[2-2. 분석 마스터 플랜] 2. 분석 거버넌스 체계 수립

1. 거버넌스 체계 
1) 개요
- 기업에서 데이터를 이용한 의사결정이 강조될수록 데이터 분석과 활용을 위한 체게적인 관리가 중요
- 어떤 목적으로 어떤 데이터를 어떻게 분석에 활용할 것인가가 중요
- 조직 내 분석관리체계를 수립해야 하는 이유는 데이터 분석을 기업의 문화로 정착하고 데이터 분석업무를 지속적으로 고도화하기 위해서이다

2) 구성요소
- 마스터 플랜 수립 시점에서 데이터 분석의 지속적인 적용과 확산을 위한 거버넌스 체계는 분석기획 및 관리를 수행하는 조직, 과제기획 및 운영프로세스, 분석관련 시스템, 데이터, 분석관련 교육 및 마인드 육성체계로 구성

2. 데이터 분석 수준집단
1) 개요
- 기업들은 데이터 분석의 도입여부와 활용에 명확한 분석수준을 점검할 필요가 있다
- 데이터분석의 수준집단을 통해 데이터 분석 기반을 구현하기 위해서는 무엇을 준비하고 보완해야 하는지 등 분석의 유형 및 분석의 방향성을 결정할 수 있다
- 데이터 분석 수준 진단을 위한 분석 준비도와 분석 성숙도로 구성
- 분석 거버넌스 체계를 수립하기 위해 가장 먼저 선행되어야 하는 부분은 데이터 분석 수준을 진단하는 것이다
- 분석 준비도와 분석 성숙도를 통해 기업의 분석수준을 진단할 수 있다

2) 수준 진단목표 2가지
가) 정의
- 기업의 현재 분석 수준을 명확히 이해하고, 수준진단 결과를 토대로 미래의 목표수준을 정의한다 
- 데이터 분석을 위한 기반 또는 환경이 유사업종 또는 타 경쟁사에 비해 어느정도 수준이고, 
    데이터를 활용한 분석의 경쟁력 확보를 위해 어떠한 영역에 선택과 집중을 해야하는지, 어떤 관점을 보완해야 하는지 등 개선방안을 도출

나) 분석 준비도 
- 목표 : 기업의 데이터 분석 도입의 수준을 파악하기 위한 진단방법
- 구성 : 총 6가지 (분석업무파악, 인력 및 조직, 분석기법, 분석데이터, 분석문화, IT인프라)
- 진단 과정
    - 영역별로 세부 항목에 대한 수준파악
    - 진단결과 전체 요건 중 일정 수준이상 충족하면 분석업무 도입
    - 충족하지 못할 시 분석 환경 조성

다) 분석 성숙도 모델
- 조직의 성숙도 평가 도구 : CMMI(Capability Maturity Model Integration) 모델
- 성숙도 수준분류 : 도입단계, 활용단계, 확산단계, 최적화단계
- 분석 성숙도 진단 분류 : 비즈니스 부문, 조직,역량부문, IT부문

라) 분석 수준 진단 결과
- 기업의 현재 분석 수준을 객관적으로 파악
- 경쟁사의 분석 수준과 비교하여 분석 경쟁력 확보 및 강화를 위한 목표 수준 설정 가능

마) 분석 관점에서의 사분면 분석
- 분석 수준 진단결과를 구분
- 데이터 분석 수준에 대한 목표 방향을 정의
- 유형별 특성에 다른 개선방안 수립
정착형) 준비도는 낮으나 조직, 인력, 분석업무, 분석기법 등을 기업내부에서 제한적으로 사용하고 있어 1차적으로 정착이 필요한 기업
준비형) 기업에 필요한 데이터, 인력, 조직, 분석업무, 분석기법 등이 적용되어 있지 않아 사전준비가 필요한 기업
확산형) 기업에 필요한 6가지 분석 구성요소를 갖추고 있고, 현재 부분적으로 도입되어 지속적인 확산이 필요한 기업
도입형) 기업에서 활용하는 분석업무, 기법등은 부족하지만 적용조직 등 준비도가 높아 바로 도입할 수 있는 기업

