[DAsP 한 권으로 끝내기] Chapter1.전사 아키텍처 이해 - (3)

 

👋 지난 시간에 데이터아키텍처를 잘 만들었다면, 이 아키텍처가 잘 유지될 수 있도록 관리하는 것이 필요하다고 했었다. 이번 장에서는 아키텍처를 잘 관리하고 활용하기 위한 방법에 대해 알아보도록 하자.

 

[Part1. 데이터 거버넌스]

1-1. 이 단원을 시작하기 전에

• 데이터 거버넌스의 개념은 왜 등장하게 되었을까?
  • 나날이 증가하는 데이터 양은 비즈니스 활동을 위한 기반으로 사용되고 있다. 사용 빈도가 적은 ‘콜드(cold)’ 데이터 없이 항상 이용 가능한 데이터의 시대로 향하여 가고 있다. 이처럼 오늘날의 데이터는 매우 가치 높은 자원이면서 기업의 자산이 되었고, 높은 품질의 데이터를 유지하고 관리하기 위해 ‘데이터 거버넌스’란 개념이 자리잡게 되었다.

 

1-2. 데이터 거버넌스(Data Governance)란?

• 기업이나 조직의 목적에 맞게 높은 품질의 데이터를 사용할 수 있도록 정의한 체계를 의미한다.
• 데이터 거버넌스는 조직의 전략적 방향에 맞게 ‘적응’할 수 있어야 한다.
• 데이터 거버넌스는 책임감/일관성/적응성의 관점에서 정의할 수 있다.
  • 데이터 거버넌스를 위해 조직의 모든 계층의 ‘책임’을 정의하여야 한다.
  • 데이터 거버넌스는 표준화된 절차를 통해 데이터의 ‘일관성’을 유지하여야 한다.

 

1-3. 데이터 거버넌스가 갖추고 있어야 하는 방향

• 데이터 거버넌스가 갖춰야하는 사항
  • 데이터 요소(엔터티/속성/테이블 등)에 대한 표준화된 명칭 및 생성 규칙
  • DB시스템에서의 업무 데이터 물리적 위치 정의
  • 조직 여건에 맞는 데이터 품질 규칙
  • 데이터 사용 규칙(ex.이름,연락처,주민등록번호 등)
  • 데이터 통제자/관리자/소유자의 적절한 통제
    • 데이터 통제자 - 전사적 데이터 거버넌스 운영을 수행하는 자
    • 데이터 관리자 - 데이터 품질 및 무결성에 대한 책임과 데이터 관리를 하는 자
    • 데이터 소유자 - (데이터 관리자에 의해 위임되어) 소유권이 정의된 데이터 자산에 대한 접근 및 사용 권한 확인/ 해당 데이터의 품질과 법적 규제 등에 대한 일차적 책임을 수행하는자

 

 

➡️ 데이터 거버넌스가 성공적으로 정착되기 위해서는 IT 관련 조직만이 아니라 전사적인 노력이 함께 수반되어야 한다. 또한, 모든 현업 부서에서 아키텍처를 이해하고 적극적인 의견 및 협조를 해주는 것이 중요하다.

 

 

 

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[Part2. 데이터 거버넌스 조직]

2-1. 데이터 거버넌스 조직이란?

• 실제 데이터 거버넌스에 따라 아키텍처를 관리하는 직무들 간의 구성도
• 대표적인 조직 직무 예시

• 담당 임원(Chief DA) - 아키텍처와 거버넌스 추진 과정에 대한 승인자
• 데이터 거버넌스 위원회 - 거버넌스 관련 의사결정 승인 및 자문 수행 단체
• 데이터아키텍처 관리 시스템 관리자 - 아키텍처 관리 시스템 구축 및 운영 담당자
• 데이터 아키텍트(DA) - 데이터 아키텍처에 대한 원칙 및 방향을 정의하고 총괄 관리자
• 데이터 소유자 - 데이터 사용 권한 및 품질에 대한 일차적 책임 담당자
• 데이터 관리자 - 데이터 품질에 대한 전반적 책임과 관리 및 실행 담당자
• 데이터 통제자 - 데이터 거번너스 기획 및 모니터링 담당자
• 데이터 전문가 - 모델러/DBA/외부 전문가 등을 포함

 

 

➡️ 거버넌스 조직이 효율적으로 운영되기 위해서는 관리 책임자(최종 승인자/운영 실무자/데이터 소유자)들을 명확히 정의해야 한다. 서로의 ‘책임’을 분명하게 함으로써 거버넌스 조직이 제대로 운영될 수 있기 때문이다.

