 누가 어떤 정보를 언제 변경했는지에 대한 기록)을 충족하여 규정 준수를 자동으로 보장합니다.

성공적인 데이터 거버넌스 프레임워크에서는 조직이 보다 현명한 비즈니스 결정을 내리는 데 도움이 되는 고품질 데이터를 생성합니다.

간단히 말해서 조직 내에서 데이터 거버넌스를 구현하는 데서는 다음과 같은 많은 작업이 포함됩니다.

• 유용한 데이터의 유형 및 품질 표준 정의
• 데이터 수집, 정리, 저장 및 검색 방법 정의
• 데이터 관리에 대한 역할 할당 및 책임 정의
• 데이터 사용을 위한 정책 및 워크플로 생성
• 데이터 관행의 지속적인 모니터링 및 피드백 수집

데이터 거버넌스는 광범위한 조직에서 사용되고 있습니다. 예를 들어, 전자상거래 회사는 엄청난 양의 고객 데이터를 소유할 수 있습니다. 이 데이터에는 구매 내역, 고객 선호도 및 리뷰가 포함됩니다. 회사는 효율적인 데이터 거버넌스 시스템을 통해 이 귀중한 정보의 수집, 저장 및 검색을 표준화할 수 있습니다. 그러면 조직 전체의 여러 부서에서 이 데이터를 활용하여 보다 현명한 결정을 내릴 수 있습니다. 예를 들어, 마케팅 부서는 이 데이터를 사용하여 고객에게 고도로 개인화된 광고와 제품 추천을 작성할 수 있습니다. 데이터 거버넌스를 통해 전자 상거래 회사는 데이터의 책임을 보장할 수 있으며 데이터 프라이버시를 강화하고 데이터 침해를 줄입니다.

기업에 데이터 거버넌스가 필요한 이유는 무엇입니까?

대부분의 조직이 디지털 또는 물리적으로 저장된 많은 양의 데이터를 가지고 있지만 대부분 데이터가 표준화되지 않은 형식을 가집니다. 또한 조직에서는 연령, 출처 등으로 인해 데이터의 신뢰성을 항상 확신할 수 없습니다. 직원이나 비즈니스 리더는 데이터 품질에 대한 걱정으로 인해 이런 데이터에 의존한 의사 결정을 주저하는 경우가 많습니다. 데이터 거버넌스는 조직의 데이터를 안정적으로 보장하는 프로세스입니다. 또한 조직 전체에서 고품질 정보를 사용할 수 있도록 합니다. 모든 부서는 이 데이터를 기반으로 의사 결정을 내릴 수 있습니다. 데이터 거버넌스는 또한 비즈니스의 디지털 혁신을 주도합니다.

조직은 데이터 거버넌스를 어떻게 구현할 수 있습니까?

대규모 조직에서 데이터 거버넌스를 구현하는 것은 복잡한 작업처럼 보일 수 있습니다. 방대한 양의 데이터, 서로 다른 시스템, 데이터 생성 및 소비에 참여한 수많은 사람들 등 이 모든 것이 데이터 거버넌스를 어려운 작업으로 되게 합니다. 데이터 거버넌스는 한 번에 한 단계씩 접근하는 것이 가장 좋습니다.

1단계: 데이터 거버넌스를 위한 기초 작업

데이터 거버넌스의 기초로서 다음 질문에 답하여 가장 기본적인 것부터 시작하는 것이 중요합니다.

적용 이유

조직은 먼저 데이터 거버넌스 계획의 비전과 사명을 정의해야 합니다. 또한 수익 증대, 더 나은 의사 결정 또는 투명성과 같은 데이터 거버넌스 프로그램의 목표를 정의해야 합니다. 뿐만 아니라 프로그램의 성공을 측정하는 방법을 결정해야 합니다. 명확한 비전은 직원과 기타 이해 관계자가 이 데이터 거버넌스 이니셔티브가 일상 업무 생활에 어떤 영향을 미치고 어떻게 도움이 될 것인지 알 수 있도록 도와줍니다.