3. 분석자원 인프라 방안 수립
1) 개요
- 분석과제 단위별로 별도의 분석시스템을 구축하는 경우, 관리의 복잡도 및 비용의 증대라는 부작용이 나타나게 된다
- 분석마스터 플랜을 기획하는 단계에서부터 장기적이고 안정적으로 활용할 수 있는 확장성을 고려한 플랫폼 구조를 도입하는 것이 적절하다

2) 개별 시스템
- 시스템간 자체적인 데이터 교환
- 시스템별 독립적인 데이터 관리
- 확장시 시스템간 인터페이스 폭증

3) 플랫폼 구조
- 분석 플랫폼을 활용한 공동기능 활용
- 중앙집중적 데이테 관리
- 시스템간 인터페이스 최소화

4) 플랫폼
- 단순한 분석 응용프로그램 뿐만아니라 분석 서비스를 위한 응용프로그램이 실행될 수 있는 기초를 이루는 컴퓨터 시스템을 의미
- 일반적으로 하드웨어에 탑재되어 데이터 분석에 필요한 프로그래밍 환경과 실행 및 서비스 환경을 제공하는 역할을 수행 
- 분석플랫폼이 구성되어 있는 경우에는 새로운 데이터 분석 니즈가 존재할 경우 개별적인 분석 시스템을 추가하는 방식이 아닌 서비스를 추가적으로 제공하는 방식으로 확장성을 높일 수 있다


4. 데이터 거버넌스 체계수립
1) 데이터 거버넌스의 개요
- 전사 차원의 모든 데이터에 대하여 정책 및 지침, 표준화, 운영조직 및 책임등의 표준화된 관리체계를 수립하고 운영을 위한 프레임워크 및 저장소를 구축하는 것을 말한다
- 마스터 데이터, 메타 데이터, 데이터 사전은 데이터 거버넌스의 중요한 관리 대상이다
- 데이터 거버넌스는 독자적으로 수행될 수도 있지만 전사 차원의 IT거버넌스나 EA(Enterprise Architecture)의 구성요소로서 구축되는 경우 존재
- 빅데이터 거버넌스는 이러한 데이터 거버넌스의 체계에 대하여 빅데이터의 효율적인 관리, 다양한 데이터의 관리체계, 데이터 최적화, 정보보호, 데이터 생명주기 관리, 데이터 카테고리별 관리 책일자지정 등을 포함

2) 데이터 거버넌스 구성요소
가) 개요
- 구성요소인 원칙, 조직, 프로세스는 유기적으로 조합하고 효과적으로 관리하여, 데이터를 비즈니스 목적에 부합하도록 하고 최적의 정보 서비스를 제공할 수 있도록 한다
나) 구성3요소
- 원칙 : 데이터를 유지, 관리하기 위한 지침과 가이드 / 보안, 품질기준, 변경관리
- 조직 : 데이터를 관리할 조직의 역할과 책임 / 데이터 관리자, 데이터베이스 관리자, 데이터 아키텍트
- 프로세스 : 데이터 관리를 위한 활동과 체계 / 작업절차, 모니터링 활동, 측정 활동

3) 데이터 거버넌스 체계
가) 데이터 표준화
- 데이터 표준화는 데이터 표준 용어 설정, 명명규칙수립, 메타데이터구축, 데이터사전구축 등의 업무로 구성
- 데이터 표준용어는 표준단어사전, 표준 도메인사전, 표준 코드로 구성되며 사전간 상호검증 가능하도록 점검 프로세스 포함해야 함
- 명명규칙은 필요시 언어별로 작성되어 매핑 상태 유지

나) 데이터 관리체계
- 데이터 정합성 및 활용의 효율성을 위하여 표준 데이터를 포함한 메타 데이터와 데이터 사전의 관리 원칙 수립
- 수립된 원칙에 근거하여 항목별 상세한 프로세스 만들고 관리와 운영을 위한 담당자 및 조직별 역할과 책임을 상세하게 준비
- 빅데이터의 경우 데이터양 급증으로 데이터 생명 주기 관리방안을 수립하지 않으면 데이터 가용성 및 관리비용 증대문제에 직면 가능

