[DAP] 과목1 전사아키텍처 이해 - 제 3장 - 제 1절 데이터 거버넌스 개요

DAP(Data Archtecture Professional) 책을 통해 내가 공부한 내용을 요약한 것 

 

제 3장 - 데이터 거버넌스

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제1장 전사아키텍처와 데이터아키텍처

제 2장 데이터아키텍처 구축

제 3장 데이터 거버넌스

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제 1절 데이터 거버넌스 개요

제 2절 데이터 거버넌스 구성

제 3절 데이터 거버넌스 운영

제 4절 데이터 거버넌스 확장

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1. 데이터 거버넌스 개념

* 등장배경

거버넌스는 공공·행정 분야에서 시작된 용어로, 사회 내 다양한 기관과 행위자가 자율성을 지니면서 함께 통치에 참여 ·협력하는 변화 통치 방식을 말하여, '협치'라도고 한다.

오늘날의 행정의 시장화, 분권화, 네트워크화, 기업화, 국제화를 지향하게 되면서 기존의 행정 이외의 민간 부문과 시민 사회를 포함하는 다양한 구성원 사이의 소통과 네트워크를 강조하는 의미로 거버넌스라는 용어가 자주 사용된다.

 

* 데이터 거버넌스의 정의

  데이터 거버넌스는 데이터 관련문제에 대한 의사결정 및 권한 사항의 적용 체계이다. 이것은 정보관련 프로세스에 대한 의사결정권과 책임사항의 체계로서, 누가 어떤 정보를 가지고 어떤 행동을 취할 수 있는지를 기술하는 합의된 모델에 따라 실행된다.

즉 기업이나 조직의 목적에 적합하면서 높은 품질의 데이터를 사용할 수 있도록 하기 위한 바람직한 활동 체계를 정의하는 것.

 

* 데이터 거버넌스의 3가지 관점

1) 책임감

  데이터의 활용과 이동에 대한 모든 부분에 대해 오너쉽(소유권)을 명확하게 정의하여 조직에서 데이터를 처리하는 방식에 대해 투명성을 보장하는 것.

 

2) 일관성

  조직이나 비즈니스별로 데이터가 격리 됨으로써 발생할 수 있는 비효율을 감소시킨다. 일관성 확립을 위해 데이터 거버넌스는 표준화된 절차를 고려해야 한다.

 

3) 적응성

  데이터 거버넌스의 유연한 특성은 데이터 거버넌스를 큰 혼란 없이 기존 프로세스에 동화시키거나 수용할 수 있음을 의미한다.

 

* 데이터아키텍처와 데이터 거버넌스의 관계

  데이터아키텍처는 {데이터 아키텍처 정책, 정보, 관리} 부문으로 구분되어 있는데, 여기서 데이터 아키텍처 관리에 대한 부분을 데이터 거버넌스라고 말하기도 한다.

그러나 데이터의 자산 가치를 바라보는 시야와 대상 ·활용 범위의 확대 추세에 따라서 데이터 거버넌스는 좀 더 폭 넓은 의미를 담게 된다.

 

* 데이터 거버넌스와 데이터 아키텍처의 시너지 효과 사례

데이터 거버넌스 ( 데이터 거버넌스는 데이터 아키텍처에 대해)	데이터 아키텍처 (데이터아키텍처는 데이터 거버넌스에 대해)
1) 중요한 데이터 및 비즈니스 영향 파악 2) 개선을 위한 데이터의 우선순위 파악 3) 비즈니스 목표와 데이터아키텍처 개선 사항 연계 4) 비즈니스 변화에 따른 데이터아키텍처 결과물 검증 및 개발을 지원 5) 주요 데이터아키텍처 요소에 대한 책임 설명 6) 데이터 아키텍처가 비즈니스에 적합하게 적용되도록 지원 등	1) 데이터 전략을 개념 ·논리 ·물리 모델로 실현하고 구현 가능하게 함 2) 데이터 모델을 통해 엔터티, 속성 등 중요 데이터 요소로 데이터를 정의 3) 데이터 거버넌스의 초점이 되어야 하는 데이터 식별 4) 데이터 관리 방법 결정에 기여 5) 중요 데이터 및 핵심 요소에 대한 비즈니스와 IT의 공감대 형성과 합의 도출을 지원 등

 

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2. 데이터 거버넌스의 필요성

* 데이터 거버넌스 부재 데이터 상태 및 유발 문제점

데이터 거버넌스 부재 데이터 상태	유발 문제점
단일 소유권 결여	1) 명확하지 않거나 미정의된 데이터 소유권 2) 데이터 정리에 장시간 소요 3) 상이한 시스템에서 일관성 없게 처리되는 데이터
비즈니스 프로세스 전반에 대한 불일치	1) 단일 버전 데이터 부재 2) 전사적 데이터 중복 3) 데이터 품질, 데이터 흐름, 액세스 및 처리에 대한 표준이 없음 4) 프로젝트 의존적 접근법
데이터 품질 표준의 결여	1) 불완전한 데이터와 낮은 품질 수준 2) 의미 있는 정보 도출 불가
접근성 부족	1) 데이터 계획을 IT 조직이 리드 2) 기업이나 조직 내 표준 규정 없음
데이터 보안에 대한 위험성	1) 데이터 변경 및 읽기 접근에 대한 권한 불명확 2) 완전하게 보호되지 않는 개인정보 데이터
과도한 유지보수 또는 유지보수 결여	1) 높은 유지 비용

 

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3. 데이터 거버넌스 구축 방향

  전사 데이터아키텍처나 데이터아키텍처를 도입할 때 아키텍처 정보를 정확하게 구축하는 것도 중요하지만, 더욱 중요한 것은 그러한 아키텍처 정보를 관리하고 활용할 수 있는 체계를 정립하는 것이다.

