현금이라면 그렇게 취급할까?··데이터 거버넌스의 실수 7개의 John Edwards | CIO 대부분의 CIO는 데이터의 실수가 재무, 평판, 법률, 기타 모든 종류의 어려움으로 이어질 수 있음을 알고 있다. 따라서 보안과 컴플라이언스를 보증하면서도 접근성도 있고 관리도 가능한 강력한 데이터 거버넌스 정책에 주목한다. 데이터의 완전성이나 보존을 진지하게 생각하는 조직에 있어서는 최우선 현안으로 여겨지기도 한다.
유감스럽게도 데이터 거버넌스 요건과 실무에 정답은 아직 없다. 여전히 진화 중이기 때문에 IT 리더는 시간이 지남에 따라 함정에 빠지기 쉽다. 데이터 거버넌스 정책을 무효화하거나 위험에 빠뜨릴 수 있는 덫에 걸리지 않으려면 반드시 피해야 하는 아래의 7가지 일상적 실수에 항상 유의해야 한다.
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데이터 거버넌스를 기술 프로젝트로서 취급하는 데이터 거버넌스는 본질적으로 유동적이다. 따라서 정책개발을 단순히 계획하고 배포하는 프로젝트로만 보아서는 안 된다. 데이터 거버넌스 정책이 진화하는 요건을 따라잡지 못하면 궁극적으로 실패하기 십상이다. 더욱 나쁜 것은 이런 정책들이 실무자들에게 거추장스러운 장애물로 인식될 수 있다는 점이다. 따라서 현업팀이 자체 우회수단을 만들게 된다.
클라우드 소프트웨어나 서비스 공급업체인 뉴타닉스(Nutanix)의 CTO인 라지브 밀러니는 데이터 거버넌스를 비즈니스 과제로 다룰 것을 제안했다. 그는 데이터가 조직이 이해하고 보호해야 할 자산이라며 현금 취급 절차와 매우 비슷하다고 생각된다. 이는 조직이 전적으로 이해하고 받아들여지고 있다. 현금 안전의 중요성에 공감대가 형성돼 있기 때문이라고 말했다.
간과되는 중요한 통치는 수집되어 보존되는 데이터의 양과 유형을 평가하는 것이다. 밀라니는 “데이터는 적절하게 사용될 때 엄청난 가치를 지닐 수 있지만 궁극적으로 혜택의 출처는 조직이 관리할 수 있고 활용할 수 있으며 보안할 수 있는 데이터에 한정된다”며 “의무적으로 데이터를 수집하고 보유하는 대신 데이터의 장단점을 주의 깊게 평가하는 것이 중요하다”고 설명했다.
전반적인 비즈니스 가치를 전달하는 데 미흡한 데이터 거버넌스는 전사적인 이니셔티브여야 한다고 인포텍 리서치 그룹(Info-Tech Research Group)의 애널리스트이자 연구소장인 크리스털 신 씨는 말했다. 그는 “효과적인 데이터 거버넌스 프로그램은 비즈니스 기능 및 가치의 흐름에 부합하거나 매핑된다”고 말했다. 이들은 궁극적으로는 고위 경영진이 수립한 거시적인 조직 목표까지 올라간다고 덧붙였다.
데이터 거버넌스가 IT부서의 개별 프로젝트로 인식되지 않도록 하는 것이 중요하다고 싱은 경고했다. 그는 “이는 고위 경영진을 수용하거나 파격적인 지원을 확보하고 유지하는 데 필수적이다”, “더구나 데이터 거버넌스 프로그램의 확장성과 지속적 성공에도 결정적이다”고 지적했다.
데이터 거버넌스와 관련된 이니셔티브가 성공적인 비즈니스 성과와 생산성 개선을 견인하는 방법을 CIO가 명확하게 설명하고 입증하지 않으면 “이는 개념상으로만 그렇게 하는 것일 뿐 실무적으로 별 의미가 없다”고 말했다.
데이터 소유자를 데이터 거버넌스 프로세스에 관여시키는 데 실패한 가장 큰 거버넌스 실수는 데이터 소유자들로부터 지지를 얻지 못한다고 기술연구 및 자문회사인 ISG의 최고 데이터 및 애널리스틱스 임원인 케이스루디는 말했다. 그는 “기업의 데이터를 운영하고 관리하는 팀은 자신이 운영하는 데이터를 반드시 ‘소유’하지는 않는다”고 설명했다.
오히려 특정 비즈니스 단위 또는 부서가 실소유주이고, 거버넌스팀은 단지 데이터를 관리할 가능성이 높다. 그는 “복수의 조직에서 데이터 소유자를 발견하는 것 자체가 어려운 일이 있다. 자주 소유자가 자신이 데이터의 최종 소유자임을 모르기 때문이라고 말했다.
루디는 데이터 거버넌스 프로그램의 계획과 혜택을 최종 데이터 소유자에게 직접 알리는 것이 중요하다고 강변했다. 이들의 지지를 얻은 뒤 거버넌스 프로그램에 협력할 만한 사람이 그들의 조직 내에 있는지 확인하라는 주문이다.
그는 “거버넌스 프로그램을 하향으로 이행하라”, “진전에 대해서는 상향식으로 소통하고, 프로그램이 전개되면서 부닥치는 저항과 반대를 해소할 수 있는 지원을 구해야 한다”고 조언했다.
지지는 데이터 프로그램의 특히 난해한 부분에서 중요하다. 즉, 데이터 분류 체계 및 플랫폼을 구축하는 것이다. “거의 예외 없이 데이터 분류 체계에 맞춰 데이터 구조를 변화시켜야 한다, 낡거나 그렇지 않은 데이터 정화가 필요하다”, “데이터 출처에 대해 영향력을 가진 데이터 소유자의 지지가 있어야 데이터 거버넌스 프로그램이 성공할 수 있다”고 말했다.
영향평가를 간과하고 데이터 보호 영향 평가(data protection impact assessment, DPIA)를 프라이버시 영향 평가(privacy impact assessment, PIA)와 결합한다면, 데이터 수집, 이용, 공개, 가공과 관련하여 ‘누가, 무엇을, 언제, 어디서, 왜, 어떻게 했는지’를 잘 이해한다.12
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