다) 데이터 저장소 관리(Repository)
- 메타데이터 및 표준 데이터를 관리하기 위한 전사 차원의 저장소 구성
- 저장소는 데이터 관리 체계 지원을 위한 워크플로우 및 관리용 응용 소프트웨어를 지원하고 관리 대상 시스템과 인터페이스를 통한 통제가 이루어져야 함
- 데이터 구조 변경에 따른 사전 영향 평가 수행 필요

라) 표준화 활동
- 데이터 거버넌스 체계를 구축 후 표준 준수 여부를 주기적으로 점검 및 모니터링 실시
- 거버넌스의 조직 내 안정적 정착을 위한 계속적인 변화 관리 및 주기적인 교육 진행
- 지속적인 데이터 표준화 개선 활동을 통해 실용성 높여야 함


5. 데이터 조직 및 인력방안 수립
1) 현황
- 기업의 차별화된 경쟁력 확보 수단으로 데이터 과제 발굴, 기술 검토 및 전사 업무적용계획 수립 등 데이터를 효과적으로 분석/활용하기 위해 
    기획/운영/관리를 전담하는 전문 분석 조직 필요성 제기

2) 분석 조직 개요
- 기업의 경쟁력 확보를 위해 데이터 분석의 가치를 발견하고 이를 활용하여 비즈니스 최적화하는 목표 가지고 구성
- 기업의 업무 전반에 걸쳐 다양한 분석과제를 발굴해 정의하고 데이터 분석을 통해 의미있는 인사이트를 찾아 실행하는 역할 수행
- 다양한 분야의 지식과 경험을 가진 인력과 업무 담당자 등으로 구성된 전사 또는 부서 내 조직으로 구성

3) 조직 및 인력 구성 시 고려사항
가) 주요 고려사항
- 조직구조
- 비즈니스 질문(Question)을 선제적으로 찾아 낼 수 있는 구조인가?
- 분석 전담조직과 타 부서간 유기적인 협조와 지원이 원활한 구조인가?
- 효율적인 분석 업무를 수행하기 위한 분석 조직의 내부 조직구조는?
- 전사 및 단위부서가 필요 시 접촉하며 지원할 수 있는 구조인가?
- 어떤 형태의 조직(중앙집중형, 분산형)으로 구성하는 것이 효율적인가?

- 인력구성
- 비즈니스 및 IT 전문가의 조합으로 구성되어야 하는가?
- 어떤 경험과 어떤 스킬을 갖춘 사람으로 구성해야 하는가?
- 통계적 기법 및 분석 모델링 전문 인력을 별도로 구성해야 하는가?
- 전사 비즈니스를 커버하는 인력이 없다. 그렇다면
- 전사 분석업무에 대한 적합한 인력 규모는 어느 정도인가?

나) 분석을 위한 3가지 조직 구조 

- 집중 구조
• 전사 분석업무를 별도의 분석전담 조직에서 담당
• 전략적 중요도에 따라 분석조직이 우선순위를 정해서 진행 가능
• 현업 업무부서의 분석업무와 이중화/이원화 가능성 높음

- 기능 구조 
• 일반적인 분석 수행 구조
• 별도 분석조직이 없고 해당 업무 부서에서 분석 수행
• 전사적 핵심분석이 어려우며, 부서 현황 및 실적 통계 등 과거 실적에 국한된 분석 수행 가능성 높음

- 분산구조
• 분석조직 인력들을 현업부서로 직접 배치하여 분석업무 수행
• 전사차원의 우선순위 수행
• 분석결과에 따른 신속한 Action 가능
• 베스트 프랙티스 공유 가능
• 부서 분석업무와 역할 분담 명확히 해야함(-업무과다 이원화 가능성)

