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데이터 거버넌스란?

누가 데이터를 제어하는지 항상 아는 것이 중요합니다. 데이터 거버넌스와 팀이 데이터 자산 전체에서 데이터 리소스를 관리하고 보호할 수 있는 방법에 대해 알아보세요.

데이터 거버넌스 정의

데이터 거버넌스는 정보의 효과적이고 효율적인 사용을 보장하는 프로세스, 정책, 역할, 메트릭 및 표준의 모음입니다. 또한 데이터를 데이터 수명 주기 전반에 걸쳐 보안, 비공개, 정확 및 사용성을 유지하는 데이터 관리 프로세스를 수립하는 데 도움이 됩니다.

강력한 데이터 거버넌스 전략은 데이터를 사용하여 비즈니스 성장을 주도하는 모든 조직에 매우 중요합니다. 향상된 의사 결정을 내리고 경쟁 시장에서 성공적인 결과를 보장합니다. 방대한 양의 내부 및 외부 데이터를 수집할 때 위험을 관리하고 비용을 절감하며 비즈니스 목표를 효과적으로 실행하는 전략이 필요합니다.

데이터 거버넌스의 이점

데이터 거버넌스의 큰 부분은 연결되지 않은 비즈니스 단위의 이해 관계자와의 공동 작업 프로세스를 통해 데이터 사일로를 무너뜨리는 프로그램을 구축하는 것입니다. 데이터 거버넌스 프로그램은 조직화된 데이터가 적절하게 사용되고 시스템에 정확하게 입력되도록 하기 위해 무거운 작업을 수행해야 합니다. 강력한 데이터 거버넌스 전략을 구현하면 정보가 다음과 같은지 확인하는 데 도움이 됩니다.

  • 깨끗하게 감사됨
  • 평가됨
  • 문서화
  • 관리
  • 보호됨
  • 신뢰할 수 있는

그러나 먼저 IT 팀은 신뢰할 수 있는 데이터를 제공할 수 있는지 확인해야 합니다. 액세스 가능하고 정확한 데이터의 이점은 다음과 같습니다.

단일 정보 소스. 모든 의사 결정권자는 동일한 데이터 세트, 용어 및 보기에서 작업하므로 내부 유연성을 위한 더 많은 기회를 제공합니다.

개선된 데이터 품질. 팀은 사용 가능한 모든 데이터가 사용하기에 안전하고 완전하며 일관성이 있음을 확신할 수 있습니다.

향상된 데이터 관리. 팀이 조직의 요구 사항과 우려 사항을 즉각적이고 일관되게 해결할 수 있도록 행동 강령 및 모범 사례를 수립하도록 지원합니다.

빠르고 일관된 규정 준수. 거버넌스 프로세스 전반에 걸쳐 깨끗한 데이터 관리를 한다는 것은 규정을 준수하도록 데이터를 올바르게 생성, 처리 및 보호하는 절차를 의미합니다.

비용 절감 및 이윤 개선. 오래된 정보에 기반한 의사 결정을 제거하면 효율적인 일상 운영, 더욱 쉬운 감사 및 낭비 감소가 발생합니다.

뛰어난 조직 평판. 귀하의 비즈니스가 견고하고 신뢰할 수 있을 때 사용자는 해당 비즈니스를 시장의 리더로 포지셔닝하게 됩니다.

조직에 데이터 거버넌스 전략을 추가하면 많은 이점이 있지만 팀이 조직 구현에 대한 준비가 되어 있지 않으면 몇 가지 문제가 발생할 수 있습니다.

데이터 거버넌스의 과제

보상은 크지만 데이터 거버넌스 솔루션을 만드는 것은 어려울 수 있습니다. 이러한 과제 중 일부는 다음과 같습니다.

전사적 동의. 데이터는 여러 부서에 걸쳐 있으므로 위에서 아래로 명확한 리더십과 부서 간 공동 작업이 필요합니다.

