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데이터 관리로 기업 경쟁력 극대화

일반 리포트 2024년 10월 28일
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목차

  1. 요약
  2. 데이터 관리의 정의 및 중요성
  3. 데이터 거버넌스의 필요성
  4. 현재 데이터 거버넌스 동향
  5. 데이터 거버넌스 전략
  6. 데이터 관리의 주요 요소
  7. HR 데이터 관리
  8. 데이터 분석과 비즈니스 성과
  9. 결론

1. 요약

  • 본 리포트는 데이터 거버넌스 및 관리의 중요성과 전략을 중심으로 기업 환경에서의 데이터 활용 방안을 탐색합니다. 데이터 관리의 정의와 그 중요성, 그리고 데이터 거버넌스가 비즈니스에 미치는 영향을 중점적으로 다루며, 데이터 기반 의사결정이 기업 경쟁력을 강화하는 데 미치는 긍정적인 효과를 포함하고 있습니다. 또한 효율적인 데이터 관리를 통한 비즈니스 성과 향상과 데이터 품질 관리, 보안, 프라이버시 유지가 기업 운영에 필수적임을 논의합니다. 현재 데이터 거버넌스의 동향과 향후 발전 방향을 살펴보며 데이터 거버넌스 전략과 체계 구축의 중요성을 강조합니다. 이러한 체계를 통해 데이터의 정확성과 신뢰도를 유지하며, 데이터 혁신을 통한 기업의 경쟁력 강화를 위한 통찰을 제공합니다.

2. 데이터 관리의 정의 및 중요성

  • 2-1. 데이터 관리의 개념

  • 데이터 관리란 조직의 데이터를 수명 주기 전반에 걸쳐 구성, 처리, 저장, 보호, 분석하는 작업을 의미합니다. 효율적인 데이터 처리를 통해 모든 정보의 안전성과 신뢰성을 확보할 수 있으며, 올바른 데이터 관리가 이루어지면 효율성을 개선하고 비즈니스 성과를 정확하게 파악하여 전략적 의사 결정을 내리고 법적 요건을 준수할 수 있습니다. 데이터 관리는 데이터 거버넌스 전략에 따라 데이터 생애 주기를 기술적으로 구현하는 것으로 정의할 수 있으며, 데이터 거버넌스는 이러한 체계를 지원하는 정책과 프레임워크를 마련하여 조직이 규정을 준수하며 데이터의 활용도를 극대화하는 프로세스입니다.

  • 2-2. 효율적인 데이터 관리의 이점

  • 현재 기업은 방대한 데이터를 다루고 있으나, 이를 적절히 관리하지 않으면 중요한 인사이트와 기회를 놓칠 위험이 있습니다. 따라서 데이터 수명 주기 전반에 걸친 관리 및 유지보수 전략이 필수적입니다. 성공적인 데이터 관리는 간소화된 프로세스와 데이터 무결성을 통해 비즈니스 성과 향상에 기여합니다. 올바른 구조와 시스템이 마련되면 데이터를 더 효율적으로 정리하고 활용할 수 있습니다. 데이터 아키텍처와 모델링, 데이터 수집과 저장 방식 그리고 데이터 최적화 및 유지 관리 등이 데이터 관리의 주요 요소로, 이러한 요소들이 결합되어 비즈니스의 전반적인 경쟁력을 강화합니다.

3. 데이터 거버넌스의 필요성

  • 3-1. 데이터 거버넌스의 정의

  • 데이터 거버넌스는 데이터의 정확성과 신뢰성을 확보하기 위해 프로세스 및 절차를 수립하는 것을 의미합니다. 이를 위해 조직 내에서 특정 데이터 처리 및 보호에 대한 권한과 책임을 지닌 개인이나 직위를 임명합니다. 데이터 거버넌스는 데이터 관리와 구분되며, 데이터 관리란 이러한 절차를 실질적으로 구현하고 감독하는 것입니다. 데이터 거버넌스는 마스터 데이터 관리(MDM)와 함께 작동하여 데이터의 품질 및 신뢰성 문제를 다루며, 규제 준수 및 보안 관련 규칙, 정책, 절차를 설정합니다.