 

 

2-2. 데이터 거버넌스 조직시 주의해야할 점

• 주의사항
  • 해당 ‘IT 조직의 규모’에 맞게 거버넌스 조직을 구성해야 한다. → (참고) 조직 규모가 작은 경우 거버넌스 위원회 or TFT 를 중심으로 조직을 정의하고, 조직 규모가 큰 경우에는 거버넌스 전담 조직과 위원회를 통해 정의하게 된다.
  • ‘데이터 아키텍처의 구축 목적’에 맞는 거버넌스 조직을 구성해야 한다. → (참고) 프로젝트의 목적이 새로운 시스템 구축이라면 프로젝트 기간 중 아키텍처를 체계적으로 관리할 수 잇는 조직이 필요하다.
  • 데이터 거버넌스 위원회는 ‘IT 조직과 현업 간의 의사소통’을 관리하고 중재해야 한다.

 

2-3. 데이터 거버넌스에서 고려할 사항

• 고려해야하는 항목
  • 데이터는 사용자의 역할별로 접근 권한을 부여해서 ‘보안성’을 유지해야 한다.
  • 데이터 처리 원칙과 지속적인 모니터링 등을 통해 데이터의 ‘무결성’을 유지해야 한다.
  • 최신 상태의 데이터를 정확히 반영하여 ‘데이터 품질’을 유지해야 한다.
  • 데이터 ‘오너십(소유권)’을 부여하여 품질 및 접근 권한에 대한 책임을 질 수 있어야 한다.

 

 

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[Part3. 데이터 거버넌스에서 DA의 역할]

3-1. 데이터 아키텍처(DA)에게 필요한 역량

데이터 거버넌스를 위해서 데이터 아키텍처는 아래와 같은 역량을 가질 수 있어야 한다.

 

1. 리더십 역량 → 아키텍처에 대한 전사적 공감대를 형성하여 아키텍처 변화 관리를 이끌 수 있는 능력
   
2. 기술적 역량 → 데이터 구축 및 관리에 대한 이론적 지식과 실제 구축할 수 있는 능력
3. 활용 역량 → 데이터 품질을 유지하여 현업 업무의 효과성을 향상시킬 수 있는 능력

 

3-2. 오늘날의 데이터 거버넌스 체계 수립을 위해 고려해야 하는 것

• 매일 새롭고 다양한 유형의 데이터가 발생되면서 기업들은 이러한 데이터를 비즈니스에 활용하는 것을 목표로 하고 있다. 단순히 정형 데이터 기반이었던 시스템은 계속 확장되고 있고, 이러한 정보기술 환경 변화에 따라 아래와 같은 거버넌스 체계 수립을 추가적으로 고려해야 할 필요가 있다.

 

• 고려사항
  • ‘전사의 범위’를 명확하게 정의하고 수집하는 방안을 검토해야 한다. → 데이터 관리 범위가 넓어지면서 데이터가 발생되는 원천(시스템)도 전사의 범위로 고려할 필요가 있다. 원천은 기업 및 조직 내부 or 외부에 모두 존재할 수 있다.

• • ‘민감 데이터’를 식별하고 처리하는 것이 중요하다. → 민감 데이터는 개인정보 외에도 유출되지 않아야 하는 데이터를 가리키며, 이러한 데이터를 식별하고 처리하는 과정이 중요하다.
  • 데이터 유형이 다양해짐에 따라 ‘새로운 데이터 품질 관리’ 방법을 고려해야 한다. → 기존의 정형 데이터 품질 관리 방법 만으로 빅데이터 품질을 관리할 수는 없게 되었다. 데이터 이동 경로 상에서 어느 위치에, 어떤 시점에 품질을 검증해야할지 등에 대해 고민해봐야 한다.
  • ‘데이터 카탈로그 or 메타 데이터’를 관리하는 것이 중요하다. → 카탈로그(=메타 데이터)는 저장된 데이터에 대한 정보(ex.위치)를 의미하며, 카탈로그 정보를 이용하여 필요한 데이터에 접근하게 된다.
  • ‘적재 파일과 용량 관리’를 하는 것이 중요하다. → 데이터를 관리할 항목(ex.데이터 총 size, 테이블별 file size)을 선정하여 지속적인 점검과 예측을 수행해야 한다.

 

 

 

 

총 3장에 거쳐서 아키텍처 정의와 거버넌스 수립에 대해서 살펴보았다. 빅데이터를 활용하는 기술은 계속 발전하고 있지만 아직 이에 맞는 완벽한 거버넌스 체계는 정의되지 못하고 있다는 것을 배우게 되었다.

이 내용을 통해 앞으로 데이터 아키텍처 전문가로서 가져야할 지식/태도/목표의식을 알게 되었고, 계속 발전되는 기술에 맞춰 나아갈 수 있는 DA가 되어야겠다고 생각하는 시간이 되었다.

 

 

📘참고 서적: [데이터아키텍처 준전문가(DAsP) 한 권으로 끝내기]
김상목 지음