데이터 거버넌스에 대한 궁극적인 가이드
게시 됨: 2024-03-29데이터 거버넌스는 조직 내 정보의 품질과 보안을 유지하는 데 필수적입니다. 효과적인 데이터 거버넌스 프로세스가 없으면 기업은 데이터 관리 부실 및 보안 위반 위험에 직면하게 되어 신뢰 상실과 법적 영향을 받을 수 있습니다.
데이터 거버넌스 관행을 채택함으로써 조직은 데이터의 정확성, 액세스 가능 및 보안을 보장하여 정보에 입각한 의사 결정을 내리고 데이터 개인 정보 보호 규정을 준수할 수 있습니다. 하지만 데이터 거버넌스란 정확히 무엇이며 이를 효과적으로 구현하려면 어떻게 해야 할까요?
데이터 거버넌스란 무엇입니까?
데이터 거버넌스의 이점
데이터 거버넌스는 기업이 광범위한 목표를 달성하는 데 도움이 됩니다. 이는 단지 규제상의 필요성만은 아닙니다. 이는 의사결정과 전략을 추진하기 위해 데이터에 크게 의존하는 기업에 전략적 이점을 제공합니다.
향상된 데이터 품질 및 무결성
데이터 거버넌스의 주요 이점은 조직의 데이터 품질과 무결성이 크게 향상된다는 것입니다. 더 높은 수준의 데이터 품질은 일반적으로 다음을 통해 달성됩니다.
- 메타데이터 관리: 데이터 거버넌스는 메타데이터 관리를 사용하여 데이터를 관리하고 이해하는 데 도움이 됩니다. 여기에는 데이터의 출처, 사용 방법, 변경 사항을 추적하는 것이 포함됩니다. 데이터 내용과 컨텍스트의 변경 사항을 추적하고 실수를 수정하여 데이터 품질을 보장합니다.
- 데이터 관리: 이 분야의 전문가인 데이터 관리자는 데이터 제어를 유지하고 데이터 품질을 감독합니다. 이러한 전문가는 자신이 담당하는 정보의 가치 평가, 생성, 사용, 저장, 보관 및 삭제를 처리하면서 데이터 거버넌스 프로세스의 심장을 뛰게 합니다.
명확한 데이터 관리 정책을 수립하고 데이터 관리자를 할당함으로써 조직은 데이터의 정확성, 일관성 및 신뢰성을 보장합니다.
데이터 윤리 확립
데이터 윤리는 고객과 사회 전체에 영향을 미치는 데이터를 수집, 생성 및 분석하는 등 조직에서 사용되는 데이터 관행을 평가합니다.
데이터 윤리를 육성하면 기업이 특정 데이터를 수집하는 이유와 이를 통해 무엇을 달성할 수 있는지 이해하는 데 도움이 됩니다. 각 데이터 기반 거래는 최종 사용자에게 이점을 제공해야 합니다. 수집한 데이터로 문제를 해결하지 못한다면 해당 데이터를 수집하는 이유와 그 데이터로 무엇을 하고 있는지 물어봐야 합니다.
AI가 등장하면서 데이터 윤리는 특히 중요해졌습니다. 고객과 정부는 기업이 데이터를 처리하는 방법과 데이터의 최종 위치에 대해 점점 더 우려하고 있습니다. 데이터를 얻는 방법과 처리 방법을 투명하게 공개하는 것은 브랜드 신뢰를 구축하는 데 필수적입니다.
규정 준수 및 위험 관리
데이터 거버넌스 프레임워크는 조직이 GDPR 및 HIPAA와 같은 데이터 관련 규정을 준수하도록 보장합니다. 규정을 준수하면 비용이 많이 드는 법적 문제 및 벌금의 위험이 줄어듭니다. 또한 데이터 침해 및 보안 사고로부터 보호하여 조직의 평판을 보호합니다.
향상된 의사결정
회사 데이터의 전체 범위에 대한 통제권을 확립하면 경영진과 관리자는 비즈니스 활동, 과제 및 기회에 대한 전체적인 시각을 얻을 수 있습니다. 필요한 데이터가 저장되는 위치를 알고 그 정확성을 확신하면 브랜드는 증가하는 문제에 빠르게 대응하고 새로운 트렌드를 조기에 발견할 수 있습니다.
