데이터 거버넌스 : 개념, 구성요소, 체계, 장점 (Feat. 쉬운 설명)

데이터 거버넌스의 개념, 구성요소, 체계, 장점 (Feat. 현직자)

 

최근 인공지능의 기반이 되는 데이터 기술에 대한 관심이 높아지고 있습니다.

 

하지만 '데이터 거버넌스'라는 단어는 조금 생소하게 느껴지실 수 있겠는데요?

 

 

그런 분들을 위해 데이터 거버넌스에 간단하게 정리해 보았습니다.

 

그럼 바로 이해하기 쉽게,

데이터 거버넌스의 개념, 구성요소, 체계 그리고 장점에 대해 알아보겠습니다.

 

데이터 거버넌스 간단 정리
1. 데이터 거버넌스의 개념
2. 데이터 거버넌스의 구성요소
3. 데이터 거버넌스의 체계(프레임워크)
4. 데이터 거버넌스의 장점

 

 

 

 

1. 데이터 거버넌스의 개념

 

데이터 거버넌스란 데이터의 생성, 수집, 저장, 분석 및 공유 등에 대한 총체적인 관리를 의미합니다.

 

말 그대로 데이터에 관련한 조직의 모든 관리 정책과 프로세스입니다.

 

조직의 비즈니스 전략과 목표에 따라 데이터를 활용하고 관리하는 프로세스는 물론, 데이터 관리에 대한 책임과 권한을 명확히 하고, 직원들이 데이터를 안전하게 활용토록 하는 보안체계까지 모두 포함합니다.

 

 

 

2. 데이터 거버넌스의 구성요소

• 데이터 관리
• 데이터 보호
• 데이터 사용
• 데이터 품질관리

 

2.1. 데이터 관리

 

데이터 관리는 데이터 수집, 저장, 가공, 분석, 유통 등의 과정을 포함합니다.

 

데이터 관리를 통해 데이터의 정확성, 일관성, 신뢰성 등을 보장하며, 데이터 사용자들이 데이터를 쉽게 찾고 접근할 수 있도록 합니다.

 

이를 위해 데이터의 메타데이터 관리, 데이터 사전 구축, 데이터 저장소 관리 등이 필요합니다.

 

 

2.2. 데이터 보호

 

데이터 보호는 조직 내에서 생성되거나 수집된 데이터를 안전하게 보호하는 것을 의미합니다.

 

데이터 보호는 데이터의 무단 접근, 노출, 변경, 파괴 등으로부터 데이터를 보호하고, 데이터 보안 정책과 규정을 준수할 수 있도록 합니다.

 

이를 위해 데이터 보안 정책, 접근 제어, 암호화, 백업 및 복원 등의 기술과 방법을 활용합니다.

 

 

2.3. 데이터 사용

 

데이터 사용은 데이터를 활용하여 비즈니스 성과를 창출하는 것을 의미합니다.

 

데이터 분석, BI, AI 등의 기술을 활용하여 데이터를 가치 있는 정보로 전환하는 과정을 포함합니다.

 

이를 위해 데이터 사용자의 요구사항 파악, 데이터 분석 및 시각화 도구 제공, 데이터 활용 방법 지원 등이 필요합니다.

 

 

2.4. 데이터 품질관리

 

데이터 품질 관리는 데이터가 사용 가능한 상태인지를 확인하고, 데이터의 품질을 유지하는 과정을 의미합니다.

 

데이터 품질은 데이터의 정확성, 일관성, 완전성, 유효성 등을 의미합니다.

 

데이터 품질 관리는 데이터 품질 측정, 데이터 품질 개선, 데이터 품질 관리 프로세스 개발 등을 포함합니다.

 

 

 

 

3. 데이터 거버넌스 체계(프레임워크)

• 데이터 관리 체계
• 데이터 보안 체계
• 데이터 정책 체계
• 데이터 모니터링 및 감사 체계
• 데이터 조직 체계
• 데이터 교육 및 인식 체계

 

3.1. 데이터 관리 체계

 

데이터의 수집, 보관, 처리, 분석, 공유 등을 효과적으로 수행하기 위한 프로세스와 절차를 수립하고 실행합니다.

 

이를 위해 데이터 품질 관리, 데이터 아키텍처 설계, 데이터 저장소 선택 등 다양한 기술과 방법을 활용합니다.

 

 

3.2. 데이터 보안 체계

 

조직 내에서 생성되는 데이터의 안전성을 보장하기 위한 체계를 구축합니다.

