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문제 정의
- 데이터 거버넌스를 별도의 구성요소로 명명하는 것은 데이터 거버넌스를 전략에 한정한 협의의 개념으로 보는 관점이다. 따라서 본 연구에서는 데이터 거버넌스는 데이터 품질 향상의 원동력이므로, IT에서 바라보는 협의의 데이터 관리와 비즈니스를 전략적으로 유연히 연계하기 위한 광의의 데이터 관리를 위한 총체적 개념으로 보고, 선행연구에서 제시된 다양한 구성요소를 수집하여 분석하였다.
- 본 연구는 데이터 거버넌스 프레임워크 개발에서 가장 중요한 최상위 구성요소를 정립하는 연구이다. 이를 위하여 선행연구를 기반으로 데이터 거버넌스의 구성요소를 도출하고 구성요소간의 연관도 분석을 통해 중요도를 분석한다.
- 본 연구는 데이터 거버넌스의 선행연구에서 구성요소를 도출하여 인과관계를 분석하여 구성요소를 구조화하고 중심성을 통해 가중치를 도출한 연구이다. 연구의 구성은 [그림 2]와 같이 선행연구를 통해 데이터 수집단계, 구조화 단계, 결과분석 단계이다.
- 본 연구의 결과는 다양한 기관 및 연구자들이 제시하는 구성요소를 분석하여 조직의 선택에 혼선이 없도록 일관된 기준을 제시한데 그 의의가 있다. 또한 데이터 거버넌스의 최상위 구성요소를 정립함으로써 데이터 거버넌스 연구의 기반을 마련하였다.
제안 방법
- 13개 구성요소의 구조화를 DEMATEL 기법을 적용하기 위해 데이터 전문가를 통해서 인과구조행렬의 설문을 수집하였다. 설문 응답자는 <표 5>와 같이 데이터 및 정보시스템의 경험이 있는 평균 18년 이상의 특급 및 기술사급 인력 15명으로 구성하였다.
- 데이터 거버넌스라는 복잡한 문제를 해결하기 위하여 DEMATEL(DEcsion MAking Trial and Evaluation Laboratory) 기법과 내용분석(Content Analysis) 기법을 사용하였다. DEMATEL 기법을 적용하여 데이터 거버넌스의 구성요소 간의 연관관계를 정량적으로 분석하여 구조화를 진행하였고, 이를 기반으로 구성요소 간의 영향관계와 피영향관계를 기반으로 중요도를 산정하였다. 또한 선행연구 데이터를 수집하고 그룹화 하는 데이터의 전처리과정에 내용분석 기법을 적용하였다.
- 본 연구는 지금까지 각자의 관점에서 프레임워크 를 제시했던 것과는 달리, 다양한 관점에서 제시되었수던 데이터 거버넌스에 대한 연구를 종합적으로 분석하였다는데 그 의의가 있다. 구성요소 간의 영향도분석을 통해서 데이터 거버넌스의 개념을 재정의 하였다. 또한 IT거버넌스와 개념 및 프레임워크 구성요소를 비교분석하였다.
- 조직은 외부의 환경에 대응하고 경쟁우위를 확보하여 생존경쟁에서 살아남기 위해 지속적으로 노력하고 있다. 기업의 전략을 위해서 IT기술과 연계하는 방법으로 IT에 거버넌스의 개념을 접목한 IT거버넌스를 도입하게 되었다. IT거버넌스는 IT투자에 따른 성과의 문제, 자원에 따른 생산성 문제, IT자원의 기획, 운영, 통제, 평가 등 전반적인 통제와 관리를 수행한다[2].
- 본 연구에서는 선행 연구기관 및 연구자들이 제시한 데이터 거버넌스 구성요소를 수집하여 분석하고 통합된 관점에서 최상위 구성요소를 재정립하였다. 데이터 거버넌스는 그 범위가 방대하고 모호한 의미를 내포하고 있으므로 복잡한 문제 해결에 적합한 DEMATEL 기법과 내용분석기법을 전문가 그룹을 통해서 분석하였다.
- 데이터 전문가는 13개의 구성요소의 행(Row)속성이 열(Column)속성에 영향을 미치는 정도를 0에서 4까지 점수를 부여하는 방식으로 진행되었다.