이는 일상적인 업무를 수행하는 정규 전문가에게도 적용됩니다. 시기적절하게 데이터에 액세스할 수 있으면 직원들은 더 자립적이게 되며 질문에 대한 답변을 얻기 위해 다른 회의를 기다리지 않고도 작업을 더 빠르게 실행할 수 있습니다.
향상된 데이터 보안
데이터 거버넌스에는 누가 데이터에 액세스할 수 있는지, 어떤 상황에서 데이터가 보호되는지 정의하는 것이 포함됩니다. 이러한 강화된 보안은 데이터 침해가 치명적인 결과를 초래할 수 있는 시대에 매우 중요합니다. 민감한 데이터에 대한 액세스를 제어하고 모니터링함으로써 조직은 자산과 고객 정보를 더 잘 보호할 수 있습니다.
회사 전체의 효율적인 커뮤니케이션
Gartner에 따르면, 전 세계 IT 지출은 2024년에 총 5조 달러에 이를 것으로 예상됩니다. 부서에서 더 많은 내부 도구를 확보함에 따라 이 수치는 매년 약 7%씩 증가합니다. 여기서 문제는 각 도구가 일반적으로 해당 부서 내부에 있는 데이터를 생성한다는 것입니다. 이로 인해 조직 전체에 데이터 사일로가 발생합니다.
데이터 거버넌스는 모든 데이터 생성 앱이 모든 회사 데이터가 저장되는 중앙 집중식 데이터 웨어하우스에 연결되도록 보장합니다. 공유된 데이터를 통해 모든 팀이 동일한 페이지에 있을 수 있습니다. 예를 들어 경영진이 모든 마케팅 및 판매 지표에 액세스할 수 있으면 자세한 보고서를 일주일 동안 기다리지 않고도 전략을 조정하고 결정을 내릴 수 있습니다.
데이터 거버넌스 과제 탐색
데이터 거버넌스의 모든 명백한 이점에도 불구하고 구현은 복잡하고 어려울 수 있습니다. 방대한 양의 데이터는 초기 단계에서 관리하기 어렵습니다. 특히 조직에 확립된 데이터 문화가 없는 경우에는 더욱 그렇습니다. 가장 일반적인 데이터 거버넌스 문제를 살펴보겠습니다.
최고 경영진의 관심
과제: 데이터 거버넌스 이니셔티브에 대한 최고 수준의 경영진 동의를 확보하기 위해 고군분투함
문제는 종종 데이터 거버넌스의 가치 잠재력을 보지 못하는 최고 경영진으로부터 시작됩니다. 이 과제에는 최고 경영진에게 데이터 거버넌스의 중요성과 이점을 명확하게 제시하고 데이터 거버넌스 이니셔티브를 비즈니스 목표에 맞추는 작업이 포함됩니다. 역할 명확성을 보장하고 데이터 소유권 갈등을 해결하는 것 역시 중요한 장애물이 됩니다.
솔루션: 데이터 거버넌스의 전략적 가치에 대해 최고 경영진을 교육합니다.
이 문제를 해결하려면 데이터 거버넌스의 중요한 역할과 이점을 설명하기 위해 최고 경영진과 대화를 시작해야 합니다. 거버넌스 전략을 안내 및 승인하고 이를 비즈니스 목표와 직접 연결하기 위해 고위 경영진이 포함된 거버넌스 협의회를 구축합니다.
나중에 경영진에게 거버넌스 역할을 할당하고 참여의 가치를 강조합니다. 이런 식으로 당신은 그들을 꾸준히 이 계획의 챔피언으로 만들 수 있습니다. 데이터 거버넌스의 영향을 입증하기 위해 성능 지표 및 진행 상황 추적을 통해 프로세스를 백업합니다.
데이터 통합
과제: 서로 다른 데이터를 수집하고 표준화할 수 없음
가장 큰 과제 중 하나는 서로 다른 소스의 데이터를 통합하는 것입니다. 전사적 데이터 거버넌스에는 구조, 형식, 일반적인 의미가 서로 다른 여러 도메인에 걸쳐 정보를 수집하는 작업이 포함됩니다.
