IT 지원이란?
데이터 거버넌스란?
모든 회사에는 기업 운영 전반에서 데이터가 정확하고 안전하며 효과적으로 관리되도록 보장하는 프레임워크가 필요합니다.
이를 위해서는 대개 귀중한 자산인 데이터의 저장 및 공유에 대한 모범 사례를 통합하여 데이터 거버넌스 프로그램을 계획하고 수행할 직원을 지정해야 합니다.
데이터 거버넌스의 기본 원칙, 성공적인 거버넌스 프로그램을 구현하는 방법 및 Jira Service Management와 같은 도구로 프로세스를 자동화하는 방법을 알아보려면 계속 읽어보세요.
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데이터 거버넌스의 정의
데이터 거버넌스는 데이터가 조직에 속해 있는 동안 정확하고 효과적으로 사용되도록 보장하는 포괄적인 데이터 관리 프레임워크입니다. 수집하여 저장하는 것부터 사용하고 삭제하는 데 이르기까지 전체 데이터 수명 주기를 다룹니다.
적절한 거버넌스에는 데이터 품질, 보안 및 규정 준수를 유지하기 위한 정책, 절차 및 표준을 만들고 구현하는 것이 포함됩니다. 데이터 오용 또는 손실과 관련된 위험을 최소화하면서 데이터가 정확하고 액세스 가능하며 보호되도록 보장합니다.
전략적인 의사 결정을 위해 데이터 중심의 문화를 수용하는 조직에게는 견고한 거버넌스가 필수입니다. 견고한 거버넌스는 데이터를 가치 있고 신뢰할 수 있는 리소스로 유지해 주기 때문입니다.
데이터 거버넌스가 중요한 이유
빅데이터와 인공지능이 등장하고 규제 프레임워크가 변화하면서, 기업은 다양한 시스템에서 방대한 양의 정보를 관리하게 되었습니다.
기업은 복잡한 규정 및 모범 사례를 준수하면서, 무엇보다도 운영 요구 사항을 충족하기 위해 데이터를 관리해야 합니다. 부실한 데이터 거버넌스는 데이터 침해, 고객 신뢰 상실 및 규제 당국의 처벌 등 심각한 결과를 초래할 수 있습니다.
부실한 거버넌스로 인해 발생하는 전형적인 비효율성에는 데이터 중복, 일관되지 않은 보고 및 데이터를 전략적으로 사용할 기회를 잃는 것 등이 있습니다.
AI 기반 서비스 관리 및 머신러닝 기술을 빠르게 채택하면 이 시나리오가 더 복잡해집니다. 이러한 도구는 크고 다양한 데이터 세트에 크게 의존하며, 데이터 품질이 저하되면 예측이 부정확해지거나 편향된 결과 또는 보안 취약성이 발생할 수 있기 때문입니다.
견고한 데이터 거버넌스 프레임워크는 AI 모델에 사용되는 데이터가 관리 가능하고 신뢰할 수 있도록 보장합니다.
데이터 거버넌스의 이점
조직은 데이터를 적절하게 관리하여 다양한 비즈니스 기능 전반에 걸쳐 가치를 최대화할 수 있습니다.
예를 들어, HR 운영만 해도 데이터 거버넌스를 통해 온보딩 워크플로를 원활하게 실행하는 방법과 같은 HR 자동화 모범 사례를 계획할 수 있습니다. 시간이 지남에 따라 이 모범 사례는 HR 서비스 관리를 위한 Jira와 같은 도구의 도움을 받아 전체 HRSM 부서로 확대됩니다.
프레임워크에서 데이터 소유권, 액세스 및 사용을 명확히 하면, 팀은 항상 적시에 적합한 데이터를 확보하게 됩니다.
그러한 설정을 통해 생산성을 향상하는 구체적인 방법은 다음과 같습니다.
데이터 정확성 및 일관성 개선
데이터 거버넌스는 시스템 전체에서 데이터가 표준화되고 정확하도록 보장하여 일관되지 않은 데이터 입력 또는 오래된 정보로 인해 발생하는 불일치를 없앱니다. 거버넌스 프레임워크는 데이터 수집, 저장 및 유지 관리에 대한 명확한 규칙 및 프로세스를 수립하여 데이터를 신뢰할 수 있고 모든 이해 관계자가 액세스할 수 있도록 보장합니다.
