2023년에 따라야 할 8가지 데이터 거버넌스 단계

데이터 거버넌스가 진화하고 있습니다. Gartner 연구에 따르면 조직의 61%가 규정 준수뿐만 아니라 비즈니스 프로세스 및 생산성을 위해 데이터 최적화를 우선시합니다. 이러한 목표를 달성하려면 데이터 거버넌스의 중요성과 따라야 할 주요 단계를 이해해야 합니다.

2023년 데이터 거버넌스의 중요성 이해

조직은 데이터 거버넌스를 활용하여 고객 및 비즈니스 데이터를 극대화합니다. 고객, 직원, 자산 등에 대한 데이터를 수집하고 이를 적절하고 효율적으로 활용함으로써 중요한 비즈니스 결정을 내리는 데 도움이 되는 데이터에 쉽고 신뢰할 수 있게 액세스할 수 있습니다.

보안은 데이터 거버넌스의 또 다른 주요 이점입니다. 데이터 거버넌스 구조를 생성함으로써 조직의 지식 저장소의 보안을 보장할 수 있습니다. 이러한 모든 이점을 고려할 때 데이터 거버넌스의 의미를 이해하고 2023년에 올바른 데이터 거버넌스 단계를 구현하는 것이 합리적입니다.

데이터 거버넌스와 데이터 관리는 일반적으로 같은 의미로 사용되지만 별개의 용어입니다.

데이터 거버넌스는 주로 문서화에 중점을 둡니다. 회사의 데이터를 소유한 사람, 데이터에 액세스할 수 있는 사람, 사용 가능한 데이터 소스, 데이터 보안 및 해당 요구 사항 준수를 보장하기 위해 설정된 프로세스를 정의합니다.

데이터 관리는 주로 조치 또는 데이터 거버넌스 전략의 규정 및 지침 구현에 관한 것입니다.

데이터 거버넌스를 위한 8가지 주요 단계

2023년의 효과적인 데이터 거버넌스를 위해 다음 단계 및 권장 사항을 기억해야 합니다.

1. 데이터 거버넌스 계획을 팀에 전달

강력한 데이터 거버넌스가 작업을 보다 효율적으로 수행하는 데 어떻게 도움이 되는지 모든 팀 또는 이해 관계자에게 설명하십시오. 이렇게 하면 공유 드라이브 내에서 여러 개인이 사용하는 Excel 스프레드시트를 생성하는 것과 같은 목적을 위한 노력이 핵심 디지털 자산이라는 것을 이해하는 데 도움이 될 것입니다. 사람들은 전반적인 조직 목표 달성에 대한 중요성을 알고 있는 경우 데이터 거버넌스 프로그램을 수용할 가능성이 더 높아질 것입니다.

2. 기존 데이터 거버넌스 조치를 검토합니다.

당신이 의식하고 있든 없든, 당신의 회사는 이미 상당한 양의 데이터 거버넌스 작업에 참여하고 있을 것입니다. "마스터 데이터 관리"와 같이 현재 수행 중인 작업을 검토하여 허점이 있는 곳, 그룹 내 불일치가 있는지, 개선된 데이터 거버넌스 프로그램에 필요한 것이 무엇인지 확인하십시오.

3. 데이터 거버넌스의 구성 요소 이해

접근 방식은 조직의 데이터 관련 목표를 설명하는 공식 사명 선언문 또는 헌장으로 시작해야 합니다. 이 단계를 완료한 후 이러한 목표를 달성하는 데 도움이 되는 데이터 거버넌스 요소로 진행할 수 있습니다. 일반적으로 다음이 포함됩니다.

