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데이터 거버넌스

데이터 자산의 효율적 관리를 위한 데이터 거버넌스 운영 전략을 제시합니다.

Why We Do

디지털 비즈니스의 도입 및 확장을 위해서는 데이터 거버넌스 정립이 필수적입니다.

데이터 활용도는 높아지나 부서마다 다른 분석 결과 도출
기업들의 데이터 활용 범위가 넓어지면서 부서마다 분석 결과가 다르게 도출되는 현상이 발생하고 있습니다. 분석에 사용한 데이터의 적절성 여부, 데이터 품질의 신뢰성을 검토하는 과정에서 전사적으로 동일한 기준에 의한 데이터 관리의 필요성이 증대하고 있습니다.
조직 내 데이터 사일로화 증대
많은 기업들이 데이터를 더 빠르게 분석할 수 있는 방법을 찾는데 매진하고 있습니다. 저비용 스토리지 및 컴퓨팅 리소스 확대는 이같은 요구를 충족시키며 데이터 분석을 중앙집중식에서 각 사용자별 분산·셀프서비스화 하는 방식으로 바꾸어 놓고 있습니다. 이러한 변화가 오히려 데이터의 사일로화를 가속시키고 있습니다.
강화되는 개인 데이터 보호 규제
기업은 데이터를 안전하게 보관해야 할 뿐만 아니라 개인 데이터 권리 보호를 위한 규제를 준수해야 합니다. 자금 세탁 방지, 건전성 규제 등 기업에 대한 규제들은 대부분 데이터 연관성이 크기 때문에 데이터를 잘 관리하지 않으면 규제에 대응하기 어렵고 이는 기업에 큰 손실을 초래할 수 있습니다.

제공 서비스

데이터 거버넌스 컨설팅

데이터 자산의 효율적 관리를 위한 데이터 거버넌스 운영 전략을 제시합니다.

데이터 자산을 비즈니스에 활용하기 위해서는 전사 차원 데이터 거버넌스 체계가 운영되어야 합니다.: 비즈니스를 위해 수집된 데이터를 표준화하여 디지털 신기술(AI, 빅데이터 플랫폼, 데이터 카탈로그 등) 기반으로 자산화하고 활용 목적에 맞도록 가공·배포하는 데이터 자산 관리 체계를 정립합니다.

비즈니스 성과 창출을 위한 데이터 거버넌스 전략 수립
조직 내 데이터 사일로 현상을 진단하고 개선 방향을 도출합니다. 개별 업무 시스템을 통한 데이터 생성, 배포, 공유 체계를 극복할 수 있는 대안을 제시합니다.
거버넌스 전략 실행을 위한 데이터 운영 체계 설계
데이터 메타 표준, 데이터 카탈로그, 데이터 모델, 데이터 흐름, 데이터 라이프사이클 및 보안 체계를 정립합니다. 데이터 기반의 혁신 성장을 위해서는 데이터 관리 체계 정립이 우선되어야 합니다.
데이터 거버넌스 시스템 구축
검증된 솔루션을 활용하여 빅데이터 플랫폼의 데이터 거버넌스 시스템을 구축합니다. 중복·분산되어 있는 데이터를 통합 관리하여 사용자 중심의 정보 분석이 가능한 환경을 구현합니다.

특장점

활용 관점의 데이터 거버넌스 전략 수립 역량 보유
업종별 데이터 거버넌스 수립 컨설팅 경험을 갖추고 있습니다. 데이터 전반의 이슈를 분석하여 기업에 유용한 전략 방안을 제시합니다.
데이터 거버넌스 운영 체계의 구현 사례 보유
글로벌 유수 기업들의 데이터 거버넌스 전략 및 운영 방안을 숙지하고 있으며 적용 시 이슈를 예상하고 해결 방안을 도출합니다.
검증된 솔루션 & 파트너사 협업 체계
다수의 프로젝트 경험을 통하여 기업 여건에 부합하는 솔루션을 제안합니다. 또한 역량이 검증된 기술 파트너사와 협업하여 안정적인 시스템 구축 서비스가 가능합니다.

고객 사례

데이터 자산의 가시성을 높여 비즈니스에 유용하게 활용할 수 있게 되었습니다.

– 글로벌 전자 제품 제조 기업

도전 과제
글로벌 전자 제품 제조사인 A 기업은 데이터 기반 업무 혁신을 위해 데이터 플랫폼을 구축하고자 하였습니다. 그러나 분석에 필요한 데이터의 원천부터 정확하게 파악하기 어려웠습니다. 데이터 원천의 위치가 어디인지, 데이터 구조는 어떤 모습인지도 알기 힘든 상황이었습니다. 또한 분석에 필요한 데이터 수집에 너무나 많은 시간과 자원이 투입되어야 했습니다. 그나마 수집한 데이터도 정확성 및 최신성을 판단하기가 곤란했습니다. 데이터 기반 업무 혁신을 추진하기 전부터 거대한 장애물을 만난 것입니다.

에스코어 서비스
에스코어는 A 기업의 핵심 이슈를 데이터 거버넌스 부재로 인식하고 해결 방안을 제시하였습니다. 업무 프로세스, 데이터의 원천 시스템과 빅데이터 플랫폼을 분석하여 데이터 흐름을 진단하고 데이터 거버넌스 솔루션을 제공하였습니다. 사업부별로 표준화 가능성이 있는(유사도가 높은) 데이터를 추출하고 검증한 후 표준화 대상 데이터를 확정하였습니다. 표준화된 데이터를 빅데이터 플랫폼에 효율적으로 저장하고 거버닝할 수 있는 IT 인프라를 검증된 솔루션 기반으로 설계하였으며 다양한 분석 플랫폼과의 연계 방안을 도출하였습니다.