- 수집된 구성요소에는 기관 및 연구자들이 바라보는 관점의 차이로 동일한 의미를 다르게 표현하거나 중복된 데이터가 존재하여 표준화를 먼저 실시하였다. 데이터 표준화는 선행연구에서 명세화된 구성요소의 정의를 기반으로 수행하였으며, 표준화된 구성요소를 그룹핑하여 대표단어로 재정의 하였다. 데이터 표준화는 데이터 거버넌스의 전문가와 내용분석(Content Analysis) 기법을 통해 이루어졌으며, <표 4>와 같이 13개 구성요소로 정의되었다.
- 데이터의 신뢰도를 진단하고 신뢰도를 저해하는 요소를 제거하기 위하여 SPSS 도구를 활용하여 크론바하 알파계수를 측정하였다. 크론바하 알파계수는 크론바하라는 통계학자가 문항의 신뢰도를 평가하기 위하여 제안한 방법으로 계수의 값은 0에서 1사이의 값을 가지며 1에 가까울수록 신뢰도가 높다고 해석된다.
- 이는 연구자와 협력자가 서로 조율하여 대각선에 결과를 표기하는 방식이다. 도출된 구성요소의 신뢰도를 측정하기 위하여 신뢰도 테이블을 생성하고 분류화 지수(Categorization Index)를 도출하였다.
- 구성요소 간의 영향도분석을 통해서 데이터 거버넌스의 개념을 재정의 하였다. 또한 IT거버넌스와 개념 및 프레임워크 구성요소를 비교분석하였다. 데이터 거버넌스는 조직이 데이터를 정확히 활용할 수 있도록 데이터를 관리하고 통제하고 조직화하며 각 구성원들에게 역할과 책임을 부여하는 등의 활동을 통해서 데이터 품질을 향상시키는 힘이다.
- DEMATEL 기법을 적용하여 데이터 거버넌스의 구성요소 간의 연관관계를 정량적으로 분석하여 구조화를 진행하였고, 이를 기반으로 구성요소 간의 영향관계와 피영향관계를 기반으로 중요도를 산정하였다. 또한 선행연구 데이터를 수집하고 그룹화 하는 데이터의 전처리과정에 내용분석 기법을 적용하였다.
- 이를 위해서는 가장 우선적으로 요구되는 것은 조직에서 혼선 없이 도입할 수 있는 데이터 거버넌스의 프레임워크 구성이다. 본 연구에서는 선행 연구기관 및 연구자들이 제시한 데이터 거버넌스 구성요소를 수집하여 분석하고 통합된 관점에서 최상위 구성요소를 재정립하였다. 데이터 거버넌스는 그 범위가 방대하고 모호한 의미를 내포하고 있으므로 복잡한 문제 해결에 적합한 DEMATEL 기법과 내용분석기법을 전문가 그룹을 통해서 분석하였다.
- 세 번째 단계는 결과분석 단계로써 구성요소 각각이 영향을 미치는 요소간의 방향성 네트워크 분석을 통해서 원인인자, 결과인자, 중심도, 원인도를 산정한다.
- 수집된 구성요소에는 기관 및 연구자들이 바라보는 관점의 차이로 동일한 의미를 다르게 표현하거나 중복된 데이터가 존재하여 표준화를 먼저 실시하였다. 데이터 표준화는 선행연구에서 명세화된 구성요소의 정의를 기반으로 수행하였으며, 표준화된 구성요소를 그룹핑하여 대표단어로 재정의 하였다.
- 연구자와 협력자가 각자 분류한 결과를 매트릭스로 통합하고 협업을 통하여 결과를 도출하는 방식으로 진행한다. 매트릭스에서 가로축에는 협력자의 결과를, 세로축에는 연구자의 결과를 위치시킨다.
- <표 9>의 종합 인과행렬(T)을 기준으로 영향관계도를 도식화하고 관계를 분석하여 관계성이 높은 요소들을 그룹핑하였다. 영향관계도의 기준점(threshold value) 선정은 데이터 거버넌스 전문가의 자문에 의해서 선정하였다.