  • 3-2. 데이터 거버넌스가 비즈니스에 미치는 영향

  • 데이터 거버넌스는 기업의 데이터 전략에서 필수적인 요소로 자리 잡고 있습니다. 이를 통해 데이터 정확성, 신뢰성, 보안 및 규제 준수를 보장함으로써 모든 데이터, 분석 및 AI 이니셔티브를 위한 메타데이터 및 거버넌스 계층을 구축할 수 있습니다. 강력한 거버넌스와 개인정보 보호 기능은 조직이 데이터 양이 증가하는 시대에서 성공적으로 운영될 수 있도록 지원합니다. 예를 들어, 데이터 사용자에게서 얻은 인사이트를 통해 비즈니스 가치를 가속화할 수 있는 방법을 모색할 수 있으며, 데이터 품질과 개인정보 보호, 보안에 기반한 거버넌스 정책의 수립은 기업의 데이터 활용도를 극대화하는 데 기여합니다.

4. 현재 데이터 거버넌스 동향

  • 4-1. 과거와 현재 데이터 거버넌스의 차이

  • 과거의 데이터 거버넌스는 개별 시스템의 운영 최적화를 위해 각 업무 기능의 생산성과 효율성을 높이는 것이 주 목적이었습니다. 반면, 현재 이 데이터 거버넌스는 통합된 환경의 운영 최적화와 사용자들이 자유롭게 데이터를 활용할 수 있도록 하는 것을 목표로 하고 있습니다. 이러한 변화로 인해 데이터 정책의 수준과 운영, 변화 관리 기술 등에 대한 활동들은 IT 부서에 한정되지 않고 조직 전체 관점에서 통합적으로 관리되어야 합니다.

  • 4-2. 통합된 데이터 거버넌스 환경의 필요성

  • 현재 데이터 거버넌스에서는 분산된 데이터 활용을 해결하기 위해 '데이터 메타'와 '데이터 권한 관리'를 통해 데이터를 안전하게 공유하고 있습니다. 최적화된 데이터 거버넌스 환경에서는 데이터 품질 관리, 데이터 통합 관리, 가공이 용이한 데이터 제공 등이 필수적입니다. 또한, 시스템과 데이터 투자가 증가하는 기업에서는 이러한 복잡성을 줄이기 위한 통합 관리의 필요성이 더욱 강조됩니다. 데이터 관련 업무의 능률을 향상시키고, 데이터 탐색, 권한 확보, 통합, 변환, 분석 등 다양한 단계에서 시간을 단축할 수 있도록 표준화된 정책을 통해 운영해야 합니다.

5. 데이터 거버넌스 전략

  • 5-1. 효과적인 데이터 거버넌스 전략 수립 방법

  • 데이터 거버넌스의 중요한 부분은 데이터 메타 관리, 데이터 권한 관리, 데이터 통합 관리, 데이터 표준 및 데이터 서비스, 데이터 품질 관리 등 다양한 요소를 포함합니다. 데이터 메타를 통해 필요한 데이터의 위치와 형태를 확인하고, 보안상의 이유로 공유가 불가한 경우에는 데이터 권한 관리를 통해 문제를 해결합니다. 또한, Document, Excel, 인쇄물 형태로 데이터를 제공하는 경우에는 데이터 통합 관리가 필요하며, 가공이 용이한 형태로 데이터를 제공하지 않는 경우에는 데이터 표준, 데이터 서비스를 통해 해결할 수 있습니다. 현재의 데이터 거버넌스는 통합된 환경의 운영 최적화와 사용자들의 자유로운 데이터 활용을 목적으로 하고 있으며, 따라서 다양한 시스템과 사용자의 이해관계를 고려한 역할 재정립이 필요합니다.

