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데이터 분석 거버넌스 개요
- 거버넌스
- 업무 프로세스, 정책 및 정보를 만들고 관리하는 지속적인 프로세스
- 비즈니스 결과를 위한 전략, 활동, 조직 및 기술 포함
- 데이터 분석 거버넌스의 구성요소
- 데이터 분석 기획과 관리를 수행하느 조직(Organization)
- 데이터 분석 과제 기획과 운영 프로세스(Process)
- 데이터 분석 지원 인프라(System)
- 데이터 거버넌스(Data)
- 데이터 분석 교육 및 마인드 육성 체계(Human Resource)
데이터 분석 기획과 관리를 수행하는 조직
* DSCoE(Data Science Center of Excellence) : 분석전담조직, 집중형/분산형 조직에서는 필요하지만 기능형 조직에서는 필요하지 않음
| 구조 | 집중형 | 기능형 | 분산형 |
| 역할 및 기능 | - 전사 분석 업무를 별도의 전담조직에서 수행 - 내부에서 전사 분석과제의 전략적 중요도에 따라 우선순위를 정함 - 현업 부서와 분석 업무가 중복/이원화 가능성 있음 |
- 분석 수행의 일반적 구조 - 각 현업 부서에서 분석 업무를 직접 수행 - 전사적 관점에서 전략적 핵심 분석이 어려우며, 특정 현업 부서에 국한된 협소한 분석을 수행할 가능성 높음 |
- 분석 전문 인력을 현업 부서에 배치하여 분석 업무 수행 - 전사 차원에서 분석과제의 우선순위를 선정하고 수행 - 분석 결과를 현업에 빠르게 적용 가능 |
데이터 분석 과제 기획과 운영 프로세스
데이터 분석 과제 관리 프로세스 구성
- 과제 발굴 단계
- 개별 조직이나 개인이 도출한 데이터 분석 아이디어 발굴
- 발굴된 아이디어를 과제화하여 데이터 분석 과제 풀 관리
- 데이터 분석 프로젝트를 선정하는 작업 수행
- 과제 수행 및 모니터링 단계
- 데이터 분석을 수행할 팀 구성
- 데이터 분석 과제 실행 시 지속적인 모니터링 수행
- 데이터 분석 과제 결과 공유 및 개선
데이터 분석 과제 관리 프로세스의 특징
- 조직 내 데이터 분석 문화를 내재화하여 경쟁력 확보
- 결과물을 잘 축적하여 관리함으로써 향후 유사 데이터 분석 과제 수행 시 시행착오 최소화
- 데이터 분석 프로젝트 효율적 진행
데이터 분석 과제 관리 프로세스
데이터 분석 지원 인프라
데이터 분석 플랫폼 구축
- 데이터 분석 플랫폼 : 데이터 분석 서비스를 위한 응용프로그램이 실행될 수 있는 환경과 기초를 이루는 컴퓨터 시스템
- 데이터 분석 마스터 플랜을 기획하는 단계에서부터 장기적, 지속적, 안정적으로 활용 고려
- 단기적으로 구축하기 쉬운 개별 시스템보다는 확장성을 고려한 적절한 플랫폼 구조 도입
- 개별 시스템
- 시스템 간 자체적인 데이터 교환
- 시스템별 독립적인 데이터 관리
- 확장 시 시스템 간 인터페이스 폭증
- 플랫폼 구조
- 분석 플랫폼을 활용한 공동기능 활용
- 중앙집중적 데이터 관리
- 시스템 간 인터페이스 최소화
- 개별 시스템
데이터 분석 플랫폼의 특징
- 데이터 분석에 필요한 프로그래밍 및 실행, 서비스할 수 있는 환경 제공
- 새로운 데이터 분석 니즈 발생 시 개별 시스템을 추가하지 않으면서도 추가적인 서비스 제공 가능
- 확장성 증대
데이터 분석 플랫폼의 구성요소
| 광의의 분석 플랫폼 |
분석 서비스 제공 엔진 | ||
| 분석 애플리케이션 | |||
| 분석 서비스 제공 API | |||
| 협의의 분석 플랫폼 |
데이터처리 Framework | ||
| 분석 엔진 | 분석 라이브러리 | ||
| 운영체제(OS) | |||
| 하드웨어 | |||
데이터 거버넌스
- 전사 차원의 모든 데이터에 대해서 정책 및 지침, 표준화, 운영조직과 책임등의 표준화된 관리 체계를 수립하고 운영하기 위한 프레임워크와 저장소를 구축하는 것
데이터 거버넌스의 필요성
- 개별 시스템 단위로 데이터를 관리할 경우 데이터 중복, 비표준화에 따른 정합성 오류 등으로 데이터 활용도 저하
- 빅데이터 프로젝트의 효과적 추진 및 효과의 지속성을 얻기 위해 데이터 거버넌스 체계 수립 필요
- 데이터 거버넌스가 없는 빅데이터의 적용은 단발성 효과에 불과할 가능성 높음
데이터 거버넌스의 주요 관리 대상
- 마스터 데이터(Master Data)
- 마스터 파일을 형성하는 데이터
- 데이터를 처리 및 조작하기 위해 사용되는 기본 데이터
- 예시) 학생부 데이터에서 이름, 생년월일, 주소 , 전화번호 등
- 메타 데이터(Meta Data)
- 데이터에 대한 구조화된 데이터
- 다른 데이터를 설명하기 위해 사용되는 데이터
