데이터 거버넌스 이니셔티브가 실패하는 8가지 이유

데이터 거버넌스 조직이 프로세스 효율성을 개선하고 비즈니스 성장을 촉진할 수 있는 기회입니다. 간단해 보이는 것도 큰 도전이 될 수 있습니다. Gartner 설문 조사에 따르면 90% 이상의 데이터 거버넌스 이니셔티브가 실패합니다. 오늘의 기사에서는 몇 가지를 살펴보겠습니다. 데이터 거버넌스 이니셔티브가 실패하는 가장 흔한 8가지 이유.

데이터 거버넌스 이니셔티브가 실패하는 이유

데이터 거버넌스 이니셔티브가 실패하는 이유 – 1. 명확한 목표 부족

명확한 목표가 없습니다. 목표가 없다는 것은 아니지만, 목표가 크고 광범위하며 초점이 맞지 않으며 목표가 달성 가능하고 측정 가능하다는 것을 고려하지 않는다는 것입니다. 예를 들어, 목표는 모든 것을 해결하는 것입니다. 데이터 품질 기업의 문제.
데이터 거버넌스의 목표는 너무 근시안적이어서 데이터 거버넌스를 재작업하게 됩니다. 예를 들어, 거버넌스는 이해 관계자 간에 데이터 품질 목표의 정의와 이해에 대한 의견 불일치가 있을 때 시작됩니다.
데이터 거버넌스 목표는 비즈니스 목표와 연관되지 않으며, 기술적 관점에서 거버넌스 방법만 고려할 뿐, 왜 거버넌스할지는 고려하지 않습니다.

팁: 명확한 목표가 없거나 근시안적인 거버넌스 목표에 초점을 맞추면 일관된 거버넌스 메커니즘을 개발하지 못하고 낭비가 발생합니다. 자원 그리고 데이터 거버넌스가 효과적이기 전에 옆으로 넘어집니다. 효과적인 데이터 거버넌스는 비즈니스 가치와 연결되어야 하는 명확한 거버넌스 목표에서 시작됩니다.

데이터 거버넌스 이니셔티브가 실패하는 이유 – 2. 노동 분할이 혼란스럽고 권리와 책임이 불분명합니다.

누가 데이터를 소유할 권리가 있는지, 누가 데이터를 사용할 권리가 있는지, 누가 데이터를 관리할 권리가 있는지, 그리고 다른 책임이 있는지에 대한 명확한 정의가 없습니다. 모든 사람이 데이터 품질에 대한 책임이 있다고 주장하지만 사실 데이터 관리가 매우 혼란스럽고 중복이 많으며 실제로 문제가 발생하면 아무도 책임을 지려 하지 않습니다.
명확한 데이터 권리 확인 및 책임 메커니즘이 확립되지 않았으며, 데이터 문제가 발생했을 때 누구에게 연락해야 할지 모르고, 다자간 협력으로 인해 프로젝트 실행이 늦어지고 많은 품질 문제가 해결되지 않았습니다.
IT 직원이 데이터 품질 정의와 추세에 집중하고, 데이터 품질 문제의 근본 원인을 분석하고 파악하도록 합니다.
비즈니스 담당자가 데이터 구조를 분석하고 참여하게 하세요. 데이터 계보 및 데이터 사용.

팁: 효과적인 데이터 거버넌스는 데이터의 권리와 책임을 확인하고 IT 부서와 사업부 간의 협력 관계를 처리하는 데 있어 좋은 성과를 보여야 합니다. IT 부서는 기술 전달에 집중해야 하고, 사업부는 데이터 품질 규칙의 정의와 데이터 품질의 지속적인 개선에 집중해야 합니다. 두 팀은 협력하고 개방된 커뮤니케이션 라인을 유지하여 데이터 품질을 모니터링하고 개선해야 합니다.