• 문서화 : 변경해야 할 사항과 위치를 결정하기 위해 확립된 프로세스를 검토할 수 있는 비즈니스의 출발점입니다.
• 데이터 카탈로그 : 기타 모든 관련 특성과 함께 검색 기능, 데이터 출처 기록, 협업 도구 및 파일 형식과 같은 정보를 포함하는 액세스 가능한 데이터 목록입니다.
• 데이터 매핑 : 조직 내의 데이터 흐름, 다양한 상호 연결 및 교차, 흐름이 상태를 변경하는 방식을 나타냅니다.
• 용어집 : 조직별 용어 및 개념에 대한 설명이 포함된 공통 어휘집입니다.
• 메타데이터 : 메타데이터는 다른 데이터를 분류하고 검색하는 데 사용되는 데이터입니다. 예를 들어 데이터가 고양이 사진인 경우 메타데이터 인스턴스에는 파일 유형, 관련 태그 또는 문구, 파일의 사용 권한도 포함됩니다.
• 마스터 데이터 : 데이터 거버넌스 전략에 중요하다고 생각되는 정의되고 신뢰할 수 있는 데이터 원본입니다.

4. 현재 데이터 거버넌스 성숙도 수준과 가능한 궁극적인 목표를 매핑합니다.

성숙도 모델을 사용하여 데이터 거버넌스 계획을 효과적으로 채택할 수 있는 조직의 역량을 평가할 수 있습니다. 이 접근 방식은 회사 전체의 다양한 수준의 참여, 인식 및 사용자 구매를 분석하는 동시에 전략 롤아웃을 조정하는 방법에 대한 지침을 제공합니다. 일반적으로 다음과 같은 5단계가 있습니다.

• Infancy : 현시점에서는 거버넌스 방식에 대한 합의가 제한적일 수 있습니다. 현재 해결 방법과 세분화된 데이터 거버넌스 조치는 관리자가 아직 그러한 이니셔티브에 대한 요구 사항을 인식하지 못할 정도로 "충분히 양호"할 수 있습니다.
• 초기화 : 이 시점에서 저명한 사람들은 과거의 성공을 재현하기 위해 더 효과적인 조치가 필요하다는 것을 이해합니다. 팀이 전략을 채택해야 한다고 설득하는 것은 귀하의 책임입니다. 이것이 1단계에서 달성한 것입니다.
• 진로 수정 : 이 단계에서는 데이터 거버넌스 계획이 더 안정적입니다. 핵심 관리 기술을 사용하여 광범위하고 통합된 거버넌스 프레임워크를 구축하는 프로세스를 위해 비즈니스를 준비할 수 있습니다.
• 비즈니스 이점 : 이 단계에서 프로세스는 조직 전체에서 보다 정교하고 일관성이 있습니다. 데이터 거버넌스에 대한 일관된 접근 방식이 있으며 참여가 크게 증가했습니다. 또한 데이터 거버넌스 시스템은 현재와 미래의 비즈니스 요구 사항과 명확하게 연결되어 있습니다.
• 최적화 : 레벨 4를 달성한 회사는 데이터 거버넌스를 프로세스의 근본적이고 필수적인 구성 요소로 간주합니다. 귀하의 데이터 거버넌스 정책은 한동안 운영되었으며 최적화 조치를 적극적으로 구현하고 있습니다.

5. 소유권 할당

2023년 데이터 거버넌스 채택의 다음 단계는 누구의 데이터가 누구의 것인지 식별하는 것입니다. 이러한 개인은 데이터에 대한 궁극적인 권한을 가지고 있으므로 간소화된 데이터 거버넌스 정책 개발에 적극적으로 참여해야 합니다. 따라서 CDO(Chief Data Officer) 또는 거버넌스 디렉터가 프로그램 개발 프로세스를 주도해야 하는 경우에도 데이터 소유자 동의가 프로그램 달성에 매우 중요합니다. 2023년에는 이해관계자가 다른 위치에서 일하는 경우 특히 어려운 단계가 될 수 있으므로 모든 사람이 같은 페이지에 있는지 확인하십시오.

