찍먹해보는 Data & Analytics Governance

부제 : 사막에 용수로 만들기

(사진 출처 : https://ko.wikipedia.org/wiki/%EC%9A%A9%EC%88%98%EB%A1%9C)

물은 인간에게 가장 중요한 자원으로 데이터 관련 종사자에게 데이터는 물과 같다고 생각합니다. 그런데 최근 몇 년동안 이런 생각을 종종 하곤 했습니다.

내가 속한 환경은 데이터에 대한 공급, 정제 그리고 활용이 정말 원활한가? 아니라면 이 곳은 데이터 사막이지 않을까?
그렇다고 데이터 종사자로서 이 곳을 사막으로 방치해야할까? 그랬을 때 나는 어떻게 해야할까?

따라서 부제로 ‘사막에 용수로 만들기’ 라고 표현한 이유는 우리가 속한 환경이 물 부족이었을 때 Data & Analytics Governance 를 통해 언제 어떻게 어디에 물을 공급할 수 있을지 알 수 있을 것으로 기대합니다.

시작하며

ADsP라는 자격증을 위해 공부하게 되면 데이터 거버넌스와 분석 거버넌스 라는 용어가 나옵니다. 저는 사실 이 용어를 중요하다고 느끼지 않았던 것으로 기억합니다. 왜냐하면 데이터 관련 실무자의 관점에서 분석 및 모델링 관련의 성장을 추구했기 때문에 이를 깊게 생각했던 적은 없었고 단순히 시험을 위한 것이라고 생각했었습니다.

하지만 데이터를 다루는 환경에서 일을 해온 시간이 축적되고, 또한 데이터를 기반으로한 의사결정이 업계에 정착되고 있는 현실 속에서 과연 내가 속한 환경은 데이터를 근거로 의사결정을 할 수 있는 단계인지에 대해서 어떤 부분이 부족하고 어떤 부분이 잘 되어있는지 정성적 혹은 정량적으로 파악하고 있는 것 또한 데이터 관련 직군의 종사자로서 정말 중요하다는 생각이 들었습니다.

그래서 흐릿하게 기억하고 있었던 Data & Analytics Governance를 다시 떠올리게 되었습니다.

Data & Analytics Governance

처음에 Governance라는 단어를 들었을 때, 의미적으로는 알겠는데 어떻게 말과 글로 표현할 수 있을지에 대해 어려움이 있었습니다.
그래서 공부를 해보면서 느낀 Governance의 의미는 프로세스, 정책 및 정보를 만들고 지속적으로 관리하는 Mass Structure 라고 생각합니다.
여기에는 비즈니스 성과를 가속화하기 위한 전략, 프로세스, 활동, 기술, 조직 및 기술이 포함되며 이를 관리 및 수행하기 위한 조직, 역할 및 책임을 만드는 것도 포함됩니다. 그만큼 범위가 광범위하여 Process, Policy 등보다 차원이 더 높은 개념이라고 생각하면 될 것 같습니다.

우리나라에서는 분석 거버넌스라는 말보다 데이터 거버넌스라는 말이 업계에 더 많이 퍼져있는 것으로 보입니다. 국내에서 표현하는 두 용어에 대한 개념을 간단히 요약드리면 아래와 같습니다.

• 데이터 거버넌스 : Data Definition, Catalog, Quality 및 Lineage 와 같은 영역에 초점을 둡니다.
• 분석 거버넌스 : 사용된 도구와 조직의 데이터 가치를 실현하기 위해 도구를 관리하는 방법 등에 초점을 둡니다. (+ Business metric 및 KPI)

하지만, 제가 생각하기에 두 개념은 독립적인 개념이라기보다 오히려 상호 보완적인 개념이라고 느꼈습니다. 따라서 따로 나누어서 보는 것보다 함께 생각하는 것이 적절할 것으로 보여, Data & Analytics Governance로 연결해서 보는 것이 적절하다고 생각하여 이에 대한 관점으로 해당 Framework를 설명드리겠습니다.

왜 우리는 D&A Governance를 구축해야할까?

비즈니스 및 분석 요구 사항은 서비스가 발전함에 따라 변화하게 됩니다. 비즈니스 사용자와 데이터 분석가는 새로운 인사이트를 얻기 위해 스스로 데이터를 결합하고 탐색하려고 합니다. D&A Governance가 구축된다면 데이터를 자산으로 활용하고 통찰력에 대한 시간과 비용을 줄일 수 있습니다. 더 나아가 D&A Governance가 뛰어난 조직은 데이터 및 분석 관련 이슈를 프로세스를 통해 지속적으로 관리 및 개선을 이룰 수 있습니다.

하지만, 지속적인 거버넌스 프로세스를 만들고 육성하는 것은 매우 어려울 수 있습니다. 데이터 생성, 관리 및 소비에 관련된 모든 그룹을 하나로 모으는 것은 이러한 유형의 노력의 중요성을 전파하는 것은 고사하고 어려울 수 있습니다. 그렇기 때문에 조직 전체의 지속적인 노력이 필요합니다. 그러한 노력이 지속되기 위해서는 결정권에 대한 명확한 이해가 필요합니다. 어떤 결정이 중요한지, 누가 결정하는지에 대한 명확한 이해가 필요합니다. 일부 결정은 전략적이며 이해관계자의 합의에 의해 결정되어야 합니다.