담당자

역할과 책임 할당은 중대한 단계입니다. 이 단계에서는 데이터 거버넌스 프레임워크의 구현과 관련된 다양한 작업을 주로 담당할 인력을 정의합니다. 종종 조직은 3계층 접근 방식을 채택하여 데이터 거버넌스 팀을 구성합니다. 운영 위원회, 데이터 거버넌스 사무소 및 데이터 거버넌스 작업 그룹은 이 접근 방식의 세 가지 주요 구성 요소입니다. 이러한 그룹은 서로 협력하여 데이터 거버넌스 프레임워크 구현의 다음 단계를 결정합니다.

방법

데이터 거버넌스 팀은 조직의 현재 데이터 자산에 대한 분석부터 시작해야 합니다. 엄청난 양의 데이터가 매일 조직 안팎으로 흐릅니다. 이 모든 데이터를 데이터 거버넌스 프레임워크의 범위로 가져오려고 하는 것은 좋은 생각이 아닐 수 있습니다. 따라서 데이터 거버넌스 팀은 프레임워크에 포함할 몇 가지 특정 데이터 자산을 선택해야 합니다. 예를 들어 전자 상거래 회사는 처음에 구매 내역만 데이터 거버넌스 계획에 포함하도록 선택할 수 있습니다. 다음 단계는 수용 가능한 데이터 형식을 정의하고 전체 조직에서 사용할 데이터 워크플로 및 정책을 작성하는 것입니다. 이것이 단계적 데이터 거버넌스 구현을 위한 청사진입니다.

2단계: 데이터 거버넌스 구현 계획

1단계: 데이터 가용성 보장

데이터 거버넌스 팀은 표준하고 제어하려는 특정 데이터 자산의 가용성을 보장해야 합니다. 대규모 조직의 경우 데이터는 고객 관리 시스템, 기업 관리 애플리케이션, 판매 기록 및 파트너 시스템과 같은 다양한 정보 사일로에 분산되어 있습니다. 이 모든 데이터를 한 곳에서 쉽게 사용할 수 있어야 합니다. 조직은 이러한 분산 데이터 자산에 대한 통합 메커니즘을 설계해야 합니다.

2단계: 데이터 거버넌스 구현을 위한 데이터 무결성 보장

정리되고 표준화되고 신뢰할 수 있는 데이터 자산은 데이터 거버넌스 프레임워크의 중요한 구성 요소입니다. 정리되고 신뢰할 수 있는 데이터가 무엇인지에 대한 정의를 찾으려면 먼저 매일 데이터를 사용하는 팀에 물어보십시오. 그들에게 가장 적합한 데이터 형식이 무엇인지 물어보십시오. 그들의 답변에 따라 아래와 같이 다단계 데이터 개선 워크플로를 시작합니다.

• 프로파일링: 데이터 자산은 일부만이 비즈니스 결정에 유용하게 사용됩니다. 예를 들어, 고객의 위치는 비즈니스 결정과 관련이 있을 수 있지만 성별은 관련이 없습니다. 먼저 데이터 자산의 중요한 구성 요소를 정의합니다. 그런 다음 중요하지 않은 모든 것을 삭제합니다.
• 데이터 구문 분석 및 표준화: 데이터 거버넌스의 가장 큰 도전 중 하나는 데이터 형식의 다양성입니다. 명명 규칙에서 시작하여 데이터 속성에 이르기까지 여러 가지 불일치가 있을 수 있습니다. 데이터 거버넌스 프레임워크에는 데이터를 구문 분석하고 표준화하는 기술이 포함되어야 합니다. 이 기술은 데이터 태그 추가, 속성 정규화 및 명명 규칙 표준화로 구성될 수 있습니다.
• 데이터 강화: 데이터 거버넌스 팀은 데이터 자산을 강화하기 위해 노력해야 합니다. 여기에는 두 개 이상의 데이터 부분을 한 곳에 결합하는 작업이 포함될 수 있습니다. 또한 보완 정보 및 메타데이터에 의한 데이터 보강이 포함됩니다.

