데이터 관리 어떻게 해야할까? 데이터 거버넌스: 기초 개념부터 실행 방법까지

기업은 데이터를 해석하기 위해 많은 노력을 합니다.
UTM을 붙이고, 태그를 달고, 로그를 심죠.
그런데 막상 중요한 순간이 되면, “어? 이거 데이터 왜이래? 정확한거 맞아?” 싶은 경험, 한 번쯤 있으셨을 거예요.

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이렇게 데이터를 믿기 어려워지면 결국 중요한 순간 데이터가 아니라 ‘감’에 의존해 결정하게 돼요.
그러면 의사결정이 미뤄지거나 엉뚱한 방향으로 흘러가기 마련입니다.

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그렇다면 지금 우리 조직의 데이터, 믿을 수 있는 상태일까요?
만약 아니라면, 어떻게 하면 건강한 데이터를 만들 수 있을까요?

1. 좋은 데이터는 저절로 생기지 않아요

데이터를 많이 모았다고 해서 다 자산이 되는 건 아니에요. 좋은 데이터를 만들려면 의도적인 설계와 관리가 필요해요.

1) 데이터 헬스란?

데이터 헬스(데이터 건강)는 데이터가 얼마나 믿을 수 있고 쓸모 있는 상태인가 를 평가하는 개념이에요.
그걸 판단하는 네 가지 기준은 아래와 같아요. 아래 네가지 조건이 모두 충족되어야 데이터가 ‘건강하다’라고 할 수 있어요.

• 정확성: 수집된 데이터가 실제 상황을 올바르게 반영하는 정도
• 완전성: 누락된 값이나 빈 데이터 없이 완전한 상태
• 일관성: 동일한 기준과 포맷으로 관리되는 상태
• 활용성: 실시간으로 분석과 의사결정에 활용 가능한 상태

반대로 건강하지 않은 데이터는 잘못 태깅되거나, 값이 누락되거나, 포맷이 제각각이거나, 설명이 없어 이해하기 어려운 상태를 말해요.

2) 우리 조직 데이터 헬스 점검하기

아래 질문에 ‘아니오’가 3개 이상이면, 우리 데이터 상태는 위험 신호예요.

✅ 우리가 수집하는 데이터는 조직의 주요 KPI를 달성하기 위한 목적과 연결되어 있는가?
✅ 모든 신규 프로젝트 시작 시 태깅 및 수집 설계(STR) 논의가 포함되는가?
✅ 현재 사용하는 데이터 태깅 기준 문서(SDR)는 최신 상태이며, 모든 팀에 공유되고 있는가?
✅ 조직 내에 데이터 책임자(Accountability)가 명확히 정해져 있는가?
✅ 마지막으로 데이터 수집 전략/태깅 설계/Audit을 점검한 시점이 1년 이내인가?
✅ 신규 캠페인이나 기능 릴리즈 시 데이터 수집이 사전 고려되고 있는가?
✅ 부서별 보고 기준이 달라 생기는 지표 불일치 문제가 자주 발생하지 않는가?
✅ 데이터 분석 조직이 단순 리포트 작성이 아니라, 최적화와 실행에도 관여하고 있는가?
✅ 데이터 수집 구조가 웹/앱/국가 등 다양한 채널에 걸쳐 일관성 있게 통합되어 있는가?

이 중 3개 이상이 ‘아니오’라면 당장 우리 데이터를 건강하게 만들어야 해요.
그렇다면 어떻게 우리 데이터를 건강하게 만들 수 있을까요?

2. 데이터 거버넌스란?

데이터 거버넌스는 조직이 데이터를 정확하고, 일관되게, 안전하게 관리하고 활용할 수 있도록 만드는 정책과 절차를 말해요. 회사 안에서 데이터를 주고받을 때 혼란이 없도록 만드는 ‘데이터 교통 법규’라고 생각하면 이해하기 쉬워요.
규칙이 없다면 각 부서가 데이터를 제멋대로 해석하고, 결국 같은 숫자도 다른 의미로 쓰이게 돼요.

왜 필요한가요?

• 부서마다 데이터 해석 기준이 다르면, 같은 목표를 두고도 의사결정이 엇갈려요.
• 중복·오류 데이터로 시간과 비용이 낭비돼요.
• 규제나 보안 위반으로 법적 위험이 생길 수 있어요.

3. 데이터 거버넌스 구축 이해하기

데이터 거버넌스는 단순히 데이터를 ‘관리’하는 게 아니라, 조직이 같은 목표를 보고 함께 의사결정할 수 있도록 하는 기반이에요.