데이터 & 분석 거버넌스의 구성 요소

(사진 출처 : https://mip.com.au/data-and-analytics-governance-framework/)

• 전략 : 경영진 및 조직 전체의 지원을 받아 통제되고 공식적이며 엄격한 방식의 원칙 및 프로그램 수립
• 조직 : D&A 거버넌스 프레임워크를 구현하는 데 필요한 활동을 지원하기 위한 조직 구조, 프로세스 및 자금
• 플랫폼 : 데이터 및 분석 관련 메타 데이터 및 표준 데이터를 관리하기 위한 IT 인프라 및 저장소 관리
• 정책 및 표준화 : 데이터 표준 준수를 위한 활동과 체계 및 작업 절차, 모니터링 활동
• 데이터 품질 : 데이터를 유지 관리하기 위한 지침과 가이드 및 보안, 품질 기준, 변경 관리
• 데이터 정의 : 데이터 표준 용어 설정, 명명 규칙 수립, 메타 데이터 구축, 데이터 사전, 데이터 모델 구축
• 데이터 밸류 : 분석 프로세스 또는 기법 및 리포팅 관리 체계 수립
• 교육 및 문화 : 데이터 및 분석 관련 교육, 육성 및 문화 정착

내 주변의 D&A Governance 단계를 어떻게 측정할 수 있을까?

ADsP에 있는 이론을 따르면, 준비도와 성숙도 모델을 바탕으로 진단한 결과를 바탕으로 현재 거버넌스 수준을 객관적으로 파악할 수 있다고 합니다.

준비도 : 데이터 및 분석 능력과 결과 활용에 대한 조직의 준비도 단계를 평가하여 현재 상태 점검

• 인력 및 조직
  • 분석 전문가 직무 존재 여부
  • 전사 분석 업무 총괄 조직 존재 여부
  • 관리자들의 기본적인 분석 능력 정도
  • 경영진의 분석 업무 이해 능력
  • 분석 전문가 교육 훈련 프로그램 여부
• 분석 업무 파악
  • 분석 업무 프레임워크
  • 분석 업무 관리 프로세스
• 분석 문화
  • 분석 관련 교육 프로그램 여부
  • 사실에 근거한 의사결정 여부
  • 관리자의 데이터 중시 정도
  • 의사 결정 시 데이터 활용 정도
  • 데이터 공유 및 협업 정도
• IT 인프라
  • 데이터 분석 환경 상태
  • 분석 전용 서버 및 스토리지 여부
  • 데이터 분석 및 실험 관련 툴 사용 현황
  • 데이터 유통 체계
  • 데이터 통합 운영시스템
• 분석 기법
  • 업무별 적합한 분석 기법 사용 현황
  • 분석 업무 도입 방법론
  • 분석 및 실험 관리
  • 분석 및 실험 평가
• 분석 데이터
  • 데이터 충분성, 신뢰성, 적시성 정도
  • 기준 데이터 관리
  • 비정형 데이터 관리
  • 외부 데이터 활용 체계

성숙도 : 데이터 및 분석 능력과 결과 활용에 대한 조직의 성숙도 단계를 평가하여 현재 상태 점검

• 도입 : 분석 시작, 환경 시스템 구축
• 활용 : 분석 결과를 업무에 적용
• 확산 : 전사차원에서 분석 관리 / 공유
• 최적화 : 분석을 진화시켜 혁신 및 성과향상 기여

하지만, 진단을 하기 위해 구축 단계를 측정하는 과정에서 실제로 현업에 적용했을 때 조직 규모 및 도메인에 따라서 모호한 감이 다소 있었습니다. 따라서 해당 파트는 이런 것이 있구나 정도로 소개드리고 넘어가려고 합니다.

마치며

Data & Analytics Governance 관련 이론이나 요약글들은 쉽게 찾아볼 수 있지만, D&A Governance 단계를 어떻게 측정할 수 있을까 에 대해 실제로 어떠한 방식으로 조직의 D&A 거버넌스 구축 단계를 측정하고 진단하는지에 대한 가이드나 모델이 없어 보입니다.
그래서 PAP에 계신 뛰어난 분들과 함께 D&A Governance 사이드 프로젝트를 진행하고 있습니다. 프로젝트를 통해 D&A Governance 에 대해 같이 공부하고 구축 단계를 측정하는 도구들과 가이드라인을 함께 만들어가고 있습니다. 이론 상에 있는 내용들은 시험문제에 적합하게 만들어진 내용들이라 프로젝트원 분들과 우리 업계(IT)에 어울리는 언어와 구성으로 renewal을 해보는 것을 목표로 하고 있습니다.

앞으로 계속 작성될 포스팅의 D&A Governance 관련 시리즈를 통해서 만들어가는 과정과 결과물을 보실 수 있도록 노력하겠습니다.

감사합니다.

Reference

• https://mip.com.au/data-and-analytics-governance-framework/
• https://www.gartner.com/smarterwithgartner/7-key-foundations-for-modern-data-and-analytics-governance
• https://www.ironsidegroup.com/2018/03/14/data-analytics-governance/
• https://m.blog.naver.com/PostView.naver?isHttpsRedirect=true&blogId=liberty264&logNo=221012000376