데이터·IT 거버넌스
의사결정권·책임·통제 관점의 IT 거버넌스와 데이터 표준·품질·메타데이터·계보·마스터데이터 관리를 학습한다.
1. 거버넌스와 관리
거버넌스는 누가 어떤 원칙으로 의사결정을 하고 결과에 책임지는지 정하는 체계이다. 관리는 정해진 방향과 통제 아래에서 계획·실행·운영하는 활동이다.
거버넌스
- 방향 설정
- 의사결정권
- 우선순위
- 감독·책임
↓
관리
- 계획
- 구축
- 운영
- 측정·개선
거버넌스가 모든 기술 결정을 최고경영자가 직접 한다는 뜻은 아니다. 의사결정 권한과 책임을 적절한 수준에 배분한다.
2. IT 거버넌스의 주요 결정영역
- IT 원칙과 정책
- 업무·데이터·응용·기술 아키텍처
- 인프라·공통 플랫폼
- 투자 우선순위와 예산
- 보안·위험·준수
- 공급자·외주
- 성과·서비스 수준
- 인력·역량
조직 전략
↓
IT 원칙·아키텍처
↓
투자 포트폴리오
↓
구축·운영 기준
↓
성과·위험 감독
3. 의사결정 구조
대표 역할:
- 경영진·위원회: 방향·우선순위·위험 수용
- CIO·IT 책임자: IT 전략과 전체 최적화
- 아키텍처 위원회: 표준·예외·기술 방향
- 보안·위험 조직: 통제·감독
- 서비스·시스템 소유자: 품질·비용·변경 책임
- 데이터 소유자: 데이터 정의·품질·접근 정책
- 데이터 스튜어드: 일상 데이터 표준·품질 관리
RACI를 이용해 역할을 구분할 수 있다.
| 기호 | 의미 |
|---|---|
| R | 실제 수행 |
| A | 최종 책임·승인 |
| C | 사전 협의 |
| I | 결과 공유 |
한 활동에 A가 없거나 너무 많으면 책임이 불명확해질 수 있다.
4. 아키텍처 거버넌스
원칙·표준
↓
아키텍처 설계·검토
↓
표준 준수 또는 예외 신청
↓
구현 점검
↓
운영 결과·기술부채 환류
예외는 무조건 금지하기보다 업무 필요, 기간, 위험, 대체계획, 종료조건을 기록해 관리한다.
기술 표준이 너무 경직되면 혁신을 막고, 너무 느슨하면 중복 기술·운영비·보안위험이 증가한다.
5. 데이터 거버넌스
데이터 거버넌스는 데이터의 정의, 소유권, 품질, 접근, 보존, 활용과 책임을 일관되게 관리한다.
데이터 원칙·정책
↓
데이터 소유자·스튜어드
↓
표준·모델·품질·메타데이터
↓
수집·저장·이용·공유·파기
↓
측정·이슈·개선
6. 데이터 표준
표준 대상:
- 표준 용어
- 단어·도메인
- 코드
- 데이터 타입·길이
- 명명 규칙
- 모델링 규칙
- 인터페이스 형식
예:
고객번호
정의: 고객을 유일하게 식별하는 내부 식별자
타입: 문자열
길이: 12
형식: 영문대문자+숫자
소유부서: 고객관리팀
같은 이름을 서로 다른 의미로 쓰거나 같은 의미를 여러 이름으로 표현하면 통합·분석 오류가 증가한다.
7. 메타데이터와 데이터 카탈로그
메타데이터는 데이터에 관한 데이터이다.
| 유형 | 예시 |
|---|---|
| 업무 메타데이터 | 용어 정의, 소유자, 보안등급 |
| 기술 메타데이터 | 테이블·컬럼·타입·ETL |
| 운영 메타데이터 | 생성시간, 처리건수, 품질결과 |
| 사용 메타데이터 | 조회 빈도, 보고서·모델 사용처 |
데이터 카탈로그는 사용자가 데이터의 의미·위치·품질·소유자·계보를 찾도록 지원한다.
8. 데이터 계보
데이터 계보(Lineage)는 데이터가 어디서 와서 어떤 변환을 거쳐 어디에 사용되는지 추적한다.
원천 CRM.customer_birth
↓ 변환: 나이 계산
DW.customer_age
↓ 집계
월간 고객분석 보고서
↓
마케팅 모델 입력
데이터 오류나 컬럼 변경 시 영향받는 ETL·보고서·모델을 찾는 데 필요하다.
