Data Governance

데이터 거버넌스

데이터 거버넌스 : 이미지출처 Info-Tech

일반적으로 거버넌스는 조직 또는 시스템 내에서 권한을 행사하고 의사결정 하는 프로세스, 구조 및 지침 등을 의미한다. 효율적으로 자원을 관리하고 목표를 달성하면서도 조직의 질서를 유지하기 위한 규칙, 규범 일하는 방식 등을 포함한다. 거버넌스는 조직이 효율적이고 효과적이며 윤리적으로 운영되도록 하는 데 필수적인것이다. 최근 조직의 데이터 관리에 대한 중요성이 강조되면서 데이터 거버넌스 중요성도 강조되고 있다. 모든 조직에서 다음과 같은 이유로 데이터 거버넌스를 강조하고 있다.

• 데이터의 폭발적 증가
  사물 인터넷(IoT), 소셜 미디어 및 다양한 디지털 서비스 등으로 생산산되고 수집되는 데이터의 양은 기하급수적으로 증가하고 있다. 데이터와 관련된 조직은 품질, 보안 및 규정 준수를 보장하면서 이 방대한 양의 데이터를 관리, 저장 및 분석하기 위한 효과적인 데이터 거버넌스가 필요 할 수밖에 없다.
• 규정 준수에 대한 강조
  조직마다 준수해야 할 데이터 보호 및 개인 정보 보호 규정의 수가 증가하고 있다. 이러한 규정에 따라 조직은 법률을 준수하고 상당한 벌금과 처벌을 피하기 위해 강력한 데이터 거버넌스 관행을 구현해야 한다.
• 데이터 기반 의사 결정
  비즈니스는 점점 더 데이터 분석, 인공 지능 및 머신 러닝을 활용하여 통찰력을 얻고 더 나은 의사 결정을 내리고 있다. 효과적인 데이터 거버넌스는 이러한 고급 기술이 정확하고 신뢰할 수 있는 결과를 제공하는 데 필수적인 데이터 품질, 일관성 및 정확성 등을 보장한다.
• 데이터 보안 및 개인 정보 보호 데이터 침해 및 사이버 공격이 증가하고 있어 조직의 위상의 손상을 초래할 수 있고, 데이터의 손상, 재정적 손실 및 법적 책임의 부담이 커지고 있다.
• 데이터 접근 권한의 설정
  조직이 보다 광범위한 직원이 데이터에 더 쉽게 액세스할 수 있도록 노력함에 따라 정보의 오용을 방지하고 올바른 사람이 올바른 데이터에 액세스할 수 있도록 하는 강력한 데이터 거버넌스 정책이 필요하다.
• 데이터 통합 및 상호 운용성 기업은 종종 인수 합병 또는 서로 다른 소프트웨어 시스템의 통합과 같이 다양한 소스의 데이터를 통합해야 한다. 이러한 환경에서 데이터 거버넌스는 통합 프로세스 전체에서 데이터 일관성, 무결성 및 품질을 보장하는 데 도움이 된다.
• 경쟁 우위 효과적인 데이터 거버넌스가 구축된 조직은 데이터의 잠재력을 최대한 활용하여 더 많은 정보에 입각한 결정을 내리고 해당 산업에서 경쟁 우위를 확보할 수 있다.

데이터 거버넌스 개요

데이터 거버넌스는 조직에서 사용되는 데이터의 가용성, 유용성, 무결성 및 보안을 관리하는 프로세스와 수명 주기 동안 데이터의 정확성, 일관성 및 보안을 보장하기 위해 구현되는 정책, 절차 및 제어를 의미한다. 데이터 거버넌스의 목표는 데이터가 귀중한 자산으로 취급되고 조직에 대한 가치를 극대화하는 방식으로 관리되도록 보장하는 것이다. 효과적인 데이터 거버넌스는 조직의 목표와 우선 순위에 대한 명확한 이해뿐만 아니라 IT와 비즈니스 이해 관계자 간의 협업이 필요하다. 또한 개인 정보 보호 및 규제 요구 사항 준수와 관련된 문제를 해결하는 것도 포함되어야 한다. 전반적으로 데이터 거버넌스는 조직이 고품질의 신뢰할 수 있는 데이터를 기반으로 정보에 입각한 의사 결정을 내릴 수 있도록 하는 데이터 관리의 필수적인 요건이다.

데이터 거버넌스 5대 원칙

데이터 거버넌스에 대해 보편적으로 합의된 공식적 원칙은 없지만 많은 조직에서 효과적인 데이터 거버넌스를 보장하기 위해 따르는 몇 가지 공통 원칙이 존재한다. 다음은 자주 언급되는 데이터 거버넌스의 다섯 가지 주요 원칙이다.

