경쟁이 치열하고 빠르게 변화하며 빠르게 진화하는 오늘날의 비즈니스 환경에서는 가장 스마트하고, 가장 빠르고, 가장 혁신적인 기업만이 살아남을 수 있습니다. 하지만 강력한 데이터 거버넌스 프로그램이 없다면 이러한 성공은 점점 더 달성하기 어려워지고 있습니다. 오늘날 대부분의 기업은 방대한 양의 내부 및 외부 정보를 수집하고 있기 때문에 이러한 데이터를 활용하여 가치를 극대화하고 비용을 절감하며 위험을 관리할 필요가 있습니다. 정보 거버넌스는 기업이 그렇게 할 수 있도록 도와주는 분야입니다.

많은 조직에서 전사적인 데이터 리포지토리가 하나만 있는 것은 아닙니다. 빅데이터, 비정형 데이터, 복잡성 증가, 정보 다양성, 운영 인텔리전스 등으로 인해 비즈니스 환경이 변화함에 따라 철저하고 일관된 데이터 처리 전략이 요구되고 있습니다.

데이터 거버넌스

데이터 거버넌스 정의

데이터 거버넌스는 조직의 목표 실현을 지원하기 위해 효율적이고 효과적인 정보 활용을 보장하는 정책, 프로세스, 표준, 지표 및 역할의 집합입니다. 간단히 말해서, 정보 거버넌스는 조직이 데이터 자산을 더 잘 관리할 수 있도록 도와주는 프레임워크입니다.

이는 조직 전체에 걸쳐 데이터의 보안과 품질을 보장하는 책임과 프로세스를 수립합니다. 데이터 거버넌스는 누가 어떤 데이터에 대해, 어떤 상황에서, 어떤 기술을 사용하여, 어떤 조치를 취해야 하는지 명확히 규정합니다. 빅데이터를 다루는 기업을 포함한 모든 기업에게 신중한 정보 거버넌스 전략은 매우 중요합니다.

예를 들어, 기업은 '고객'이라는 용어가 다양한 맥락에서 무엇을 의미하는지, 각 맥락에서 이 용어의 이해가 고객 데이터 관리에 어떤 의미를 갖는지 알고 이해해야 합니다.

데이터 거버넌스의 이점

데이터 거버넌스는 기업에 다양한 이점을 제공합니다. 여기에는 다음이 포함됩니다:

위험 최소화

비즈니스 데이터의 품질, 보안, 개인정보 보호, 무결성, 가용성 및 신뢰성에 대한 위반은 상당한 위험을 수반합니다. 첫째, 의사 결정의 근거가 되는 정보가 필요한 표준에 부합하지 않으면 조직의 운영 자체가 위험에 처하게 됩니다. 둘째, 비즈니스가 GDPR 및 HIPAA와 같은 주요 법률을 위반한 것으로 밝혀질 경우 규제 조치의 위협이 있습니다. 셋째, 고객과 직원이 데이터를 불신하기 시작하면서 회사의 평판이 추락할 수 있습니다. 데이터 거버넌스는 잘못된 데이터 처리로 인해 비즈니스에 위험을 초래할 수 있는 주요 리스크를 체계적으로 해결하여 리스크를 낮춥니다.

전사적으로 데이터에 대한 단일화된 이해

오늘날 평균적인 조직은 방대하고 복잡한 양의 데이터를 캡처, 저장, 조작합니다. 이 데이터는 여러 사업부에 걸쳐 있는 수십, 수백, 수천 개의 인터페이스를 통해 수집됩니다. 각 사업부가 사일로에 갇혀서 사용하는 데이터에 대한 자체적인 정의, 이해, 분류를 개발하기는 비교적 쉽습니다. 이는 데이터 핸드오프 중 충돌이나 데이터 처리 정책의 일관성 없는 적용으로 이어질 뿐입니다.

데이터 거버넌스는 조직 전체에 일관되게 적용되는 공통 용어를 개발하여 데이터에 대한 이해를 조화롭게 합니다(사업부가 책임을 성공적으로 수행하는 데 필요한 경우 어느 정도 여유가 주어질 수 있지만).