  • 5-2. 조직 내 데이터 거버넌스 역할 재정립

  • 현재 기업의 데이터 거버넌스는 과거와 비교하여 더욱 복잡성을 증가시키고 있습니다. 기존의 분산된 데이터 거버넌스에서 통합된 데이터 거버넌스로의 변화가 요구되며, 데이터 관련 업무의 능률을 향상시키기 위한 접근이 필요합니다. 이를 위하여 데이터 탐색, 권한 확보, 통합, 변환, 분석 등 전단계의 시간을 단축하고 표준화된 정책에 기반하여 효율성을 높여야 합니다. 데이터 탐색과 변환, 통합의 시간 단축 및 데이터 업무 포화도 분석을 통해 업무 효율성과 데이터 활용도를 높이는 것이 중요합니다. 더불어, 신규 데이터 투자 비용과 기존 시스템 운영 비용을 절감하고, 데이터 기반의 가치를 증대시켜 보고서 품질 및 구성원의 역량을 강화하는 노력도 병행되어야 합니다. 마지막으로, 데이터 거버넌스를 통해 데이터 신뢰도와 유효 사용자의 증가율을 높이는 것이 요구됩니다.

6. 데이터 관리의 주요 요소

  • 6-1. 데이터 품질 관리

  • 데이터 품질 관리는 조직이 데이터의 정확성, 완전성 및 신뢰성을 유지하기 위한 의도적인 노력을 의미합니다. 성공적인 데이터 전략을 수립하기 위해서는 데이터 품질이 필수적인 요소임을 인식해야 하며, 이를 통해 조직은 비즈니스 성과를 극대화할 수 있습니다. 예를 들어, IBM의 연구에 따르면, 강력한 거버넌스 및 개인정보 보호 기능이 데이터 품질을 향상시키는 데 기여할 수 있으며, 이는 조직이 증가하는 데이터 양 속에서도 성공을 거두는 데 중요한 역할을 합니다.

  • 6-2. 데이터 보안 및 프라이버시

  • 데이터 보안은 기업 내외부의 위협으로부터 데이터를 보호하는 것에 중점을 두며, 적합한 사용자만이 개인 데이터에 접근할 수 있도록 제어 기능을 배포합니다. 데이터 프라이버시는 개인이 자신의 데이터를 제어할 수 있는 권리를 보장하는 것으로, 사용자 동의를 얻고 데이터를 오용되지 않도록 보호하는 조치를 포함합니다. GDPR과 같은 법적 의무를 준수하는 것은 데이터 프라이버시를 유지하는 데 필수적이며, 기업은 이에 따른 정책과 프로세스를 수립해야 합니다. 데이터 보안과 데이터 프라이버시는 관련성이 있으며, 서로를 보완하는 데이터 거버넌스 전략의 핵심 구성 요소로 여겨집니다.

7. HR 데이터 관리

  • 7-1. HR 데이터의 중요성

  • 기업의 HR 데이터는 기업의 소중한 자산입니다. 이제는 모든 영역에서 데이터로 말하는 시대가 다가오고 있으며, HR 영역도 이 예외는 아닙니다. 데이터를 활용한 HR 분석은 직감이나 경험에 의존하던 방식에서 벗어나 보다 빠르고 합리적인 의사결정을 내리게 합니다. 이로 인해 궁극적으로는 생산성을 높이고, 비용을 효과적으로 절감하며, 구성원의 만족도를 높이는 데 도움을 줍니다. 따라서 효과적인 HR 데이터를 체계적으로 관리하는 것이 필수적입니다.

  • 7-2. HR 데이터 관리의 성공 사례

  • 잘 관리된 데이터를 활용한 HR 지표의 예시를 통해 HR 데이터 관리의 중요성이 확인됩니다. HR 데이터는 합리적인 의사결정과 데이터 분석을 위한 기초 자료로 사용되므로, 데이터의 품질과 신뢰도를 높이는 것이 무엇보다도 중요합니다. 관리된 데이터는 데이터 동기화와 일관성을 유지하여야 하며, 데이터가 훼손되지 않도록 하는 규칙과 절차를 마련해야 합니다. 이러한 관리를 통해 HR 데이터는 보다 정확하고 완전한 형태로 보관될 수 있으며, 분석의 정확도를 높일 수 있습니다. 데이터 유효성을 검토하고, 형식과 조건에 맞게 기록하는 것이 필수적이며, 이러한 지침을 준수함으로써 HR 지표 설정과 데이터 활용을 효율적으로 이루어낼 수 있습니다.

