데이터 거버넌스는 현대 비즈니스에서 중요한 역할을 하지만 이에 대한 접근 방식은 종종 도움이 되지 않는 오해에 빠져 있습니다.

리더 중 61%가 데이터 거버넌스 프로세스를 최적화하고 싶다고 밝혔지만 42%는 자신이 올바른 방향으로 가고 있다고 생각합니다. 그들의 목표를 달성하기 위해. 이러한 차이는 중요한 과제를 강조합니다. 효과적인 전략의 필요성은 인식되었지만 성공적인 구현은 대부분의 기업에서 벗어나는 것 같습니다. 

이 문제를 해결할 수 있는 보편적이고 보편적인 솔루션에 대한 통념이 특히 문제가 됩니다. 다양한 업계에서는 고유한 데이터 관련 문제와 요구 사항이 존재하므로 표준화된 접근 방식은 효과적이지 않습니다. 

저는 데이터 거버넌스의 보편적인 솔루션에 대한 잘못된 믿음을 탐구하고 폭로하고, 적응형 산업별 전략이 복잡한 환경에서 필수적인 것으로 옹호하고 싶습니다. 데이터 관리 환경는 현재 급격한 변화를 겪고 있습니다.

데이터 거버넌스 이해

가장 먼저 해야 할 일: 데이터 거버넌스는 사용 효율성과 표준 준수를 보장하는 방식으로 데이터를 관리하고 규제하는 것으로 구성됩니다. 까지 다양한 활동으로 구성되어 있습니다. 데이터 품질 관리 데이터 보호 및 개인 정보 보호. 거버넌스의 핵심 목표는 다음과 같습니다. 데이터의 가치를 극대화하다 관련 위험을 최소화하면서.

효과적인 데이터 거버넌스의 핵심 측면 중 하나는 문서화입니다. 거버넌스 프로세스를 적절하게 문서화하고 구성하면 보고서 생성 및 감사가 더 쉬워집니다. 

예를 들어 다양한 보고서와 정책을 PDF 파일 병합과 같이 보다 관리하기 쉬운 형식으로 통합하면 접근성 및 사용성 모든 유형의 비즈니스에 중요한 데이터를 제공합니다.

이를 통해 조직의 모든 구성원은 역할이나 기술 전문 지식 수준에 관계없이 중요한 데이터 거버넌스 정보에 쉽게 액세스하고 이해할 수 있습니다.

하지만 그게 전부는 아닙니다. 데이터 거버넌스의 적절한 문서화는 다음과 같은 다양한 이점을 제공합니다.

• 보고서 생성 및 감사 간소화
• 중요한 데이터의 접근성 향상
• 정책의 통일된 적용 보장
• 신규 직원 교육 및 온보딩 지원
• 규정 준수 충족 지원

모든 것에 적합하다는 신화를 폭로하다

데이터 거버넌스에서 만능 솔루션이라는 개념은 일반적이지만 결함이 있는 믿음입니다. 

현실은 다양한 산업 분야에 고유한 데이터 요구 사항과 과제가 있다는 것입니다. 예를 들어, 의료 부문은 탐색해야 합니다. HIPAA와 같은 엄격한 규정, 이는 환자 데이터 개인 정보 보호 및 보안을 최우선으로 생각합니다. 반면, 금융기관은 규정 준수에 중점을 두어야 합니다. GDPR과 같은 법률 요구 사항이 다른 자금 세탁 방지 규정. 

또한 새로운 기술과 데이터 유형이 빠르게 등장하면서 데이터 환경은 역동적입니다. 정적이고 보편적인 데이터 거버넌스 전략은 이러한 지속적인 변화에 적응할 수 없습니다. 이는 새로운 데이터 기회를 활용하지 못하거나 새로운 위험으로부터 보호하지 못하는 오래된 관행으로 이어집니다. 

신기술 측면에서 빅데이터와 AI의 등장은 두 가지를 모두 제시합니다. 데이터 활용의 새로운 가능성 AI 기반 도구를 사용해야 할 필요성이 증가하고 있습니다. 결국 AI는 일자리 97만개 창출 기대 2025년에는 데이터 거버넌스가 크게 활성화될 산업 중 하나가 될 것으로 예상됩니다. 따라서 이러한 변화에 맞춰 발전하지 않는 전략은 조직을 제대로 준비하지 못하게 만들 것입니다.