다) 분석조식의 인력구성
- 전문역량을 갖춘 각 분야의 인재들을 모아 조직을 구성하여 분석조직 경쟁력 극대화
- 비즈니스 인력 : 해당 비즈니스를 잘 이해하고 분석요소를 찾고 협의 할 수 있는 능력
- IT기술 인력 : 분석에 필요한 IT 기술 동향을 파악, 필요한 기술 아키텍처를 수립 할 수 있는 인력
- 분석전문 인력 : 고급 통계 분석기법을 이해하고 다양한 예측 모델링을 설계/ 검증 할 수 있는 인력 
- 변화관리 인력 : 경영층 대상으로 분석문화 확산을 위한 변화관리를 담당하는 인력
- 교육담당 인력 : 분석조직에게 다양한 분석기법에 대한 심도있는 교육을 할 수 있는 인력


6. 분석 과제 관리 프로세스 
1) 현황
- 분석 마스터 플랜 수립 후 초기 데이터 분석 과제가 성공적으로 수행된 경우, 지속적인 분석 니즈 및 기회가 분석 과제 형태로 도출
- 분석조직의 주요 역할 중 하나인 분석 과제의 기획 및 운영이므로 이를 체계적으로 관리하기 위한 프로세스 수립 필요

2) 과제 관리 프로세스
- 과제 발굴 
1. 분석 Idea 발굴 2. 분석과제 후보제안 3. 분석과제 확정
• 개별 조직 또는 개인이 도출한 분석 아이디어를 발굴하고 이를 과제화하여 분석 과제 풀(Pool)로 관리하면서 분석 프로젝트 선정작업 수행
- 과제 수행 
4. 팀구성 5. 분석과제실행 6. 분석과제 진행관리 7. 결과공유/개선
• 분석을 수행할 팀 구성
• 분석 과제 실행 시 지속적인 모니터링과 과제결과를 공유하고 개선하는 절차
• 분석조직이 지속적이고 체계적인 분석 관리 프로세스를 수행함으로써 조직 내 분석 문화 내재화 및 경쟁력 확보 가능
• 해당 과제를 진행하면서 만들어진 시사점을 포함한 결과물을 풀(Pool)에 잘 축적 및 관리함으로써 향후 유사한 분석과제 수행 시 시행착오 최소화 및 프로젝트 효율적 진행 가능


7. 분석 교육 및 변화관리   
1) 개요
- 기업에 맞는 적합한 분석 업무를 도출하고, 가치를 높여줄 수 있도록 분석 조직 및 인력에 대한 지속적인 교육과 훈련 실시 필요
- 경영층이 사실 기반 의사결정을 할 수 있는 문화 정착
- 새로운 체계 도입시 저항 및 기존 형태로 되돌아가려는 관성이 존재하므로 분석의 가치를 극대화하고 내재화하는 안정적인 추진기로 접어들기 위해 분석에 관련된 교육 및 마인드 육성을 위한 적극적 변화관리 필요

2) 분석 교육의 목표
- 단순한 툴 교육이 아닌 분석역량을 확보하고 강화하는 것이 초점
    분석 기획자 : 데이터 분석 큐레이션 교육
    분석 실무자 : 데이터 분석 기법 및 툴에 대한 교육
    업무 수행자 : 분석기회 발굴, 구체화, 시나리오 작성법 등

- 분석적인 사고를 업무에 적용할 수 있도록 다양한 교육을 통해 조직구성원 모두에게 분석기반 업무 정착
- 데이터를 바라보는 관점, 데이터 분석과 활용 등이 기업 문화로 자연스럽게 확대되어야 함

- 빅데이터 시대의 변화에 적극적인 대응방법
    - 기업에 맞는 적합한 분석업무 수행
    - 분석 조직 및 인력에 대한 지속적인 교육 및 훈련 실시
    - 경영층이 사실기반 의사결정을 할 수 있는 문화 정착
    - 지속적인 변화관리 계획 및 수행/업무 수행자에 대한 분석기회 발굴, 구체화, 시나리오 작성법 등