- 본 연구는 데이터 거버넌스 프레임워크 개발에서 가장 중요한 최상위 구성요소를 정립하는 연구이다. 이를 위하여 선행연구를 기반으로 데이터 거버넌스의 구성요소를 도출하고 구성요소간의 연관도 분석을 통해 중요도를 분석한다. 데이터 거버넌스라는 복잡한 문제를 해결하기 위하여 DEMATEL(DEcsion MAking Trial and Evaluation Laboratory) 기법과 내용분석(Content Analysis) 기법을 사용하였다.
- 먼저 데이터 수집단계에서는 선행연구에서 데이터 거버넌스의 구성요소를 수집하고 수집된 구성요소를 내용분석읕 통해서 그룹핑하는 단계이다. 이를 통해서 선행 연구에서 제시하는 구성요소가 관점 혹은 용어에 따라서 다르게 분류되는 오류와 중복을 배제하여 데이터 표준화를 수행한다. 두 번째 단계는 구성요소의 구조화 단계이다.
- 전문가의 응답결과를 기반으로 데이터 거버넌스의 구조화를 위하여 4가지 단계를 수행하였다. 먼저 수집된 인과구조 행렬조사표의 각 행렬의 산술평균을 구하기 위하여 식 (1)을 대입하여 일반화를 시키면 <표 7>과 같은 결과가 도출되었다.
대상 데이터
- 선행연구 분석을 통하여 데이터 거버넌스의 구성요소를 과 같이 64개의 구성요소를 수집하였다.
- 설문 응답자는 와 같이 데이터 및 정보시스템의 경험이 있는 평균 18년 이상의 특급 및 기술사급 인력 15명으로 구성하였다.
- <표 9>의 종합 인과행렬(T)을 기준으로 영향관계도를 도식화하고 관계를 분석하여 관계성이 높은 요소들을 그룹핑하였다. 영향관계도의 기준점(threshold value) 선정은 데이터 거버넌스 전문가의 자문에 의해서 선정하였다. 기준의 기준점은 0.
데이터처리
- 이 단계에서 DEMATEL 설문의 신뢰도를 측정하기 위하여 크론바하 알파(Cronbach’s α)계수를 이용하여 수집된 설문의 일관성을 분석하였다.
이론/모형
- 내용분석은 Devi[9]이 활용한 것처럼 인터뷰 결과에서 다양한 유사 요소를 통합하는 과정에 적용되며, 본 연구에서는 DEMATEL기법을 적용하기 전에 복잡한 문제의 요소들을 도출하는 전처리단계에서 사용하였다.
- 이를 위하여 선행연구를 기반으로 데이터 거버넌스의 구성요소를 도출하고 구성요소간의 연관도 분석을 통해 중요도를 분석한다. 데이터 거버넌스라는 복잡한 문제를 해결하기 위하여 DEMATEL(DEcsion MAking Trial and Evaluation Laboratory) 기법과 내용분석(Content Analysis) 기법을 사용하였다. DEMATEL 기법을 적용하여 데이터 거버넌스의 구성요소 간의 연관관계를 정량적으로 분석하여 구조화를 진행하였고, 이를 기반으로 구성요소 간의 영향관계와 피영향관계를 기반으로 중요도를 산정하였다.
- 데이터 표준화는 데이터 거버넌스의 전문가와 내용분석(Content Analysis) 기법을 통해 이루어졌으며, 와 같이 13개 구성요소로 정의되었다.
- 하니의 내용분석 기법은 각 구성요소와의 차이를 유사도 기준으로 분석하는 기법이다. 본 연구에서는 내용분석은 부트스트래밍 기법을 활용하였다. 부트스트래핑 내용분석은 연구자의 분류(Categorization) 단계, 협력자의 분류(Categorization) 단계, 신뢰도 테이블(Reliability Table)을 통한 상호 검증단계를 통해서 문맥의 내용을 분석하고 표준화하는 기술이다[9].
- 본 연구에서는 다양한 선행연구를 통해서 수집된 데이터 거버넌스의 프레임워크 구성요소를 DEMATEL기법을 통해서 과 같이 도출하였다.
