데이터 기반 접근 방식은 조직에 다양한 방식으로 상당한 이점을 제공하지만, 방대한 데이터 세트를 관리하지 못하면 비즈니스에 더 큰 손해를 입힐 수 있습니다. 효과적인 데이터 관리는 데이터 품질과 보안을 보장합니다. 이러한 이유로 데이터 기반 거버넌스 프로그램에 대한 수요가 점점 높아지고 있습니다. 자세한 가이드를 보려면 계속 읽어주십시오!
데이터 기반 거버넌스의 정의
놀랍게도 특히 스타트업을 포함한 많은 기업들이 데이터 기반 거버넌스의 의미를 제대로 이해하지 못하고 있습니다. 따라서 일부에서는 이를 필수 비즈니스 기능이 아닌 선택 사항으로 간주하여 그 중요성을 간과합니다. 데이터 거버넌스가 데이터 인식 비즈니스에서는 분야가 아닐 수 있지만, 데이터 기반 엔터프라이즈에서는 매우 중요합니다.
데이터 기반 거버넌스는 기업 내 데이터 관리를 규제하는 표준, 정책 및 프로세스의 집합입니다. 이 분야는 데이터 자산이 모든 비즈니스 목적을 위해 일관성 있고 신뢰할 수 있도록 보장합니다. 더 간단히 말하면, 이러한 프로세스와 규칙은 기업이 어떤 데이터를 사용할 수 있고 어떤 데이터가 필요한 품질 수준을 충족하는지 결정하는 데 도움을 줍니다.
데이터 거버넌스의 상호작용에는 3가지 주요 행위자가 있습니다:
- 생산자: 애플리케이션을 개발하고 데이터를 운영 및 생성하는 IT 팀입니다.
- 소비자: 업무 부문별 IT 팀이 비즈니스 의사결정에 활용하기 위해 데이터를 수집하는 대상인 최종 사용자입니다.
- 관리자: 데이터를 관리하기 위한 정책과 표준을 수립하는 팀입니다. 이 팀에는 일반적으로 최고 데이터 책임자(CDO), 데이터 거버넌스 위원회, 데이터 거버넌스 팀 및 데이터 품질 분석가가 포함됩니다.
데이터 기반 거버넌스의 5가지 이점
데이터 일관성과 품질 보장
공유된 규정 집합은 조직 전체의 모든 사람이 데이터 세트를 명확히 이해하고, 가장 중요한 정보를 파악하며, 잠재적 위험을 인식하도록 보장합니다. 이러한 통찰력은 비즈니스 리더가 더 빠르고 정확한 의사결정을 내릴 수 있도록 합니다.
이러한 분야들은 또한 데이터 품질을 관리하여 데이터 기반 모델에 들어가는 모든 데이터가 신뢰할 수 있도록 보장합니다. 품질이 낮은 데이터는 부정확하거나 규정을 준수하지 않는 결과로 이어질 수 있으며, 비즈니스 의사결정에 상당한 영향을 미칠 수 있습니다. 본질적으로 거버넌스 프레임워크는 데이터 처리 중 잘못된 해석이나 소통 오류의 위험을 줄입니다.
데이터 액세스 및 소비 간소화
이전에 다양한 위치에 분산되어 있던 데이터는 이제 거버넌스 분야에 의해 엄격하게 규제되는 단일 데이터 웨어하우스로 통합되었습니다. 이러한 통합은 데이터 세트에 대한 더 쉬운 액세스를 촉진할 뿐만 아니라 해당 품질의 유지를 보장합니다. 데이터의 동적 특성을 감안할 때 이러한 자산을 완전히 활용하기 위해 셀프 서비스 소비가 필수적입니다.
강력한 거버넌스 프레임워크는 적절한 사용자가 필요한 데이터를 독립적으로 검색하고 활용할 수 있도록 합니다. 이러한 프로그램이 없는 경우, 기업의 부서들은 종종 데이터를 공유하기를 꺼립니다. 대신 데이터 세트를 관리하고 보호하기 위해 별도의 저장소를 생성하며, 이는 결국 전체 데이터 액세스를 방해합니다.
비용 절감
기업들은 종종 데이터 처리 중 문제나 혼란의 원인을 기술이나 데이터 분석 도구 탓으로 돌립니다. 결과적으로 이러한 기술을 대체하거나 업데이트하는 경향이 있으며, 이는 상당한 시간과 비용의 지출로 이어집니다. 그러나 이러한 문제의 근본 원인은 주로 데이터 거버넌스 표준의 부재에 있습니다.
