데이터 거버넌스(Data Governance)의 필요성

데이터 거버넌스(Data Governance)는 기계학습 모델과 같은 데이터 기반 기술의 성능과 안전성을 보장하기 위한 일련의 프로세스와 정책을 구현하는 것을 의미한다. 이는 데이터의 품질과 신뢰성이 모델의 성능에 큰 영향을 미치기 때문이다. 데이터의 품질을 보장하고, 데이터의 신뢰성을 확보하기 위해 일련의 프로세스와 정책을 구현하여 데이터를 표준화하고 검증하는 등의 작업을 수행한다.

 

데이터 거버넌스는 조직의 데이터 관리 방침과 프로세스를 포괄하기 때문에, 하나의 표준적인 코드나 프로그램으로 구현할 수 있는 것은 아니지만, COBIT(Information Technology Infrastructure Library) 및 DAMA(Digital Asset Management Association) 등의 프레임워크를 활용하여 데이터 거버넌스를 위한 일련의 가이드라인과 프로세스를 제공한다.

 

실제 구현은 조직의 특성에 따라 다양한 형태로 구현된다. 데이터 관리 방침과 프로세스를 구체화하고, 조직의 데이터 거버넌스 팀이나 관리자가 이를 구현하는 것이 일반적이다. 이를 위해 데이터 표준화, 메타데이터 관리, 데이터 보안, 데이터 품질 관리 등을 위한 일련의 절차와 가이드라인이 필요하다. 또한, 데이터 거버넌스를 위한 특정 도구와 시스템으로 품질 검증 도구, 데이터 관리 시스템 등이 사용된다.

 

결과적으로, 데이터 거버넌스는 기계학습 모델과 같은 데이터 기반 기술의 성능과 안전성을 보장하기 위한 중요한 역할을 한다. 조직에서는 데이터 거버넌스를 체계적으로 수행하여 모델의 성능과 안전성을 보장할 수 있도록 해야 합니다. 이를 위해 일련의 프로세스와 정책, 도구와 시스템을 포함하는 것이 일반적으로 우리가 연구하기 전에 데이터 거버넌스 체계를 구축할 필요는 있다.