 

이를 위해 데이터 접근 권한 및 인증, 데이터 암호화, 백업 및 복구, 위협 탐지 및 대응 등 다양한 보안 기술과 방법을 활용합니다.

 

 

3.3. 데이터 정책 체계

 

데이터 거버넌스 정책을 수립하고 적용하기 위한 프로세스와 절차를 구성합니다.

 

이를 위해 데이터 보호 및 개인정보 보호 등 데이터 관리와 보안 정책, 데이터 공유 정책 등을 수립하고 적용합니다.

 

 

3.4. 데이터 모니터링 및 감사 체계

 

데이터 사용과 관리 과정을 모니터링하고 감사하여 위반사항을 예방합니다.

 

이를 위해 데이터 사용 로그 기록, 데이터 감사 및 검증, 데이터 불법 사용 및 위반 대응 등 다양한 프로세스와 기술을 활용합니다.

 

 

3.5. 데이터 조직 체계

 

데이터 관련 조직 구조를 구성합니다.

 

이를 위해 데이터 관리 책임자 및 데이터 보안 담당자 등 조직 내에서 데이터 거버넌스에 대한 책임과 역할을 분리하고 지정합니다.

 

 

3.6. 데이터 교육 및 인식 체계

 

데이터 거버넌스를 위한 인식과 교육 프로그램을 수립하고 실행합니다.

 

이를 통해 조직 구성원들의 데이터 관리와 보안에 대한 인식과 이해도를 높이며, 데이터 거버넌스에 대한 적극적인 참여와 지원을 유도합니다.

 

 

이러한 데이터 거버넌스 체계는 조직의 비즈니스 전략과 목표에 따라 다양한 방식으로 구성될 수 있습니다.

 

따라서 데이터 거버넌스 구축에는 조직의 특성과 요구사항을 고려하여 적절한 체계를 구성하는 것이 중요합니다.

 

 

 

 

4. 데이터 거버넌스의 장점

• 데이터 품질 향상
• 데이터 관리 비용 절감
• 조직 내 데이터 활용 증대
• 규제 준수
• 위험 감소

 

4.1. 데이터 품질 향상

 

데이터 거버넌스 체계를 통해 데이터의 품질을 향상할 수 있습니다.

 

데이터 품질이 향상되면 데이터를 기반으로 하는 의사 결정의 정확성과 신뢰성이 높아지며, 비즈니스 성과를 향상할 수 있습니다.

 

 

4.2. 데이터 관리 비용 절감

 

데이터 거버넌스 체계를 구축하면 데이터 관리 비용을 절감할 수 있습니다.

 

데이터의 품질 향상으로 인해 재작업 및 오류 수정에 드는 비용이 감소하고, 데이터 보호 및 위험 관리 비용도 절감됩니다.

 

 

4.3. 조직 내 데이터 활용 증대

 

데이터 거버넌스 체계를 구축하면 조직 내에서 데이터를 효과적으로 활용할 수 있습니다.

 

데이터를 안전하게 공유하고, 다양한 분석 도구와 기술을 활용하여 데이터를 분석하고 활용할 수 있으므로, 비즈니스 성과를 향상하는 데 기여할 수 있습니다.

 

 

4.4. 규제 준수

 

데이터 거버넌스 체계를 구축하면 관련 규제를 준수할 수 있습니다.

 

예를 들어, 개인정보 보호법 등의 규제에 대응하여 데이터 보호와 개인정보 보호를 강화할 수 있습니다.

 

 

4.5. 위험 감소

 

데이터 거버넌스 체계를 통해 데이터 위험을 감소시킬 수 있습니다.

 

데이터 무단 사용, 유출, 손실 등의 위험을 예방하고 대응할 수 있습니다.

 

 

 

5. 현직자의 고찰

 

데이터가 중요하다는 것은 모두가 동의하는 바일 것입니다.

 

하지만 그러한 데이터를 어떻게 효율적으로 가치 있는 정보로 전환하느냐는 거버넌스에 달려있습니다.

 

데이터 거버넌스는 조직에서 어떻게 데이터를 관리하고, 활용하고, 유지할지 원칙과 방향성을 결정짓는 것이기 때문입니다.

 

데이터 거버넌스의 구성요소와 체계(프레임워크)를 얼마나 이해하고, 어떻게 구체화하는지가 앞으로 기업의 경쟁력을 판가름할 것입니다.