2024년에는 기업들이 조직 전반에 걸쳐 조화로운 데이터 활동을 지원하는 기반인 데이터 거버넌스(DG) 프로그램을 개선하겠다는 의지가 그 어느 때보다 강해졌다. 기업 리더의 약 60%가 데이터 거버넌스를 우선시했다. 이는 CDO(최고 개발 책임자)의 초점으로 남아 있으며 데이터 플랫폼 및 보안 실무자의 경우 AI보다 80% 앞서 있다. 제대로 작동하는 데이터 거버넌스에 대한 추진력은 구현 시 및 구현 이후의 투자 수익(ROI)에 대한 관심에서 비롯된다. 최근 유럽은 최대 2686억 5000만 원(전 세계 수익의 4%)에 달하는 막대한 벌금을 부과했다.

투자자들은 기업이 데이터를 관리하는 방법을 자세히 살펴보는 데 관심이 높아졌다. 또한 기업은 AI 목표를 지원하는 프로젝트와 같은 새로운 데이터 프로젝트를 위한 자금이 필요하다. 인정받는 데이터 관리 권위자이자 DAMA 인터내셔널(International)의 회장인 피터 에이킨(Peter Aiken) 박사는 열악한 데이터 거버넌스를 고치는 데 IT 예산의 20~40%, 즉 새로운 데이터 이니셔티브에 지출할 수 있는 돈이 소모된다고 추정한다.

이에 대응하여 조직의 62%는 기존 데이터 거버넌스 프로그램을 감사한 다음 기업 데이터 거버넌스 정책의 혼합을 모색할 것이다. 이러한 업데이트 이니셔티브는 경영진의 더 많은 의견을 캡슐화하여 사업부가 업무 요구 사항에 따라 데이터 거버넌스 표준을 충족하는 데 어느 정도 독립성과 민첩성을 갖도록 자율성과 연합 구조를 통해 신뢰할 수 있는 데이터를 백업한다.

기업 데이터 거버넌스로의 진화

2024년에는 데이터 거버넌스가 크게 발전하여 데이터 접근성 및 보안 관리를 넘어 범위를 확장할 것이다. 테자비 아다가다(Tejasvi Addagada)가 정의한 대로 기업 데이터 거버넌스는 조직의 시장 무결성과 경제적 성과에 기여하는 프레임워크 구현을 포함한다.

고위 관리자는 중요한 데이터 거버넌스 이니셔티브를 후원하고 자금을 조달하지만 제안된 접근 방식의 식별과 실행은 직원이 맡는다. 이러한 현실은 리더들이 다양한 사업부에서 선호하는 데이터 거버넌스 프레임워크와 기존 관행에 대한 피드백을 어떻게 적용하는지 평가하게 된다는 것을 의미한다.

데이터 거버넌스에 대한 지원을 보장하기 위해 KIK 컨설팅 및 교육 서비스의 사장 겸 사장인 밥 세이너(Bob Seiner)는 무엇이 실현 가능한지 판단하기 위해 모범 사례 평가를 수행할 것을 조언한다. 이 프로세스를 통해 관리를 포함한 리소스 할당이 보다 간단한 계획이 나올 수 있다.

이러한 정신으로 경영진은 데이터 거버넌스 결과를 회사 수익성과 연결하기 위해 데이터 감사를 실시할 것이다. 또한 리더는 데이터가 현재 데이터 거버넌스 관행에 포함될 만큼 중요한지 여부를 판단한다.

중앙 집중식 기업 데이터 거버넌스에 대한 이러한 추세는 2024년 이후에도 계속 추진력을 얻을 것이다. 데이터 아키텍처의 복잡성이 증가하고 데이터 자산에 대한 통합 보기의 필요성이 높아지면서 데이터 액세스 정책의 통합, 데이터 사용 및 보호에 대한 제어 구현, 실시간 모니터링이 더욱 강화될 것이다.

데이터 거버넌스의 시프트 레프트

데이터 거버넌스가 중앙집중화 되고 수익 창출에 전략적 초점이 맞춰져 기업은 시프트 레프트(Shift Left) 데이터 거버넌스 접근 방식을 우선시하게 될 것이다. 이 전술에는 데이터가 클라우드에 저장되기 전 초기 단계에서 데이터 거버넌스 및 보안 조치를 구현하는 것이 포함된다.

지속적으로 모니터링하고 조기에 테스트하는 소프트웨어 엔지니어링 접근 방식에서 파생된 시프트 레프트 데이터 거버넌스는 데이터가 소스에서 생성될 때 데이터 내용과 형식을 미리 표준화하여 데이터 보안을 단순화하고 데이터 품질을 향상시키는 것을 목표로 한다.

