데이터 거버넌스 전략

데이터 거버넌스 전략이 중요한 이유는 무엇인가요?

강력한 데이터 거버넌스 전략은 데이터를 더 깨끗하고 일관성 있게 만들어 결국 더 사용하기 쉽게 만듭니다. 이를 통해 조직은 확실한 증거에 기반한 결정을 내릴 수 있으므로, 정확한 결론을 도출하고 정보에 기반한 비즈니스 결정을 내릴 수 있습니다. 
 
이 전략은 데이터 팀의 데이터 관리 실천 방법을 정의하는 데 도움이 되며, 이는 데이터 거버넌스의 기술적 구현이 됩니다. 탄탄한 전략은 부서 간의 격리를 해소하고, 데이터를 공유 언어로 비즈니스 단위 전체에 더 쉽게 사용할 수 있게 만듭니다. 이것은 더 나은 협업을 촉진하고 비즈니스 전반에 걸쳐 데이터에서 더 많은 가치를 추출할 수 있게 해줍니다. 
 
강력한 거버넌스 접근 방식을 통해 조직은 자신들의 데이터 자산을 활용하여 경쟁 우위를 확보하고 고객의 신뢰를 얻을 수 있습니다. 또한, 데이터 거버넌스 전략은 다음과 같은 운영적 이점 중 하나 이상에 초점을 맞춥니다: 
 
향상된 생산성과 더 빠른 의사결정 
데이터 거버넌스는 데이터의 정확성, 일관성, 신뢰성을 보장함으로써 데이터 민주화를 촉진합니다. 또한 데이터 사용자가 고품질의 데이터를 빠르게 찾아 데이터의 의미와 맥락을 더 잘 이해하고 생산성을 높이며 의사 결정 속도를 높이도록 지원합니다. 
 
향상된 운영 효율성 및 비용 감소
효과적인 데이터 거버넌스는 조직이 데이터 자산에 대한 단일 진실의 원천을 생성하게 하여, 데이터 확산과 격리를 방지하고 중복을 줄입니다. 그러면 데이터 자산 전반의 효율성을 높이고, 비용을 줄이며, 보안 및 거버넌스 개념을 손쉽게 관리할 수 있습니다. 
 
향상된 협업 및 가치 실현 
강력한 데이터 거버넌스 프로그램은 팀, 비즈니스 단위, 파트너 간의 향상된 데이터 협업 및 공유의 기반이 됩니다. 이를 통해 조직은 지식 공유를 촉진하고 더 나은 데이터 문화를 구축하여 혁신을 확대하고 의사 결정을 개선하며 데이터의 가치를 극대화할 수 있습니다. 
 
향상된 보안 및 개인정보 보호 
데이터 거버넌스는 민감한 데이터의 무단 접근 및 남용을 방지하기 위한 제어 및 프로세스를 구현함으로써 보안 및 개인정보 위험을 완화합니다. 또한 이해 관계자와의 신뢰와 투명성 문화를 장려합니다. 
 
규정 및 표준에 대한 더 나은 준수 
효과적인 데이터 거버넌스는 HIPAA, FedRAMP, GDPR 또는 CCPA와 같은 규제 요구 사항에 대한 더 나은 준수를 가져옵니다. 이를 통해 조직의 평판을 보호하고 잠재적인 재무적 및 법적 처벌을 피하며 이해 관계자의 신뢰를 높일 수 있습니다.

데이터 거버넌스 전략을 만드는 단계

데이터 거버넌스 전략은 조직의 데이터를 전체 데이터 수명 주기 동안 최상의 방식으로 사용하는 데 도움이 됩니다. 이는 다음 단계/작업이 어떻게 달성될 것인지 계획하면서 사업 목표를 운영 고려 사항에 대해 고려합니다: 
 
데이터 거버넌스 목표 설정  
데이터 거버넌스 전략의 목표와 우선 순위를 명확하게 정의하고, 이는 차례로 전체 사업 목표와 일치해야 합니다. 예를 들어, 한 가지 목표는 경쟁 시장에서 가치 창출이라는 조직의 목표에 직접 연결된 더 나은 의사결정을 위해 데이터 품질을 향상시키는 것일 수 있습니다. 관련된 목표는 데이터를 더 접근하기 쉽고 실행 가능하게 만들어 효율성과 생산성을 향상시키고 조직의 지속 가능성 목표를 지원하기 위한 준수 및 보고를 지원하는 것일 수 있습니다.