잘 관리된 데이터 세트는 데이터 중복 또는 혼란의 가능성을 크게 줄여 불필요한 관행에 대한 비용 절감으로 이어집니다. 더 적은 오류는 더 높은 운영 효율성과 낮은 비용으로 이어집니다.
더 많은 수익 창출
데이터 거버넌스는 상당한 수익을 제공하는 수익성 있는 투자로 증명됩니다. 향상된 데이터 품질과 강화된 의사결정 능력은 비즈니스 매출 증가에 기여하는 한편, 개선된 효율성과 감소된 위험은 운영 비용을 크게 절감합니다. 궁극적으로 생성된 수익 증가는 거버넌스 프레임워크 구축의 초기 비용보다 더 큽니다.
윤리적 및 법적 문제 회피
데이터 거버넌스 프로그램을 구현하는 주요 목표 중 하나는 CCPA, GDPR 등과 같은 비즈니스가 데이터 개인정보 규정을 준수하도록 보장하는 것입니다. 데이터를 잘못 처리하는 것은 법적 결과와 막대한 벌금으로 이어지는 직접적인 경로이며, 이는 브랜드의 평판에 큰 영향을 미칠 수 있습니다.
또한 개인정보 보호 및 데이터 투명성에 대한 우려는 고객 사이에서 윤리적 문제를 제기합니다. 규정 준수를 달성하는 것은 법적 필요일 뿐만 아니라 신뢰를 구축하고 고객 만족도와 장기 유지율에 기여하는 효과적인 방법입니다.
데이터 거버넌스 프로그램 구축 절차
1. 목표와 목적을 정의하여 전략 구축
명확한 목표와 목적을 지닌 잘 정의된 전략은 강력하고 효과적인 데이터 거버넌스 프레임워크 구축의 초석입니다. 포괄적인 개발을 보장하기 위해 비즈니스의 다양한 라인에 걸쳐 장기 및 단기 목표를 모두 포함하는 것이 중요합니다.
이 전략 계획은 이해관계자를 파악하고, 데이터 요구사항을 결정하며, 핵심 성과 지표(KPI)를 측정하고, 기술 우선순위와 필요한 프로세스를 요약해야 합니다. 전략이 상세할수록 비즈니스가 목표와 우선순위의 변화에 더 유연하게 적응할 수 있습니다.
전략에 포함되어야 할 일부 우선순위 및 목표는 다음과 같습니다:
- 더 정확한 의사결정을 위해 데이터 품질과 신뢰성을 개선합니다.
- 민감한 기밀 정보를 보호하기 위해 보안을 최적화합니다.
- 법적 결과를 피하기 위해 규정 준수를 보장합니다.
- 데이터 액세스를 간소화하고 사용 가능한 데이터를 보장하여 생산성을 높입니다.
비즈니스에 맞게 조정된 전략을 수립할 수 있습니다. 정기적으로 검토하고 업데이트하는 것을 잊지 마십시오.
2. 주요 이해관계자 및 특정 역할 파악
이 단계에서는 프로그램에 참여할 사람과 특정 책임을 할당할 사람을 결정하는 것이 중요합니다. 이해관계자에는 IT 팀, 데이터 아키텍트, 데이터 관리자, 비즈니스 소유자, 관리자 및 직원이 포함될 수 있습니다.
처음부터 데이터 거버넌스 프레임워크에 재정적으로 지원하는 책임이 있는 경영진 스폰서는 프로그램을 실행하는 데 중추적인 역할을 합니다. 이러한 팀 구성원들은 프로그램에 투자하기 위한 자금 조달 모델을 수립하기 위해 협력해야 합니다.
다른 이해관계자는 일반적으로 4가지 주요 수준으로 나뉩니다:
- 운영 수준: 데이터를 처리하는 데이터 관리자로, 데이터 소유자가 지정합니다.
- 전술적 수준: 데이터 거버넌스 프로그램의 실행을 담당하는 데이터 스튜어드 및 데이터 소유자입니다.
- 전략적 수준: 인적자원 및 재정 측면을 담당하는 데이터 거버넌스 위원회입니다.
- 경영진 수준: 거버넌스 프레임워크의 우선순위와 목표를 지시하고 정의하는 사람들입니다.
3. 프로그램 구축 및 정제
명확한 목표와 식별된 핵심 이해관계자가 있으면 이제 회사의 데이터 관리 현황을 평가할 시간입니다. 관리 시스템의 강점과 약점을 정밀하게 검토하면서 기존 기술, 인적자원 및 프로세스를 고려하여 정의된 목표를 달성할 능력을 평가하고 격차를 파악합니다. 개선 영역을 요약하고 목표에 따라 이들을 해결하기 위한 전략을 개발합니다.
