데이터 거버넌스 성숙도 모델을 측정하는 방법은?

데이터 거버넌스 조직에는 프로토콜이 존재하지 않으며 데이터 품질 보장할 수 없습니다. 데이터가 구조화되지 않았고 변경 사항이 문서화되지 않은 경우 품질이 빠르게 저하됩니다. 이는 데이터 팀에게 가장 큰 골치거리일 뿐만 아니라 비즈니스 사용자가 회사 데이터로 혁신하는 것을 방해합니다. 품질이 좋지 않은 데이터와 존재하지 않는 데이터 관리 프로세스로 인해 부정확한 데이터 세트가 생성될 수 있습니다.

데이터가 잘못되면 유해한 비즈니스 결정에서 잠재적인 데이터 침해 및 비용이 많이 드는 규정 위반에 이르기까지 치명적인 결과를 초래할 수 있습니다. 이러한 문제를 해결하려면 조직에서 다음을 배포해야 합니다. 데이터 거버넌스 전략, 하지만 그 전략이 성공하려면 높은 수준의 데이터 성숙도가 필요합니다. 이를 달성하는 가장 좋은 방법은 다음을 채택하는 것입니다. 데이터 거버넌스 성숙도 모델.

데이터 거버넌스 성숙도 모델

데이터 거버넌스 성숙도 및 모델

더 높은 수준의 데이터 거버넌스 성숙도를 달성하기 위해 조직은 데이터 거버넌스 성숙도 모델을 준수해야 합니다. 이 모델의 예는 많지만, 가장 잘 알려진 예를 살펴보기 전에 용어를 이해해 보겠습니다.

데이터 거버넌스 성숙도란 정확히 무엇입니까?

데이터 거버넌스 성숙도는 조직이 데이터 거버넌스 프로그램을 구현하고 채택하는 측면에서 도달한 단계를 말합니다. 미성숙한 조직은 많은 정리되지 않은 데이터를 보유하고 있으며 성장을 촉진하는 데 사용하지 않습니다. 반면, 성숙한 조직은 중요한 비즈니스 자산으로서 데이터의 중요성을 충분히 인식하고 그에 따라 관리할 것입니다.

데이터 거버넌스 성숙도 모델이란 무엇인가요?

데이터 거버넌스 성숙도 모델은 조직의 데이터 거버넌스 프로그램을 측정하고 전체 조직에 간단히 전달하기 위한 도구이자 방법론입니다. 성숙한 조직에서는 데이터 자산을 관리, 액세스 및 혁신하기 위한 모든 프로세스가 준비되어 있습니다. 덜 발전된 조직은 성숙도 모델을 사용하여 이를 달성할 수 있습니다.

IBM, Stanford, Gartner, Oracle의 사례를 포함하여 잘 알려진 데이터 거버넌스 성숙도 모델이 몇 가지 있습니다. 이러한 모델은 기업이 데이터를 효과적으로 관리하고, 사용자 액세스를 제공하고, 고품질 데이터를 보장하고, 조직의 모든 사람이 이러한 발전의 혜택을 누릴 수 있도록 하는 방법을 배울 수 있는 수단을 제공합니다.

데이터 성숙도에 대한 단일 모델은 없으며, 모델을 선택하더라도 조직에 맞게 조정해야 합니다. 조직이 최고 수준의 데이터 거버넌스 성숙도에 도달하면 눈에 띄는 결과가 나타납니다. 회사 전체에서 데이터는 혁신하고 협업하며 더 나은 비즈니스 결정을 내리는 데 사용되며 이러한 조직은 데이터 보호 규정을 준수하지 않아 엄청난 벌금을 피할 수 있습니다.

어떤 데이터 거버넌스 성숙도 모델을 사용해야 합니까?

데이터 거버넌스 성숙도 모델은 여러 가지가 있지만, 데이터 거버넌스 성숙도 모델을 결정하기 시작할 때는 여러 가지 요소를 고려해야 합니다. 여기에는 주요 비즈니스 동인, 모델을 구현하는 데 필요한 예산, 기존 데이터 관리 및 거버넌스 프레임워크, 업계가 포함됩니다.

진보적 데이터 거버넌스 성숙도 모델

각 데이터 거버넌스 성숙도 모델의 목표는 동일하지만, Gartner와 IBM은 기업이 직면하게 될 과제를 극복하는 데 필요한 세부 정보를 제공하지 않습니다. 조직은 데이터 거버넌스 프로그램의 진행 상황을 추적할 수 있습니다.

레벨 1: 정의되지 않음

데이터의 중요성을 모르고,
아무런 조치도 취하지 않음
흐름은 반응적이고 종종 혼란스럽습니다.

레벨 2: 인지

데이터의 중요성을 깨닫는다.
기존 데이터 관행을 이해하고 문서화합니다.
데이터 소스 목록을 제공합니다.