1) 데이터 거버넌스 운영 원칙

• 책임 명확화 – 데이터별 담당자를 정해요.
• 공동 책임 – 전사적으로 모범 사례를 공유해요.
• 표준화 – 수집·분류·보안 기준을 세워요.
• 품질관리 – 데이터는 처음 수집할 때부터 관리해요.

2) 데이터 거버넌스 6가지 핵심 영역

데이터 거버넌스가 실제로 작동하려면 아래 6가지 요소가 함께 갖춰져야 해요.

1. 데이터 품질관리 – 중복·오류 제거, 신뢰성 확보
2. 표준화 규칙 – 이벤트명, 변수명, 포맷 통일
3. 메타데이터 관리 – 데이터 의미, 출처, 만든 사람 기록
4. 정책·규제 준수 – GDPR, ISMS 등 대응
5. 역할과 책임 – 데이터별 책임자 지정
6. 접근 권한 관리 – 필요한 사람만 접근 가능

이 6가지는 조직 전체의 데이터를 하나의 기준, 하나의 언어로 맞춰줘요.

5. 데이터 거버넌스 구축하는 방법

데이터 거버넌스를 IT팀만의 문제로 생각하면 절대 성공할 수 없어요.
왜냐면 데이터는 ‘비즈니스 목표’를 위해 수집하는 것이기 때문에, 기술팀과 비즈니스팀이 같이 움직여야 하거든요.

1) 조직 변화

• 데이터 분석팀이 단순히 보고서만 만드는 부서가 아닌 전략 파트너 역할로 구조를 바꿔야해요
• 스쿼드(Squad), 챕터(Chapter), 트라이브(Tribe) 같은 애자일 팀 구조를 쓰면, 각 팀이 빠르게 실험하고 개선할 수 있어요.
  • 스쿼드 – 다양한 직무가 모여 하나의 목표를 수행하는 소규모 팀
  • 챕터 – 같은 직무끼리 모여 지식·노하우를 공유하는 그룹
  • 트라이브 – 관련 스쿼드들이 모여 큰 방향성을 맞추는 집합

데이터를 모으기 전에 먼저 질문해야 해요.
“무엇을, 왜 수집할 건가?”
이걸 정하지 않고 무작정 데이터를 모으면, 쓸모없는 데이터가 쌓이기만 해요.

2) 문서 작성 및 활용

이를 위해 네 가지 문서를 만들어서 관리하면 편해요.

• BRD(목표를 적는 문서)
  • 비즈니스 목표와 요구사항을 정의하는 문서로, 프로젝트의 '무엇'을 설명하며,“왜 이 데이터를 수집해야 하는지”를 정의해요.비즈니스 목표와 KPI, 데이터 수집 이유를 정리해요.
• STR (방법을 설계하는 문서)
  • 어떤 데이터를, 어떻게 수집할지 기술적으로 설계해요.
  • BRD에서 정의한 요구사항을 기술적으로 구현하기 위한 문서로, 프로젝트의 '어떻게'를 설명
  • 이 둘이 논리적으로 연결되지 않으면, 조직은 ‘왜 수집하는지 모르는’ 데이터를 관리하게 됩니다.
• SDR (세부 규칙을 정리한 문서): 태깅 규칙과 변수 정의를 상세히 문서화해요.
• Intake 프로세스 (초기 협업 절차): 프로젝트 초기에 기획·설계·개발이 함께 협업하는 절차예요.

3) 문서 이렇게 활용해요

• BRD와 STR의 연결
  • BRD와 STR의 연결
    • BRD: “체류 시간이 구매에 영향을 줄 거야 → 상품 페이지 체류 시간을 측정해야 해.”
    • STR: “product_view 이벤트에 dwell_time 속성을 기록하자.”
  👉 BRD = 무엇·왜(목표)👉 STR = 어떻게(방법)둘이 연결돼야 비즈니스에 필요한 데이터를 정확히 수집할 수 있어요.
• Intake 프로세스 도입
• “페이지 다 만들었는데 이제 태깅 좀 해주세요~” → 이러면 늦어요 ❌
• 처음 기획·설계 단계에서 데이터 수집 목적(BRD)과 수집 방법(STR)을 다 같이 논의해야 해요.
• 이 과정을 Intake 프로세스라고 불러요.
• 즉, Intake는 목적+방법을 처음부터 다 같이 논의하는 협업 과정이에요.

데이터 거버넌스는 문서나 규칙만으로 끝나지 않아요. 조직 전체가 합의하고, 실행하며, 개선하는 문화예요. 믹스패널 같은 툴을 활용하면 설계부터 관리, 개선까지 한 번에 진행할 수 있어요.
데이터를 단순히 ‘쌓는 것’에서 벗어나, 활용 가능한 자산으로 바꾸는 첫걸음을 지금 시작해보세요.
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