보안을 시프트 레프트하면 간소화된 데이터 액세스 및 효율적인 보안을 포함하여 상당한 이점을 얻을 수 있다. 두 가지 기능 모두 조직이 데이터 소비와 생성자의 기하급수적인 증가를 충족하는 데 도움이 될 것이다.

또한 데이터 거버넌스를 시프트 레프트 전환해 팀은 데이터 관련 문제를 조기에 사전에 식별하고 해결할 수 있다. 데이터 관찰 가능성과 메타데이터를 재사용하여 보안 정책 및 사용자 액세스 권한을 할당하는 것이 이 접근 방식을 매력적으로 만든다. 이 접근 방식은 기업이 중요한 조직 데이터 저장소를 동기화하는 경우 장기적으로 시간과 리소스를 절약할 수 있다.

포괄적인 데이터 거버넌스 프레임워크의 성장

데이터 거버넌스는 일련의 정책과 절차를 넘어 누가 어떤 조치를 취할 수 있는지, 어떤 데이터에 대해, 어떤 상황에서, 어떤 방법을 사용하는지 등을 정의하는 포괄적인 프레임워크로 계속 성장할 것이다. 이러한 경향으로 인해 데이터 활동에 대한 분석을 안내하기 위한 시스템, 프로젝트 데이터 구성 수단, 데이터 의사결정 우선순위 및 진행 상황 평가를 위한 지속적인 프로세스 세부 정보가 탄생할 것이다.

2024년에도 이러한 데이터 거버넌스 프레임워크의 기본 구성 요소에는 데이터, 역할, 프로세스, 커뮤니케이션, 지표 및 도구가 계속 포함될 것이다. 각 부분에서 적절한 지원 수준을 결정하면 거버넌스 효율성에 영향을 미친다.

최고 데이터 책임자(CDO)는 데이터 거버넌스 구조를 구축하는 새로운 방법을 탐색하여 무엇이 효과적인지 확인할 것이다. 이들은 지원을 얻기 위한 새로운 이니셔티브를 위한 규정 준수 및 보다 성숙한 데이터 거버넌스와 같은 단기 목표를 목표로 삼을 것이다. 이러한 집중으로 인해 데이터 거버넌스 프레임워크는 "이러한 정책을 시행하는 데 도움이 되는 AI 기반 도구로 더욱 복잡해 지게" 될 것이다.

역할 및 관리 기능 사용자 정의

조직은 새로운 DG 프레임워크를 개발하고 구현하면서 다양한 역할을 활성화하고 점차적으로 DG 목표를 지원하기 위해 구조를 맞춤화하게 된다. 딜로이트에 따르면 이 구현은 초기 단계에 있다.

여러 사람과 팀이 동일한 데이터 세트를 사용하고 필요로 하기 때문에 리더는 데이터 소유권을 할당할 때 다양한 옵션을 찾을 수 있다. 작업 프로세스에 대한 제한된 정보로 인해 이를 사용하는 사람과 방법을 이해하는 것이 어렵다. 이 문제를 해결하기 위해 세이너는 데이터 관리 책임이 다양한 수준의 책임을 정할 수 있다고 제안한다.

데이터 관리자는 특정 운영, 전술, 비즈니스 및 기술 영역에서 일할 수 있다. 예를 들어, IT 작업자는 고객을 가져오거나 내보낼 때 기술 데이터 관리 업무를 처리할 수 있다.

동시에 해당 분야 전문가들은 일련의 고객을 위한 표준을 정의하고 확립하기 위한 공동 노력을 통해 전술적 데이터 관리 기능을 제공한다. 한편, 다른 팀의 영업 담당자가 해당 데이터 세트의 품질을 프로파일링하고 모니터링하는 운영 데이터 관리 역할을 맡을 수 있다.

기업은 데이터 관리의 어떤 측면을 담당할지 결정하는 데 어느 정도 유연성을 보여주겠지만, 공식적인 책임과 의사 결정 권한은 그대로 유지된다. 프로젝트와 조직 전반에 걸쳐 실질적인 결과를 제공하려는 노력은 역할 실험을 최소한으로 유지한다.

연합 거버넌스 접근 방식으로 전환

데이터 리더 중 88%는 2024년에는 데이터 보안이 AI를 능가하는 훨씬 더 높은 우선순위가 될 것이라고 믿고 있지만, 전체 CEO 중 거의 절반이 성장을 우선시한다. 이러한 목표를 달성하기 위해 기업은 데이터 액세스를 확대하고 배포 및 액세스를 간소화해 기업인의 역량을 강화하는 것을 목표로 할 것이다.