8. 데이터 분석과 비즈니스 성과

  • 8-1. 데이터 분석의 중요성

  • 기업의 데이터 분석은 현재 분석 수준을 명확히 이해하고, 이를 바탕으로 미래의 목표 수준을 정의하는 것을 포함합니다. 기업은 유사업종 또는 경쟁사와 비교하여 데이터 분석을 위한 기반이나 환경이 어느 정도 수준인지 평가해야 합니다. 데이터 활용 분석의 경쟁력을 확보하기 위해 선택과 집중이 필요하며, 어떤 관점을 보완해야 하는지에 대한 방안도 도출해야 합니다. 데이터 분석의 도입 수준을 점검하기 위해 CMMI(Capability Maturity Model Integration) 모델과 같은 성숙도 평가 도구를 사용할 수 있습니다. 분석 수준은 비즈니스 부문, 조직·역량 부문, IT 부문으로 구분되어 평가됩니다. 이러한 분석 능력의 성장은 기업의 비즈니스 성과에 직결되며, 데이터의 가용성, 유용성, 통합성 및 보안성을 확보하기 위해 데이터 거버넌스 체계를 구축하는 것이 중요합니다.

  • 8-2. 데이터 분석을 통한 의사결정 개선

  • 데이터 분석을 통해 기업 내 의사결정 프로세스를 개선할 수 있습니다. 기업은 데이터 거버넌스 체계를 통해 효율적인 데이터 관리와 표준화된 정책, 지침 및 프레임워크를 구축하여 의사결정의 질을 높일 수 있습니다. 데이터 거버넌스는 필요한 정보와 데이터가 비즈니스 목적에 부합하도록 관리하며, 효율적인 데이터 관리 방안을 마련해 줍니다. 분석 업무의 각 단계에서 관리 체계와 기준을 설정하면, 분석 응용 프로그램이나 서비스의 안정성을 높이고, 데이터 기반의 의사결정이 이루어질 수 있는 기반을 마련할 수 있습니다. 이와 같은 체계적 관리 방식은 자동으로 다수의 데이터 자산을 관리하고, 민감한 데이터의 보안을 강화하며, 비즈니스 인사이트를 도출하는 데 기여할 수 있습니다.

결론

  • 리포트는 데이터 거버넌스와 관리가 현대 기업의 필수적인 요소임을 강조합니다. 데이터 관리의 효율성을 통해 기업의 비즈니스 성과를 극대화하는 것이 중요하며, 이는 경쟁력을 강화하는 기초가 됩니다. 데이터 거버넌스는 데이터의 품질과 신뢰성을 보장하고, 이를 통해 데이터 활용도를 극대화할 수 있습니다. 이러한 점들이 기업이 데이터 기반 의사결정을 내릴 수 있도록 도와 조직의 목표 달성에 기여합니다. 리포트는 데이터 관리 및 거버넌스 체계를 체계적으로 구축, 운영해야 함을 제시하며, 데이터 혁신을 통한 성장과 변화를 제언합니다. 그러나 이 과정에서 데이터 관리 및 거버넌스의 복잡성과 채택에 따른 어려움이 존재할 수 있으므로, 이를 보완하기 위한 다양한 정책 및 시스템적인 접근 방향도 고려되어야 합니다. 앞으로의 발전은 데이터 거버넌스와 데이터를 통한 비즈니스 혁신이 아우러져야 하며, 이러한 체계적 관리는 실제 기업 환경에서의 데이터 활용도를 크게 증대시킬 것입니다.

용어집

  • 데이터 거버넌스 [전문용어]: 데이터 거버넌스는 조직 내에서 데이터의 정확성, 신뢰성, 보안성을 유지하기 위한 정책과 절차를 수립하는 과정을 의미합니다. 이는 데이터 관리가 효과적으로 이루어지도록 하여 비즈니스 성과를 높이는 데 중요한 역할을 합니다.
  • 데이터 관리 [전문용어]: 데이터 관리는 조직의 데이터를 수명 주기 전반에 걸쳐 처리하고 보호하는 작업을 포함합니다. 이는 비즈니스 성과와 전략적 의사결정에 중요한 역할을 합니다.

출처 문서