데이터 거버넌스 프레임워크, 어떤 목적을 가져야 할까요?
‘데이터’란 재료, 자료, 논거 등을 의미합니다. 넓은 의미에서 데이터는 의미 있는 정보의 모든 값을 의미합니다. 데이터 자체만 보면 단순한 사실에 불과하지만, 어떤 처리 과정을 거치냐에 따라 특정 목적에 사용되는 정보를 만들기 위한 재료가 될 수 있습니다. 데이터를 토대로 만들어진 자료는 결국 또 다른 정보를 자료를 위한 자료(데이터)가 될 수 있는 것입니다.
이번 글에서는 데이터 거버넌스란 어떤 것인지 먼저 알아본 후, 데이터 거버넌스 3요소와 데이터 거버넌스 프레임워크 목적을 정리해 보겠습니다.
목차
데이터 거버넌스란?
Data Governance
데이터 거버넌스란 기업에서 가치 있는 양질의 데이터를 발굴 및 관리하기 위해 비즈니스 자산으로 활용하기 위한 데이터 통합 관리 체계입니다. 즉, 데이터 거버넌스란 ‘데이터 통합 관리’라고 생각하면 됩니다.
시대가 변하며 정보통신기술은 급속도로 발전하고 있습니다. 이에 따라 기업 내 데이터 양도 급증하고, 정보 시스템도 분산되면서 데이터를 효율적으로 관리하기 어려워졌는데요. 통합 관리가 제대로 이뤄지지 않으면 실질적으로 사용하지 않는 다크 데이터도 많아지기 마련입니다.
그렇기에 데이터 관리 소홀로 인한 정보 노출과 관리 비용을 줄이고, 고품질의 데이터를 발굴하여 기업의 가치 창출에 기여하기 위해 데이터를 관리하고 통제할 데이터 거버넌스가 필요한 것입니다.
따라서 모든 조직에는 데이터 거버넌스가 필요합니다. 어떠한 비즈니스 결정을 내리기 전에는 정확하고 신뢰성 높은 데이터가 필요하니까요. 데이터가 많을수록 이를 효율적으로 수집, 저장, 처리, 폐기할 수 있는 내부 표준은 필히 있어야 하는 시대가 된 것입니다.
데이터 거버넌스 3요소
❶ 원칙
데이터 거버넌스를 유지 및 관리하기 위한 원칙이 필요합니다. 한 마디로 이를 어떻게 관리할 것인지에 대한 ‘가이드’가 필요하다는 것이죠. 예를 들어 변경 관리, 보안, 품질 기준 등에 대한 기준이 필요하겠죠?
❷ 조직
데이터를 관리할 조직의 역할과 책임이 필요합니다. 실질적인 데이터 관리자, 데이터 베이스 관리자는 물론이고 데이터 아키텍트도 필요할 것입니다.
❸ 프로세스
데이터 거버넌스란 체계를 관리하기 위한 활동을 프로세스라고 표현할 수 있습니다. 예를 들어 모니터링, 작업 절차, 측정 활동 등이 있겠죠.
데이터 거버넌스 프레임워크 만드는 방법 5가지
데이터 거버넌스 프레임워크란 모든 데이터 요소 및 소스에서 사용할 수 있어야 하는 주요 정보의 표준화된 메타 모델입니다. 데이터를 보호하면서도 이와 관련된 위험을 낮추고, 사용을 최적화하여 데이터에서 비즈니스 가치를 도출하기 위해 피룡한 데이터를 제공해야 합니다.
아래에서 데이터 거버넌스 프레임워크를 만들기 위한 방법을 간단하게 정리해 봤습니다.
❶ 데이터 이해
데이터의 품질을 이해하는 것은 데이터 거버넌스 프레임워크의 기본입니다. 비즈니스 사용자가 데이터를 보고 의사 결정을 하려면 그만큼 신뢰가 높은 데이터가 구축되어야 합니다. 데이터의 가치와 인사이트를 평가하려면 데이터의 품질도 알아야 하죠.
따라서 어떤 데이터가 필요한지 이해하고, 규칙을 세워서 지속적으로 데이터를 확인해야 합니다. 문제가 생긴다면 품질 개선을 요청을 위해 데이터 품질 규칙에도 접근할 수 있어야 합니다.
❷ 자동화
데이터 거버넌스 프레임워크가 성공하려면 자동화를 해야 하니다. 유연한 체계를 설정하는 것과 별개로 이제 자동화는 필수입니다. 프레임워크의 완전성, 정확성을 유지하는 것은 매우 어렵기 때문에 이해 관계자는 이에 대한 신뢰가 높아야 합니다. 데이터가 부정확해지면 결국 비즈니스 의사 결정에 안 좋은 영향을 끼칠 수도 있으니까요.
❸ 비즈니스 맥락
비즈니스 맥락을 만들려면 비즈니스 언어 역량이 무엇보다도 중요합니다. 일반적인 비즈니스 언어는 비즈니스 데이터 용어, 설명, 정책, 규칙 등을 정의하고 이를 물리적인 환경과 연결하게 해야 합니다. 여기서 더 나아가서 조직의 요구사항을 반영하는 비즈니스 데이터 자산을 유지하고, 이를 적용하는 프레임워크에 연결할 수 있어야 합니다.
❹ 데이터 자산, 프로세스 문서화
데이터 거버넌스 프레임워크를 만들기 위해서는 우선 물리적인 데이터 자산의 프로세스를 찾아서 문서화해야 합니다. 이러한 문서화 작업은 데이터 저장 구조, 데이터 이동 및 소비 프로세스를 기술하는 과정입니다. 이때 이해 관계자가 상황에 따라 환경을 탐색하게 도와주는 데이터 계통 및 영향 분석, 탐색 보조 기능을 제공하기 위한 토대가 마련됩니다.
❺ 이해 관계자 협업
데이터의 물리적 관점과 비즈니스 관점을 결합하면 이해 관계자 간의 교류와 협업도 무척 중요합니다. 기업의 이해 관계자는 데이터 거버넌스 프레임워크를 통해 저마다 고유한 역할 내에서 데이터를 발견 및 탐색하면서 데이터 기반의 문화를 구축하는 능력을 얻을 수 있습니다.
지금까지 데이터 거버넌스란 뜻과 데이터 거버넌스 프레임워크 등을 알아봤습니다.
데이터 거버넌스란 데이터의 안정성, 개인정보 보호, 내부 및 외부의 데이터 정책 준수를 보장하는 데에 필요합니다. 이를 통해 데이터의 더 많은 액세스를 허용하는 제어 정책을 수립하고 적용하면 데이터가 원활하게 제어되고, 이는 보안과 개인정보 보호의 목적 달성으로 이어질 수 있는 것이니까요.
감사합니다 🙂
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