더 중요한 것은 일반적인 데이터 거버넌스 전략이 비효율성을 초래하는 경우가 많다는 것입니다. 산업별 과제를 쉽게 간과하여 데이터 관리에 공백이 생길 수 있습니다. 특정 조직 요구 사항에 맞게 전략을 조정하면 데이터 자산 관리의 효율성과 효과가 모두 보장됩니다.

맞춤형 데이터 거버넌스 프레임워크의 중요성

위에서 언급했듯이 업계마다 데이터 요구 사항이 다릅니다. 맞춤형 프레임워크 이러한 특정 요구 사항을 충족하도록 설계되었습니다. 

맞춤형 데이터 거버넌스 프레임워크는 데이터 관리 프로세스를 간소화하여 특정 조직의 워크플로우에 더 잘 부합하도록 합니다. 이러한 조정은 전반적인 운영 효율성을 높이고 중복성을 줄여 시간과 리소스를 모두 절약합니다. 그 결과, 오류 최소화, 선박의 원활한 운항, 비용 절감 등 완전한 win-win 시나리오가 탄생했습니다.

효과적인 데이터 거버넌스는 또한 중요한 역할을 합니다. 위험 관리 요소 위반 및 오용 등. 맞춤형 프레임워크는 조직에 문제의 특정 위험 환경에 맞는 방식으로 위험을 식별, 평가, 완화하고 궁극적으로 처리하기 위한 강력한 메커니즘을 구성할 수 있는 충분한 공간을 제공합니다.

묘책 접근 방식을 지지하는 사람들이 무시하는 또 다른 점은 당일 ACH 전송, 메시징 앱, Zoom 및 Google Meet과 같은 실시간 화상 통화 앱과 같이 빠르게 이동하는 데이터를 보호하기 위한 솔루션의 필요성입니다.

조직이 발전함에 따라 데이터 거버넌스 요구 사항도 증가합니다. 맞춤형 프레임워크는 확장성과 적응성이 뛰어나 조직이 성장하고, 새로운 시장에 진출하거나, 새로운 기술을 채택함에 따라 변화를 수용합니다. 이러한 유연성은 시간이 지나도 효과적인 거버넌스를 유지하는 데 매우 중요합니다. 이 모든 것을 염두에 두고 모든 경우에 적용되는 단일 솔루션은 단지 신화일 뿐이며 매우 해로운 솔루션이라는 것이 더욱 분명해졌습니다.

데이터 거버넌스에 대한 기타 일반적인 오해

데이터 거버넌스는 다음과 같습니다. 신화로 가득한 미로 조직을 혼란스럽게 할 수 있습니다. 우리는 이미 한 가지 지속적인 오해를 풀었으므로 계속해서 좋은 일을 하고 몇 가지 다른 일반적인 통념을 다루겠습니다. 즉, 실제 사실을 강조하여 귀하의 필요에 맞는 올바른 선택을 할 수 있도록 준비시켜 드리겠습니다.

오해 1: "설정하고 잊어버리는" 접근 방식이 효과적입니다.

일부 사람들은 데이터 거버넌스 프레임워크가 설정되면 자동 조종 장치에서 실행될 수 있다고 믿습니다. 현실은 데이터 생태계가 역동적이고 데이터 프로세스가 진공 상태에서 발생하지 않으며 지속적인 적응이 필수적이라는 것입니다. 거버넌스 프로토콜을 업데이트하지 못하면 낡은 전략과 규제 제재가 초래될 수 있으며 조직은 기존 위험과 새로운 위험 모두에 취약해질 수 있습니다.

오해 2: 규정 준수는 거버넌스와 동일합니다

규정 준수가 중요하지만 거버넌스와 동의어라고 가정하면 그림을 지나치게 단순화합니다. 이런 식으로 주제에 접근하면 해를 끼칠 것입니다. 규정 준수는 규제 표준과 동일하게 일치하지만 진정한 거버넌스는 법적으로 요구되는 요구 사항 목록을 확인하는 것 이상으로 확장됩니다. 실제 거버넌스는 의도적이고 동기가 부여되어 있으며 조직 전체에 걸쳐 책임, 투명성 및 윤리적 데이터 처리 문화를 조성하는 것을 포함합니다. 거버넌스는 단순한 작업이 아니라 무엇보다도 해당 조직의 이익을 위해 데이터에 대한 유익한 접근 방식을 모색하는 미래 지향적인 접근 방식입니다.