각 부서의 지속적인 기술 교체와 새로운 데이터 소스로 인해 데이터의 변경 사항을 간과하지 않는 것이 어렵습니다. 또한 이는 지속적인 실시간 프로세스여야 합니다. 수동 데이터 수집은 불규칙한 경우가 많으며 인적 오류가 발생하기 쉽습니다.
솔루션: 도메인별 데이터 통합 플랫폼
대부분의 조직은 모든 데이터 자산을 한 번에 관리하기 위해 데이터 거버넌스를 구현합니다. 이러한 전체적인 접근 방식은 진행 속도가 느리다는 것을 의미하며 귀하의 노력이 즉각적인 비즈니스 요구 사항에 연결되지 않을 위험이 있습니다.
도메인별 데이터 통합 플랫폼은 API 커넥터를 통해 데이터 소스에 연결하여 중앙 집중식 스토리지에 대한 지속적인 데이터 흐름을 설정합니다. 이러한 솔루션은 데이터를 추출하여 분석 가능한 정렬된 형식으로 변환하고 선택한 스토리지에 로드합니다.
도메인별 접근 방식을 사용하면 높은 수준의 주의가 필요한 가장 중요한 데이터 자산(예: 개인 식별 정보)의 우선 순위를 지정할 수 있습니다. 이 접근 방식은 거버넌스 활동의 범위를 효과적으로 줄여 가장 중요한 데이터에 노력을 집중시킵니다.
도메인별 데이터 통합 도구를 구현하면 향후 더욱 정확한 데이터와 상세한 분석이 가능해집니다. 이러한 솔루션은 특정 부서에서 사용하는 데이터에 맞춰진 데이터 모델을 갖는 경향이 있습니다. 따라서 Improvado는 유료, 유기적, 전자상거래 및 기타 유형의 마케팅 플랫폼 전반에 걸쳐 데이터를 정규화할 수 있는 마케팅 공통 데이터 모델을 갖추고 있습니다.
데이터 품질 보장
과제: 데이터 거버넌스 프레임워크 내에서 높은 데이터 품질 보장
데이터 거버넌스와 데이터 품질은 본질적으로 연결되어 있지만 높은 데이터 품질을 보장하는 것은 중요한 과제입니다. 데이터 거버넌스는 데이터 관리를 위한 프레임워크를 설정하지만 데이터의 '우수성'(정확성, 완전성, 일관성, 관련성, 적시성)을 달성하고 유지하는 것은 복잡합니다.
해결책: 데이터 품질 문제를 정의하고 관련 솔루션을 구현합니다.
이 문제를 해결하는 첫 번째 단계는 이를 명확하게 정의하는 것입니다. 문제와 달성하려는 목표를 정량화하는 것이 첫 번째 단계여야 합니다. 예를 들어, “마케팅 데이터 항목 중 20%가 중복된 것으로 나타났습니다. 이를 1% 미만으로 줄이고 싶습니다.”
문제가 올바르게 식별되면 문제 해결에 도움이 되는 도구를 찾는 것이 훨씬 쉬워집니다. 중복된 항목이 있는 경우 데이터 정리 도구나 정규화 기능이 있는 데이터 통합 플랫폼이 필요할 것입니다. 동일한 데이터를 포함하는 두 개의 별도 소스에서 중복이 발생할 수 있으므로 데이터가 스토리지에 어떻게 저장되는지 확인하는 것도 가치가 있습니다. 여기서 데이터 계보 도구가 유용할 수 있습니다.
확장성
과제: 조직 성장과 함께 데이터 거버넌스 확장
조직이 확장됨에 따라 증가하는 데이터 볼륨과 새로운 데이터 유형을 관리하기 위해 데이터 거버넌스 프레임워크도 발전해야 합니다. 이러한 확장성은 조직의 모든 수준에서 효과적인 거버넌스를 유지하는 데 중요합니다. 확장 가능한 솔루션이 없으면 조직은 성장을 방해하고 데이터 무결성을 손상시킬 수 있는 잘못된 데이터 관리 및 비효율성을 초래할 위험이 있습니다.
솔루션: 유연하고 확장 가능한 데이터 거버넌스 정책 설계
확장성 문제를 해결하려면 조직은 데이터 구조의 성장과 변화에 쉽게 적응할 수 있는 유연한 데이터 거버넌스 정책을 설계해야 합니다. 이러한 적응형 거버넌스 프레임워크를 구현함으로써 조직은 지속적인 데이터 무결성과 관련성을 보장할 수 있습니다.