3단계: 데이터 정책에 대한 책임 및 준수 강화

데이터 거버넌스 노력은 데이터 거버넌스 팀 구성원에게만 국한되지 않습니다. 데이터 거버넌스 계획의 성공을 위해서는 조직 전체의 기여가 필요합니다. 각 특정 데이터 자산에는 해당 데이터의 무결성을 책임지는 소유자가 있어야 합니다. 해당 소유자는 정책 및 워크플로의 도움을 받아 데이터 자산이 항상 고품질을 유지하도록 해야 합니다. 이 단계는 또한 데이터 거버넌스를 수용하기 위해 조직의 데이터 문화도 변경할 것을 필요로 합니다. 데이터 거버넌스는 일회성 프로젝트가 아니며 진행중인 과정입니다.

4단계: 지속적인 피드백 및 모니터링

데이터 거버넌스를 위한 시스템과 워크플로는 지속적인 모니터링과 피드백을 필요로 합니다. 이 문제는 데이터 거버넌스 프레임워크가 인력과 기술을 포함하는 하이브리드 시스템인 것으로 하여 중요하게 제기됩니다. 기술은 업그레이드와 버그 수정을 필요로 하며 인력은 끊임없는 동기 부여와 알림이 필요합니다. 피드백 시스템은 데이터 거버넌스 노력이 성공 기준 및 목표를 충족하는지를 평가하는 데서 중요합니다. 충족하지 못하는 경우 데이터 거버넌스 프레임워크의 특정 조정이 필요합니다.

데이터 거버넌스 프레임워크 구현은 반복적인 프로세스입니다. 지속적인 모니터링과 피드백을 통해서만 개선할 수 있습니다.

데이터 거버넌스 팀 및 역할

데이터 거버넌스는 고도로 사람 중심적인 개념입니다. 데이터 거버넌스 프레임워크를 구현에는 조직 전체의 여러 팀이 있어야 합니다. 팀에는 다음이 포함됩니다.

• 운영 위원회: 데이터 거버넌스 노력을 주도하고 감독하는 고위급 팀입니다. 운영 위원회는 종종 재무, 마케팅, 영업 또는 생산 분야의 고위 경영진으로 구성됩니다. 위원회에는 회사 내 모든 최상위 조직의 이해 관계자가 한 명 이상 포함되어야 합니다. 위원회에는 예산을 할당하고, 정책을 만들고, 프로젝트를 우선 순위 목록에 올릴 수 있는 권한이 있는 리더가 포함됩니다.
• 데이터 거버넌스 사무소: 이 중간 관리 위원회는 데이터 거버넌스 노력에 대한 지침을 제공합니다. 이 팀의 주요 역할은 디지털 거버넌스 리더, 코디네이터 및 기술 전문가입니다. 이 팀은 서로 협력하여 데이터 표준화 정책, 데이터 거버넌스 워크플로 및 프로세스의 초안을 작성합니다. 또한 IT와 협력하여 데이터 거버넌스 구현과 관련된 기술적 문제를 해결합니다.
• 데이터 거버넌스 작업 그룹: 이 그룹은 데이터 거버넌스 사무실의 권장 사항에 따라 사업을 진행합니다. 이 그룹에는 일반적으로 데이터 소유자, 데이터 품질 책임자, 데이터 관리자, 데이터 설계자 및 분석가가 포함됩니다. 데이터 거버넌스는 실제로 다양한 팀과 개인 간의 협력을 필수로 하는 거대한 작업입니다.

데이터 거버넌스 시스템을 구현하면 어떤 이점이 있습니까?

데이터 거버넌스 시스템을 구현하면 다음과 같은 많은 이점이 있습니다.

• 더 나은 비즈니스 의사 결정: 데이터 거버넌스를 통해 의사 결정자는 정리되고 안정적인 데이터에 액세스할 수 있습니다. 이를 통해 일관되고 자신감 있는 결정을 내릴 수 있습니다.
• 인력 효율성 증대: 조직 전체에서 사용할 수 있는 표준화된 데이터를 통해 팀은 중복 작업을 피할 수 있습니다. 모든 인력이 데이터 프레임워크의 이점을 누리고 전반적인 효율성을 높입니다.
• 데이터 보안: 데이터 거버넌스는 데이터에 대한 더 높은 수준의 책임을 생성합니다. 각 데이터 자산에는 소유자와 명확한 수명 주기가 있습니다. 이렇게 하면 데이터 침해 또는 데이터 오용 가능성이 줄어듭니다.
• 데이터 수익화: 데이터 거버넌스를 통해 기업은 수집 및 생성하는 귀중한 데이터의 힘을 최대한 활용할 수 있습니다. 신뢰할 수 있고 표준화된 분류된 데이터를 새로운 수익원으로 사용할 수 있습니다.
• 데이터 관련 위반 방지: 엄격한 데이터 보호 규정으로 인해 많은 조직은 데이터 흐름을 제어하는 데 어려움을 겪고 종종 데이터 보호 규정을 위반하게 됩니다. 고도로 성숙한 데이터 거버넌스 프레임워크를 통해 모든 데이터 자산을 처리, 관리 및 소유하게 됩니다.