오해 3: 데이터 거버넌스는 전적으로 IT 책임입니다

널리 퍼져 있는 오해는 데이터 거버넌스가 IT 부서의 영역에만 속한다는 것입니다. 오해하지 마십시오. IT 전문가로 구성된 전문 팀이 필수적입니다. 하지만 사실은 어떤 성공적인 거버넌스 프레임워크 다양한 부서 간의 협업이 필요합니다. 비즈니스 리더, 법무팀, 일선 직원 모두 조직의 목표, 요구 사항, 역량에 맞춰 데이터를 효과적으로 관리하는 데 중요한 역할을 합니다.

오해 4: 데이터 거버넌스는 대기업에만 해당됩니다.

소규모 기업에서는 이러한 오해에 빠지는 경우가 많습니다. 데이터 거버넌스는 소규모 기업에는 필요하지 않은 것처럼 들릴 수도 있고, 강력한 데이터 거버넌스는 대기업에만 있는 사치품처럼 보일 수도 있습니다. 실제로 거버넌스 규모는 다를 수 있지만 원칙은 동일하게 유지됩니다. 다행히 맞춤형 거버넌스 프레임워크는 모든 조직의 요구 사항에 맞게 확장될 수 있으므로 소규모 기업도 데이터 효율성을 높이는 동시에 가치 있는 목표를 달성하고 위험을 완화할 수 있습니다.

오해 5: 데이터 거버넌스는 혁신을 방해합니다

엄격한 데이터 거버넌스로 인해 너무 많은 제한이 적용되어 혁신이 감소할 것이라는 우려가 널리 퍼져 있습니다. 그러나 이는 근거 없는 편견에 불과하다. 반대로, 효과적인 거버넌스는 실험을 위한 안전한 기반을 제공하고 데이터를 수집하고 분류하는 명확하고 효율적인 방법을 제공함으로써 혁신을 강화합니다. 이는 확립된 윤리 및 규정 준수 경계 내에서 창의적인 문제 해결을 장려합니다.

오해 6: 데이터 거버넌스는 일회성 프로젝트이다

오늘날 사랑하는 독자들을 괴롭히게 될 마지막 오해는 데이터 거버넌스가 지속적인 프로세스가 아닌 일회성 프로젝트라는 것입니다. 성공적인 거버넌스를 위해서는 진화하는 데이터 환경에 대한 지속적인 모니터링, 평가 및 적응이 필요합니다. 이는 표시하는 체크박스가 아니라 조직이 지속적인 성공을 위해 헌신해야 하는 여정입니다. 이것은 중요하지 않은 격려의 말이 아닙니다. 규정이 변경됩니다. 기술이 변화합니다. 귀하의 비즈니스는 물론 귀하의 요구사항도 변합니다. 한 번에 모든 일을 올바르게 수행한다고 해서 소용이 없습니다. 장기적으로 성공하려면 이는 약속이어야 할 뿐만 아니라 기본 우선순위의 일부여야 합니다.

결론

그래서 거기에 있습니다. 우리는 한 가지 신화를 다루기로 약속했고 결국 일곱 가지 문제를 다루게 되었지만 데이터 거버넌스 요구 사항과 마찬가지로 이 상황도 계속 진화했습니다.

근본적으로 좋은 데이터 거버넌스는 기술에 관한 것이 아니라 점점 더 의존도가 높아지는 세계에서 점점 증가하는 리소스에 접근하는 방법에 관한 것입니다. 이것이 일반적인 기성 솔루션을 사용하여 순전히 기술적 수준에서 해결될 수 있는 문제라는 생각은 위안이 되지만 사실은 아닙니다.

하지만 그렇다고 낙심할 이유는 없습니다. 보편적인 솔루션은 비실용적이고 근본적으로 결함이 있을 수 있지만 이것이 솔루션(그리고 효과적인 솔루션)이 존재하지 않는다는 의미는 아닙니다.

물론, 법률 조항을 준수하고 데이터 자산을 효율적으로 수집 및 사용하는 동시에 책임을 유지하고 위험을 최소화하려면 약간의 노력이 필요하지만 노력할 가치가 있습니다.

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• 출처: https://www.dataversity.net/the-silver-bullet-myth-debunking-one-size-fits-all-solutions-in-data-governance/