그러나 모든 영역에 동시에 노력과 자원을 투자하지 않는 것이 중요합니다. 그렇게 하면 비즈니스가 압도될 수 있고 개선을 방해할 수 있습니다. 대신 조치의 우선순위를 정하여 먼저 해결해야 할 사항에 집중하면서 강점을 강화하여 경쟁 우위로 바꿔야 합니다.
4. 데이터 정책 개발
이 단계는 데이터 거버넌스 프로그램의 효과를 결정하므로 매우 중요합니다. 수립된 목표 및 원하는 결과와 일치하는 개발된 정책은 모든 이해관계자에게 회사의 데이터 자산을 관리, 보호 및 활용하는 방법에 대한 가이드 역할을 합니다.
또한 데이터 수집, 저장, 사용, 보안 및 품질과 관련된 지침을 개발할 때 CCPA 또는 GDPR과 같은 데이터 개인정보 규정을 고려하는 것이 중요합니다. 이는 데이터 거버넌스 프레임워크가 비즈니스가 목표를 달성하는 데 지원할 뿐만 아니라 잠재적 법적 문제를 피하도록 보장합니다.
적용할 수 있는 데이터 거버넌스 정책의 일부 유형에는 셀프 서비스 데이터 액세스, 아카이빙, 레코드 및 보존, 관리되고 신뢰할 수 있는 데이터 저장소, 규정, 개인정보 보호 및 데이터 보호에 대한 지침이 포함됩니다.
5. 관련된 사람들의 명확한 책임 확립
1단계에서는 이해관계자를 파악해 여러 수준으로 분류했다면, 이 단계에서는 각자의 책임을 구체화하고 투명성을 확보합니다. 데이터의 사용, 수집 또는 저장을 감독할 담당자를 지정하면 모든 사람이 자신의 역할을 명확히 이해하고 효과적으로 책임을 이행할 수 있도록 합니다.
데이터 거버넌스 프레임워크의 구조는 회사의 크기와 문화에 영향을 받습니다. 대규모 조직은 프로그램을 감독할 경영진 팀을 구성하는 경우가 많지만, 소규모 기업은 데이터 거버넌스를 기존 역할에 통합하거나 전담 역할을 완전히 제외할 수 있습니다.
6. 데이터 프로세스 정제
정책이 중요하지만, 정책만으로는 데이터 거버넌스 프로그램을 성공적으로 주도하고 조종할 수 없습니다. 데이터 프로세스는 엔터프라이즈 전반에 일관성을 보장하여 효과적인 의사결정을 촉진하는 데 중요한 역할을 합니다. 이 단계는 데이터 혼란을 조기에 감지하고 구현 중에 발생할 수 있는 문제를 신속하게 해결하기 위해 중요합니다.
정책과 마찬가지로 이러한 프로세스는 규정 표준을 준수해야 하며, 혁신을 방해하지 않으면서 방향, 해결 및 에스컬레이션에 대한 공통 가이드라인을 제공합니다. 도구, 기술 및 워크플로우 활용은 데이터 프로세스 개발 및 정제에 중요하며, 궁극적으로 시간과 노력을 절감합니다.
7. 프로그램 구현·모니터링·검토·개선
명확한 목표, 정책 및 프로세스가 마련되어 있으면 데이터 거버넌스 프로그램은 구현할 준비가 됩니다. 이것이 시행착오를 수반하는 장기 프로세스임을 인식하므로 구현을 긴밀하게 모니터링하여 비즈니스에 미치는 이점을 평가하는 것이 필수적입니다.
효과적이지 않은 지침은 원하는 목표의 달성을 보장하기 위해 신속하게 업데이트되어야 합니다. 비즈니스의 목표가 발전함에 따라 프로그램을 그에 따라 적응시켜 회사의 가치를 최적화해야 합니다.
결론
모든 데이터 기반 비즈니스는 최대한의 이점을 얻기 위해 데이터 기반 거버넌스 프레임워크를 구축해야 합니다. 데이터 세트를 관리하지 못하면 오류 또는 비효율적인 의사결정으로 이어질 수 있으며, 이는 회사의 수익에 큰 영향을 미칠 수 있습니다. 데이터 거버넌스의 구현은 인내심과 지속적인 조정이 필요한 장기 프로그램입니다. 따라서 작은 규모에서 시작하여 점진적으로 업데이트하는 것을 권장합니다.
