데이터 거버넌스, 1) 우리는 왜 기준을 가지고 데이터 관리를 해야하는가?

안녕하세요, 데이터 전문가로 10년 넘게 데이터에 몸담고 있는 저자입니다.

데이터 거버넌스에 대한 이야기를 정리해서 나누고자 합니다. 

 

최근 AI의 학습의 핵심인 데이터에 대한 관심이 커지면서, 많은 회사에서 데이터를 어떻게 관리할지 많은 고민이 있으실 겁니다. 데이터 관리하기에 앞서 우선 데이터 정의가 무엇인지 아는 것이 중요합니다. 

그럼 데이터의 정의는 무엇일까요? 

데이터 정의

일반적인 데이터의 뜻(나무위키 참조)은 아래와 같이 정의됩니다. 

1. 이론을 세우는데 기초가 되는 사실, 또는 바탕이 되는 자료
2. 관찰이나 실험, 조사로 얻은 사실이나 자료
3. 컴퓨터가 처리할 수 있는 문자, 숫자, 소리, 그림 따위의 형태로 된 자료

 

즉, 우리는 데이터라 하면, 정보가 아닌 자료를 의미하는 것임을 확실히 해야 합니다. 물론 여기서 말하는 우리란, 데이터 분야에 종사하는 사람이거나, 연관성 있는 사람이 될 것입니다. 정보(Information)는 자료를 가지고 해석하고 정리한 지식이 됩니다. 그러다 보니, 데이터 흐름은 자연스럽게 정보를 얻기 위한 방향으로 흘러가게 됩니다. 

정보는 사용하고자 하는 사람들의 목적과 자료를 가공한 시간에 따라 전혀 다른 결과를 낼 수 있습니다. 즉, 정보는 계속 변화하는 속성을 가지고 있습니다.

예를 들어, 보험사에서 최근 4년간 자동차 천대당, 교통사고 발생건수의 평균으로 보험료 책정을 위한 의사결정을 한다고 가정해 보겠습니다. 2015년이 되는 시점(A)과 2018년이 되는 시점(B), 2021년이 되는 시점(C) 전부 다른 건수가 집계됩니다.  

참고)통계청 자료

매년 발생하는 교통사고 건수는 데이터가 되고, 4년간 데이터들의 평균은 회사의 의사결정하는 중요한 정보가 되도록 가공하는 것입니다. 하지만 이 의사결정을 위한 정보는 시점에 따라 계속 달라지고 있는 것입니다. 

 

훌륭한 정보가 되기 위해서는 목적에 적합성과 신뢰성 및 적시성을 유지해야 하는데, 이는 정보가 계속 변화하기 때문입니다. 

 

데이터 거버넌스 정의

많은 회사들이 정보의 변화에 대응하기 위해, 선택한 것이 데이터 거버넌스 체계 구축입니다. 

거버넌스는 다양한 의미로 인해, 정의하기가 쉽지 않습니다. 일반적인 의미는 공동의 관심사에 대한 네트워크를 구축하여 문제를 해결하는 새로운 운영방식입니다. (학문적 의미는 동의하지 않음) - 출처: 위키피디아

 

이러한 내용을 바탕으로 데이터 거버넌스라 함은 데이터에 대한 다양한 이해당사자가 주체적으로 합의하여 만든 체계라고 확장해서 볼 수 있게 됩니다.

그래서 데이터 수집에서 사용 폐기에 이르는 모든 관계자들이 협의하고 합의해서 만든 데이터 수명 주기 동안 관리 기준이 되는 것입니다.

 

참고로 구글이 정의하는 데이터 거버넌스의 정의는 다음과 같습니다. 

데이터 거버넌스란 데이터의 보안, 개인정보 보호, 정확성, 가용성, 사용성을 보장하기 위해 수행하는 모든 작업을 가리킵니다. 여기에는 사람이 취해야 하는 조치, 따라야 하는 프로세스, 데이터의 전체 수명 주기 동안 이를 지원하는 기술이 포함됩니다.

이에 데이터 거버넌스 구축은 아래의 장점을 가질 수 있습니다. 

 

1) 보다 현명한 경영진 의사결정

2) 데이터 관리 리소스 개선으로 인한 비용 개선

3) 마이데이터와 같이 규제 환경에 대응하기 위한 규정 준수 강화

4) 기준에 따른 내/ 외부 데이터의 관리 일원화로 인한 정보 신뢰도 향상

5) 권한/ 유출 방지 등에 대한 데이터 리스크 관리 강화

6) 데이터 Fabric/ Mesh 등 명확한 기준에 의한 직원 접근성 강화

 

회사에서 데이터 거버넌스의 필요성과 그 기준이 아직 미비하다면, 이번 기회에 정확한 방향성을 잡아가는 것을 추천드립니다. 

 

2023.07.09 - [최신IT 정보/IT 개발정보] - 데이터 거버넌스, 2) 사내 표준 가이드라인 작성하는 법

데이터 거버넌스, 2) 사내 표준 가이드라인 작성하는 법