데이터 분석 거버넌스
더 많은 작업
- Data Analysis Governance
- 조직이 데이터 분석을 지속적으로 수행하고 그 결과를 업무에 정착시키도록, 조직·프로세스·시스템·데이터·인력을 관리하는 체계
분석 과제를 한두 번 수행하는 것은 어렵지 않지만, 분석을 조직의 문화로 정착시키려면 누가 과제를 기획하고, 어떤 절차로 수행하며, 어떤 시스템과 데이터를 쓰고, 인력을 어떻게 키울지 정한 관리 체계가 필요하다. 이것이 데이터 분석 거버넌스다. ADsP 과목 2의 주요항목 '분석 마스터 플랜' 가운데 세부항목 '분석 거버넌스 체계 수립'에서 다룬다. 같은 주요항목의 '마스터 플랜 수립'은 분석 마스터 플랜을 본다.
- 과제 기획·운영 프로세스
- 분석 기획·관리 및 추진 조직
- 분석 관련 시스템
- 분석 관련 인력 관리 체계
- 데이터 거버넌스
| 구성 요소 | 내용 |
|---|---|
| Organization(조직) | 분석 기획과 관리를 수행하는 조직. 분석 전담 조직을 어디에 어떤 형태로 둘지 정한다 |
| Process(프로세스) | 분석 과제를 발굴하고 기획해 수행하고 관리하는 절차 |
| System(시스템) | 분석에 쓰는 IT 시스템과 프로그램, 분석 전용 서버와 도구 |
| Data(데이터) | 분석에 쓰는 데이터를 표준화하고 품질과 보안을 관리하는 데이터 거버넌스 |
| Human Resource(인적 자원) | 분석 인력의 확보, 역할 정의, 분석 교육과 마인드 육성 체계 |
분석 거버넌스를 세우기 전에 조직의 현재 수준을 진단한다. 진단은 두 축으로 한다.
- 데이터 분석 준비도 : 분석 업무, 인력 및 조직, 분석 기법, 분석 데이터, 분석 문화, IT 인프라의 6개 영역에서 분석을 할 준비가 얼마나 되어 있는지 본다.
- 데이터 분석 성숙도 : 도입, 활용, 확산, 최적화의 단계 가운데 조직의 분석 수준이 어디에 있는지 비즈니스, 조직·역량, IT 부문별로 본다.
두 결과를 조합하면 조직의 분석 수준을 네 유형으로 나눌 수 있다.
| 유형 | 준비도 | 성숙도 | 의미 |
|---|---|---|---|
| 준비형 | 낮음 | 낮음 | 분석에 필요한 데이터, 조직, 인력, 분석 업무, 분석 기법이 적용되어 있지 않다. 분석을 위한 사전 준비가 먼저 필요하다 |
| 정착형 | 낮음 | 높음 | 준비도는 낮지만 조직, 인력, 분석 업무, 분석 기법 등을 조직 내부에서 제한적으로 사용하고 있다. 이미 분석을 하고 있으므로 1차적으로 정착시키는 것이 필요하다 |
| 도입형 | 높음 | 낮음 | 실제로 쓰는 분석 업무와 기법은 부족하지만 조직, 인력 등 준비도가 높아 바로 분석을 도입할 수 있다 |
| 확산형 | 높음 | 높음 | 기업에 필요한 여섯 가지 분석 구성 요소를 갖추고 있고 현재 부분적으로도 도입되어 있다. 지속적으로 확산하는 것이 필요하다 |
정착형과 도입형을 헷갈리기 쉽다. 정착형은 이미 분석을 하고 있어 성숙도가 높지만 체계적인 준비가 덜 된 경우이고, 도입형은 준비는 잘 되어 있지만 아직 분석을 본격적으로 하지 않아 성숙도가 낮은 경우다.
