데이터 거버넌스와 AI(Data Governance & AI)!
요즘 많은 회사에서 AI 도입에 대한 관심도 많아지고, 실제로 도입하는 사례도 늘고 있습니다. 이런 흐름에 따라 앞으로 ‘데이터화(Datafication)’와 ‘데이터 거버넌스(Data Governance)’에 대한 중요도도 높아질 것이라는 생각이 듭니다. 멋진 초고층 빌딩을 지으려면 기반이 탄탄해야 하는 것처럼, AI의 기반인 데이터가 탄탄해야 할 테니까요. AI의 기반이 탄탄하려면 데이터화를 통해 주요 정보를 디지털 데이터로 전환해야 하고, 그런 디지털 데이터를 잘 관리해야 할 것이기에, 디지털 데이터로 전환하는 ‘데이터화’와 디지털 데이터를 잘 관리하는 방법인 ‘데이터 거버넌스’가 중요해지지 않을까 하는 생각입니다. 아무리 빠른 KTX 열차가 있다고 하더라도, 선로가 없다면 달리지 못할 것이고 선로가 잘 정비되어 있지 않는다면 열차가 제속도를 낼 수 없거나 심지어는 탈선할 수도 있으니까 말이죠. 데이터화에 대한 자세한 내용은 아래 글을 참고해 보시기 바랍니다. 그리고 거버넌스와 관리의 차이에 대해서는 아래 글을 참고해 보시기 바랍니다. 이런 생각에 오늘은 데이터 거버넌스에 대한 내용을 정리해서 공유해 드릴까 합니다. 그럼 데이터 거버넌스란 무엇일까요? |
데이터 거버넌스(Data Governance)란?데이터 거버넌스란 데이터와 관련한 내부 데이터 표준 및 정책을 기반으로 데이터의 가용성, 유용성, 무결성 및 보안을 관리하는 프로세스를 말합니다. 효과적인 데이터 거버넌스를 통해 데이터를 일관적이고 신뢰할 수 있으며 오용되지 않은 데이터로 유지할 수 있는 것입니다. 이런 데이터가 있어야 AI의 기반이 탄탄해지는 것도 있지만, 요즘처럼 빠르게 변하는 세상 속에서 이런 데이터를 통해서 좀 더 정확한 의사결정을 할 수도 있는 것입니다. 그럼 이런 데이터 거버넌스를 통해 얻는 이점은 무엇일까요? |
데이터 거버넌스의 이점!잘 정립된 데이터 거버넌스의 가장 중요한 이점은 동일한 데이터를 사용하는 다양한 비즈니스 영역 간의 일관된 데이터 활용과 해당 데이터 사용 및 접근성에 대한 보다 효율적인 관리입니다. 이 외에도 데이터 거버넌스를 통해 다음과 같은 이점을 얻을 수 있습니다.
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데이터 거버넌스 도입 절차조직의 준비 상태 평가 다른 프로세스도 동일하듯이 데이터 거버넌스 도입의 첫 단계는 조직의 준비 상태를 파악하는 것입니다. 기존 데이터 관리 관행, 프로세스 및 문화에 대한 철저한 평가를 수행하고, 개선이 필요한 영역을 식별하는 것입니다. 그리고 조직에서 지원해 줄 수 있는 범위를 파악해야 계획 및 범위을 적절하게 조정할 수 있습니다. 데이터 거버넌스의 목표 및 범위 정의 모든 것이 마찬가지지만 데이터 거버넌스에서도 목표와 범위를 정의하는 것은 아주 중요합니다. 데이터 품질 개선, 규정 준수 강화, 데이터 활용 최적화 등 데이터 거버넌스를 통해 달성하려는 구체적인 목표를 식별하고, 이에 포함될 주요 데이터 자산, 시스템 및 프로세스를 파악하고 범위를 정의하는 것입니다. 그리고 이에 대한 로드맵의 정리도 필요하고 말이죠. 데이터 거버넌스 구조 확립 범위와 로드맵이 정리되면, 역할, 책임, 의사결정 프로세스를 정의하는 거버넌스 구조를 확립해야 합니다. 그리고 이를 통해 정책, 절차 및 표준을 정의하여 조직 전체의 일관성을 보장해야 합니다. 그리고 여기에서는 데이터 거버넌스의 과정, 적용되는 방법에 대한 간략한 내용도 정리해 둘 필요가 있습니다. 데이터 사전 구축 및 메타 데이터 관리 포괄적인 데이터 사전을 구축하고 메타 데이터 관리 방식을 구현하는 것은 효과적인 데이터 거버넌스의 기본 구성 요소입니다. 데이터 사전을 통해 조직의 데이터 자산을 설명하는 데이터 정의, 비즈니스 규칙 및 메타 데이터의 중앙 집중식 저장소를 제공해 줄 수 있습니다. 그리고 이를 통해 데이터를 사용하는 사람들에게 참고 자료가 될 수 있고 데이터 요소와 그 의미에 대해 동일하게 이해할 수 있는 것입니다. 그리고 메타 데이터의 관리를 통해 더 나은 데이터 이해, 데이터 검색 및 데이터 거버넌스의 시행이 가능합니다. 데이터 품질 관리 정의 데이터 품질 관리의 정의도 데이터 거버넌스에서는 중요한 단계입니다. 데이터의 품질은 데이터의 정확성, 신뢰성, 유용성에 직접적인 영향을 미치기 때문입니다. 따라서 관련하여 데이터 품질 표준, 지표, 프로세스를 확립하고, 데이터 품질 평가, 모니터링, 개선을 진행해야 합니다. 그리고 관리하는 지표에는 정확성, 일관성 및 적시성과 같은 지표 등이 될 수 있습니다. 데이터 보안 및 개인 정보 보호 통제 설정 데이터 보안 및 개인 정보 보호는 데이터 중심 환경에서 중요한 부분입니다. 그리고 이는 데이터 거버넌스에서도 필수적인 요소입니다. 그렇기에 무단 접근, 위반 및 오용으로부터 데이터를 보호할 수 있도록 액세스 제어, 인증 및 암호화 기술이 적용되어야 하는 것입니다. 그리고 데이터 민감도에 따라 데이터를 분류하고 이에 따라 적절한 보안 조치를 정의해야 합니다. 데이터 거버넌스 관련 핵심 지표 정의 모든 업무에서도 동일하겠지만 데이터 거버넌스에서도 핵심 지표의 정의가 중요합니다. 왜냐하면 이를 통해서 평가가 가능하고 개선점을 파악할 수 있기 때문입니다. 그리고 이러한 지표에는 데이터 품질, 규정 준수 수준, 데이터 액세스 및 사용, 사용자 만족도 등이 포함될 수 있습니다. 데이터 거버넌스의 지속적인 발전 및 개선 모든 방법론들의 최종 단계는 거의 유사합니다. 바로 지속적인 발전 및 개선이죠. 데이터 거버넌스도 이와 마찬가지로 지속적으로 발전시키고 개선해야 합니다. 또한 데이터 거버넌스 문화를 장려하고, 지속적인 규정 준수와 효율성을 보장하기 위한 교육과 지원을 계속 제공해야 하는 것입니다.
오늘은 데이터 거버넌스에 대해서 간략하게 공유해 드렸습니다. 데이터 거버넌스에 대해서 정리하다 보니 이런 생각이 드네요. ‘잘 정리된 데이터는 돈이다. 하지만, 잘 정리되지 않은 데이터는 부피만 차지하는 짐일 뿐이다.’
* Author: OpsNow Editor(donghun.cho@bespinglobal.com) |
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