고위 경영진 팀 및 데이터 거버넌스 위원회로부터 승인을 확보하십시오
데이터 거버넌스 프로그램이 전체 조직에서 일관되게 적용되려면, 최고 경영진이 참여하고 모든 데이터 거버넌스 계획을 지원해야 합니다. 강력한 데이터 거버넌스 전략의 이점을 강조하고, 정보 섬을 만드는 대신 일관성을 유지하기 위해 그 주변에 프로세스를 두는 것의 중요성을 강조하는 것이 중요합니다.  
 
관련 정책과 절차를 만들기 위해 데이터 거버넌스 위원회를 설립하세요. 데이터 거버넌스 전략은 전체 조직에서 채택될 때만 작동합니다. 강력한 커뮤니케이션 전략은 모두가 데이터 거버넌스에 대해 같은 생각을 가지고 있고, 그 전략이 모든 부서에서 유지되도록 보장할 수 있습니다. 
 
필수 직원을 고용하거나 교육하세요 
임원진의 지원은 중요하지만, 그와 동등하게 중요한 것은 하향식 지원을 얻는 것이며, 그것을 달성하는 가장 좋은 방법은 모든 사용자의 데이터 리터러시와 기술을 향상시키는 것입니다. 데이터 거버넌스 프로그램에 대한 주요 이해관계자와 역할을 식별하고, 그 실행에 참여해야 할 사람들을 포함하여, 데이터 소유자, 관리자 및 데이터 거버넌스 워크플로우의 일상적인 운영을 담당하는 데이터 스튜어드를 식별하세요. 향상된 데이터 리터러시는 사용자에게 기존 데이터를 찾고 재사용하는 지식을 제공하여, 보고서, 스프레드시트 및 데이터베이스의 중복 인스턴스를 줄입니다. 

모든 데이터 소스 식별
효과적인 데이터 거버넌스는 조직 내에 존재하는 데이터에 대한 지식을 필요로 합니다. 이때 데이터 카탈로그가 필요한데, 조직의 데이터 자산을 위한 중앙 집중식 메타데이터 리포지토리를 제공하기 때문입니다. 데이터 카탈로그는 형식, 구조, 위치, 용도에 대한 정보를 포함하여 사용 가능한 모든 데이터의 검색 가능한 인덱스 역할을 하며, 식별할 수 없는 정보의 바다에 의미론적 가치를 제공합니다. 
 
보유한 데이터 자산과 그것을 관리하는 사람을 확인하고 이 정보를 사용하여 디렉토리 데이터 목록을 구축하기 시작하세요. 완료하면 데이터 자산, 역할 및 책임에 대한 종합적인 목록을 가지게 됩니다. 
 
데이터에 대한 메타데이터를 준비하고 메타데이터 저장 옵션을 구성하십시오
강력한 메타데이터 관리는 정보 자산의 데이터 정의를 이해하는 데 도움이 되며, 그들의 찾기 쉬움과 사용성을 향상시킵니다.  
 
기업 데이터 자산을 적절하게 관리하기 위해서는 데이터 시각화와 피처 엔지니어링을 위한 메타데이터를 정리하고 정돈하는 것이 필수적입니다. 데이터 클렌징, 데이터 통합, 데이터 마이그레이션은 종종 새로운 전략에 데이터가 준수하도록 보장하는 단계이며, 앞으로 데이터에 대해 수행되는 모든 변환은 새로운 프레임워크를 따라야 합니다. 또한, 데이터 아키텍처를 설정하여 데이터셋을 효율적으로 저장하고 업데이트하며, 관리, 협업 및 분석을 위해 필요합니다. 데이터 저장은 데이터를 저장하는 데 들어가는 물리적 구성요소뿐만 아니라 그 주변의 데이터 보안 기능과 그것과 상호 작용하는 데 사용되는 접근 제어를 포함합니다. 데이터 레이크 아키텍처는 메타데이터를 저장하고 확장 가능하고 신뢰할 수 있는 데이터 파이프라인을 구축하는 데 더 효과적으로 입증되었습니다.  