레벨 3: 정의됨

데이터 거버넌스 규칙과 정책이 정의됩니다.
데이터 소유자를 식별하고 데이터 관리자
거버넌스 위원회가 설립됨
설치된 데이터 디렉토리;

레벨 4: 구현됨

데이터 거버넌스 정책 및 시행 규칙을 시행합니다.
훈련됨;
데이터 수집 및 측정
사용자가 제기한 데이터 품질 문제를 모니터링하기 위한 알림을 설정합니다.

레벨 5: 최적화

효율성 향상을 위한 최적화된 규칙과 정책
재설계된 워크플로로 중복이 줄었습니다.
사용자가 데이터를 플래그로 표시하여 검색 가능성을 높입니다.

데이터 거버넌스 성숙도 모델은 데이터 거버넌스의 세 가지 핵심 영역, 즉 데이터 품질, 데이터 액세스 관리, 데이터 리터러시에 적용되어야 합니다. 목표는 모델을 세 가지 도메인 각각에 독립적으로 적용하고 점진적으로 데이터 거버넌스 문제를 해결하는 것입니다.

조직이 어디에 있는지 파악하고 다음 단계로 나아가는 가장 좋은 방법은 공식적인 설문지를 통해 데이터 사용자에게 질문을 하는 것입니다. 이를 통해 조직이 어디에 있는지, 직원들이 무엇을 알고 있는지, 무엇을 모르는지 파악할 수 있습니다.

IBM 데이터 거버넌스 성숙도 모델

IBM Data Governance Maturity Model은 가장 널리 알려진 모델 중 하나입니다. 이 모델은 2007년에 조직이 11가지 핵심 데이터 거버넌스 영역에서 진행 상황을 파악하는 데 도움이 되도록 개발되었습니다. 여기에는 데이터 인식 및 조직 구조, 데이터 정책, 데이터 거버넌스, 데이터 품질 관리, 데이터 수명 주기 관리, IT 보안 및 개인 정보 보호, 데이터 아키텍처, 데이터 분류, 규정 준수, 가치 창출 및 감사가 포함됩니다.

레벨 1: 초기

데이터 처리나 거버넌스가 전혀 없음
데이터 관리가 임시적이고 반응적입니다.
데이터 추적을 위한 공식 절차가 없습니다.
마감일을 놓치고 프로젝트 예산을 초과함;

2단계로 업그레이드하려면 데이터 팀은 조직 전체에서 데이터가 어떻게 공유되는지 검토하고 데이터 소유자와 기타 이해 관계자를 포함하는 계획을 개발해야 합니다.

레벨 2: 관리됨

사용자는 데이터의 비즈니스적 가치를 깨닫습니다.
지도 데이터 인프라 등 일부 데이터 프로젝트가 진행 중입니다.
자동화가 거의 없음
데이터 거버넌스 조치가 합의되어 사용 가능함
데이터 팀이 메타데이터에 집중하기 시작했습니다.

레벨 3에 도달하려면 규제 조치를 더욱 개발하고 문서화해야 합니다. 이를 위해 중요한 인프라와 요구 사항을 매핑하는 모델을 만들기 시작하세요.

레벨 3: 정의됨

데이터 정책이 명확하게 정의되어 있습니다.
다수의 데이터 관리자가 확인되어 임명되었습니다.
현재 사용 중인 데이터 관리 기술은 다음과 같습니다.
데이터 통합 계획이 개발되고 있습니다.
사용자들은 데이터 관리 프로세스를 공유하고 이해하고 있습니다.
마스터 데이터 관리가 일반적입니다.
데이터 품질 위험 평가 방법이 사용되고 있습니다.

조직은 데이터 정책과 거버넌스 프로세스를 지속적으로 지정하고 구현하면서 레벨 4로 전환하게 됩니다.

4단계: 양적 관리

데이터 정책이 명확하게 정의되어 있습니다.
기업 수준의 데이터 거버넌스 조치가 시행 중입니다.
명확한 데이터 품질 목표가 설정되어 있습니다.
데이터 모델은 쉽게 구할 수 있습니다.
모든 데이터 프로젝트의 원동력은 데이터 거버넌스 원칙에 달려 있습니다.
성과 관리가 진행 중입니다.

최고 수준의 데이터 성숙도를 달성하려면 KPI 및 기타 성과 지표를 생성하는 데 집중해야 합니다. 이를 위해 데이터 모델을 구현하기 위한 명확하고 간결한 계획이 있어야 합니다.

레벨 5: 최적화

데이터 관리 비용 절감
자동화가 일반적이다.
회사 전체에서 명확하고 포괄적인 데이터 관리 원칙을 채택합니다.
데이터 거버넌스는 회사 문화의 일부입니다.
데이터 프로젝트의 ROI를 계산하고 추적하는 것은 표준적인 관행입니다.

성숙한 조직이라면 데이터가 중요한 비즈니스 자산이라는 사실을 충분히 이해하고 이에 따라 관리할 것입니다.

