데이터 거버넌스(Data Governance)

데이터 거버넌스는 비즈니스에 어떤 장점을 제공할까요?

데이터 거버넌스는 조직의 중요한 자산인 데이터의 가치를 실현하는 데 필수적입니다. 강력한 데이터 거버넌스 접근 방식을 구현함으로써 기업은 데이터 자산을 활용하고, 경쟁 우위를 확보하고, 건실한 데이터 및 개인정보 보호 관행을 보장함으로써 고객의 신뢰를 얻고 유지할 수 있습니다.

운영 효율성 향상 및 비용 절감

효과적인 데이터 거버넌스를 통해 조직은 데이터 자산에 대한 신뢰할 수 있는 단일 소스를 만들어 데이터 확산과 사일로를 방지하고 중복을 줄일 수 있습니다. 그러면 데이터 자산 전반의 효율성을 높이고, 비용을 줄이며, 보안 및 거버넌스 개념을 손쉽게 관리할 수 있습니다.

생산성 향상 및 신속한 의사 결정

데이터 거버넌스는 데이터의 정확성, 일관성, 신뢰성을 보장함으로써 데이터 범용화를 촉진합니다. 또한 데이터 사용자가 고품질의 데이터를 빠르게 찾아 데이터의 의미와 맥락을 더 잘 이해하고 생산성을 높이며 의사 결정 속도를 높이도록 지원합니다.

협업 강화 및 가치 실현

강력한 데이터 거버넌스 프로그램은 팀, 사업부, 파트너 간의 데이터 협업과 공유를 강화하기 위한 토대를 마련합니다. 이를 통해 조직은 지식 공유를 촉진하고 더 나은 데이터 문화를 구축하여 혁신을 확대하고 의사 결정을 개선하며 데이터의 가치를 극대화할 수 있습니다.

보안 강화 및 개인정보 보호

데이터 거버넌스는 민감한 데이터의 무단 액세스와 오용을 방지하는 제어 및 프로세스를 구현하여 보안과 개인정보 보호 위험을 완화합니다. 또한 이해 관계자와의 신뢰와 투명성 문화를 장려합니다.

규제 및 표준을 통한 규정 준수 향상

효과적인 데이터 거버넌스를 통해 HIPAA, FedRAMP, GDPR 또는 CCPA와 같은 규제 요건을 더 잘 준수할 수 있습니다. 이를 통해 조직의 평판을 보호하고 잠재적인 재무적 및 법적 처벌을 피하며 이해 관계자의 신뢰를 높일 수 있습니다.

데이터 카탈로그 작성

데이터 거버넌스의 효과를 높이려면 조직에 존재하는 데이터에 대한 지식이 필요합니다. 이때 데이터 카탈로그가 필요한데, 조직의 데이터 자산을 위한 중앙 집중식 메타데이터 리포지토리를 제공하기 때문입니다. 데이터 카탈로그를 사용하면 이해 관계자가 필요한 데이터를 신속하게 검색하고 이해 및 활용할 수 있어 검색, 거버넌스, 분석과 같은 데이터 관련 활동을 개선할 수 있습니다. 데이터 카탈로그는 형식, 구조, 위치, 용도에 대한 정보를 포함하여 사용 가능한 모든 데이터의 검색 가능한 인덱스 역할을 하며, 식별할 수 없는 정보의 바다에 의미론적 가치를 제공합니다. 데이터 카탈로그를 거버넌스 프로그램에 통합하면 조직이 데이터 관리를 개선하고, 협업을 강화하며, 중복성을 줄이고, 적절한 액세스 제어와 정보 검색 감사를 보장하는 데 도움이 될 수 있습니다.

 

데이터 품질

오늘날의 데이터 기반 환경에서는 정확한 분석, 정보에 입각한 의사 결정, 비용 효율성을 위해 높은 데이터 품질을 보장하는 것이 매우 중요합니다. 데이터 품질은 데이터 기반 의사 결정의 신뢰성에 직접적인 영향을 미치며 데이터 거버넌스의 핵심 요소입니다. 효과적인 데이터 거버넌스를 유지하려면 조직은 정확성, 완전성, 최신성, 그리고 데이터 품질 규칙 준수와 같은 주요 데이터 품질 속성의 평가에 우선순위를 두어야 합니다. 따라서 데이터 리니지 추적, 데이터 품질 규칙 적용, 변경 사항 추적 등에 도움이 되는 데이터 품질에 중점을 두는 것은 모든 데이터 거버넌스 전략에서 필수적입니다. 데이터 품질 저하로 인해 비즈니스 의사 결정과 리소스 할당에 차질이 생기지 않도록 데이터 품질을 데이터 거버넌스 활동의 중요한 부분으로 우선순위를 정하여 더 나은 비즈니스 성과를 실현하세요.