 

* 통제 부재 상태의 데이터를 -> 통제 상태의 데이터로 이행

  데이터 거버넌스의 목적은 데이터를 통제되지 않은 상태에서 통제된 상태로 전환하는 것이라 할 수 있다.  통제된 상태의 데이터는 신뢰할 수 있고, 이해가 쉬우며, 데이터 자체와 데이터에 대한 문제를 해결할 책임이 명확하게 확립되어 있다.

 

* 데이터 요소에 대한 표준화된 명칭

  엔터티, 속성, 테이블, 칼럼 등과 같은 데이터 요소에 대한 명칭이 기업이나 조직 내 어느 곳에서나 표준화가 되어있고 명확한 업무적 의미를 표현하고 있다.

 

* 데이터 요소에 대한 표준화된 업무적 정의

  데이터 요소가 하나의 표준화된 업무적 명칭을 갖는 것 처럼 데이터 요소는 하나의 표준화한 업무적 정의를 가져야 한다.

 

* 계산 ·추출 속성에 대한 계산 ·추출 규칙 정의

  수량이나 총 금액과 같이 계산 값을 도출하는 방법에 대해 혼동이 없도록 구체적인 규칙을 관리한다.

 

* 데이터베이스 ·시스템에서 업무 데이터 요소의 물리적 위치에 대한 정의

  어떤 시스템의 데이터베이스 내에서 어떤 테이블과 구성 컬럼이 존재하는지와 같이 테이블, 컬럼 등 물리적 데이터 요소의 위치를 관리하고 있다.

 

* 조직 여건을 고려한 데이터 품질 규칙

  형식, 범위 , 유효값, 패턴 등과 같이 고품질의 데이터를 확보하기 위해 필요한 규칙의 지정과 함께 각 데이터가 업무에 사용되는데 필요한 적정 품질 수준에 대해서도 고려되어야 한다.

 

* 데이터 요소 생성 규칙

  어떤 엔터티에 인스턴스를 생성할 때 적정 품질 수준을 확보할 수 있도록 필요한 모든 항목이 규칙에 따라 채워져야 한다.

 

* 데이터 요소 사용 규칙

  데이터 요소의 사용 규칙은 데이터를 사용할 수 있거나 사용할 수 없는 경우를 정의하는 것으로, 개인정보의 보호와 관련하여 중요하게 다루어져야 한다.

 

* 데이터 요소에 대한 데이터 통제자 ·소유자 및 업무 데이터 관리자의 적절한 통제

  업무 데이터에 대한 관리 책임과 의사결정 권한을 갖고 있는 사람들이다. 구성원 중 누구라도 업무 데이터 요소에 대한 변경을 제안하고자 하는 경우 표준화한 관리 절차와에 따라 업무 데이터 관리자에 의해 권한을 부여받고 데이터 통제자 ·소유자의 승인을 받아야 한다.

 

* 장기적 접근

  데이터 거버넌스를 성공적으로 정착시키이 위해서는 프로젝트적인 접근을 지양하고 장기적인 접근이 필요하며, 단기 효과보다는 장시간의 효과를 중시해야 한다. 데이터아키텍처 수립 효과는 IT관련 조직만의 노력으로 달성될 수 없으며, 전사적인 추진 체계가 구축되어야 한다.

현업도 데이터 아키텍처를 이해하고 업무에 아키텍처 정보를 활용할 수 있어야 하며, 혁신에 대한 적극적인 의견 제시와 협조가 필요하다.

 

* 효과적인 데이터 거버넌스룰 구축하기 위해서 고려할 사항

1) 데이터아키텍처 관리를 위해 정의된 조직체계, 프로세스 체계 등을 문서화 하여 조직이 준수할 수 있도록 제도화

2) 데이터 아키텍처 관련 제반 이해

3) 관계자의 데이터아키텍처 이해도 향상 및 업무 수행 시 데이터아키텍처 정보 활용 증진을 위한 적절한 교육 프로그램 제공

4) 목표 아키텍처의 전환, 데이터 자산 가치 증진 등 데이터아키텍처 도입에 따른 변화 관리를 위한 종합적인 프로그램 운영

5) 데이터 거버넌스 수행 체계 주기적으로 점검, 개선점 도출하여 반영할 수 있는 제도적 장치 마련

6) 데이터아키텍처 관리 시스템의 활용도와 만족도를 주기적으로 점검, 시스템 품질 개선

 

* 데이터 거버넌스 기대 효과

  효과적인 데이터 거버넌스는 조직간 협업과 구조화한 정책 입안 등을 촉진함으로써 데이터 품질, 가용성 및 무결성 등을 높일 수 있다.