DMBOK, 즉 "Data Management Body of Knowledge"는 데이터 관리의 광범위한 원칙과 실무를 집대성한 참고서로서 데이터 관리의 전략적 중요성을 강조하며, 조직이 데이터 자산을 효과적으로 관리하고 활용하는 데 필수적인 지침을 제공하고 있습니다.
DAMA International에 의해 제공되며, 현재까지 두 번째 판인 'DMBOK2'가 출판되었습니다.[DMBOK2 약어로 표기]
DMBOK2는 데이터 거버넌스, 품질 관리, 아키텍처, 보안 등 다양한 주제를 다루며, 데이터 관리 전문가들에게 최신 산업 트렌드와 모범 사례를 소개하고, 데이터 관리 분야에서의 전문성과 역량을 강화하는 데 중점을 두고 있습니다.
데이터 관리 실무자라면 반드시 숙지해야 할 내용을 담고 있는 DMBOK2의 핵심 내용들을 살펴보겠습니다.
DMBOK2의 지식 영역
DAMA 휠(DAMA Wheel)은 DAMA International이 개발한 데이터 관리 프레임워크의 핵심 요소를 시각적으로 나타내는 다이어그램입니다. DAMA는 Data Management Association의 약자로, 데이터 관리 전문가들을 위한 국제적인 협회입니다. 총 11개 영역은 다음과 같습니다.
데이터 거버넌스(Data Governance): 조직의 데이터 관리 전략, 정책, 표준, 그리고 절차를 정의하고 관리합니다.
데이터 아키텍처(Data Architecture): 데이터의 구조, 모델링, 설계를 포함하여, 데이터가 조직 내에서 어떻게 흐르고 구성되는지를 설명합니다.
데이터 모델링과 설계(Data Modeling and Design): 데이터의 물리적 및 논리적 구조를 설계하며, 데이터베이스 모델링과 관련된 활동을 포함합니다.
데이터 저장과 운영(Data Storage and Operations): 데이터 저장소의 운영, 유지보수 및 지원을 다룹니다.
데이터 보안(Data Security): 데이터의 기밀성, 무결성, 사용 가능성을 보장하기 위한 방법을 제공합니다.
데이터 통합과 상호 운용성(Data Integration and Interoperability): 서로 다른 데이터 소스와 시스템 간의 데이터 통합 및 상호 운용성을 관리합니다.
문서와 콘텐츠 관리(Document and Content Management): 비구조화된 데이터와 콘텐츠의 관리를 포함합니다.
참조 데이터와 마스터 데이터 관리(Reference and Master Data Management): 조직 전체에서 사용되는 핵심 데이터 요소의 관리를 담당합니다.
데이터 웨어하우징과 비즈니스 인텔리전스(Data Warehousing and Business Intelligence): 데이터를 분석 및 보고를 위해 저장, 처리하고, 비즈니스 인텔리전스를 제공합니다.
메타데이터 관리(Metadata Management): 데이터에 대한 데이터, 즉 메타데이터의 관리를 책임집니다.
데이터 품질(Data Quality): 데이터의 정확성, 일관성, 신뢰성 및 관련성을 보장하는 방법을 제공합니다.
이 외에도 5개의 주제를 다루고 있습니다.
데이터 취급 윤리 : 데이터에 관한 윤리 규정
빅 데이터와 데이터 과학 : 빅데이터 분석, 이용
데이터 관리 성숙도 평가 : 데이터 관리 평가 척도, 평가
데이터 관리 조직 및 역할 기대 : 데이터 관리의 조직 구성 및 그 역할
데이터 관리 조직의 변화 : 조직과 문화 변경 관리
데이터관리성숙도평가(DMMA)
데이터 관리 성숙도 평가(Data Management Maturity Assessment)는 조직의 데이터 관리 능력과 성숙도를 평가하는 과정입니다. 이 평가는 조직이 데이터 관리에 있어서 어디에 위치해 있는지, 어떤 영역에서 개선이 필요한지를 파악하는 데 사용됩니다. DMMA의 주요 측면은 다음과 같습니다.
평가 프레임워크: DMMA는 종종 성숙도 모델, 특히 능력 성숙도 모델(Capability Maturity Model, CMM)에 기반을 둡니다. 이 모델은 조직의 프로세스와 능력을 여러 단계로 나누어 평가합니다.
핵심 실천 영역(Key Practice Areas, KPAs) 평가: DMMA는 조직의 다양한 데이터 관리 영역을 평가합니다. 이는 데이터 거버넌스, 데이터 품질 관리, 데이터 보안, 데이터 아키텍처 등을 포함할 수 있습니다.
현재 상태 분석(Current State Analysis, CSA): CSA는 조직의 현재 데이터 관리 능력을 파악하는 과정입니다. 이는 일반적으로 인터뷰, 설문조사, 문서 검토 등을 통해 수행됩니다.
성숙도 수준 평가: 각 KPA는 CMM 프레임워크에 따라 특정 수준으로 평가됩니다. 이 수준은 일반적으로 1부터 5까지의 척도로 나타내며, 높은 수준은 더 발전된 관리 능력을 의미합니다.
상태 분석(Future State Analysis, FSA): 이 단계에서는 CSA 결과를 토대로 조직이 향후 도달하고자 하는 목표를 설정하고, 각 KPA에 대한 행동 계획을 수립합니다. 이는 조직의 데이터 관리 능력을 향상시키기 위한 로드맵을 제공합니다.
결과 해석 및 활용: 평가 결과를 통해 조직은 데이터 관리 분야에서의 강점과 약점을 파악하고, 개선해야 할 영역을 식별할 수 있습니다. 이 정보는 데이터 관리 전략을 개선하고, 전체적인 운영 효율성을 향상시키는 데 사용됩니다.
지속적인 개선: DMMA는 일회성 이벤트가 아닌, 지속적인 개선 과정의 일부로 간주됩니다. 조직은 정기적으로 DMMA를 수행하여 데이터 관리 능력을 지속적으로 평가하고 개선해야 합니다.
가상적용사례: 대형 은행의 데이터 거버넌스 개선
배경: 한 대형 은행은 데이터 관리 프로세스의 효율성이 낮고, 데이터 품질 문제로 인해 비즈니스 결정에 영향을 미치는 상황에 직면했습니다.
DMBOK2 적용: 은행은 DMBOK2의 지침을 따라 데이터 표준 설정, 데이터 품질 관리, 데이터 보안 및 개인정보 보호 지침 을 포함한 데이터 거버넌스 프레임워크를 개발했습니다.
실행 과정: 은행은 데이터 관리자를 임명하여 데이터 거버넌스 체계를 강화했으며, DMBOK2에 기반한 교육을 진행하여 직원들의 데이터 관리에 대한 이해도를 높였습니다.
결과: 데이터의 일관성과 품질을 개선하는 데 크게 기여했습니다. 또한, 데이터 관련 결정 과정이 더 투명해졌으며, 리스크 관리 및 규제 준수가 강화되었습니다. 은행은 데이터를 전략적 자산으로 활용하여 비즈니스 인텔리전스 및 의사결정의 질을 향상시켰습니다.
다음 시간에는 DMBOK2를 주관하는 DAMA International의 활동에 대해서 알아보겠습니다.