예를 들어, 일관된 데이터 거버넌스는 부서 전반에서 동일한 정보 출처를 사용하게 하여 재무 보고서에 발생할 수 있는 오류를 방지하는 데 도움이 됩니다. 따라서 더 정확하고 시기적절한 재무제표를 만들 수 있습니다.
의사 결정 강화
의사 결정권자는 정확하고 일관되며 시기적절한 데이터를 통해 자신 있게 선택을 내리고 직감 또는 추측에 의존하지 않을 수 있습니다. 기업은 데이터를 명확하고 체계적으로 확인하여 추세를 파악하고 기회를 식별하며 문제를 더 빠르게 해결할 수 있습니다. 비즈니스 애질리티는 경쟁력을 유지하기 위한 전제 조건이며, 높은 품질의 데이터를 즉시 사용할 수 있는 경우에만 가능합니다.
규정 준수 및 위험 감소
대부분의 산업 분야의 조직은 데이터를 올바르게 관리하는 방법을 규정하는 GDPR, HIPAA 및 산업별 표준과 같은 다양한 규정을 준수해야 합니다. 효과적인 데이터 거버넌스는 기업이 그러한 제어 및 조치를 통해 데이터를 보호하고 안전하게 관리하도록 안내합니다. 예를 들어, GDPR은 기업이 개인 정보를 보호하는 동시에 투명성 및 책임감을 가지고 개인 데이터를 처리하도록 요구합니다. 기업이 이러한 규정을 무시하면 막대한 벌금을 부과받을 위험이 있습니다.
운영 효율성 향상
좋은 데이터 거버넌스는 데이터 액세스, 품질 및 사용을 결정하는 명확한 규칙을 기반으로 합니다. 기업은 이 규칙을 준수하여 오류를 최소화하고 중복 작업을 방지하며 팀이 가장 정확한 최신 정보로 작업하도록 할 수 있습니다.
예를 들어, 불필요한 데이터 사일로를 제거하면 팀이 데이터를 쉽게 찾고 공유할 수 있으므로 정보를 검색하거나 확인하는 데 드는 시간이 줄어듭니다. 자동화된 거버넌스 프로세스는 또한 데이터 관리와 관련된 수작업과 데이터 입력, 유지 관리 및 감사와 관련된 비용을 줄여줍니다. 따라서 조직 전체의 워크플로가 빨라지고 리소스를 더 효율적으로 사용하게 됩니다.
데이터 거버넌스의 핵심 원칙
효과적인 거버넌스 프레임워크는 무결성, 보안 및 책임을 염두에 두고 설계 및 구현되어야 합니다. 이 기준은 데이터 품질, 관련 규정 준수 및 투명성의 토대를 마련합니다.
데이터 품질 및 무결성
데이터가 효과적이려면 시스템 전반에서 데이터가 완전하고 신뢰할 수 있으며 일관되어야 합니다. 데이터 거버넌스 프레임워크에서는 데이터를 정기적으로 정리, 확인 및 업데이트하기 위한 프로세스를 수립해야 합니다.
높은 품질의 데이터가 없으면 조직은 잘못된 정보를 기반으로 심각한 의사 결정을 내릴 위험이 있으며, 결국 운영 비효율성 및 비즈니스 기회 상실로 이어질 수 있습니다.
훌륭한 거버넌스는 데이터 무결성에서 시작됩니다. 규정 준수, 보안, 분석 및 보고와 같은 다른 측면을 실현하기 위해서는 신뢰할 수 있는 리소스가 기반이 되어야 하기 때문입니다.
다운스트림, 즉 제품 개발부터 고객 지원에 이르는 비즈니스 운영은 전적으로 신뢰할 수 있는 정보에 달려 있습니다.
데이터 개인 정보 보호 및 보안
조직은 방대한 양의 정보, 특히 개인 또는 기밀 데이터를 수집하고 저장하므로, 잠재적인 데이터 침해 또는 유출로부터 보호하는 것이 그 어느 때보다 중요해졌습니다.
