2장_2절 분석 거버넌스 체계 수립2

2) 데이터 거버넌스 구성요소

• 원칙(Principle)

데이터를 유지 관리하기 위한 지침과 가이드

보안, 품질 기준, 변경 관리

 

• 조직(Organization)

데이터를 관리할 조직의 역할과 책임

데이터 관리자, 데이터베이스 관리자, 데이터 아키텍트

 

• 프로세스(Process)

데이터 관리를 위한 활동과 체계

작업 절차, 모니터링 활동, 측정 활동

 

 

3) 데이터 거버넌스 체계

• 데이터 표준화

데이터 표준화는 데이터 표준 용어 설정, 명명 규칙 수립, 메타데이터 구축, 데이터 사전 구축 등의 업무

명명 규칙은 언어별로 작성되어 매핑 상태를 유지해야 한다

 

• 데이터 관리 체계

데이터 정합성 및 활용의 효율성을 위하여 표준 데이터를 포함한 메타 데이터와 데이터 사전의 관리 원칙을 수립

빅데이터의 경우 데이터의 급증으로 데이터의 생명 주기 관리방안(Data Life Cycle Management)을 수립하지 않으면 데이터 가용성 및 관리비용 증대 문제에 직면하게 될 수 있다

 

• 데이터 저장소 관리

메타데이터 및 표준 데이터를 관리하기 위한 전사 차원의 저장소를 구성

저장소는 데이터 관리 체계 지원을 위한 워크플로우 및 관리용 응용 소프트웨어를 지원하고 관리 대상 시스템과의 인터페이스를 통한 통제가 이루어져야 한다

 

• 표준화 활동

데이터 거버넌스 체계를 구축한 후 표준 준수 여부를 주기적으로 점검하고 모니터링을 실시

 

4. 데이터 분석을 위한 3가지 조직 구조

• 집중구조

전사 분석업무를 별도의 분석전담 조직에서 담당

전략적 중요도에 따라 분석조직이 우선순위를 정해서 진행 가능

현업 업무 부서의 분석 업무와 이중화/이원화 가능성 높음

 

• 기능구조

일반적인 분석 수행 구조

별도의 분석 조직이 없고 해당 업무 부서에서 분석 수행

전사적 핵심분석이 어려우며, 부서 현황 및 실적 통계 등 과거 실적에 국한된 분석 수행 가능성 높음

 

• 분산구조

분석 조직 인력들을 현업 부서로 직접 배치하여 분석 업무 수행

전사차원의 우선순위 수행

분석 결과에 따른 신속한 action 가능

베스트 프랙티스 공유 가능

부서 분석 업무와 역할 분담 명확히 해야함

 

5. 분석과제 관리 프로세스

- 과제 발굴

개별 조직이나 개인이 도출한 분석 아이디어를 발굴하고 이를 과제화하여 분석 과제 풀로 관리함녀서 분석 프로젝트를 선정하는 작업을 수행한다

 

- 과제 수행

분석을 수행할 팀을 구성하고 분석 과제 실행 시 지속적인 모니터링과 과제 결과를 공유하고 개선하는 절차를 수행한다

 

분석 교육의 목표

단순한 툴 교육이 아닌 분석 역량을 확보하고 강화하는 것에 초점을 맞추어 진행되어야 한다

- 분석 기획자 : 데이터 분석 큐레이션 교육

- 분석 실무자 : 데이터 분석 기법 및 툴에 대한 교육

- 업무 수행자 : 분석 기회 발굴, 구체화, 시나리오 작성법 등

 

빅데이터 시대의 변화에 적극적인 대응방법

- 기업에 맞는 적합한 분석 업무의 수행

- 분석 조직 및 인력에 대한 지속적인 교육과 훈련 실시

- 경영층이 사실 기반 의사결정을 할 수 있는 문화 정착

- 지속적인 변화관리를 계획하고 수행 업무 수행자에 대한 분석 기회 발굴, 구체화, 시나리오 작성법 등