6. 선호하는 데이터 거버넌스 모델 선택 – 중앙 집중식 또는 연합

전통적으로 기업은 수동적이고 규정 준수에 중점을 둔 아키텍처를 사용해 왔습니다. 사용자가 데이터를 생성, 획득, 관리 및 폐기하는 방법을 설명했습니다. 현재 분석을 활용하기 위해 기업은 상황을 인식하고 창의성을 촉진하는 혁신적인 거버넌스 모델이 필요합니다.

또한 거버넌스 패러다임은 중앙집권화 또는 분산화되어야 합니다. 중앙 집중식 아키텍처에서 IT 또는 일부 다른 권한은 일대다 비즈니스 사용을 위한 데이터 액세스를 제어합니다. 소수의 "제작자"만 있고 나머지는 구경꾼입니다. 연합 거버넌스 시스템은 여러 그룹이 데이터 권한을 소유할 때 발생합니다. 이것은 부서마다 다양한 데이터 요구 사항이 있을 때 중요합니다.

중간 지점으로 위임된 데이터 거버넌스를 탐색할 수도 있습니다. 이 섹션에서는 IT 또는 중앙 집중식 관리와 독립적인 새로운 직책을 소개합니다. 예를 들어 사이트 관리자 또는 데이터 스튜어드는 식별 가능하며 데이터 소스에 즉시 액세스할 수 있습니다. 데이터를 확인, 승격 및 인증하는 프로세스의 도입은 승인 워크플로우에 의해 제한될 수 있습니다.

7. 데이터 거버넌스 구현

이것은 데이터 거버넌스 전략을 구현하는 운영 구성 요소이며 다음 세 가지 프로세스로 구성됩니다.

• 데이터 평가 수행 : 데이터 거버넌스 정책을 수립하기 위해서는 기업이 현재 보유하고 있는 데이터에 대해 알고 있어야 합니다. 이 절차의 구성 요소로서 비즈니스는 먼저 데이터를 인벤토리하고, 데이터를 분류하고, 지식 스트림 또는 버킷으로 데이터를 필터링해야 합니다.
• 메타데이터 저장소 중앙 집중화 : 일반적으로 조직 내의 부서에는 자체 메타데이터 관리 데이터베이스가 있습니다. 그러나 이로 인해 데이터 사일로가 발생했습니다. 중앙 집중식 메타데이터는 분석에 필요한 확장성과 유연성을 보장합니다.
• 데이터 준비 : 이것은 가장 시간이 많이 걸리는 단계 중 하나입니다. 원시 메타데이터로 돌아가서 변환하고 수정하고 데이터 세트를 데이터 카탈로그로 결합해야 합니다. 주요 활동은 데이터 정리, 표준화를 위한 데이터 변환 및 용어집 템플릿 개발입니다.

다행히 이러한 단계 중 하나 이상을 변환할 수 있는 여러 데이터 거버넌스 소프트웨어 플랫폼이 있습니다.

8. 위험 평가와 함께 유통 경로 생성

마지막으로, 데이터 거버넌스를 위한 현대 이니셔티브는 데이터를 민주화해야 합니다. 따라서 정책은 일상적인 작업, 프로세스 및 정기적으로 사용하는 개별 도구에 통합될 때 가장 성공적입니다. 팀 전체에 데이터를 배포하는 동안 보안 프로토콜 및 규정 준수 의무도 고려해야 합니다. 예를 들어 글로벌 데이터 보호 규정(GDPR)은 추가 보안 보호 조치를 구현하도록 요구할 수 있습니다.

주요 테이크 아웃

기업이 그 어느 때보다 더 많은 정보를 생성함에 따라(IoT, 원격 장치, 온라인 플랫폼, 비즈니스 앱 등에서) 우수한 데이터 거버넌스가 필수적입니다. 가장 낮은 수준에서는 데이터 보호법 준수를 보장하고 가장 성숙한 수준에서는 더 강력한 분석을 위한 길을 닦을 것입니다. 이러한 8가지 데이터 거버넌스 단계는 2023년의 성공에 매우 중요할 것이며, 5가지 추가 전략적 조치를 통해 항상 거버넌스 전략을 강화할 수 있습니다.