규제 준수
과제: 데이터 보호 규정의 변화하는 지형 탐색
GDPR 및 CCPA와 같이 진화하는 데이터 보호 규정을 준수하는 것은 조직의 끊임없는 과제입니다. 법적 표준에 부합하는지 확인하기 위해 데이터 정책 및 관행을 정기적으로 검토하지 않으면 기업은 규정을 준수하지 않을 위험이 있으며 잠재적인 법적 및 재정적 영향을 받을 수 있습니다.
솔루션: 규정 준수를 보장하기 위해 데이터 거버넌스 프레임워크 적용
조직은 현재와 미래의 규정을 계속 준수하기 위해 데이터 거버넌스 프레임워크를 적극적으로 조정해야 합니다. 이를 위해서는 데이터 정책 및 관행에 대한 정기적인 감사를 실시하여 최신 법적 표준에 부합하는지 확인해야 합니다. 데이터 거버넌스의 핵심에 규정 준수를 포함시킴으로써 조직은 규정 위반 위험으로부터 보호하고 규제 요구 사항을 효과적으로 충족할 수 있습니다.
데이터 거버넌스 모범 사례
효과적인 데이터 거버넌스는 조직이 데이터 자산을 정확하고 안전하게 유지하며 잠재력을 최대한 활용하는 데 매우 중요합니다. 데이터 거버넌스 프로세스를 향상하기 위한 주요 모범 사례는 다음과 같습니다.
1. 명확한 거버넌스 정책 수립
데이터 품질, 개인 정보 보호, 보안 및 규정 준수 표준을 포함하는 포괄적인 데이터 거버넌스 정책을 정의합니다. 이러한 정책이 잘 문서화되어 모든 관련 이해관계자가 접근할 수 있도록 하십시오.
정책을 개발할 때 작업 중인 데이터의 고유한 측면을 고려하는 것이 중요합니다. 예를 들어, 마케팅 데이터에는 광고 플랫폼에 따라 달라지는 브랜드 안전 표준과 같이 해당 분야의 전문가만이 알고 있는 주의 사항이 있습니다.
Improvado는 브랜드 안전 규칙을 준수하도록 캠페인 데이터에 대한 구조화된 거버넌스를 제공합니다. 캠페인이 이러한 규칙을 위반할 때마다 캠페인 시작 책임자는 캠페인을 즉시 수정하는 데 필요한 모든 상황이 포함된 알림을 받습니다.
이러한 플랫폼을 구현하면 도메인별 데이터에 대한 정책 준수 및 개발 프로세스가 크게 가속화될 수 있습니다.
2. 데이터 관리자 할당
데이터 관리자는 거버넌스 프로세스에서 중요한 역할을 하며 데이터 품질 및 규정 준수를 관리하는 역할을 합니다. 데이터의 비즈니스 측면과 기술 측면을 모두 이해하는 지식이 풍부한 개인을 할당합니다.
3. 부서 간 협업 보장
데이터 거버넌스는 모든 부서가 공동으로 노력해야 합니다. 부서 간 협업을 통해 데이터 거버넌스 구현을 가속화할 수 있는 방법은 다음과 같습니다.
- 전문지식 공유를 통해 정확성, 일관성, 신뢰성을 보장함으로써 데이터 품질을 향상시킵니다.
- 전략을 조정하고 사일로를 줄여 데이터 사용을 최적화하는 협업 헬리오스입니다.
- 열린 커뮤니케이션은 데이터 문화를 조성하고 읽고 쓰는 능력, 주인의식, 책임감을 촉진합니다.
- 이는 데이터 거버넌스 및 관련 지표의 측정 가능한 영향을 모든 사람이 사용할 수 있도록 하여 이니셔티브의 결과를 향상시킵니다.
4. 모니터링, 측정 및 보고
데이터 거버넌스 이니셔티브의 효율성을 측정하기 위한 측정항목을 설정하세요. 이러한 지표를 정기적으로 모니터링하고 진행 상황을 이해관계자에게 보고하여 가치를 입증하고 개선 영역을 식별합니다.
5. 검토 및 조정
데이터 거버넌스는 확정된 후 잊어버리는 이니셔티브가 아닙니다. 거버넌스 관행과 프레임워크를 정기적으로 검토하여 새로운 과제, 기술 및 비즈니스 목표에 적응하세요.