데이터 배포 방법을 설정하십시오 
탄탄한 데이터 거버넌스 전략은 조직 내의 모든 사람이 데이터를 찾아내고 그 진정한 가치를 이해하는 안전하고 준수하는 방법을 포함해야 합니다. 대시보드, 머신러닝 모델, 쿼리, 라이브러리 및 노트북과 같은 현대 데이터 자산의 등장으로 데이터 발견이 강력한 데이터 거버넌스 전략의 핵심 요소가 되었으며, 민감한 데이터에 대한 접근 및 사용 방법을 공유하고, 협업하고, 제어하는 능력도 마찬가지입니다. 개방형 포맷, 상호 운용 가능하고 멀티 클라우드 데이터 공유 기술은 데이터셋의 발견과 배포를 촉진하는 데 필수적이게 되고 있습니다. 
 
데이터 흐름과 사용에 대한 데이터 유래 추적 
데이터 유래는 데이터의 생명주기를 원래의 출처로 추적할 수 있는 능력입니다. 모든 작업에 대한 데이터 유래를 캡처하는 능력은 민감한 데이터를 추적하고, 데이터 품질을 보장하고, 데이터셋이 어떻게 사용되고 있는지, 누가 사용하고 있는지에 대한 통찰력을 얻는 데 필수적인 기능입니다. 
 
데이터 자산에서 민감한 데이터를 스캔하십시오 
메타데이터는 데이터셋의 내용, 구조, 사용, 종속성 및 권한에 대한 자세한 정보를 캡처하는 데 사용할 수 있습니다. 또한 데이터 품질, 준수 및 보안 또는 개인정보 문제를 식별하는 데 사용될 수 있습니다. 
 
거버넌스 프레임워크 생성  
거버넌스 프레임워크는 정책, 절차, 모범 사례, 데이터 품질 요구 사항, 접근 제어, 준수 표준, 검색 및 공유 제어, 데이터 유래, 모니터링 및 감사 요구 사항 등을 포함한 데이터 거버넌스 전략을 구현하기 위한 프로세스와 기술을 정의합니다. 
 
관련 규제 요구사항 준수 확인 
규제 준수 요구사항을 충족하는 것은 아마도 데이터 거버넌스 이니셔티브의 주요 동기 중 하나일 것입니다. 비즈니스 또는 정부 영역에 따라, 규제된 산업의 고유한 데이터 요구사항을 충족하기 위한 제어가 없는 파편화된 데이터 자산을 가진 준수는 복잡한 과제가 될 수 있으며, 이는 데이터가 어떻게 저장되고, 모니터링되고, 로깅되고, 공유되는 방식을 포함할 수 있습니다. 미국에서는 금융 서비스 및 교육 분야가 AI/ML 모델의 개발 및 훈련에 포함될 수 있는 입력 유형에 대해 법률에 의해 규제를 받습니다. 
 
데이터 품질 검사 수행  
데이터 품질은 데이터 기반 결정의 신뢰성에 직접적인 영향을 미치며, 데이터 거버넌스의 핵심 측면입니다. 데이터 품질 규칙을 강제하는 것은 데이터 유래를 추적하고 변경 사항을 추적하는 데 도움이 됩니다. 효과적인 데이터 거버넌스를 유지하려면 조직은 정확성, 완전성, 최신성, 그리고 데이터 품질 규칙 준수와 같은 주요 데이터 품질 속성의 평가에 우선순위를 두어야 합니다. 중앙에서 관리되고 버전이 관리되는 규칙 라이브러리를 가지고 있습니다. 규칙 라이브러리를 새 규칙으로 주기적으로 업데이트 
 
정기적으로 데이터 권한 및 접근을 감사하여 준수를 보장하십시오 
누가 어떤 데이터에 접근할 수 있는지를 이해하고 최근 접근을 추적함으로써, 조직은 과도하게 권한을 부여받은 사용자나 그룹을 미리 식별하고 그들의 접근을 조정할 수 있어, 데이터 남용의 위험을 최소화할 수 있습니다. 누가 어떤 데이터에 접근할 수 있는지 이해하고 최근의 접근을 추적함으로써, 조직은 과도하게 권한을 부여받은 사용자나 그룹을 미리 식별하고 그들의 접근을 적절하게 조정할 수 있습니다. 이를 통해 데이터의 오용 위험을 최소화하고 고객의 신뢰를 유지할 수 있습니다. 
 