주요 보안 조치에는 암호화, 액세스 제어 및 감사 로깅이 포함됩니다. 암호화는 권한이 없는 개인이 데이터를 읽을 수 없도록 하고, 액세스 제어는 특정 데이터 세트를 보거나 수정할 수 있는 사용자를 정의합니다. 감사 로그는 데이터 사용 기록 및 수정 사항을 기록하여 보안 인시던트 발생 시 책임 소재를 분명히 하고 추적할 수 있도록 합니다.
거버넌스 조치에는 중요성 또는 민감도에 따라 데이터를 분류하는 방법도 설명해야 합니다.
책임 및 소유권
데이터의 무결성, 보안 및 접근성을 감독하고 데이터가 조직 정책 및 법적 요구 사항에 따라 사용되도록 보장하기 위해서는 데이터 소유자 및 관리자를 지정해야 합니다.
이 역할은 데이터 품질, 개인 정보 보호 및 보안에 대한 책임을 명확히 정의하여 공식적으로 지정되어야 합니다. 이해 관계자가 자신의 의무를 충분히 인지하고 있을 때, 잘못된 데이터 관리로 발생하는 문제를 빠르게 해결할 수 있습니다.
규정 준수
조직은 데이터 침해, 무단 액세스 및 처벌의 위험을 최소화하기 위해 법률 및 규정 요구 사항에 맞게 데이터 관리 관행을 정렬해야 합니다. 그렇게 하려면 광범위한 규칙을 지속적으로 모니터링하고 시행할 수 있는 내부 정책 및 절차가 필요합니다. 예를 들어, GDPR은 조직이 개인 데이터를 보호하고 개인이 자신의 정보를 제어할 수 있도록 보장하는 것을 의무화합니다.
데이터 거버넌스 담당자
책임 및 개별적으로 지정된 역할에 관한 본론으로 돌아가서, 데이터 거버넌스는 공동 작업을 통해 이루어진다는 점에 주목할 필요가 있습니다.
데이터는 IT 팀 및 비즈니스 리더를 비롯한 다양한 부서 및 시스템으로 흐르기 때문에 팀 간 공동 작업이 필요합니다. 팀 간 협업을 통해 데이터 액세스를 방해하고 품질에 영향을 미칠 수 있는 사일로 및 커뮤니케이션 오류를 방지할 수 있습니다.
데이터 관리자, 데이터 소유자 및 거버넌스 위원회가 데이터 거버넌스를 위해 상호 작용하는 방식은 다음과 같습니다.
데이터 관리자는 데이터 품질을 관리하고 시스템 전반의 데이터가 정확하고 일관되며 신뢰할 수 있도록 보장하는 역할을 합니다. 데이터 표준을 수립하고 데이터 정리 작업을 수행하며 데이터 거버넌스 정책이 준수되도록 하여 데이터 무결성을 유지합니다. 데이터 관리자는 데이터 사용 및 액세스를 위한 주요 연락 창구 역할도 하며, 데이터를 보호하면서 적합한 이해 관계자에게 데이터가 제공되도록 합니다.
데이터 소유자는 일반적으로 조직 내의 특정 데이터 세트를 책임지는 고위급 리더 또는 부서장입니다. 데이터 보안을 안내하고 조직 및 규제 요구 사항에 맞게 데이터가 사용되도록 보장하는 정책을 설정합니다. 즉, 데이터 소유자는 자신이 책임지는 데이터가 올바르게 관리되도록 보장하는 최종적인 책임을 집니다.
거버넌스 위원회는 데이터 거버넌스 이니셔티브를 감독하고 전략적 방향을 제시하는 교차 기능 팀입니다. 거버넌스 위원회에는 일반적으로 IT, 법률, 규정 준수, 재무 및 운영 등의 다양한 부서 담당자가 포함됩니다. 데이터 거버넌스 정책이 비즈니스 목표에 맞게 정렬되고 업계 표준을 준수하며 규제 요구 사항을 충족하도록 보장합니다. 거버넌스 위원회는 분쟁이나 문제를 해결하는 데 중요한 역할을 하며, 모든 이해 관계자가 데이터 관리 관행에 적극적으로 참여하고 정보를 제공받도록 보장합니다.