 

데이터 분류 

데이터 분류는 데이터 거버넌스의 중요한 부분으로 데이터의 민감도, 가치, 중요도에 따라 데이터를 구성하고 분류하는 것과 관련됩니다. 데이터가 기하급수적으로 증가함에 따라 기업들은 민감한 데이터를 보호하고, 위험을 완화하며, 데이터 품질을 보장하는 데 점점 더 많은 관심을 기울이고 있습니다. 조직은 분류를 통해 위험 수준과 중요도에 따라 데이터를 식별하고 분류하여 적절한 보안 조치와 정책을 적용할 수 있습니다. 강력한 데이터 분류 시스템은 데이터 거버넌스를 강화하고, 위험을 줄이며, 데이터 품질과 보호를 대규모로 보장합니다.

 

데이터 보안

조직은 인사이트와 비즈니스 가치를 창출하기 위해 팀에 고품질 데이터 액세스 권한을 부여하는 동시에 무단 액세스로부터 민감한 데이터를 보호하는 것이 중요하다는 사실을 잘 알고 있습니다. 효과적인 데이터 액세스 관리는 데이터 보안 및 거버넌스에 매우 중요하며, 우수한 데이터 보안 거버넌스 프로그램에는 어떤 그룹 또는 개인이 어떤 데이터에 액세스할 수 있는지 정의하는 액세스 제어가 포함되어야 합니다. 이러한 제어는 개별 레코드나 파일에 이르기까지 매우 구체적으로 설정할 수 있습니다. 데이터 유출과 GDPR 및 CCPA와 같은 규제로 인해 위험이 증가함에 따라 기업은 민감한 데이터 세트에 액세스할 수 있는 사용자와 오용을 추적하는 방법을 정의하는 명확한 거버넌스 정책을 수립해야 합니다. 개인 정보나 민감한 정보에 대한 무단 액세스가 발생하지 않도록 데이터를 보호하고 고객의 신뢰를 유지하려면 효과적인 액세스 관리 전략을 구현하는 것이 필수적입니다.

 

데이터 권한 및 액세스 감사

효과적인 데이터 액세스 감사는 특히 규제 대상 산업에서 데이터 거버넌스 및 보안 거버넌스 프로그램의 중요한 요소입니다. 조직은 누가 어떤 데이터에 액세스할 수 있는지 파악하고 최근 액세스를 추적함으로써 권한이 과도한 사용자나 그룹을 사전에 식별하고 그에 따라 액세스를 조정하여 데이터 오용의 위험을 최소화할 수 있습니다. 적절한 감사 메커니즘을 갖추지 않은 조직은 위험 영역을 완전히 인식하지 못하므로 데이터 유출 및 규정 위반에 취약할 수 있습니다. 따라서 데이터 거버넌스 또는 보안 거버넌스 조직 내에 감사팀을 두면 데이터 보안과 GDPR 및 CCPA와 같은 규정 준수를 보장하는 데 있어 핵심적인 역할을 합니다. 조직은 효과적인 데이터 액세스 감사 전략을 구현함으로써 고객의 신뢰를 유지하고 무단 액세스 또는 오용으로부터 데이터를 보호할 수 있습니다.

 

데이터 리니지

데이터 리니지는 조직이 데이터 소스와 데이터 소비에 대한 이해를 높여 데이터 품질과 신뢰성을 보장할 수 있도록 도와주는 강력한 도구입니다. 또한 데이터 수명 주기 전반에 걸쳐 관련 메타데이터와 이벤트를 캡처하여 조직의 데이터 자산 전체에서 데이터가 어떻게 흐르는지에 대한 엔드 투 엔드 뷰를 제공합니다. 실용적인 데이터 거버넌스 전략의 필수 요소인 데이터 리니지를 사용하여 조직은 규정을 준수하고 감사에 대비하는 동시에 감사 추적을 수동으로 생성하는 운영 오버헤드를 줄이고 감사 보고서를 위한 신뢰할 수 있는 소스를 제공할 수 있습니다. 이외에도 데이터 리니지를 통해 데이터 소비자는 분석 결과를 개선하고, 데이터 팀은 오류의 근본 원인 분석을 수행하여 디버깅 시간을 크게 줄일 수 있습니다.

 

데이터 탐색

조직이 다양한 소스에서 계속해서 방대한 양의 데이터를 수집함에 따라 분석, AI 또는 ML 사용 사례를 위해 이 데이터를 쉽게 탐색할 수 있도록 하는 것이 점점 더 중요해지고 있습니다. 이는 데이터 범용화를 가속화하고 데이터의 진정한 가치를 실현하는 데 매우 중요합니다. 또한 대시보드, 머신 러닝 모델, 쿼리, 라이브러리, 노트북과 같은 최신 데이터 자산의 등장으로 데이터 탐색은 강력한 데이터 거버넌스 전략의 핵심 축이 되었습니다. 조직은 데이터 탐색을 데이터 거버넌스 전략의 기본 요소로 간주해야 합니다. 이를 통해 데이터 팀은 조직 전체에서 데이터 자산을 쉽게 찾고, 다양한 프로젝트에서 협업하며, 빠르고 효율적으로 혁신할 수 있습니다. 이는 데이터 중복을 방지하는 데 도움이 되는데, 데이터 중복은 유지 비용이 많이 들고 보안 수준에 따라 거버넌스 문제가 발생할 수 있기 때문에 문제가 될 수 있습니다.

