데이터 거버넌스 프로그램 설정을 위한 단계별 가이드

데이터 거버넌스는 조직의 데이터 자산을 관리하는 중요한 측면입니다. 모든 데이터 거버넌스 프로그램의 주요 목표는 우선순위가 지정된 비즈니스 목표를 달성하고 조직 전체에서 데이터의 가치를 극대화하는 것입니다.

데이터 거버넌스 프로그램은 그 자체로 존재할 수 없다는 점을 깨달아야 합니다. 데이터 거버넌스 프로그램은 비즈니스 문제를 해결하고 성과를 제공해야 합니다. 비즈니스 목표, 원하는 결과, 주요 이해관계자 및 이러한 목표를 달성하는 데 필요한 데이터를 파악하는 것부터 시작하세요. 기술 및 데이터 아키텍처는 데이터 거버넌스를 지원하고 이러한 목표를 달성하는 데 중요한 역할을 합니다.

• 사람은 데이터를 소유, 수집, 저장, 관리 및 사용하는 사람을 포함하여 데이터 거버넌스에 관련된 사람들의 조직 구조, 역할 및 책임을 의미합니다.
• 정책은 데이터 사용, 보호 및 관리에 대한 지침을 제공하여 일관성과 규정 준수를 보장합니다.
• 프로세스는 데이터 수집, 스토리지, 보호 및 사용을 포함하여 데이터 통신, 협업 및 관리를 위한 절차를 말합니다.
• 기술은 데이터 관리 플랫폼 및 보안 솔루션과 같이 데이터 거버넌스를 지원하는 데 사용되는 툴 및 시스템을 말합니다.

예를 들어, 고객 유지율을 높이는 것이 목표라면 데이터 거버넌스 프로그램은 조직 전체에서 고객 데이터가 생산되고 소비되는 위치에 초점을 맞춰 조직의 고객 데이터가 정확하고 완전하며 보호되고 고객 유지율을 높일 수 있는 의사 결정을 내리는 데 필요한 사람들이 액세스할 수 있도록 보장해야 합니다.

정책, 역할 및 데이터 관리 프로세스를 조정하고 표준화하여 비즈니스 목표에 맞게 조정하는 것이 중요합니다. 이를 통해 데이터가 효과적으로 사용되고 모든 이해관계자가 동일한 목표를 향해 노력할 수 있습니다.

데이터 거버넌스 프로그램을 시작하는 것은 어려운 작업처럼 보일 수 있지만, 소규모로 시작하여 우선순위가 지정된 비즈니스 성과를 제공하는 데 집중하면 데이터 거버넌스가 일상적인 비즈니스의 자연스러운 확장으로 자리 잡을 수 있습니다.

데이터 거버넌스 프로그램을 구축하는 것은 반복적이고 점진적인 과정입니다.

조직의 비즈니스 목표와 원하는 결과는 무엇인가요? 장기적인 전략적 목표와 단기적인 전술적 목표를 모두 고려해야 하며, 목표는 규정 및 규정 준수와 같은 외부 요인의 영향을 받을 수 있다는 점을 기억해야 합니다.

데이터 전략은 조직 및 다양한 비즈니스 라인 전반의 비즈니스 목표를 식별하고, 우선순위를 지정하고, 조정합니다. 여러 비즈니스 목표에 걸쳐 데이터 전략은 데이터 요구 사항, 측정값 및 KPI, 이해관계자, 필요한 데이터 관리, 기술 우선순위 및 능력을 식별합니다.

비즈니스와 우선순위가 변경됨에 따라 데이터 전략을 정기적으로 검토하고 업데이트하는 것이 중요합니다. 데이터 전략이 없다면 전략을 세워야 합니다. 시간이 오래 걸리지는 않지만 기여할 적절한 이해관계자가 필요합니다.

비즈니스 목표와 데이터 요구 사항을 명확하게 이해했으면 데이터 거버넌스 목표와 우선순위를 설정하세요. 예를 들어, 효과적인 데이터 거버넌스 프로그램은 다음과 같습니다.