성공적인 데이터 거버넌스 프로그램을 구현하는 방법
앞서 언급한 여러 팀은 체계적인 데이터 거버넌스 접근 방식에 따라 경영진에게 계획을 명확히 전달하고 지속적인 지원을 확보할 수 있습니다. 좋은 프로그램은 조직이 발전함에 따라 거버넌스 관행을 조정할 수 있도록 로드맵 역할도 합니다.
귀중한 자산인 데이터를 관리하는 주요 단계는 아래와 같습니다.
1. 현재 데이터 관리 관행을 평가
먼저 조직의 기존 데이터 관리 정책, 절차 및 시스템을 평가하세요. 해결해야 할 공백 또는 비효율적인 영역을 파악하세요. 이 평가를 통해 기준선을 수립하고 개선된 거버넌스가 가치를 더할 수 있는 영역에 집중할 수 있습니다.
2. 데이터 거버넌스 정책 및 목표 정의
데이터를 수집, 관리, 공유 및 보호하는 방법을 설명하는 명확한 정책을 개발하세요. 이 가이드라인에는 데이터 품질 표준, 보안 프로토콜, 개인 정보 보호 규정 및 규정 준수 요구 사항을 포함해야 합니다. 의사 결정 개선 또는 규정 준수 보장과 같은 비즈니스 목표에 맞게 정렬된 구체적이고 측정 가능한 목표를 설정하세요.
3. 역할 및 책임 할당
데이터 소유자 및 관리자 역할을 지정하여 거버넌스 정책의 실행을 감독하세요. 이 역할에 명확히 정의된 책임과 분명한 권한 계층 구조가 있는지 확인하세요.
4. 적합한 도구 및 기술 선택
Jira Service Management와 같은 적절한 데이터 거버넌스 도구를 사용하면 데이터 카탈로그 작성, 품질 관리, 액세스 관리 및 규정 준수 모니터링과 같은 프로세스를 자동화할 수 있습니다. 기존 시스템과 통합되고 실시간으로 데이터를 추적하며 강력한 보안 기능을 제공하는 솔루션을 찾아보세요. 이 기능 중 상당수는 Jira Service Desk에서 찾을 수 있습니다.
5. 변경 관리 계획 수립
변경 관리는 조직 전반에서 데이터 거버넌스 프로그램을 수용하도록 보장하는 프로세스입니다. 프로그램의 이점을 모든 이해 관계자에게 명확하게 전달하고 진행 상태에 대한 정기적인 업데이트를 제공하세요. 거버넌스를 통해 의사 결정 및 규정 준수를 개선하는 방법을 강조하여 저항을 해결하세요.
데이터 거버넌스를 관리하는 모범 사례
데이터 거버넌스 프로그램을 갖추면 실질적인 이점을 얻을 수 있습니다. 따라서 프로그램을 계획, 구현 및 업데이트하는 과정에서 신중을 기해야 합니다.
프로세스를 계획대로 진행하기 위한 몇 가지 팁은 다음과 같습니다.
작게 시작하여 점진적으로 확장
모든 데이터를 동시에 관리하기보다는 먼저 특정 데이터 자산 또는 부서 집합에 초점을 맞추세요. 예를 들어, 고객 데이터 또는 재무 기록과 같이 비즈니스에 가장 즉각적인 영향을 미치는 우선 순위가 높은 영역부터 시작하는 것이 좋을 수 있습니다. 조금씩 롤아웃하면 구현을 더 쉽게 관리할 수 있고, 조직 전체로 확장하기 전에 프로세스를 개선할 수 있습니다.
비즈니스 목표에 맞게 데이터 거버넌스 정렬
데이터 거버넌스는 독립적인 이니셔티브가 아니라 비즈니스 목표를 달성하기 위한 핵심 요소로 간주해야 합니다. 비즈니스 리더와 긴밀하게 협력하여 문제점을 파악하고 데이터 거버넌스를 통해 직접 해결할 수 있는 측정 가능한 목표를 정의하세요. 일반적인 목표로는 고객 인사이트를 개선하거나 운영 효율성을 높이거나 규제 요구 사항을 충족하는 것이 있습니다.