- 따라서 조직은 정보기술의 무분별한 도입이 아닌, 전략에 부합되는 정보기술을 체계적으로 관리 및 운영하여야 조직의 경쟁력을 유지할 수 있다. 이를 위하여 조직은 정보기술 자원과 조직을 경영전략에 연계하기 위하여 IT거버넌스(Governance)를 도입하였다. 이를 통하여 조직은 성과를 높일 수 있었고[23] 정보시스템에 대한 효과성과 효율성을 향상[3] 시킬 수 있었다.
성능/효과
- D-R < 0 구성요소는 영향을 받는 속성이 크므로 결과자의 성격을 가지고 있고, 그 구성요소는 Data lifecycle, Data Management, Monitoring, Quality Management, Quality Value, Data Security, R & R, Organizational Structures로 식별되었다. 13개의 데이터 거버넌스 구성요소 중에 5개가 나머지 전체에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 또한 중심도는 영향관계도에서 두 번째 그룹에서 나타났으며, Data Management > Quality Management > Monitoring의 순으로 높게 나타났다.
- D-R < 0 구성요소는 영향을 받는 속성이 크므로 결과자의 성격을 가지고 있고, 그 구성요소는 Data lifecycle, Data Management, Monitoring, Quality Management, Quality Value, Data Security, R & R, Organizational Structures로 식별되었다.
- 구성요소간의 영향도분석을 통해서 Strategy & Mission, Policy, Method, Metrics, System & Tools은 원인제공자 속성으로 나타났고, Data lifecycle, Data Management, Monitoring, Quality Management, Quality Value, Data Security, R & R, Organizational Structures은 결과자의 속성으로 나타났다.
- 데이터 통제관리는 IT거버넌스의 거버넌스의 프레임워크와 측정기준의 수립 요소와 유사한 요소이고, 데이터 조직관리는 자원의 최적화와 이해관계자의 투명성에 일부가 포함된 요소라고 할 수 있다. 그러나 데이터 거버넌스는 데이터의 체계적인 관리를 위한 데이터 관리조직과 통제관리 활동을 포함하고 있으며, 이를 활용하여 데이터품질을 향상시키기 위한 기반 요소가 포함되어 그 방향은 IT거버넌스와 상이함을 확인할 수 있었다.
- 그러나 오늘날은 데이터의 중요성이 증대됨에 따라 데이터를 자산화하고 있으며 데이터 자체가 기업의 경쟁력이 되고 있다. 데이터의 규모와 종류가 다양하게 급속도로 성장하면서 데이터 분석을 통해서 정형데이터뿐만 아니라 비정형, 반정형의 모든 데이터를 활용하고자 하는 의지가 강화되었다. 또한 조직에서는 데이터의 관리오류 및 품질저하에 따른 기업손실을 최소화하기 위하여 개인정보보호, 데이터 보안, 데이터의 이력관리 등을 위한 노력을 기울이고 있다.
- 또한 인과관계의 중심성 분석을 정규화하면 데이터 거버넌스의 최상위레벨의 가중치는 Data Quality > Data Compliance > Data Organization순으로 높게 나타났다.
- 또한 중심성 분석결과, 하부 레벨에서는 Data Management > Quality Management > Monitoring 순으로 높게 나타났고, 최상위 레벨에서는 Data Quality > Data Compliance > Data Organization 순으로 높게 나타났다.
- 본 연구는 지금까지 각자의 관점에서 프레임워크 를 제시했던 것과는 달리, 다양한 관점에서 제시되었수던 데이터 거버넌스에 대한 연구를 종합적으로 분석하였다는데 그 의의가 있다. 구성요소 간의 영향도분석을 통해서 데이터 거버넌스의 개념을 재정의 하였다.
- 본 연구에서 도출된 데이터 거버넌스 모델과 비교하면 IT거버넌스는 IT전반적인 자원이나 리스크관리, 효익, 이해관계자 관리를 주요 요소로 제시하고있는 반면, 본 연구에서 제시하는 데이터 거버넌스의 구성요소는 데이터에서 가치를 도출하기 위한 주요 요소로써, 데이터 통제관리(Data Compliance), 데이터 품질관리(Data Quality), 데이터 조직관리(Data Organization)의 구성요소가 도출되었다.