데이터 거버넌스의 도전은 무엇이며 해결 방도는 무엇입니까?

도전 1: 사람과 관점

종종 조직에서 고품질 데이터의 진정한 잠재력은 과소평가됩니다. 직원들은 종종 운영 활동으로 바쁘고 오랫동안 데이터 거버넌스 플랜의 이점을 간과합니다.

솔루션: 데이터 거버넌스에 대한 명확한 비전과 사명을 갖습니다.

사람들이 데이터 거버넌스 플랜의 필요성과 이점을 이해하려면 거버넌스를 진행해야 할 이유를 완전히 이해해야 합니다. 데이터 거버넌스의 사명과 목표는 추상적 용어에 기반을 두지 않고 실용적이고 단순해야 합니다.

도전 2: 기술 팀에 대한 과도한 의존

종종 조직은 IT와 같은 기술 중심 팀에 의거하여 데이터 거버넌스 노력을 추진합니다. IT 팀이 데이터 거버넌스 노력에 관여할 수 있는 것은 사실이지만 데이터 거버넌스 전략의 유일한 이해 관계자는 아닙니다.

솔루션: 데이터 거버넌스 구현을 위한 비즈니스와 IT 노력을 결합합니다.

IT에서 데이터 거버넌스 계획을 구현 및 유지 관리하는 부담을 없애고 비즈니스 팀을 참여시킵니다. IT가 기술 인프라를 제공하는 동안 비즈니스는 데이터에서 최대의 비즈니스 이점을 얻기 위해 프로세스와 워크플로를 정의하고 시행해야 합니다.

도전 3: 데이터 사일로 및 일관되지 않은 구현

데이터 사일로는 데이터 거버넌스에 대한 큰 도전입니다. 많은 조직에서 데이터는 여러 팀에서 소유하고 다양한 형식으로 저장될 수 있습니다. 데이터 거버넌스 프레임워크가 실행되고 있더라도 일부 팀은 이에 따르지 못해 표준을 준수하지 못할 수 있습니다.

솔루션: 데이터 분산 및 문화적 변화.

데이터 거버넌스를 달성하기 위한 중요한 단계는 사일로에서 데이터를 이동하여 중앙 집중식 데이터 거버넌스 프레임워크로 가져오는 것입니다. 또한 데이터 거버넌스는 단순한 프로젝트가 아니라 지속적인 활동입니다. 따라서 조직은 고품질 데이터를 선호하는 문화적 변화를 달성해야 합니다.

도전 4: 데이터 거버넌스 관행 및 데이터 개인정보 보호

데이터 거버넌스 프레임워크의 이점 중 하나는 팀 간에 고품질 데이터를 사용할 수 있다는 것입니다. 그러나 적절하게 관리하지 않으면 정보에 대한 이러한 보편적인 액세스로 인해 데이터 개인 정보 보호 문제가 발생할 수 있습니다.

솔루션: 데이터에 대한 엄격한 소유권과 책임.

데이터 거버넌스 시스템에서는 데이터를 적절한 액세스 권한을 가진 다양한 수준으로 분리해야 합니다. 예를 들어, 의료 분야 고객의 의료 기록은 민감한 데이터로 간주되어야 합니다. 데이터 거버넌스 시스템을 통해 고객 데이터를 활용하는 조직은 고객이 어떤 종류의 데이터를 저장하고 사용하는지 적절하게 공개해야 합니다. 데이터의 2차적인 사용이 없어야 합니다. 한 가지 목적으로 수집한 데이터를 완전히 다른 목적으로 사용해서는 안 됩니다.