ADsP 교재는 분석 조직의 구조를 다음 세 유형으로 나눈다. 조직의 역할, 구성원, 구축 절차는 데이터 분석 조직을 본다. 그 문서의 집중형·분산형·혼합형 분류와 이름이 일부 겹치지만 나누는 기준이 조금 다르므로 구분해서 읽는다.
| 유형 | 구조 | 특징 |
|---|---|---|
| 집중형 | 전사 분석 업무를 별도의 분석 전담 조직에서 담당한다 | 전략적 중요도에 따라 분석 조직이 우선순위를 정해 추진할 수 있다. 현업 부서의 분석 업무와 이원화되거나 중복될 가능성이 있다 |
| 기능 중심 | 별도의 분석 조직 없이 각 현업 부서가 직접 분석한다 | 해당 업무에 맞는 분석을 빠르게 할 수 있지만, 전사적 관점의 핵심 분석이 어렵고 과거 실적 분석에 머무를 가능성이 높다 |
| 분산형 | 분석 조직의 인력을 현업 부서에 직접 배치해 업무를 수행한다 | 전사 차원에서 우선순위를 정해 수행하면서 현업에 신속하게 피드백할 수 있고, 모범 사례(Best Practice)를 공유하기 쉽다. 부서의 분석 업무와 역할 분담을 명확히 해야 한다 |
분석 과제는 발굴과 수행의 두 단계로 관리한다. 과제를 찾는 방법 자체는 분석 과제 발굴을 본다.
| 단계 | 절차 | 내용 |
|---|---|---|
| 과제 발굴 | 분석 아이디어 발굴 → 과제 후보 제안 → 과제 확정 | 현업과 분석 조직이 아이디어를 모아 과제 후보로 정리하고, 검토를 거쳐 수행할 과제를 확정한다 |
| 과제 수행 | 팀 구성 → 분석 과제 실행 → 분석 과제 진행 관리 → 결과 공유·개선 | 과제별로 팀을 꾸려 수행하고 진행을 관리한 뒤, 결과를 공유하고 개선점을 다음 과제에 반영한다 |
과제를 수행하며 얻은 결과물과 경험은 풀(pool)로 관리해 이후 과제 발굴과 수행에 다시 활용한다.
분석 도구와 조직을 갖추어도 구성원이 데이터로 의사결정하는 문화가 없으면 분석은 정착하지 않는다. 그래서 분석 거버넌스에는 교육과 변화 관리가 포함된다.
- 분석 기획자에게는 분석 과제를 기획하고 데이터를 선별·조직하는 역량을 교육한다.
- 분석 실무자에게는 분석 기법과 도구 활용을 교육한다.
- 현업 담당자에게는 업무에서 분석 기회를 발굴하고 구체화하는 방법을 교육한다.
- 경영진과 관리자가 데이터에 근거한 의사결정을 이끌어 분석 문화를 조직 전체로 확산한다.
데이터 거버넌스는 분석 거버넌스의 한 구성 요소로, 분석에 쓰는 데이터의 표준, 품질, 보안, 권한을 관리한다. 데이터 거버넌스가 약하면 부서마다 다른 데이터로 분석해 결과를 믿기 어렵게 된다. 빅데이터 환경에서는 데이터 양이 많고 종류가 다양하므로, 모든 데이터를 같은 수준으로 관리하기보다 데이터의 중요도와 활용 목적에 맞춰 관리 수준을 정한다.
- 분석 거버넌스 구성 요소 다섯 가지(Organization, Process, System, Data, Human Resource)
- 준비도·성숙도 사분면 네 유형의 위치(정착형 = 준비도 낮음·성숙도 높음, 도입형 = 준비도 높음·성숙도 낮음)
- 분석 조직 구조 세 유형(집중형, 기능 중심, 분산형)의 특징 구분
- 분석 과제 관리 프로세스의 순서(과제 발굴 → 과제 수행)
- 데이터 분석 전문가 가이드, 데이터산업진흥원
- 한국데이터산업진흥원 데이터자격검정 - 데이터분석 준전문가(ADsP)