• 책임 데이터 관리자, 데이터 소유자 및 데이터 관리자와 같은 데이터 거버넌스 작업을 담당하는 조직 내 개인 또는 팀에 대한 역할과 책임을 명확하게 정의하고 할당하는 것을 의미한다.
• 투명성 데이터 거버넌스 프로세스, 정책, 표준 및 이해 관계자 간의 신뢰와 협업을 촉진하기 위한 결정에 관한 문서를 유지한다. 투명성은 모든 이해 관계자가 데이터 거버넌스 이니셔티브의 목표, 범위 및 구현을 이해하고 자신의 책임을 명확하게 이해하는 데 도움이 된다.
• 데이터 품질 데이터 수명 주기 전반에 걸쳐 데이터 품질을 보장하기 위한 프로세스 및 지침을 수립한다. 여기에는 정확성, 완전성, 일관성, 적시성 및 관련성과 같은 데이터 품질 표준 설정과 고품질 데이터를 유지하기 위한 데이터 품질 평가, 모니터링 및 개선 프로세스 구현 등이 포함된다.
• 규정 준수 및 보안 관련 데이터 보호 법률, 규정 및 업계 표준은 물론 조직의 내부 데이터 개인 정보 보호 및 보안 정책을 준수하도록 정책 및 절차를 개발하고 시행한다. 여기에는 데이터 분류, 액세스 제어, 암호화 및 사고 대응 계획과 같은 조치가 포함된다.
• 지속적인 개선 피드백, 교훈, 진화하는 데이터 관리 요구 사항 및 모범 사례를 기반으로 데이터 거버넌스 사례를 지속적으로 검토, 평가 및 개선하기 위한 프레임워크를 구축한다. 이를 통해 데이터 거버넌스 프로그램이 효과적으로 유지되고 조직의 변화하는 요구 사항, 기술 발전 및 규제 환경에 적응할 수 있다.

이러한 원칙은 성공적인 데이터 거버넌스 프로그램의 기반을 제공하고 조직이 데이터를 효과적으로 관리하여 품질, 보안 및 유용성을 보장하도록 돕게된다.

데이터 거버넌스 구성 요소

• 데이터 품질
  효과적인 의사 결정, 보고 및 분석에 필수적인 데이터의 정확성, 완전성, 일관성, 적시성 및 관련성을 보장한다.
• 데이터 관리
  특정 데이터 자산을 관리 및 유지하고 데이터 품질을 보장하며 데이터 관련 문제를 해결하기 위해 조직 내 개인 또는 팀에 책임을 할당한다.
• 데이터 정책 및 표준
  데이터 분류, 메타데이터 관리, 데이터 저장 및 데이터 보존과 같은 데이터 관리를 위한 지침, 규칙 및 모범 사례를 개발하고 구현한다.
• 데이터 프라이버시 및 보안
  승인되지 않은 액세스, 공개 또는 오용으로부터 민감한 데이터를 보호하기 위한 조치를 구현하고 GDPR 및 CCPA와 같은 데이터 보호 규정을 준수한다.
• 데이터 액세스 및 공유
  데이터에 대한 액세스 권한 부여, 내부 및 외부 데이터의의 공유 등 적절한 데이터 사용과 관련된 책임, 정책, 절차를 수립한다.
• 데이터 수명 주기 관리
  보존 정책 및 법적 요구 사항을 준수하면서 생성 및 수집에서 저장, 사용, 보관 및 최종 폐기에 이르는 전체 수명 주기 동안 데이터를 관리한다.
• 데이터 아키텍처 및 통합
  조직 내에서 데이터의 구조, 구성 및 관계를 정의하고 서로 다른 소스의 데이터를 효과적으로 통합하고 함께 사용할 수 있도록 한다.

데이터 거버넌스 수립 절차

• 조직의의 데이터 거버넌스를 설정하려면 신중한 계획과 구현이 필요하다. 데이터 거버넌스 수립시의 일반적인 절차는 다음과 같다.
• 범위 정의
  데이터 유형, 소스 및 소유권을 포함하여 관리할 데이터 자산의 범위를 식별한다.
• 거버넌스 프레임워크
  개발데이터 품질 표준, 데이터 액세스 제어 및 데이터 보존 정책을 포함하여 데이터 관리를 위한 정책, 절차 및 지침을 수립한다.
• 이해 관계자 식별
  데이터 소유자, 관리자 및 관리인을 포함하여 데이터 거버넌스 프레임워크 구현 및 유지 관리를 담당할 개인과 팀을 식별한다.
• 책임 할당
  데이터 소유권, 의사 결정 권한 및 책임을 포함하여 각 이해 관계자의 역할과 책임을 명확히 정의한다.
• 커뮤니케이션 채널 설정
  이해 관계자가 데이터 거버넌스 정책, 절차 및 변경 사항에 대해 알 수 있도록 커뮤니케이션 채널 및 프로토콜을 개발한다.
• 데이터 품질 메트릭 설정
  정확성, 완전성, 일관성 및 적시성을 포함하여 데이터 품질을 측정하기 위한 메트릭을 개발한다.
• 데이터 관리 프로세스 구현
  거버넌스 프레임워크 및 데이터 품질 메트릭과 일치하는 데이터 수집, 저장, 분석 및 배포 프로세스를 구현한다.
• 데이터 거버넌스 계획 개발
  정책 및 절차에 대한 정기적인 검토, 이해 관계자 교육 및 지속적인 개선 노력을 포함하여 지속적인 데이터 거버넌스를 위한 계획을 개발한다.
• 규정 준수 모니터링 및 시행
  데이터 거버넌스 정책 및 절차의 준수 여부를 모니터링하고 규정 미준수에 대한 결과를 시행한다.
• 검토 및 조정
  데이터 거버넌스 프레임워크, 정책 및 절차를 정기적으로 검토하여 효과를 유지하고 조직의 목표에 부합하는지 지속적으로 확인한다.