정기적인 검토를 수립하다 
고위 경영진, 데이터 거버넌스 위원회, 데이터 소유자, 데이터 스튜어드 및 관련 이해관계자로부터 정기적인 피드백을 위한 프로세스를 설정합니다. 데이터 거버넌스 노력과 정책의 성공을 어떻게 측정할지 결정하고, 데이터 거버넌스 전략의 성공을 측정하는 책임이 누구에게 있는지 고려하십시오.  
 
회사의 데이터의 정확성, 일관성, 완전성 및 중복 인스턴스를 추적하여 시작하십시오. 또한 시스템에 접근할 수 있는 사람의 수, 그들의 권한, 그리고 그들이 얼마나 자주 사용되는지를 추적하십시오. 특히 분석 사용자의 수에 주의를 기울이는 것이 중요합니다. 이는 데이터 리터러시가 증가했음을 나타낼 수 있습니다. 
 
데이터 거버넌스 전략의 성공을 평가하기 위해 사용할 지표를 결정하고, 이를 일관되게 모니터링하며, 사업의 필요성이 변경될 때 필요한 변경을 수행하세요. 
 
거버넌스 모델을 지속적으로 적응시키는 과정을 설정하십시오
데이터 거버넌스 전략은 항상 발전하고 있습니다. 새로운 비즈니스 요구사항이 생기면 다른 수준의 제어와 보안이 필요한 새로운 데이터셋이 필요할 수 있습니다. 새로운 기술과 진화하는 기술 역할은 새로운 정책을 구현하고 새로운 데이터 애플리케이션을 출시하는 동안 민첩성을 요구합니다. 자동화 및 머신러닝 기능은 데이터 수명주기의 모든 단계에서 프로세스를 효율화함으로써 데이터 소유자가 기업 데이터에서 가치를 추출하는 방법을 최적화하는 데 도움이 될 수 있습니다. 
 
최고의 데이터 거버넌스 프레임워크는 사업의 필요성과 일치합니다. 비즈니스 요구사항이 변경되면 데이터 거버넌스 전략을 업데이트하여 새로운 목표를 반영하십시오. 

Unity Catalog는 무엇이며, 기업들은 왜 이를 사용하나요?

데이터 거버넌스 전략을 만들 때 고려해야 할 모든 것을 감안할 때, 기업들은 자신들의 데이터 자산에 대한 통합된 시각과 팀 간의 관리와 협업을 단순화하는 도구가 필요합니다. 예를 들어, Databricks Unity Catalog는 Databricks 데이터 인텔리전스 플랫폼에 내장된 데이터와 AI를 위한 오픈 거버넌스 솔루션입니다.  
 
Unity Catalog는 데이터 및 AI 자산에 대한 접근 정책을 정의하고, 이러한 정책을 어떤 클라우드나 데이터 플랫폼에서도 일관되게 적용하고 감사하는 통합 인터페이스를 통해 상호 운용성을 촉진하고, 접근 관리를 간소화하며, 온보딩 프로세스를 간소화합니다. AI의 강력한 기능을 활용하여 모니터링을 자동화하고, 오류를 진단하고, 데이터 및 ML 모델 품질을 유지하세요. 
 
데이터, 분석, AI의 민주화는 데이터 거버넌스의 핵심입니다. 이것은 품질이나 보안을 저해하지 않으면서 모두가 데이터를 접근하고 사용할 수 있게 하는 것에 관한 것입니다. 직원, 클라이언트 및 고객은 그들의 정보가 규정에 따라 유지되고 있다는 것에 대해 완전히 확신해야 합니다. 이러한 접근성과 보안의 조화는 데이터 거버넌스의 핵심입니다.