데이터 거버넌스
Data Governance
데이터 거버넌스란?
- 데이터를 정확·안전·일관 관리
- 규칙·역할·절차 체계
- 분석·AI의 신뢰 토대
데이터 거버넌스를 들이면 실제로 달라지는 건 시스템이 아니라 질문이 도착하는 자리입니다. 전에는 '이번 달 고객 수가 보고서마다 왜 다르냐'는 질문이 전부 IT팀으로 몰렸고, IT는 '현업이 준 기준대로 뽑았습니다'라고 답할 수밖에 없었습니다. 거버넌스가 서면 그 지표의 정의를 확정하고 바꿀 권한이 현업 부서장에게 명시적으로 붙습니다. 숫자가 틀렸을 때 누구를 불러야 하는지가 분명해지는 것이 첫 번째 변화입니다.
실무에서는 역할을 세 층으로 나눕니다. 데이터 오너는 해당 영역의 현업 임원으로 정의와 접근 승인을 책임지고, 데이터 스튜어드는 그 아래 실무자로 값의 품질을 주기적으로 점검하며, IT는 저장·백업·이력 관리 같은 기술적 보관을 맡습니다. 범위도 처음부터 전사가 아닙니다. 테이블이 수천 개라도 경영 회의에 올라가는 핵심 지표 30~50개와 마스터 데이터(고객·제품·거래처)부터 손대는 편이 현실적입니다.
인접 개념과 헷갈리기 쉽습니다. 정보보안은 '막는 것'이 목표지만, 거버넌스는 쓸 사람에게 제대로 열어주는 일까지 포함합니다. MDM이나 데이터 카탈로그는 규칙을 돌아가게 하는 도구일 뿐, 툴을 샀다고 거버넌스가 생기지는 않습니다. 품질도 감이 아니라 수치로 봅니다. 중복 등록 비율, 필수 항목 결측률, 정의 불일치 건수처럼 월 단위로 추적되는 지표가 없으면 활동이 아니라 선언에 그칩니다.
현장에서 가장 자주 어긋나는 지점은 규정집을 배포한 날을 완료로 보는 것입니다. 120쪽짜리 표준 정의서를 돌려도 현업이 쓰는 엑셀 양식과 ERP 코드값이 그대로면 석 달 뒤 숫자는 다시 갈라집니다. 반대 방향의 실패도 흔합니다. 보안 사고가 한 번 터지면 권한을 전부 잠가버려 마케팅팀이 고객 데이터를 보는 데 결재 4단계가 필요해지고, 담당자들은 결국 개인 PC에 받아둔 지난달 엑셀로 돌아갑니다. 통제가 강해진 게 아니라 데이터가 관리 밖으로 밀려난 것입니다.
데이터 관리(Data Management) 분야에서 발전했으며, 빅데이터·AI·개인정보 규제의 확산과 함께 핵심 과제가 됐습니다.
가상의 사례로 살펴보겠습니다. 산업용 부품을 만드는 A사는 임직원 900명, 연매출 3,200억 원 규모입니다. ERP·MES·CRM이 각각 돌면서 거래처가 시스템마다 따로 등록돼 있었고, 월간 영업 회의에서는 매출 상위 고객 명단이 부서마다 달라 6개월째 같은 논쟁이 반복됐습니다.
- 경영관리본부장이 세 시스템의 거래처 코드를 대조해보니 실제 800여 곳이 1,450건으로 잡혀 있었고, 회의에서 '같은 회사가 세 번 등록돼 있는데 매출 순위를 어떻게 믿습니까'라는 말이 나왔습니다.
- 영업본부장을 거래처 데이터 오너로 지정하고 영업지원팀 과장 한 명을 스튜어드로 붙여, 3월부터 거래처 신규 등록과 변경은 두 사람 승인 없이는 처리되지 않도록 막았습니다.
- 영업은 견적을 낸 곳을, 회계는 세금계산서가 나간 곳을 '고객'이라 불러왔는데, 두 정의를 '잠재고객'과 '거래고객'으로 분리해 대시보드 항목 이름부터 바꿔 달았습니다.
- 권한은 전면 차단 대신 등급제로 갔습니다. 담당 거래처는 즉시 조회, 전체 명단은 팀장 승인 1단계로 낮추고 분기마다 접근 이력을 뽑아 6개월간 쓰지 않은 계정 40여 개를 닫았습니다.
- 중복률과 필수 항목 결측률을 월간 지표로 걸어 IT팀장이 매월 첫 영업일에 보고하고, 기준을 넘긴 항목은 스튜어드가 2주 안에 정리하도록 규칙을 붙였습니다.
- 8개월 뒤 거래처 중복 등록은 1,450건에서 820건으로 줄었고, 월 마감 후 영업 실적 확정까지 걸리던 5일이 2일로 단축됐습니다.