데이터 거버넌스의 ROI 측정
데이터 거버넌스 이니셔티브에 대한 투자 수익(ROI)을 정량화하는 것은 이해관계자에게 가치를 정당화하는 데 중요합니다. 데이터 품질 향상부터 규정 준수까지 데이터 거버넌스의 이점은 분명하지만 이러한 이점을 측정 가능한 재정적 조건으로 전환하는 것은 어려울 수 있습니다. 데이터 거버넌스의 재정적 영향을 입증하기 위한 구조화된 접근 방식은 다음과 같습니다.
운영 효율성 향상 확인
보다 효율적인 데이터 관리 프로세스를 통해 창출된 비용 및 시간 절감을 평가하는 것부터 시작하십시오. 다음은 데이터 거버넌스 ROI를 입증하는 데 사용할 수 있는 몇 가지 정량화 가능한 지표입니다.
- 데이터 검색 시간 단축(%)
- 데이터 이해 시간 단축(%)
- 데이터 사용 시간 단축(%)
- 오류 및 데이터 불일치 수정 시간 단축(%)
위험 완화 평가
데이터 거버넌스는 데이터 위반 및 규정 위반과 관련된 위험을 완화하는 데 중요한 역할을 합니다. 잠재적인 벌금, 법적 비용, 데이터 거버넌스를 통해 예방하는 데 도움이 되는 문제 해결 노력 비용을 살펴봄으로써 이러한 위험을 방지하는 데 따른 재정적 영향을 평가하세요. 또한 평판에 미치는 영향과 수익에 미치는 잠재적 영향도 고려하세요.
기술 비용 절감 평가
데이터 거버넌스 구현으로 인한 인프라 비용 절감액을 계산하는 것을 잊지 마세요.
- 다양한 스토리지에서 중복 데이터를 유지하기 위한 엔지니어링 리소스 감소
- 서로 다른 소스에서 데이터를 수집하고 다양한 이해관계자가 액세스할 수 있도록 하는 데 필요한 엔지니어링 리소스가 적습니다.
- 인프라 비용 절감
- 여러 사업부에서 여러 스토리지를 유지 관리하는 데 따른 비용 절감
투자 비용 계산
ROI를 측정하려면 데이터 거버넌스 프로그램의 총 비용을 설명하는 것이 중요합니다. 여기에는 기술 투자, 교육 비용, 직원이 데이터 거버넌스 역할에 소요한 시간이 포함됩니다. 필요한 투자를 명확하게 파악하기 위해 이러한 비용을 합산합니다.
수익별 데이터로 데이터 거버넌스 여정을 시작하세요
마케팅, 영업, 재무 부서 전반에서 데이터를 생성하는 앱의 수가 계속 증가함에 따라 수익별 데이터 자산의 품질도 계속해서 향상되고 있습니다. 수익 데이터 전반에 걸쳐 데이터 거버넌스 이니셔티브를 구축하면 새로운 성장 기회를 발굴하고 조직의 의사 결정을 촉진할 수 있습니다. 또한 수익 데이터는 모든 조직에서 가장 귀중한 자산 중 하나이기 때문에 C-Suite를 이니셔티브에 참여시키는 것이 더 쉽습니다.
Improvado는 마케팅 담당자와 기업이 데이터의 힘을 활용하여 영향력 있는 비즈니스 결정을 내릴 수 있도록 설계된 AI 기반 통합 마케팅 인텔리전스 및 분석 플랫폼입니다. Improvado는 500개 이상의 데이터 소스를 연결하고, 데이터를 중앙 집중식 창고에 통합하여 이를 전략적 통찰력으로 변환하고, 풍부하고 실행 가능한 보고서를 통해 분석 및 프레젠테이션을 촉진합니다.
이 플랫폼은 지침 준수를 지원하고 자연어를 사용하여 생성할 수 있는 경고 시스템과 사용자 지정 규칙을 통해 다양한 캠페인에 대한 거버넌스를 간소화합니다. Improvado는 또한 데이터 액세스 관리를 처리하여 조직 내 다양한 하위 브랜드 또는 지역 지점에서 작업하는 팀을 위한 별도의 작업 공간을 제공합니다.