데이터 거버넌스 이니셔티브가 실패하는 이유 – 3. 최고 경영진의 관심 부족

상위 관리자들은 데이터 거버넌스에 대한 인식 수준이 높지 않으며, 데이터 거버넌스와 데이터 관리를 혼동하여 데이터 거버넌스가 IT 부서나 DBA의 책임이라고 생각하고, IT 팀이 상위 리더의 지나친 참여나 관심 없이 처리할 수 있다고 생각합니다.
고위 관리자들은 매일 "데이터는 자산이고, 거버넌스는 매우 중요하며, 강력하게 지원되어야 합니다"와 같은 구호를 외칩니다. 구호는 큰 소리로 외쳤지만, 실제 행동은 없었습니다. 데이터 부서는 완전히 권한을 부여받을 수 없고, 영향력이 없는 소규모 부서를 담당하게 하는 것은 실행 불가능합니다.
상위 관리자는 데이터 거버넌스 목표와 비즈니스 성과의 결합을 촉진할 권한과 영향력이 부족합니다. 부서 간 조정의 경우 각 부서는 잘 협력할 것을 약속하지만 실제 구현에서는 여전히 자체 방식입니다.

팁: 효과적인 데이터 거버넌스 프로젝트는 책임을 지는 고위 리더십을 요구합니다. 주요 고위 관리자는 데이터 거버넌스에 대한 어느 정도의 이해뿐만 아니라 상당한 권한과 영향력을 가져야 하며, 부서 간에 조정할 수 있어야 하며, 프로젝트에서 데이터 부서에 대한 완전한 권한과 강력한 지원을 제공할 수 있어야 합니다.

데이터 거버넌스 이니셔티브가 실패하는 이유 – 4. 데이터 거버넌스 전문가 부족

데이터 거버넌스와 시스템 관리를 혼동하면 IT 시스템 관리자가 데이터 품질에 대한 책임을 져야 합니다. 이는 수도관 수리공이 수돗물의 품질에 대한 책임을 져야 하는 것만큼 신뢰할 수 없습니다.
IT는 데이터 품질 관리가 전적으로 IT 인력에 관한 것이라고 생각하며, IT는 알고리즘, 모델 및 프로그래밍을 이해하는 것으로 충분합니다. 그러나 데이터 품질 팀은 올바른 결정을 내리기 위해 비즈니스 분석적 사고방식과 비즈니스 프로세스에 대한 충분한 이해가 있어야 하며, 비즈니스를 이해하지 못하면 나쁜 데이터의 영향을 이해하지 못할 수도 있습니다.
데이터 품질이 사업자의 사업이며 사업자가 책임을 져야 한다고 잘못 생각합니다. 그러나 데이터 품질은 단순히 사업 규칙을 식별하고 오류를 수정하는 것만이 아니라 데이터를 지속적으로 모니터링하고 오류 위험을 최소화하는 프로세스를 설계하는 것입니다. 게다가 많은 기업에서 사업 규칙을 명확하게 설명할 수 있는 사업자가 많지 않습니다.

팁: 데이터 거버넌스는 한 부서나 한 사람의 사업이 아니라 교차 기능적입니다. 순수한 비즈니스맨이나 고립된 기술 직원은 데이터 거버넌스를 제공할 수 있는 완전한 능력을 가지고 있지 않습니다. 기업은 데이터 거버넌스 기술과 엔터프라이즈 비즈니스를 모두 이해하는 데이터 거버넌스 전문가 그룹을 육성해야 합니다.

데이터 거버넌스 이니셔티브가 실패하는 이유 – 5. 불투명한 규칙과 시스템

제정된 데이터 관리체계 및 데이터 관리 프로세스가 공개 및 홍보되지 않고, 정의된 데이터 표준도 홍보되지 않았으며, 관련 이해관계자들이 이러한 규칙을 인지하고 있는지도 알 수 없다.
데이터 거버넌스의 진행 상황과 결과가 적시에 보고되지 않고, 관련 리더와 부서에서도 결과를 확인할 수 없습니다.
데이터는 자산이며, "숨겨져야" 하며 다른 부서와 공유할 수 없다고 잘못 생각합니다. "정보의 섬"이 있을 때만 다른 부서와의 "정보 격차"를 유지하고 "미스터리"를 보장할 수 있습니다.

팁: 효과적인 데이터 거버넌스에는 완전한 투명성이 필요합니다. 프로젝트 진행 상황, 작업 결과, 기존 문제는 상사와 사업부에서 데이터 거버넌스에 대한 확신을 높이기 위해 적시에 확인해야 합니다. 문제는 숨겨서는 안 되지만, 적시에 노출되어 해결되어야 합니다. 데이터 수준에서도 투명성이 더 높아야 합니다. 마스터 데이터와 참조 데이터는 회사 내에서 공유해야 합니다. 데이터 자산과 데이터 계보는 가능한 한 시각화해야 데이터를 잘 보고, 찾고, 사용할 수 있습니다.