데이터 품질 향상

데이터는 기업의 의사 결정을 주도합니다. 품질이 좋지 않은 데이터는 필연적으로 잘못된 의사 결정으로 이어집니다. 예를 들어, 베이비붐 세대를 주요 타겟으로 하는 비즈니스가 이전에 가본 적이 없는 도시에 진출하려고 한다고 가정해 보겠습니다. 올바른 결정을 내리기 위해 알아야 할 데이터 중 하나는 해당 도시의 부머 세대 인구입니다. 의존하는 데이터가 부정확하거나 오래되었다면, 그 데이터를 사용하여 내리는 모든 의사 결정은 본질적으로 결함이 있는 것입니다.

데이터 거버넌스는 데이터 일관성, 완전성 및 정확성을 보장하는 작업 환경을 조성합니다.

데이터 매핑

조직에서 데이터를 생성하거나 수신하는 인터페이스가 너무 많아서 시간이 지남에 따라 회사가 어떤 정보를 관리하고 있는지 명확하게 파악하기 어려울 수 있습니다.

정보 거버넌스를 통해 기업은 모든 데이터의 위치를 매핑할 수 있습니다. 이를 통해 데이터 자산을 검색하고, 사용하고, 통합하기 쉬우며, 전략적 성과에 더 쉽게 연결할 수 있습니다.

일관된 규정 준수

데이터 거버넌스는 고객 경험을 개선하고, 운영 비용을 절감하며, 수익을 증대하고, 효율성을 향상시킵니다. 하지만 많은 조직에서 정보 거버넌스 이니셔티브는 주로 규정 준수에 대한 필요성에 의해 추진됩니다. 비즈니스에 적용되는 실제 데이터 취급 규정은 업종과 관할 지역에 따라 다릅니다.

규정 및 표준에는 HIPAA, GDPR, SOX 및 PCI DSS가 포함될 수 있습니다. 규정 미준수에 대한 처벌은 엄중할 수 있습니다. 위반이 반복되는 경우, 규정을 준수하지 않으면 사업자 등록증이 취소될 수도 있습니다.

향상된 데이터 관리

데이터 거버넌스와 데이터 관리라는 용어는 종종 같은 의미로 사용되지만, 사실 데이터 관리는 데이터 거버넌스의 하위 집합입니다. 훌륭한 정보 거버넌스 프레임워크는 기술 중심의 고도로 자동화된 세상에 인간적인 감성을 불어넣습니다.

이는 기존의 과도한 시스템 제어에 초점을 맞춘 데이터 관리의 모범 사례와 행동 강령을 수립합니다. 데이터 관리의 규정 준수, 보안 및 법적 영역이 일관되고 포괄적으로 적용되도록 보장합니다.

더 정확하고 빠른 인사이트

데이터 거버넌스 구현 연습은 기업 정보를 간소화하고 정리하는 데 도움이 됩니다. 이러한 정리는 데이터 자체의 품질을 향상시킬 뿐만 아니라 더 나은 인사이트를 더 빠르게 얻을 수 있게 해줍니다.

비즈니스 데이터의 분산되고 불규칙하며 일관성이 없고 다양한 특성으로 인해 결정적인 인사이트를 추출하기 어려운 경우가 많습니다. 비즈니스 보고서를 작성하는 과정에서 데이터를 제대로 활용하기 전에 서식을 지정하고 조율해야 하기 때문에 몇 시간, 심지어 며칠이 걸리는 경우도 드물지 않습니다.

정보 거버넌스는 인사이트 추출 속도를 높이는 방식으로 데이터 통합과 통합을 강제합니다.

더 나은 협업

기업에는 훌륭한 직원이 있을 수 있습니다. 하지만 훌륭한 직원이 있다고 해서 반드시 효율적인 부서로 발전하는 것은 아닙니다. 그리고 개별적으로 효과적인 부서가 항상 효과적인 조직으로 이어지는 것은 아닙니다. 부서 간 협업이 원활할수록 조직의 전반적인 업무 결과물의 품질이 향상됩니다.