 

데이터 공유 및 협업 

오늘날의 비즈니스 환경에서는 데이터 공유와 협업이 필수적인 요소이며, 조직은 여러 클라우드, 데이터 플랫폼 및 지역에 걸쳐 내부 팀, 외부 파트너, 고객과 데이터를 교환합니다. 외부 데이터에 대한 수요가 지속적으로 증가함에 따라 민감한 정보가 어떻게 사용되는지에 대한 통제력과 가시성을 유지하면서 데이터를 안전하게 교환하는 것이 더욱 중요해지고 있습니다. 데이터 클린룸은 안전하고 통제된 데이터 협업에 있어 중요한 역할을 하며, 데이터 개인정보 보호 규정을 준수하도록 보장합니다. 조직은 데이터 기반의 혁신 요구를 충족하기 위해 상호 운용 가능한 개방형 멀티클라우드 데이터 공유 기술에 투자해야 합니다. 또한 데이터 마켓플레이스는 데이터 제공업체와 소비자 사이의 가교 역할을 하며 데이터 세트의 탐색과 배포를 용이하게 합니다. 따라서 데이터 공유를 비즈니스의 필수 요소이자 강력한 데이터 거버넌스 전략의 중요한 축으로 재조명하는 것이 중요합니다.

데이터 거버넌스는 누가 감독하나요?

최고 데이터 책임자

최고 데이터 책임자(CDO)는 거버넌스 팀의 최고 임원이며, 궁극적으로 데이터의 보안, 접근성, 사용성을 책임집니다.

CDO의 역할에는 시스템 설정, 시스템 운영을 위한 자금과 인력 확보(일부 프로세스를 자동화하는 도구 등도 포함), 전반적인 상태를 정기적으로 점검하는 것이 포함됩니다.

데이터 소유자

데이터 소유자는 데이터 세트의 기술적 관리를 담당하는 개인 또는 팀이며, 어떤 팀원이 어떤 종류의 정보에 액세스할 수 있는지 결정할 수 있습니다. 이러한 정책(또는 정책의 부재)이 데이터 유출로 이어질 경우, 데이터 소유자는 책임을 져야 할 수 있습니다.

이러한 역할과 많은 책임을 수행하기 위해 데이터 소유자는 일반적으로 조직에서 고위 임원을 맡고 있는 경우가 많습니다.

데이터 스튜어드

데이터 거버넌스 워크플로의 일상적인 운영을 지원하기 위해 데이터 소유자와 CDO는 데이터 스튜어드를 임명합니다. 데이터 관리 책임에는 기본적으로 정해진 프로그램을 구현하고 기존 데이터와 새로운 데이터를 모두 적절하게 관리하는 것이 포함됩니다. 이들은 직원과 고객 모두의 규정 준수를 모니터링하고 문제가 발생하면 이를 에스컬레이션할 책임이 있습니다.

데이터 거버넌스 위원회

이 위원회는 조직에서 관련 정책을 수립하는 주체가 됩니다.

대개 데이터의 보안과 사용성에 관심이 많은 고위 경영진과 데이터 소유자로 구성됩니다. 정책이 승인되면 스튜어드가 따라야 할 절차를 정하고 당사자 간의 분쟁을 해결할 수도 있습니다.

데이터 관리와 데이터 거버넌스 사이의 차이는 무엇인가요?

효과적인 데이터 관리와 데이터 거버넌스는 데이터를 다루는 모든 조직에 매우 중요합니다. 이 두 용어는 서로 바꿔서 사용되는 경우가 많지만, 뚜렷한 차이점이 있습니다. 데이터 관리는 데이터 수집, 통합, 구성, 변환, 백업, 검색, 보관 등 데이터 수명 주기 관리의 기술적 측면에 중점을 둡니다. 반면 데이터 거버넌스는 데이터 관련 요구 사항이 비즈니스 전략에 부합하도록 조직의 정책, 프레임워크, 도구를 정의하는 것입니다. 여기에는 데이터 정확성, 일관성, 규정 준수, 내부 조직 정책은 물론 데이터 품질, 보안, 개인정보 보호, 감사 및 위험 관리가 포함됩니다. 또한 데이터 거버넌스에는 데이터 소유권, 역할 및 책임을 정의하고 조직 전체에 정책과 절차를 적용하는 것이 포함됩니다. 데이터 거버넌스는 데이터를 전략적 자산으로 활용하는 장기적인 데이터 전략의 핵심 축으로서 중요한 역할을 하며, 데이터 관리는 이러한 전략을 실행하기 위한 운영적 측면을 다룹니다.