• 더 정확하고 신뢰할 수 있는 의사 결정으로 이어질 수 있는 데이터 품질 개선
• 데이터 보안을 강화하여 민감한 정보 보호
• 업계 규정에 대한 규정 준수 및 보고 지원
• 데이터 자산의 전반적인 믿음와 신뢰성 향상
• 데이터의 접근성과 가용성을 높여 효율성과 생산성을 향상할 수 있습니다.

목표와 목적을 명확하게 정의하면 데이터 거버넌스 프로그램의 우선순위를 정하고 개발하여 궁극적으로 수익, 비용 절감 및 고객 만족도를 높일 수 있습니다.

데이터 거버넌스 프로그램의 주요 이해관계자와 역할, 실행에 참여해야 하는 사람을 파악합니다. 여기에는 직원, 관리자, IT 직원, Data Architect, 사업부 소유자, 조직 내부 및 외부의 데이터 관리자가 포함되어야 합니다.

데이터 거버넌스의 중요성과 목표를 이해하고, 데이터 거버넌스를 통해 얻을 수 있는 비즈니스 가치를 인식하며, 이러한 성과를 달성하는 데 필요한 투자를 지원하는 임원 스폰서의 역할이 매우 중요합니다.

주요 스폰서십이 마련되면 팀을 구성하여 설득력 있는 내러티브를 이해하고, 달성해야 할 사항, 인식 제고 방법, 데이터 거버넌스 프로그램 구현을 지원하는 데 사용할 자금 조달 모델을 구축하는 방법을 정의합니다.

다음은 데이터 거버넌스 프로그램에 참여할 수 있는 일반적인 이해관계자 수준의 예입니다.

주요 이해관계자를 효과적으로 참여시키고, 명확한 비즈니스 가치를 식별 및 제공함으로써 데이터 거버넌스 프로그램을 구현하는 것은 조직에 전략적 이점이 될 수 있습니다.

비즈니스 목표를 이해하고 데이터 거버넌스 스폰서 및 이해관계자를 파악했다면 이러한 목표를 기존 인력, 프로세스 및 기술 역량과 비교하여 이러한 목표를 달성하는 것이 중요합니다.

EDM Council의 DCAM과 CDMC와 같은 데이터 관리 프레임워크는 공통된 언어와 데이터 모범 사례 세트를 사용해 산업 벤치마크를 기준으로 데이터 성숙도를 평가할 수 있는 구조화된 방식을 제공합니다.

현재 조직 내에서 데이터가 어떻게 관리되고 있는지 살펴보세요. 현재 접근 방식의 강점과 약점은 무엇인가요? 주요 비즈니스 목표를 달성하기 위해 필요한 것은 무엇인가요?

모든 것을 한꺼번에 할 필요는 없으며, 그렇게 해서도 안 된다는 점을 기억하세요. 비즈니스 목표에 따라 개선이 필요한 영역을 파악하여 노력의 우선순위를 정하고 가장 중요한 영역에 집중하여 비즈니스에 의미 있는 결과를 제공하세요. 효과적이고 효율적인 데이터 거버넌스 프로그램은 조직의 성장과 경쟁 우위를 지원합니다.

데이터 정책은 조직의 데이터 자산을 일관되게 관리, 보호, 사용하는 방법에 대한 일련의 문서화된 지침입니다. 데이터 정책은 조직의 데이터 전략에 따라 추진되고 비즈니스 목표 및 원하는 결과에 부합하며 내부 및 외부 규제 요인의 영향을 받을 수 있습니다. 데이터 정책에는 데이터 수집, 스토리지 및 사용, 데이터 품질 및 보안과 같은 주제가 포함될 수 있습니다.

데이터 정책은 데이터가 조직의 전반적인 목표를 지원하고 관련 법률 및 규정을 준수하는 방식으로 사용되도록 보장합니다. 이는 데이터 품질 향상, 더 나은 의사 결정, 조직의 데이터 자산에 대한 신뢰 향상으로 이어져 궁극적으로 더 성공적이고 지속 가능한 조직으로 이어질 수 있습니다.

데이터 수집, 저장 및 사용을 담당하는 사람들을 포함하여 데이터 거버넌스와 관련된 사람들의 명확한 역할과 책임을 정의합니다. 이를 통해 모든 사람이 자신의 역할을 이해하고 데이터 거버넌스 노력에 효과적으로 기여할 수 있습니다.