가트너 데이터 거버넌스 성숙도 모델

널리 알려진 또 다른 모델은 Gartner Data Governance Maturity Model입니다. 2008년 이래로 Gartner 모델은 조직이 5가지 주요 목표를 달성할 수 있도록 지원했습니다.

회사 전체의 데이터 통합
통합된 콘텐츠
마스터 데이터 도메인 통합
원활한 정보 채널
메타데이터 관리;

레벨 0: 정의되지 않음

데이터 거버넌스, 데이터 소유권 또는 책임이 없습니다.
정보 공유를 위한 프로세스나 구조가 없습니다.
표준화나 메타데이터 관리가 없습니다.
대부분의 보관 및 문서 공유는 이메일을 통해 이루어집니다.
통합이 없고 데이터가 단편화됨
중요한 사업 결정이 충분한 정보가 없는 상태에서 내려지곤 한다.

실행 항목: 데이터 팀과 기획자는 주요 비즈니스 리더들에게 데이터 거버넌스의 중요성에 대해 교육하고, 규정 준수 위반의 잠재적 영향에 초점을 맞춰야 합니다.

레벨 1: 인식

데이터 소유자의 부재가 명백합니다.
기업 리더들은 기업 정보 관리(EIM)에 대한 지원이 부족하다는 것을 인정합니다.
데이터의 가치는 점점 더 분명해지고 있습니다.
데이터 품질 문제에 대한 일정 수준의 인식
사람들은 표준화된 데이터 정책과 프로세스의 필요성을 깨닫습니다.
중복된 보고와 비효율적인 BI 프로세스를 인식하세요.
EIM이 없을 경우의 위험이 점점 더 분명해지고 있습니다.

실행 항목: 데이터 팀은 기존 엔터프라이즈 아키텍처와 전략적 비즈니스 목표에 맞는 EIM 전략을 개발해야 합니다.

레벨 2: 반응성

기업들은 기업 데이터의 가치를 이해합니다.
데이터는 여러 부서, 프로젝트, 시스템 간에 공유되기 시작했습니다.
데이터 품질 프로세스는 반응적입니다.
정책은 시행 중이지만 채택률이 낮음
데이터 정보 및 보존 평가 프로세스가 개발 중입니다.

실행 항목: 주요 기업 리더는 초기 절차를 용이하게 하고 채택을 장려해야 합니다. 동시에, 전반적인 가치 제안을 제공해야 합니다.

레벨 3: 활성

데이터 관리자와 소유자가 식별되어 활동합니다.
협업은 핵심적인 기업 프로세스로 간주됩니다.
역할 및 거버넌스 모델이 확인되었습니다.
회사 전체의 거버넌스 협정 준수
데이터 거버넌스는 모든 프로젝트의 개발 및 배포에 있어서 필수적인 부분입니다.
운영상의 위험 감소

실행 항목: EIM 전략을 만들어 비즈니스 이해 관계자와 경영진에게 제시하고, 부서 수준에서 EIM 기회를 파악합니다.

4단계: 관리

데이터가 중요하다는 점에 대해 기업 전체의 합의가 이루어졌습니다.
데이터 정책이 개발되고, 실행되고, 잘 이해되었습니다.
데이터 거버넌스 기구가 설립됨
데이터 측정 항목은 명확하게 정의되어 있고 쉽게 접근할 수 있습니다.

작업 항목: IT 관리 작업은 EIM 정책을 준수하는지 확인하기 위해 인벤토리를 작성해야 합니다. 데이터 관리 프로세스를 평가하기 위한 스코어카드가 있어야 합니다.

레벨 5: 효과적

데이터와 경영 정보를 활용하는 것은 경쟁 우위를 제공하는 것으로 여겨진다.
서비스 수준 계약(SLA)이 있습니다.
생산성 목표 달성과 위험 감소는 EIM 전략과 관련된 두 가지 목표입니다.
EIM을 담당하는 팀은 성숙하고 활동적입니다.
핵심 EIM 목표 달성

실행 항목: 리더십이 변경되는 경우에도 EIM 통제 및 품질 기준이 계속 유지되도록 조치를 취하십시오.

회사가 가장 높은 수준의 데이터 거버넌스 성숙도에 도달하면, 눈에 띄는 결과가 나타납니다.

데이터는 현대적 비즈니스 성장의 가장 중요한 원동력입니다. 중요한 비즈니스 결정을 지원할 뿐만 아니라, 조직 전체의 혁신을 돕기 위한 협업적 관행을 가능하게 합니다.

결론

저희 기사를 읽어주셔서 감사합니다. 데이터 거버넌스 성숙도 모델을 더 잘 이해하는 데 도움이 되기를 바랍니다. 데이터 거버넌스에 대해 더 자세히 알고 싶으시다면 방문하시기를 권장합니다. Gudu SQLFlow 자세한 내용은.

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