데이터 거버넌스의 정의
- 데이터 관련 문제에 대한 의사결정 및 권한 사항의 적용 체계
- 특정 데이터 자산에 대한 통제나 조치를 실행하기 위해 일련의 규칙, 도구, 관리 절차를 적용하는 것
- 모든 데이터 이해당사자의 이익을 위해 데이터를 개선하는 비즈니스 주도형 지속 프로세스이다.
데이터 거버넌스의 세가지 관점
- 책임감 : 데이터의 활용과 이동에 대한 모든 부분에 대해 오너십(소유권)을 명확하게 정의하여 조직에서 데이터를 처리하는 방식에 대해 투명성을 보장하는 것, 데이터 거버넌스는 조직의 모든 계층에서 실행되는 명확한 책임을 정의하도록 고려되어야 한다.
- 일관성 : 조직이나 비즈니스별로 데이터가 격리됨으로써 발생할 수 있는 비효율을 감소시킨다. 일관성 확립을 위해 데이터 거버넌스는 표준화된 절차를 고려해야 한다.
- 적응성 : 데이터 거버넌스의 유연한 특성은 데이터 거버넌스를 큰 혼란 없이 기존 프로세스에 동화시키거나 수용할 수 있음을 의미한다.
데이터아키텍처와 데이터 거버넌스의 관계
| 데이터 거버넌스 (데이터 거버넌스는 데이터아키텍처에 대해 ...) |
데이터아키텍처 (데이터아키텍처는 데이터 거버넌스에 대해 ...) |
| ㅇ 중요한 데이터 및 비즈니스 영향 파악 ㅇ 개선을 위한 데이터의 우선순위 파악 ㅇ 비즈니스 목표와 데이터아키텍처 개선 사항 연계 ㅇ 비즈니스 변화에 따른 데이터아키텍처 결과물 검증 및 개발을 지원 ㅇ 주요 데이터아키텍처 요소에 대한 책임 설정 ㅇ 데이터아키텍처가 비즈니스에 적합하게 적용되도록 지원 |
ㅇ 데이터 전략을 개념/논리/물리 모델로 실현하고 구현 가능하게 함 ㅇ 데이터 모델을 통해 엔터티, 속성 등 중요 데이터 요소로 데이터를 정의 ㅇ 데이터 거버넌스의 초점이 되어야 하는 데이터 식별 ㅇ 데이터 관리 방법 결정에 기여 ㅇ 참조 및 마스터 데이터 세트를 식별하고, 이들에 대한 잠재적 소유권/관리 책임 도출 근거를 제공 ㅇ 중요 데이터 및 핵심 요소에 대한 비즈니스와 IT의 공감대 형성과 합의 도출을 지원 ㅇ 데이터의 중요성에 대한 조직 전반의 커뮤니케이션을 지원 |
데이터 거버넌스의 필요성
| 데이터 거버넌스 부재 데이터 상태 | 유발 문제점 |
| 단일 소유권 결여 | ㅇ 명확하지 않거나 미정의된 데이터 소유권 ㅇ 데이터 정리에 장시간 소요(수개월 이상) ㅇ 상이한 시스템에서 일관성 없게 처리되는 데이터 |
| 비즈니스 프로세스 전반에 대한 불일치 | ㅇ 단일 버전 데이터 부재 ㅇ 전사적 데이터 중복 ㅇ 데이터 품질, 데이터 흐름, 액세스 및 처리에 대한 표준이 없음 ㅇ 프로젝트 의존적 접근법 |
| 데이터 품질 표준의 결여 | ㅇ 불완전한 데이터와 낮은 품질 수준 ㅇ 의미 있는 정보 도출 불가 |
| 접근성 부족(접근 편의성 결여) | ㅇ 데이터 계획을 IT 조직이 리드 ㅇ 기업이나 조직 내 표준 규정 없음 |
| 데이터 보안에 대한 위험성 | ㅇ 데이터 변경 및 읽기 접근에 대한 권한 불명확 ㅇ 완전하게 보호되지 않은 개인정보 데이터 |
| 과도한 유지보수 또는 유지보수 결여 | ㅇ 높은 유지 비용 |
| 위험성 | |
| ㅇ 비즈니스 민첩성에 대한 위험 ㅇ 비즈니스 전략 수립에 결함 데이터가 사용될 수 있는 위험 ㅇ 보안/비밀 침해 위험 ㅇ 비즈니스 연속성 계획 또는 재해 복구 실패 위험 |
ㅇ 규제 준수 위반 위험 ㅇ 데이터 조정에 소요되는 추가 시간 ㅇ 신규 시스템 구축 지연 및 시스템 신뢰성 상실 ㅇ 추가 비용 및 수익 손실 ㅇ 고객 불만 |
데이터 거버넌스 구축 방향
- 통재 부재 상태의 데이터를 통제 상태의 데이터로 이행
데이터 거버넌스의 목적을 단적으로 말한다면 데이터를 통제되지 않은 상태에서 통제된 상태로 전환하는 것이라 할 수 있다. 거버넌스 데이터는 신뢰할 수 있고 이해가 쉬우며, 데이터 자체와 데이터에 대한 문제를 해결할 책임이 명확하게 확립되어 있다.
통제가 잘 되고있는 거버넌스 데이터는 다음과 같은 사항을 충족하고 있다.
ㅇ 데이터 요소에 대한 표준화된 명칭
ㅇ 데이터 요소에 대한 표준화된 업무적 정의
ㅇ 계산/추출 속성에 대한 계산/추출 규칙 정의
ㅇ 데이터베이스/시스템에서 업무 데이터 요소의 물리적 위치에 대한 정의
ㅇ 조직 여건을 고려한 데이터 품질 규칙
ㅇ 데이터 요소 생성 규칙
ㅇ 데이터 요소 사용 규칙
ㅇ 데이터 요소에 대한 데이터 통제자/소유자 및 업무 데이터 관리자의 적절한 통제 - 장기적 접근
데이터 거버넌스를 성공적으로 정착시키기 위해서는 장기적인 접근이 필요하다.
효과적인 데이터 거버넌스를 구축하기 위해서는 다음을 고려해야 한다.
ㅇ 데이터아키텍처 관리를 위해 정의된 조직 체계, 프로세스 체계 등을 문서화하여 전 조직이 준수할 수 있도록 제도화
ㅇ 데이터아키텍처 관련 제반 이해
ㅇ 관계자의 데이터아키텍처 이해도 향상 및 업무 수행 시 데이터아키텍처 정보 활용 증진을 위한 적절한 교육 프로그램을 제공
ㅇ 목표 아키텍처로의 전환, 데이터 자산 가치 증진 등 데이터아키텍처 도입에 따른 변화 관리를 위한 종합적인 프로그램 운영
ㅇ 데이터 거버넌스 수행 체계를 주기적으로 점검하고 개선점을 도출하여 반영할 수 있는 제도적 장치 마련
ㅇ 데이터아키텍처 관리 시스템의 활용도와 만족도를 주기적으로 점검하여 시스템의 품질을 지속적으로 개선 - 데이터 거버넌스 기대 효과
효과적인 데이터 거버넌스는 조직간 협업과 구조화한 정책 입안 등을 촉진함으로써 데이터의 품질, 가용성 및 무결성 등을 높일 수 있다.
+ 의사결정 활성화, 업무연계 효율 향상, 이해 관계자 만족도 향상, 투명성 보장, 공통적 접근방식 교육 효과, 표준 및 절차 확립, 비용 감소 및 효율 증대
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