데이터 거버넌스 의미와 체계 수립의 구성요소

데이터 거버넌스의 의미와 체계수립과 이과정에서 관리되는 데이터의 중요성과 조직의 운영에 미치는 영향에 대하여 살펴보도록 하겠다.

 

데이터 거버넌스 체계 수립

실시간으로 생성되는 비정형, 반정형의 데이터는 조직이나 프로젝트 단위의 관리체계로는 솔루션일 될 수 없고, 전사차원의 체계적인 데이터 거버넌스의 수립이 필요하다.

 

데이터 거버넌스란  전사 차원의 모든 데이터에 대하여 정책 및 지침, 표준화, 운영조직 및 책임 등의 표준화된 관리체계를수립하고 운영을 위한 프레임워크 및 저장소를 구축하는 것을 말한다.

 

기업에서 가치있는 양질의 데이터를 지속적으로 발굴 및 관리하여 비즈니스 자산으로 활용하기 위한 데이터 통합관리체계를 말하며, 특히 마스터데이터, 메타데이터, 데이터 사전은 데이터 거버넌스의 중용한 관리대상이다.

 

기업은 데이터 거버넌스 체계를 구축함으로써 데이터의 가용성, 유용성, 통합성, 보안성, 안전성을 확보할 수 있으며 이는 빅데이터 프로젝트를 성공으로 이끄는 기반이 된다.

 

데이터 거버넌스는 독자적으로 수행될 수도 있지만 전사차원의 IT 거버넌스나 EA (Enterprise Architecture)의 구성요소로 구축되는 경우도 있다.

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마스터데이터 기업의 핵심 데이터인 기준정보를 생성하고, 이를 일관성 있게 유지하며 비즈니스 프로세스 흐름에 맞춰 정확하게 관리하기 위한 솔루션이다. 메타데이터 메타데이터 관리는 종종 마스터데이터관리(MDM)와 혼동되곤 한다. 메타데이터라는 것 역시 기준정보로 이해 할 수 있기 때문이다.  그러나 MDM으로 통칭되는 마스터데이터는 메타데이터와 구분되어야 한다. 메타데이터관리는 데이터를 구성하는 정보를 관리하는 것이고 MDM은 실제 데이터를 관리하는 것이 때문에, MDM을 위해서는 메타데이터를 수집해야 한다. 데이터 사전 데이터베이스 관리 시스템(DBMS)를 효율적으로 사용하기 위해 데이터베이스에 저장된 정보를 요약한 것이다. 즉 일련의 데이터를 정의하고 설명해 주는 메타데이터를 유지하는 것을 의미한다. 데이터 사전은 데이터 정보를 분류하고 처리하기 위한 시스템과 절차로서 데이터를 이해하는 과정에서 발생하는 오류, 또는 데이터 해석상의 어려움을 제거하기 위해 사용된다.

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(1)  데이터 거버넌스 구성 요소

데이터 거버넌스의 구성요소인 원칙, 조직, 프로세스의 유기적인 조합을 통하여 데이터를 비즈니스 목적에 부합하고 최적의 정보 서비스를 제공할 수 있도록 효과적으로 관리한다.

• 원칙
  데이터를 유지, 관리하기 위한 지침과 가이드
  보안, 품질기준, 변경관리
• 조직
  데이터를 관리할 조직의 역할과 책임
  데이터 관리자, 데이터베이스 관리자, 데이터 아키텍트
• 프로세스
  데이터관리를 위한 활동과 체계
  작업절차, 모니터링활동, 측정활동

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(2)  데이터 거버넌스 체계 요소

• 데이터 표준화
  데이터 표준화는 데이터 표준용어 설명, 명명규칙(Name Rule), 메타데이터 구축, 데이터 사전 구축 등의 업무로 구성된다.
  데이터 표준용어는 표준단어사전, 표준 도메인사전, 표준코드 등으로 구성되며 사전 간 상호검증이 가능하도록 점검 프로세스를 포함해야 한다.
  Name Rule은 필요시 언어별(한글, 영어 등)로 작성되어 매핑상태를 유지해야 한다.
  메타데이터 사전은 데이터의 구조체계를 형성하는 것으로써 데이터 활용의 원활화를 위한 데이터 구조체계(Data Structure Architecture)나 메타 엔티티 관계 다이어그램을 제공한다.
• 데이터 관리체계
  데이터 정합성 및 활용의 효율성을 위하여 표준데이터를 포함한 메타데이터와 데이터 사전의 관리원칙을 수립한다.
  수립된 원칙에 근거하여 항목별 상세한 프로세스를 만들고 관리와 운영을 위한 담당자 및 조직별 역할과 책임을 상세하게 준비한다.
  빅데이터의 경우 데이터 양의 급증으로 데이터의 생명주기가 관리방안을 수립하지 않으며 데이터 가용성 및 관리비용 증대 문제에 직면하게 될 수도 있다.
• 데이터 저장소 관리
  메타데이터 및 표준데이터를 관리하기 위한 전사차원의 저장소를 구성한다.
  저장소는 데이터 관리체계 지원을 위한 워크플로우 및 관리용 응용 소프트웨어를 지원하고 관리대상 시스템과의 인터페이스를 통한 통제가 이루어져야 한다.
  또한 데이터 구조변경에 따른 사전영향평가도 수행되어야 효율적인 활용이 가능하다.
• 표준화 활동
  데이터 거버넌스의 체계를 구축한 후 표준준수 여부를 주기적으로 점검하고 모니터링을 실시한다.
  거버넌스의 조직 내 안정적 정착을 위한 계속적인 변화관리 및 주기적인 교육을 진행한다.
  지속적인 데이터 표준화 개선활동을 통하여 실용성을 높여야 한다.

빅데이터 거버넌스와 데이터 거버넌스의 차이점

빅데이터 거버넌스는 데이터 거버넌스의 체계에 빅데이터의 효율적인 관리, 다양한 데이터의 관리체계, 데이터 최적화, 정보보호, 데이터 생명주기 관리, 데이터 카테과리 관리책임자(Data Steward) 지정 등을 포함한다.

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마치며

조직은 데이터를 기반으로 한 전략적인 의사결정을 내릴 수 있고, 데이터 자산을 효과적으로 활용할 수 있으며, 데이터 소유자, 데이터 관리자, 데이터 사용자 및 데이터 관련 이해 관계자들 간의 역할과 책임을 명확히 정의하고, 데이터 관리 정책, 절차, 지침, 표준을 개발하여 일관성과 효율성을 유지한다. 이를 통해 조직은 데이터를 기반으로 한 전략적인 의사결정을 내릴 수 있고, 데이터 자산을 효과적으로 활용할 수 있다.