부실한 데이터 관리. 데이터 관리가 불완전한 데이터 거버넌스 프로그램으로 구성되어 있는 경우 데이터가 안전하지 않고 격리될 뿐만 아니라 규율이 없는 프로세스가 발생하여 대규모 데이터 위반 및 규정 미준수로 이어질 수 있습니다.

표준화. 조직은 거버넌스 표준과 유연성 사이에서 적절한 균형을 찾아야 합니다.

이해관계자 조율. 이해 관계자에게 데이터의 가치를 확신시키기 위해 열심히 노력해야 합니다. 이해 관계자에게 투명성을 제공하면 조직의 거버넌스 및 증권 예산에 투자하도록 설득할 수 있습니다.

책임 할당. 데이터의 특정 세그먼트에 액세스할 수 없는 사람과 그렇지 않은 사람을 결정하는 데 어려움이 있을 수 있습니다. 누가 무엇을 언제 볼 수 있는지 시스템을 만드는 것은 사용자와 사용자의 팀이 잠재적인 문제를 제거하는 데 도움이 됩니다.

기술 및 비즈니스 측면 모두에서 귀하의 데이터 거버넌스 전략은 회사의 모든 사람이 수락해야 합니다. 또한 성공적인 전략을 수립하려면 데이터 거버넌스 프로그램에 모범 사례와 원칙을 구현해야 합니다.

데이터 거버넌스 원칙 및 모범 사례

데이터 거버넌스에 필요한 프레임워크를 만들 때 조직의 목표에 맞는 프레임워크를 만들어야 합니다. 데이터를 적절하게 사용하고, 데이터 보안을 개선하고, 데이터 배포 정책을 생성 및 시행하고, 모든 규정 요구 사항을 준수하는 방법을 고려해야 합니다.

성공적인 구현을 보장하려면 다음 5가지 데이터 거버넌스 원칙에 중점을 둡니다.

책임

조직 전체에서 데이터를 제어할 팀 구성원이 필요합니다. 아무도 그 책임을 지지 않으면 데이터 거버넌스가 없습니다. 귀하와 귀하의 IT 팀은 소유권과 책임을 구현해야 합니다. 조직 간 책무성을 보장하기 위해 다른 부서의 대표와 함께 데이터 거버넌스 팀을 구성합니다.

규칙 및 규정

모든 데이터 사용에 대한 기준을 구현하고 생성하기 위해 데이터 거버넌스 팀에서 개발한 모든 사람이 따라야 하는 표준화된 규칙과 규정이 필요합니다.

데이터 관리

데이터 관리자라고도 하는 전담 데이터 관리자를 선택하는 것은 데이터 거버넌스의 적절한 보호를 제정하고 보장하는 열쇠입니다. 데이터 관리자로서 이 사람의 책임은 데이터 거버넌스 팀에 보고하고 데이터 규칙과 규정을 시행하여 정기적으로 준수하도록 하는 것입니다.

데이터 품질

정보에 입각한 비즈니스 결정을 내리려면 깨끗하고 신뢰할 수 있는 고품질 데이터가 필요합니다. 이를 위해 데이터 관리자는 데이터 품질을 개선하기 위한 일련의 공유 표준을 생성합니다.

투명성

모든 데이터 거버넌스 프로세스는 가능한 한 투명해야 합니다. 모든 기능과 단계에 대한 영구 기록을 유지하면 향후 감사에서 데이터 사용, 사용된 데이터, 데이터 처리 방법, 팀에서 사용한 이유를 확인할 수 있습니다.

비즈니스가 확장되고 이러한 5가지 데이터 거버넌스 원칙을 준수함에 따라 최신 데이터 거버넌스 관행에 적응하고 최신 기술에 대한 최신 정보를 유지해야 합니다.

데이터 거버넌스를 위한 처음 5가지 모범 사례는 다음과 같습니다.