데이터 거버넌스의 영향 측정
데이터 품질 개선, 프로세스 간소화를 통한 시간 절약 또는 사용자의 거버넌스 도구 채택과 같은 데이터 거버넌스 관행의 결과를 반영하는 핵심 성과 지표(KPI)를 결정하세요. 이 KPI를 정기적으로 분석하여 시간 경과에 따른 진행 상태를 추적하고 필요에 따라 전략을 조정하세요.
정책, 직원 및 기술의 균형 유지
정책 수립, 직원의 반응 및 사용하는 도구는 모두 데이터 거버넌스 프로그램의 효과에 영향을 미치는 변수입니다. 따라서 전체 프로그램에서 이러한 요소에 병목 상태가 없는지 확인하세요. 팀이 거버넌스 정책 및 도구의 작동 방식을 이해할 수 있도록 교육 및 리소스에 투자하세요. 그러면 잠재적 문제를 발견할 수 있는 피드백을 받게 됩니다.
데이터 거버넌스가 실제로 활용되는 사례
다음은 데이터 거버넌스가 다양한 부문에 어떻게 영향을 미칠 수 있는지를 보여주는 몇 가지 가상 사례입니다.
의료: 환자 데이터 관리 개선
의료 기관은 데이터 거버넌스를 구현하여 환자 기록을 안전하고 효율적으로 관리하여 HIPAA를 준수할 수 있습니다. 액세스 제어를 정의하고 중앙 집중식 데이터 카탈로그를 만들면 데이터 정확도를 개선하고 환자 기록에 실시간으로 액세스할 수 있습니다. 데이터 거버넌스 시스템을 간소화하면 데이터 사일로와 같은 중복을 줄이면서 데이터 침해 방지 및 운영 효율성을 개선할 수 있습니다. 데이터 거버넌스는 효율적인 IT 인시던트 관리에도 도움이 됩니다.
재무: 규정 준수 및 위험 관리 강화
금융 기관은 GDPR 및 사베인스-옥슬리법 준수에 더 집중할 수도 있습니다. 또한 데이터 개인 정보 보호, 암호화 및 감사에도 중점을 둘 수 있습니다. 데이터 관리자 및 소유자 간의 명확한 소유권 역할 정립이 우선 순위가 되어야 합니다. 거버넌스 관행을 기존 IT 시스템과 통합하는 데 어려움이 있지만, 통합 도구에 투자하면 감사 프로세스를 크게 개선할 수 있습니다.
리테일: 재고 및 고객 데이터 최적화
글로벌 리테일 업체라면 재고 관리 및 고객 데이터 정확성에 더 관심이 있을 것입니다. 통합 데이터 카탈로그를 구현하면 모든 플랫폼에서 일관된 제품 가용성 및 최신 고객 데이터를 확보할 수 있습니다. 한 가지 어려움은 지역별로 데이터 입력이 불일치하는 것이지만, 이 문제는 표준화된 프로토콜을 통해 해결할 수 있습니다. 결과적으로 재고 예측이 개선되고, 낭비가 감소하며, 신뢰할 수 있는 고객 인사이트를 기반으로 더 효과적인 마케팅을 실현할 수 있습니다.
Jira Service Management로 더 효과적인 데이터 거버넌스 성과 유도
Jira Service Management(JSM)는 데이터 거버넌스 프로세스를 간소화하고 자동화하여 대규모 컴플라이언스 및 효율성을 보장하는 강력한 도구를 제공합니다.
JSM은 사용자 지정 워크플로를 통해 데이터 카탈로그 작성, 액세스 제어 및 감사 로그 기록과 같은 주요 작업을 자동화하여 인적 오류의 위험을 줄이고 조직 전반에서 거버넌스 정책이 일관되게 적용되도록 보장합니다. 실시간 추적 및 보고 기능을 통해 팀의 역량을 강화하여 높은 운영 표준을 유지하세요.