데이터 거버넌스 이니셔티브를 구현한다는 것은 부서 간의 벽을 허물고 데이터 처리에 대한 조율된 접근 방식을 장려하는 것을 의미합니다. 데이터 거버넌스 프레임워크를 배포하는 프로세스가 완료되더라도 부서 간 협업 채널과 동료애는 오래도록 유지될 가능성이 높습니다.

또한, 높은 데이터 품질과 비즈니스 전반에 걸친 일관된 데이터 처리로 기존에 발생했던 많은 마찰이 사라질 것입니다.

데이터 가치 증대

기업들이 데이터를 건물, 자동차, 현금, 직원과 같은 비즈니스 자산으로 인식하기 시작한 것은 지난 10여 년 동안의 일입니다. 그럼에도 불구하고 비즈니스 데이터의 가치는 기업의 전략적 목표를 효율적으로 추진할 수 있는 능력에 있습니다.

데이터 거버넌스 프레임워크는 데이터의 품질을 개선하여 기업의 자산으로 활용합니다.

비용 절감

데이터를 제대로 제어하고 관리하지 않으면 여러 가지 방식으로 비즈니스 비용이 증가합니다. 잘못된 전략, 부서 간 갈등, 결함이 있는 모델, 잘못된 정보에 기반한 제품 개발, 부실한 계획은 품질이 낮은 데이터로 인해 회사에 막대한 비용을 초래하는 의사 결정을 내릴 수 있는 다양한 방법의 예시입니다.

정보 거버넌스는 비즈니스 데이터의 품질을 개선하여 기업에서 발생할 수 있는 불필요한 비용을 제거합니다.

데이터 거버넌스 도구 선택

정보 거버넌스가 기술의 전부는 아니지만, IT 시스템에 대한 어느 정도의 의존 없이는 의미 있는 방식으로 데이터 거버넌스를 구현하는 것은 사실상 불가능합니다. 결국 오늘날 기업 데이터의 대부분은 전자 형식으로 보관됩니다. 선택할 수 있는 정보 거버넌스 도구는 다양합니다. 비용과 기능은 매우 다양합니다.

예산과 같은 기본적인 고려 사항 외에도, 가장 적합한 데이터 거버넌스 기술을 선택하기 위해 주의해야 할 몇 가지 측면이 있습니다. 여기에는 확장성, 기존 시스템과의 호환성, 고객 지원 품질 및 이전 사용자의 리뷰가 포함됩니다.

결론

데이터 거버넌스 프레임워크를 구현하는 것은 한 번에 달성할 수 있는 일이 아닙니다. 대신 복잡하고 장기적인 프로세스입니다. 이는 시간이 지남에 따라 참여자와 이해관계자가 열정을 잃을 위험이 있음을 의미합니다. 프로젝트를 더 흥미롭고 공감할 수 있게 만들려면 애자일 프로젝트 관리 방법을 적용하는 것이 좋습니다.

즉, 이니셔티브를 업무 스토리로 분류한 다음 가장 우선순위가 높은 스토리를 파악하여 시작하세요. 이러한 우선순위 스토리가 정보 거버넌스 프레임워크의 기대치를 충족할 때까지 애자일 워크플로우를 통해 반복적으로 실행하세요. 몇 가지 작업 스토리를 완료하면 새로운 스토리에 도전하세요. 이렇게 하면 거버넌스 이니셔티브가 관리 가능하고 한정된 느낌을 줄 수 있습니다.

주요 비즈니스 동인은 어떤 스토리와 데이터가 가장 우선적으로 필요한지 결정합니다. 예를 들어, 데이터 거버넌스 이니셔티브의 동인 중 하나가 의료 정보 보호(HIPAA 및 GDPR과 같은 규정 준수)라면, 캡처, 저장, 전송, 사용 중에 환자 데이터를 보호하는 것이 하나의 작업 사례가 될 수 있습니다.

데이터 거버넌스 위원회는 이니셔티브를 시작할 때 사업부 책임자 및 기타 이해관계자에게 모든 올바른 질문을 해야 합니다. 이를 통해 거버넌스의 현재 상태와 이니셔티브의 최종 목표를 명확하게 파악하여 프로젝트가 올바른 방향으로 나아갈 수 있습니다.

데이터 거버넌스란 무엇인가요?

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