  1. 생각은 크게 하고 시작은 작게 하세요.

    높은 수준의 목표를 문서화하되 프로젝트 목표와 마일스톤을 염두에 두세요.

  2. 임원 스폰서를 지정합니다.

    이 사용자는 더 광범위한 조직뿐만 아니라 상위 경영진에 대한 데이터 거버넌스 전략을 옹호할 것입니다.

  3. 사례를 빌드하세요.

    성공적인 데이터 거버넌스 계획을 가능한 한 빨리 구현해야 하는 이유를 정당화하는 데 필요한 비즈니스 사례를 만드세요.

  4. 올바른 메트릭을 개발합니다.

    메트릭이 너무 많거나 너무 적으면 목표를 달성하고 있는지 이해하기 어렵습니다. 사용자, 운영자 및 팀은 목표를 달성함에 따라 어떤 메트릭이 필요하고 필요하지 않은지 신속하게 결정해야 합니다.

  5. 모든 수준과 계속 통신합니다.

    이 새로운 과정에 열린 자세를 유지하고 특히 변화에 반대하는 사람들을 독려하세요. 프로세스와 그 중요성을 이해하지 못하는 많은 사람들에게 컨텍스트와 투명성을 제공해야 합니다.

클라우드 데이터 거버넌스 프레임워크

데이터를 클라우드 스토리지로 이동하는 것은 성장에 매우 중요합니다. 클라우드 데이터 거버넌스 프레임워크는 청사진 역할을 하며 데이터 전략이 클라우드에 저장되는 방식에 대한 토대를 마련합니다. Microsoft Purview와 같은 제품은 팀이 데이터 흐름을 전체적으로 탐색하는 데 도움이 되며 거버넌스는 이러한 데이터 흐름 방식에 대한 규칙, 책임, 절차 및 프로세스를 통합합니다. 클라우드 스토리지 내에서 안전하게 관리 및 제어됩니다.

글로벌 산업 위원회인 EDM 위원회는 데이터 거버넌스가 캡슐화해야 하는 프레임워크를 규정하는 CDMC(클라우드 데이터 관리 기능)를 만들었습니다. 여기에는 다음이 포함됩니다.

데이터 카탈로그화 및 검색—조직 데이터의 논리적 검색, 설명 및 검색을 가능하게 하는 통합된 방식으로 데이터 자산의 자동 식별 및 물리적 기록.

데이터 분류—적절한 정보, 개인 정보 보호 또는 기타 민감도 분류로 데이터에 태그를 지정하여 향후 사용 및 보호를 보장합니다.

데이터 소유권 - 데이터가 보호, 설명, 액세스 및 품질을 위해 조직 내에서 책임감 있고 권한이 있는 에이전트에 의해 소유되도록 합니다.

데이터 보안 - 데이터가 암호화, 난독화, 토큰화되거나 분류에 따라 적용되는 기타 적절한 보안 조치가 있는지 확인합니다. 보안 적용 증거 캡처 및 데이터 손실 방지 관리가 포함됩니다.

데이터 주권 및 국가 간 데이터 공유 - 관할 규칙 및 금지 사항에 따라 데이터가 저장, 액세스 및 처리되도록 합니다.

데이터 품질 - 데이터 품질의 핵심 측정(정확성, 완전성, 일관성, 유효성, 관련성, 적시성)에 따라 데이터가 목적에 맞는지 확인합니다.

데이터 수명 주기 관리 - 법률, 규정 및 개인 정보 수명 주기 요구 사항에 따라 데이터의 소싱, 저장, 처리, 액세스 및 폐기를 보장합니다. 이러한 요구 사항은 종종 보존 일정에 정의됩니다.

데이터 권한 및 액세스 추적—데이터에 액세스하려는 사용자만 데이터에 액세스할 수 있어야 합니다. 이 액세스를 감사하는 것은 통제를 입증하고 보장하는 중요한 부분입니다.