데이터 거버넌스 이니셔티브가 실패하는 이유 – 6. 수동적 데이터 거버넌스

데이터 품질이 아닌 비즈니스 프로세스에만 집중하세요.
설립을 위한 이니셔티브 데이터 거버넌스 전략 고려되지 않으며, 통일된 데이터 표준이 없고, 각 시스템의 데이터는 독립적으로 유지관리됩니다.
평소에는 데이터 거버넌스나 데이터 품질 문제의 시기적절한 처리에 주의를 기울이지 않습니다.

팁: 효과적인 데이터 거버넌스를 위해서는 이벤트 전, 중, 후의 세 가지 수준에서 데이터 거버넌스 전략을 구축해야 합니다. 이벤트 전: 데이터 표준을 정의하고 확립하고, 데이터 표준 홍보 및 교육을 실시하고, 엔터프라이즈 데이터 문화를 육성합니다. 실행: 데이터 표준에 따른 데이터 검증, 확립된 프로세스 및 시스템에 따른 데이터 유지 관리 및 사용. 사후: 지속적인 데이터 품질 측정, 지속적인 데이터 문제 및 비즈니스 프로세스 개선 등

데이터 거버넌스 이니셔티브가 실패하는 이유 – 7. 프로젝트 기반 데이터 거버넌스

데이터 거버넌스를 일회성 프로젝트로 취급하고, 프로젝트를 구현하면 하룻밤 사이에 데이터 품질이 향상될 것이라는 높은 기대를 갖습니다.
데이터 거버넌스가 현재 발견된 데이터 문제를 다루는 것이라고 잘못 생각합니다.
데이터 품질과 데이터 거버넌스 프로세스가 단 한 번의 일회성 활동이라고 잘못 알고 있습니다.
데이터 거버넌스 정책과 데이터 품질 측정은 관련 부서와 합의할 필요가 없다고 잘못 알고 있습니다.

팁: 데이터 거버넌스의 궁극적인 목표는 데이터의 가치를 높이는 것입니다. 점진적인 개선과 단계별 반복이 필요한 지속적이고 장기적인 운영 프로세스입니다. 데이터 거버넌스가 한 단계로 완료되기를 기대하는 것은 비현실적입니다. 프로젝트 기반 데이터 거버넌스는 불완전하고 연속적이지 않습니다. 일시적인 데이터 문제는 해결할 수 있지만 지속적인 데이터 가치를 얻기 어렵고 그 효과는 만족스럽지 않을 수밖에 없습니다.

데이터 거버넌스 이니셔티브가 실패하는 이유 – 8. 사일로형 데이터 거버넌스

데이터 표준은 확립되었지만 데이터 표준이 구현되지 않아 레거시 시스템이 작동하지 않습니다. 데이터 변환 그리고 데이터 매핑, 그리고 새로운 시스템은 데이터 표준을 참조하지 않습니다. 데이터 표준은 보관되고 종이 한 장이 됩니다.
데이터 거버넌스를 비즈니스 프로세스에 얽매이지 않은 별도의 추가 작업으로 봅니다. 비즈니스 부서는 데이터 품질 문제를 정리하기 위해 협력할 뿐, 비즈니스 프로세스에 내장된 데이터 규칙은 수용하지 않습니다.
사업부에서는 데이터 거버넌스가 업무 부담만 늘리고, 사업에 일정한 제약을 가할 뿐, 사업 성과에 도움이나 가치가 전혀 없다고 생각합니다.

팁: 효과적인 데이터 거버넌스는 추가적인 업무가 아닌, 사업가들이 사업 목표를 달성하는 데 도움이 되는 도구로 보아야 하며, 기업의 사업 프로세스에 내재되어 사업의 일상 생활에서 데이터의 유지 관리와 사용을 규제하는 것으로 보아야 합니다.

결론

저희 기사를 읽어주셔서 감사합니다. 데이터 거버넌스 이니셔티브가 실패하는 이유를 더 잘 이해하는 데 도움이 되기를 바랍니다. 데이터 거버넌스에 대해 자세히 알아보려면 다음을 방문하시기 바랍니다. Gudu SQLFlow 자세한 내용은.

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