- 예시) 하나의 영상 파일에 대한 메타 데이터는 파일 생성 날짜, 시간, 작성자 등
- 데이터 사전(Data Dictionary)
- 효과적인 데이터 자원관리를 위해 자료의 이름, 표현 방식, 자료의 의미와 사용 방식, 다른 자료와의 관계등을 저장해놓은 데이터
데이터 거버넌스의 특징
- 데이터 거버넌스
- 데이터의 가용성, 유용성, 통합성, 보안성, 안정성 확보
- 빅데이터 프로젝트를 성공으로 이끄는 기반 마련
- 전사 차원의 IT거버넌스나 EA(Enterprise Architecture)의 구성요소로 사용
- 빅데이터 거버넌스
- 데이터 거버넌스에 추가적으로 빅데이터가 갖는 고유한 특성들을 고려하여 관리 체계를 수립한 것
- 빅데이터의 효율적 관리, 다양한 데이터의 관리체계, 데이터 최적화, 정보보호, 데이터 생명주기 관리, 데이터 카테고리별 관리 책임자 지정 등 다양한 요소 포함
데이터 거버넌스의 구성요소
- 원칙(Principle)
- 데이터를 유지하고 관리하기 위한 지침 및 가이드
- 보안, 품질기준, 변경 관리 등
- 조직(Organization)
- 데이터를 관리할 조직의 역할과 책임
- 데이터 관리자, 데이터베이스 관리자, 데이터 아키텍트 등
- 프로세스(Process)
- 데이터 관리를 위한 활동과 체계
- 작업 절차, 모니터링 활동, 측정 활동 등
데이터 거버넌스의 체계
- 데이터 표준화
- 데이터 표준 용어 설정
- 표준 단어 사전, 표준 도메인 사전, 표준 코드 등 구성
- 각 사전 간 상호 검증 가능한 점검 프로세스 포함
- 명명 규칙 수립
- 필요시 언어별로 작성
- 기준 언어와의 연결 상태(Mapping) 유지
- 메타 데이터 및 데이터 사전 구축
- 데이터의 원활한 활용을 위한 데이터 구조 체계 마련
- 메타 엔티티 관계 다이어그램 등 제공
- 데이터 관리 체계
- 표준 데이터를 포함한 메타 데이터와 데이터 사전의 관리 원칙 수립 및 이에 근거한 항목별 상세 프로세스 수립
- 데이터 관리와 운영을 위한 담당자 및 조직별 역할과 책임 구체적 마련
- 빅데이터의 경우 데이터 생명 주기 관리방안 수립
- 데이터 저장소 관리
- 메타 데이터 및 표준 데이터를 관리하기 위한 전사 차원의 저장소 구성
- 저장소는 데이터 관리 체계 지원을 위한 Workflow 및 관리용 Application 지원
- 관리 대상 시스템과의 인터페이스를 통한 통제
- 데이터 구조 변경에 따른 사전 영향 평가 등 수행
- 표준화 활동
- 데이터 거버넌스 체계를 구축한 후 표준 준수 여부 주기적 점검
- 조직 내 안정적인 정착을 위한 계속적인 변화관리 및 주기적 교육 진행
- 지속적인 데이터 표준화 개선 활동을 통해 실용성 증대
- 데이터 표준 용어 설정
데이터 분석 교육 및 마인드 육성 체계
데이터 분석 교육 및 마인드 육성을 위한 변화 관리 필요성
- 데이터 분석의 가치를 극대화하고 내재화하여 안정적인 추진기로 접어들기 위함
- 새로운 체계를 도입하고자 할 경우, 저항이나 기존 형태로 돌아가고자 하는 관성 발생
데이터 분석 문화 도입 방안
- 데이터 분석 도입에 대한 문화적 대응
| 분석 내재화 단계 | 조직 내 상태 |
| 준비기 | - 분석중심 문화가 미도입된 현재 균형상태/막연한 불안감 존재 |
| 도입기 | - 기존 형태로 되돌아가려는 경향 - 많은 조직이 분석 과제를 성공시키지 못하고 포기하는 단계 - 성공시 강한 탄성에 의해 변화 가속화 |
| 안정 추진기 | 분석 활용이 일상화된 균형 상태 |
- 적극적 도입 방안
- 적합한 데이터 분석 과제 도출
- 효율적인 데이터 분석 업무 수행을 위한 데이터 분석 조직 마련
- 데이터 분석 마인드 형성을 위해 인력에 대한 지속적인 교육과 훈련 실시
- 데이터 기반 의사결정을 할 수 있는 기업 문화를 정착시키기 위한 변화 관리 지속적 계획 및 수행
- 데이터 분석 교육방향
- 단순한 도구 사용법 교육이 아닌 데이터 분석 역량을 확보하고 강화하는 방향으로 진행
- 데이터 분석 기획자에 대한 데이터 분석 큐레이션 교육 진행
- 큐레이션 : 여러 정보를 수집, 선별하고 이에 새로운 가치를 부여해 배포하는 것
- 데이터 분석 실무자에 대한 데이터 분석 기법 및 도구 사용에 대한 교육 진행
- 기존 업무 수행자를 대상으로 데이터 분석 기회 발굴과 시나리오 작성법 등 교육
- 조직 내 데이터 분석 기반 업무 수행 문화가 정착되도록 분석적인 사고 향상 교육 실시
- 데이터를 바라보는 관점이나 데이터 분석과 활용 등이 하나의 문화로 받아들여지도록 유도
참고
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