데이터 계보 - 데이터의 출처, 데이터가 수행한 단계, 데이터가 관련된 세부사항 및 빈도로 사용되는 위치를 식별할 수 있는지 확인합니다.

데이터 개인 정보 보호 - 조직에 적용되는 규제 및 개인정보 보호법을 반영하는 데이터 주체의 개인 정보 보호를 위한 프레임워크를 정의합니다. 개인 정보 보호 프레임워크가 적극적으로 적용되도록 프로세스와 기술이 채택되었는지 확인합니다.

신뢰할 수 있는 소스 관리 및 데이터 계약—대규모 조직에는 여러 소스에서 생성되거나 여러 소스를 통해 처리되는 유사한 데이터가 있을 수 있습니다. 신뢰할 수 있는 소스를 식별 및 관리하고 소비 데이터 계약을 정의하는 것은 데이터가 합의된 소스에서 제공되고 전체 데이터 아키텍처가 효과적으로 관리되고 있는지 확인하는 데 중요합니다.

윤리적 사용 및 목적 - 개인 정보 보호법 및 데이터 주체의 권리를 넘어 데이터의 윤리적 사용에 대한 의문이 점점 더 커지고 있습니다. AI 및 기계 학습의 사용이 증가함에 따라 회사의 윤리 강령에 따라 고객이 기대하는 방식으로 데이터가 처리되고 있는지 확인하는 것이 중요합니다.

마스터 데이터 관리—마스터 데이터는 조직 내에서 가장 일반적으로 사용되는 중복 데이터입니다. 회사의 핵심 운영 측면(예: 제품, 고객, 직원 및 회사 구조)을 설명하는 것은 데이터인 경우가 많습니다. 이 데이터에 대한 일관된 단일 보기가 있는지 확인하는 것은 정확하고 안정적인 데이터 사용의 기본입니다.

데이터 거버넌스가 기술 솔루션만으로는 충족되지 않는다는 사실을 인식하는 것이 중요하지만, 하이브리드 및 멀티 클라우드가 증가함에 따라 통합 데이터 거버넌스 아키텍처는 모든 솔루션에서 더욱 중요한 부분이 되고 있습니다.

데이터 거버넌스 도구, 소프트웨어 및 리소스

모든 비즈니스에 적용되는 단일 데이터 거버넌스 전략은 없지만 Azure와 같은 클라우드 기반의 확장 가능한 솔루션은 조직이 보다 비용 효율적이면서도 미래의 요구 사항에 적응하는 데 도움이 됩니다. 또한 어떤 도구를 선택하든 도움이 되는지 확인하세요.

  • 유효성 검사, 정리 및 보강을 통해 데이터 품질을 개선합니다.

  • 검색, 프로파일링 및 벤치마킹을 통해 데이터를 캡처하고 이해합니다.

  • 데이터를 관리하여 엔드투엔드 계보와의 데이터 통합을 추적합니다.

  • 관련성, 검색 가능성, 접근성 등을 높이기 위해 데이터를 문서화합니다.

  • 항상 데이터를 적극적으로 검토하고 모니터링합니다.

  • 직원이 해당 데이터를 가장 잘 알 수 있도록 하세요.

또한 AI, 기계 학습, 정보 수명 주기 및 콘텐츠 관리, EMM(엔터프라이즈 메타데이터 관리)을 포함하는 소프트웨어 기능을 찾아보세요.

Azure 거버넌스 및 관리는 전체 IT 수명 주기 동안 데이터를 관리하는 데 도움이 되는 고급 기능을 갖춘 관리 및 거버넌스 클라우드 솔루션의 완벽한 예입니다. 이 데이터 거버넌스를 사용하면 조직의 엔드투엔드 데이터 흐름을 추적할 수 있으므로 필요할 때마다 적합한 사람이 모두 신뢰할 수 있고 정확한 데이터에 액세스할 수 있는지 확인할 수 있습니다.

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