데이터 거버넌스(Data Governance)

• 조직 내 모든 데이터의 가용성, 유용성, 무결성 및 보안을 보장하기 위한 정책, 프로세스, 책임, 표준 및 지표를 정의하고 구현하는 일련의 프레임워크
• 단순히 데이터를 많이 모으는 것을 넘어, 데이터를 어떻게 관리하고 사용할지에 대한 '룰'과 '책임'을 명확히 하는 활동
• 즉, "우리 회사 데이터, 누가 어떻게 책임지고 잘 쓸 건지에 대한 체계적인 약속"

데이터 거버넌스의 필요성

• 데이터는 현대 비즈니스에서 가장 중요한 자산 중 하나로 부상
• 하지만 데이터의 양이 기하급수적으로 늘어나고 다양한 시스템에 분산되면서 다음과 같은 문제점들이 발생
  • 데이터 품질 저하: 잘못된 데이터, 중복 데이터, 오래된 데이터 등으로 인해 분석 결과의 신뢰성이 떨어짐
  • 보안 및 규제 준수 문제: 개인 정보 유출, 민감 데이터 오용 등의 보안 사고 위험이 커지고, GDPR, 국내 개인정보보호법 등 엄격한 데이터 관련 규제를 준수하기 어려워짐
  • 데이터 활용의 어려움: 어떤 데이터가 어디에 있는지, 누가 사용해야 하는지, 어떤 의미를 가지는지 명확하지 않아 데이터 활용도가 낮아짐
  • 책임 소재 불분명: 데이터 관련 문제 발생 시 누가 책임져야 하는지 모호해짐
• 데이터 거버넌스는 이러한 문제들을 해결하여 데이터의 가치를 극대화하고, 위험을 최소화하며, 법적/규제적 요구사항을 충족하는 데 필수적인 요소

데이터 거버넌스의 주요 영역

1. 데이터 품질 관리

• 데이터의 정확성, 완전성, 일관성, 최신성을 보장하는 활동임. 데이터 입력 단계부터 오류를 줄이고, 주기적인 검증을 통해 데이터의 신뢰도를 높이는 데 초점을 맞춤
• 예시: 고객 주소 데이터의 표준화, 중복 고객 정보 제거, 누락된 값 처리 정책 수립

2. 데이터 보안 및 개인정보보호

• 데이터에 대한 무단 접근, 사용, 유출을 방지하고, 개인정보 등 민감한 데이터를 보호하기 위한 정책과 통제를 구현하는 영역
• 데이터 접근 권한 관리, 암호화, 감사(Audit) 등이 포함
• 예시: 특정 직원만 접근 가능한 민감 데이터 지정, 데이터베이스 접근 로그 관리, 암호화된 통신 채널 사용

3. 데이터 표준화 및 메타데이터 관리

• 데이터의 정의, 형식, 명명 규칙 등을 표준화하여 데이터의 일관성을 확보하고 이해도를 높이는 영역
• 데이터에 대한 설명(메타데이터)을 체계적으로 관리하여 데이터 검색 및 활용을 용이하게 함
• 예시: 모든 부서에서 동일한 '고객 ID' 정의 사용, 데이터 사전(Data Dictionary) 구축, 데이터 계보(Data Lineage) 추적

4. 데이터 정책 및 규제 준수

• 데이터 사용 및 관리에 대한 내부 정책을 수립하고, 관련 법규(예: GDPR, CCPA) 및 산업 규정을 준수하도록 보장하는 영역
• 예시: 데이터 보존 기간 정책 수립, 개인정보 수집 및 활용 동의 절차 마련

5. 데이터 소유권 및 책임

• 조직 내에서 특정 데이터나 데이터 영역에 대한 소유권과 책임을 명확히 지정하여, 데이터 문제 발생 시 신속하게 대응하고 개선할 수 있도록 함
• 예시: 특정 부서 또는 개인이 특정 데이터셋의 품질 및 보안에 대한 책임자임을 명시