- 9 이상이 신뢰도가 적정하다고 본다. 본 연구에서는 0.922의 높은 신뢰도를 얻었으므로 DEMATEL데이터의 신뢰도를 확인할 수 있었다.
- 분류화 지수는 대각선에 위치하는 합의된 수치를 비율로 산정하는 방식으로 일반적으로 분류화 지수(Categorization Index)가 80% 이상이면 적정하고 90% 이상이면 우수한 평가를 받는다[9]. 본 연구에서는 전체 건수 64건 중에 통합된 기준으로 합의된 건수가 61건으로 분류화 지수는 95%로 산정되어 우수한 수준의 신뢰도를 확인할 수 있었다.
- 분석 결과, 데이터 통제 관리, 데이터 품질 관리, 데이터 조직 관리의 3개의 최상위 구성요소와 13개의 하부 구성요소를 도출하였다.
- 영향을 제공하는 제공자는 첫 번째 그룹인 Strategy & Mission > Policy > Metrics순으로 높게 나타났다.
- 이를 통해서 데이터 거버넌스는 데이터 품질관리를 위한 원동력이며, 데이터 품질 향상을 통제 관리하기 위한 원인 제공자를 통해서 데이터 품질이라는 결과를 도출하게 되고, 이를 위해서는 인력의 역할 및 책임을 정의하고 조직 구성이 요구된다는 것을 알 수 있었다.
- 하위 레벨의 가중치는 Data Management > Quality Management > Monitoring순으로 높게 나타났다. 이를 통해서 데이터 거버넌스에서 가장 중요한 영역은 Data Quality 이며, 데이터 거버넌스는 데이터 품질향상을 위하여 관리 통제하는 활동임을 확인할 수 있었다.
- 정보환경이 초고속 인터넷과 모바일 컴퓨팅 환경으로 발전하면서 대량의 다양한 유형의 데이터가 축적되었고 정책결정 방식의 변화가 일어났다. 조직은 데이터의 가치를 인정하고 데이터에서 숨은 패턴을 찾아 분석된 결과를 통해서 의사결정을 하고 있다.
후속연구
- 이를 활용하여 데이터 거버넌스 프레임워크의 구체화 및 활용 모델 등의 다양한 연구에 활용될 수 있을 것이다. 또한 구성요소 간의 중요도 분석결과를 기반으로 요소간의 우선순위 평가지표로 활용 될 수 있을 것이다. 본 연구의 구성은 다음과 같다.
- 본 연구결과를 활용하여 조직의 데이터 거버넌스 정립에 혼선을 줄일 수 있을 것이고, 데이터 거버넌스의 최상위 구성요소를 정립하였으므로 데이터 거버넌스의 다양한 응용연구의 기초자료로 활용될 수 있을 것이다. 또한 구성요소의 가중치를 통해서 조직에서 데이터 거버넌스 적용 및 운용 시 평가지표로 활용될 수 있을 것이다.
- 본 연구결과를 활용하여 조직의 데이터 거버넌스 정립에 혼선을 줄일 수 있을 것이고, 데이터 거버넌스의 최상위 구성요소를 정립하였으므로 데이터 거버넌스의 다양한 응용연구의 기초자료로 활용될 수 있을 것이다. 또한 구성요소의 가중치를 통해서 조직에서 데이터 거버넌스 적용 및 운용 시 평가지표로 활용될 수 있을 것이다.
- 또한 데이터 거버넌스의 최상위 구성요소를 정립함으로써 데이터 거버넌스 연구의 기반을 마련하였다. 이를 활용하여 데이터 거버넌스 프레임워크의 구체화 및 활용 모델 등의 다양한 연구에 활용될 수 있을 것이다. 또한 구성요소 간의 중요도 분석결과를 기반으로 요소간의 우선순위 평가지표로 활용 될 수 있을 것이다.
- 향후에는 데이터 거버넌스 최상위 개념을 기반으로 하위 속성의 구체화 및 속성도출, 매트릭스 평가지표 개발 등의 연구로 확장할 필요가 있으며, IT거버넌스와 유연히 연계할 수 있는 통합 모델에 대한 연구 또한 필요하다.
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