9. 데이터 품질
대표 품질 차원:
- 정확성
- 완전성
- 일관성
- 유효성
- 적시성
- 유일성
품질 규칙 예:
주민번호 원문 저장 금지
주문금액 >= 0
배송완료일 >= 주문일
고객 ID는 고객 마스터에 존재
필수 필드 NULL 비율 < 0.1%
품질 측정 → 오류 분류 → 원인 시스템 확인
→ 정정·재처리 → 예방 규칙 개선
단순히 데이터팀이 값을 고치는 것보다 발생원 시스템과 업무 절차를 개선해야 재발을 줄일 수 있다.
10. 마스터데이터
마스터데이터는 고객·상품·조직·계정과 같이 여러 업무에서 공유하는 핵심 기준정보이다.
주요 문제:
- 중복 고객
- 코드 불일치
- 시스템별 다른 상품 정의
- 변경 시점 불일치
MDM은 식별·정합·병합·배포·변경관리로 신뢰 가능한 기준을 유지한다.
11. 데이터 보안과 수명주기
- 데이터 분류·등급
- 소유자와 접근권한
- 암호화·마스킹
- 보유·아카이브·파기
- 외부 제공·위탁
- 비정상 조회·반출 감시
- 개발·분석 환경의 비식별화
- 백업·복구
거버넌스는 데이터 활용을 막는 것이 아니라 책임과 품질·보안을 확보해 안전한 활용을 가능하게 한다.
12. 성과와 준수
지표 예:
- 표준 준수율
- 품질 오류율·해결시간
- 데이터 소유자 지정률
- 중복 데이터 감소
- 카탈로그 검색·활용률
- 권한 검토 완료율
- 아키텍처 예외 수·만료율
- IT 투자 효과·서비스 수준
지표 수집 자체가 목적이 아니라 의사결정과 개선에 사용해야 한다.
13. 의사결정권과 RACI
- Responsible: 실제 수행
- Accountable: 최종 결과 책임·승인, 한 활동에 명확히 한 명을 두는 것이 일반적
- Consulted: 양방향 의견 제공
- Informed: 결과 통보
RACI는 조직의 법적 책임이나 모든 세부 권한을 자동 결정하지 않는다. 데이터 owner, steward, custodian의 역할을 별도로 정의한다.
14. 데이터 품질 규칙과 점수
| 차원 | 예시 규칙 |
|---|---|
| 완전성 | 필수 고객 ID가 NULL이 아닌 비율 |
| 유효성 | 상태코드가 허용목록에 속하는 비율 |
| 유일성 | 동일 자연키 중복이 없는 비율 |
| 일관성 | 원천·DW의 잔액이 허용 오차 안에서 일치 |
| 적시성 | 기준 시각 안에 데이터가 도착한 비율 |
중요도 가중치를 적용한 종합점수는 진단을 돕지만 치명적 규제 오류를 평균으로 숨기지 않도록 필수 통과 규칙을 둔다.
15. Metadata·Catalog·Lineage 연결
Business glossary ─용어 의미·owner
Technical metadata ─테이블·컬럼·스키마
Operational metadata ─실행·신선도·사용 이력
Lineage ─원천→변환→보고서/모델 흐름
Catalog ─검색·정책·품질·권한 정보를 연결
lineage가 있어야 원천 컬럼 변경 시 영향받는 ETL, 보고서, 모델을 찾을 수 있다. 단순 스키마 복사만으로는 변환 논리와 수동 파일 경로를 놓칠 수 있다.
16. MDM과 golden record
중복 고객 레코드는 match·merge 규칙, 생존(survivorship) 우선순위, 원천 신뢰도, 변경 이력을 통해 golden record를 만든다. 잘못 병합된 서로 다른 사람을 분리할 수 있도록 되돌림과 감사 증적이 필요하다.
17. 거버넌스 성과
정책 문서 수보다 데이터 품질 개선, owner 지정률, 표준 예외 만료 준수, lineage 커버리지, 접근 승인 리드타임, 감사 지적 재발률을 측정한다. 속도를 저해하지 않도록 자동화된 정책-as-code와 self-service 승인 흐름을 설계한다.
확인 문제
- RACI의 A는?
- 원천 컬럼 변경의 영향받는 보고서를 찾는 핵심 메타데이터는?
- golden record가 필요한 이유는?
- 종합 데이터 품질점수만으로 치명 오류를 숨기지 않는 방법은?
- 거버넌스 성과를 문서 수로만 재면 부족한 이유는?