또한 조직은 활성 메타데이터를 활용하여 해당 데이터에 대한 데이터 계보 및 컨텍스트를 얻는다. 이러한 기능 조합과 데이터 리터러시에 대한 지원 증가는 강력한 데이터 시각화를 통해 더 나은 통찰력을 제공할 것이다. 2024년 데이터 거버넌스 개선에는 이러한 기능이 포함되어야 한다.

동시에 기업은 데이터 제품의 소유권을 계속 분산시킬 것이다. BAC 설문조사에 따르면 참가자 중 90%가 제품 사고방식을 데이터 자산에 적용하면 데이터 품질이 향상된다는 사실을 발견했다.

데이터 제품 사고의 중요성이 커짐에 따라 DG에 대한 연합 접근 방식이 성장하고 있다. 70%의 기업이 이를 구현할 계획이다. 각 사업 단위 또는 도메인이 중앙집중식 DG 지침을 충족하기 위해 고유한 방법을 적용함에 따라 팀은 데이터 모델링, 소프트웨어 문서화 및 비즈니스 시스템 설계를 통해 조정하게 된다.

서비스형 데이터 거버넌스 DGaaS

조직은 특히 비즈니스 기회 발굴, 복잡한 데이터 아키텍처 처리 및 규정 준수 유지와 관련하여 DG 결과를 달성하기 위해 리소스 제한에 직면하게 된다. 복잡성이 압도적일 수 있다.

이러한 과제를 해결하기 위해 기업은 2024년에 서비스형 데이터 거버넌스(DGaaS)로 전환할 것이다. DGaaS를 사용하면 조직은 예산 내에서 효과적인 데이터 거버넌스를 구축할 수 있다. 결과적으로 시장에서는 DGaaS 옵션이 확장될 것이다.

예를 들어, 기업이 기존 데이터 세트를 강화하기 위해 제3자 데이터를 구매하는 경우 데이터가 전달 시 관리되도록 보장하기 위해 추가 비용을 지불할 수 있다. 클라우드 도입으로 이러한 서비스가 가능해 졌다.

조직이 아웃소싱을 고려할 거버넌스에는 ▲기존 데이터 분류 및 매핑 ▲자동화된 도구와 잘 통합되는 클라우드 기반 플랫폼으로 데이터 저장 ▲데이터 이동을 간소화하기 위한 데이터 관찰 가능성 수행 ▲전문 지식과 경험을 활용하여 포괄적인 데이터 거버넌스 프레임워크 구축 등이 있다. 

기업에서는 비용을 절감하고 DG에 DIY 접근 방식을 취하고 싶은 유혹을 느끼지만 위험이 커진다. DIY 접근 방식에는 전문적인 데이터 거버넌스가 제공하는 포괄적인 보안 프로토콜과 전문 지식이 부족한 경우가 많아 데이터 침해 및 기타 보안 위협으로 이어진다. 중요한 것은 2024년에 사이버 공격과 데이터 규정 시행이 가속화됨에 따라 조직은 DGaaS의 가치를 인식하고 향상된 데이터 보호 및 규정 준수를 위해 DGaaS로 전환하게 될 것이다.

결론

조직은 데이터 거버넌스(DG) 프로그램을 통해 투자 수익(ROI)을 확인하고 재정 자원을 현명하게 할당하기를 원한다. 결과적으로 그들은 2024년에 감사를 실시하고 DG 이니셔티브를 업데이트할 예정이다.

이 과정에서 많은 기업은 일종의 중앙집중식이지만 연합된 DG 접근 방식을 채택하는 것을 고려할 것이다. 이 모델에서 경영진은 DG에 자금을 조달하고 중요한 프레임워크에 서명하여 기업 DG 의무 사항을 충족하는 데 사업 단위의 자율성을 허용한다.

CDO는 효율성을 판단하기 위한 포괄적인 거버넌스 프레임워크를 보장한다. 다양한 개인이 데이터 세트에 대한 특정 관리 책임을 맡아 적절한 관리와 책임을 보장한다.

2024년에 기업은 데이터 규정 준수 및 활성화를 포괄하는 복잡한 환경에 직면하게 될 것이다. 이러한 환경을 탐색하기 위해 조직은 점점 더 서비스형 데이터 거버넌스(DGaaS)로 전환하고 특정 거버넌스 활동을 아웃소싱할 것이다. 이러한 새로운 추세는 합리적인 비용으로 조직에 더 나은 DG 경험을 제공할 것을 약속한다.

(* 이 칼럼은 GTT KOREA의 편집 방향과 다를 수 있습니다.)