데이터 거버넌스 구조는 조직에 따라 다를 수 있습니다. 대기업에서는 데이터 거버넌스에 이를 감독하는 전담 팀(위 표 참조)이 있을 수 있지만, 소규모 기업에서는 데이터 거버넌스가 기존 역할 및 책임의 일부일 수 있습니다. 일부 조직에는 하이브리드 접근 방식이 적합할 수도 있습니다. 기업 문화를 고려하고 데이터 기반 관행을 촉진하는 데이터 거버넌스 프레임워크를 개발하는 것이 중요합니다. 성공의 열쇠는 소규모로 시작하여 배우고 적응하면서 비즈니스 성과를 제공하고 측정하는 데 집중하는 것입니다.

데이터 거버넌스 참여자의 역할과 책임을 명확히 이해하면 직무 수행에 필요한 기술과 지식을 확보할 수 있습니다.

데이터 거버넌스 프로세스는 조직 전체(및 외부)의 팀을 조정하여 효과적인 의사 결정을 보장하고 일관된 데이터 관리 관행을 지원합니다. 또한 데이터 거버넌스 프로세스를 통해 규제 표준을 준수하고 민감한 데이터를 보호할 수 있습니다.

데이터 프로세스는 지시, 에스컬레이션 및 해결을 위한 공식적인 채널을 제공합니다. 불필요한 부담을 가중시키거나 혁신을 방해하지 않으면서 비즈니스 목표를 달성하려면 데이터 거버넌스 프로세스가 가벼워야 합니다.

프로세스는 툴, 워크플로 및 기술을 통해 자동화될 수 있습니다.

나중에 데이터 관리 구현에서 발생할 수 있는 문제나 혼란을 방지하기 위해 이러한 프로세스를 조기에 확립하는 것이 중요합니다.

데이터 거버넌스 프로그램의 구성 요소를 정의한 후에는 이를 실행할 차례입니다. 여기에는 새로운 기술이나 프로세스를 구현하거나 기존 기술이나 프로세스를 변경하는 것이 포함될 수 있습니다.

데이터 거버넌스 프로그램은 비즈니스에 가치를 입증해야만 성공할 수 있다는 점을 기억하는 것이 중요합니다. 따라서 우선순위가 지정된 비즈니스 성과의 달성 여부를 측정하고 보고해야 합니다. 전략을 정기적으로 모니터링하고 검토하면 목표와 비즈니스 목표를 달성하고 있는지 확인할 수 있습니다.

목표와 목적을 지속적으로 평가하고 필요에 따라 조정하세요. 이를 통해 조직의 데이터 거버넌스 프로그램은 업계의 변화하는 요구 사항에 맞게 발전하고 적응할 수 있습니다. 지속적인 개선 접근 방식을 통해 데이터 거버넌스 프로그램은 관련성을 유지하고 조직에 최대한의 가치를 제공할 수 있습니다.

결론적으로, 점진적이고 구조화된 접근 방식을 따르고 주요 이해관계자를 참여시킴으로써 조직의 고유한 요구 사항에 부합하고 더 빠른 비즈니스 결과를 제공할 수 있도록 지원하는 데이터 거버넌스 프로그램을 구축할 수 있습니다.

데이터 거버넌스 프로그램을 구현하면 제한된 리소스, 변화에 대한 저항, 데이터 거버넌스의 가치에 대한 이해 부족과 같은 고유한 문제가 발생할 수 있습니다. 이러한 문제는 모든 이해관계자에게 프로그램의 가치와 이점을 효과적으로 전달하고, 구현 책임자에게 교육과 지원을 제공하며, 주요 의사 결정권자를 계획 프로세스에 참여시킴으로써 극복할 수 있습니다.

주요 비즈니스 성과를 제공하는 데이터 거버넌스 프로그램을 구현하면 프로그램의 성공을 보장하고 조직의 데이터 자산에서 측정 가능한 비즈니스 가치를 창출하는 동시에 데이터를 효과적으로 관리하고 데이터 품질을 개선하며 라이프사이클 전반에 걸쳐 데이터의 무결성을 유지할 수 있습니다.

그렇다면 데이터 거버넌스 여정에서 현재 어디에 계신가요? IBM Expert Labs에 문의하세요. 최선을 다해 도와드리겠습니다.