거버넌스 전략을 재고해야 할 5가지 이유

비즈니스 인텔리전스 및 분석 플랫폼의 현대화를 업계 차원에서 고려해 보면, 셀프 서비스 및 최대한의 액세스를 보장하도록 설계된 거버넌스 모델을 채택해야 할 적절한 시기가 왔습니다.

CIO.com에 최초 게재.

비즈니스 인텔리전스(BI) 배포를 성공적으로 관리하는 유일한 방법은 엄격한 프로세스, 철저한 통제 및 데이터와 보고 솔루션에 대한 액세스 제어라고 오랫동안 믿어왔습니다. 많은 조직이 규칙을 문서화하고 IT 내부에서 제한된 인원으로 중앙화된 그룹을 통해 그 규칙을 시행하면 오용에 대한 위험을 경감시킬 수 있다고 생각합니다.

그렇지만 이러한 경직된 거버넌스 접근 방식은 필요한 비즈니스 컨텍스트를 보유하고 데이터를 발견해서 인사이트와 조치로 전환할 수 있는 조직의 비즈니스 사용자를 제한하는 데에만 유용합니다. 그 결과, '섀도우 IT' 조직이 출현하여 허가되지 않은 프로세스, 지원되지 않는 도구, 조직 지원이 결여된 상태에서 승인되지 않은 데이터에 기반하여 중요한 비즈니스 활동을 추진하게 됩니다. 이로 인해 조직은 심각한 위험에 노출될 수 있습니다. 특히 지나치게 제한된 거버넌스 접근 방식으로 인해 IT 통제를 피해 가면, 부주의로 데이터 자산을 손상시킬 잠재적 위험뿐만 아니라 잘못된 결정을 내릴 위험이 크게 증가합니다. 하지만 보다 효율적인 방법이 있습니다.

BI 리더는 위험을 경감시키는 동시에 데이터의 광범위한 사용 및 활성화에 중점을 두고 거버넌스 계획에 대한 접근 방식을 재고하여 새로운 도약의 기회를 가지게 됩니다. 대다수 조직에서는 이 개념을 기존 거버넌스 관행에 반하는 거대한 변화로 보고 있으며, 이해 관계자들의 거버넌스에 대한 생각 및 소통 방식에 있어 IT 부서에 중대한 변화가 요구될 것입니다. Harvard Business Review는 최근 게시한 "귀사의 데이터 전략은 무엇입니까?"(What's Your Data Strategy?)라는 제목의 글에서 '공격적'과 '수비적'인 데이터 전략에 대한 핵심 아이디어를 설명했습니다. 데이터 보안에 필요한 IT 요구사항과 데이터에서 가치를 창출하는 데 필요한 비즈니스 요구사항을 살펴본 것입니다. 아래에서 보듯이 최신 분석 플랫폼은 다음 두 가지를 가능하게 해줍니다. 데이터를 안전하게 유지하고 최대한 활용할 수 있게 합니다.

제한의 문화에서 역량 강화의 문화로 성공적으로 전환한 조직은 다음 5가지 주요 이점을 보게 됩니다.

1. 더 나은 의사 결정을 위한 보다 광범위한 채택

조직의 데이터 가치는 직원 역량의 강화를 통해 데이터를 탐색 및 분석하여 핵심 인사이트를 발견할 수 있을 때에 비로소 발휘될 수 있습니다. 이 목표를 달성하려면, 광범위한 채택을 장려하고 안전하고 책임감 있는 방식으로 새로운 사용자의 역량을 신속히 강화하도록 설계된 거버넌스 모델이 필요합니다.

그 효과는 종종 기술적 능력이 제한된 비즈니스 사용자가 자신이 잘 알고, 이해하고, 신뢰하는 데이터에 대해 자신의 질문을 하고 답할 수 있도록 권한이 부여될 때 기하급수적으로 커집니다. 이러한 사용자는 필요한 비즈니스 컨텍스트를 이해하고 인사이트를 행동으로 전환하는 능력을 갖추고 있습니다. REI사의 예를 보면, 분석가 Tim Letona가 근무시간 기록표와 프로젝트 연관 비용을 더 잘 이해하게 해주는 모델을 만들고 있습니다.

2. 결과물에 대한 더 높은 자신감

이러한 전환은 사용자가 조직의 분석 계획을 지원하는 거버넌스 프로세스에 적극적으로 참여해야 가능합니다. 사용자에게 더 많은 권한이 부여되고 회사가 자신에게 투자한다고 느낄 때, 거버넌스는 어떤 비즈니스 사용자도 거론하고 싶지 않았던 주제에서 모든 사람이 개인적으로 책임이 있다고 느끼는 무언가로 바뀌게 됩니다.

사용자가 자신의 발견 사항에 자신감을 갖게 되면 다른 사람들과 공유하고 협업하는 경향이 높아지며, 이는 추진력과 광범위한 채택을 유도합니다. 이러한 새로운 힘과 자신감은 조직 전체에 데이터 기반 의사 결정을 확대하는 핵심 역할을 하게 됩니다. 조직에서 모든 사람이 검색 프로세스에 참여하고 셀프 서비스 분석의 문화를 구축하도록 장려하는 방법을 살펴보십시오.

3. '섀도우 IT' 제거

'섀도우 IT' 조직은 경직되고 제한적인 거버넌스 정책의 결과로 만들어지며, 승인되지 않은 신뢰할 수 없는 분석을 초래할 수 있습니다. 그러나 진정한 셀프 서비스를 통한 권한 부여를 기반으로 구축된 BI 거버넌스 모델에서는 그 존재가 곧 무의미해질 수 있습니다.

사용자가 얻는 분명한 이점은 '섀도우 IT'의 필요성을 제거함으로써 비즈니스 프로세스를 지원하기 위해 승인되고 신뢰할 수 있는 환경에 전적으로 투자할 수 있으며, 더 이상 민첩성을 얻기 위해 안전을 희생할 필요가 없다는 것입니다.

4. 더 전략적인 IT 팀

BI 거버넌스 추진 과제가 액세스를 제한하는 것이라면, IT 부서는 규칙을 정의하고 시행하는 데에 소중한 시간의 대부분을 불균형적으로 할애하게 됩니다. 폭 넓은 사용을 장려하는 거버넌스 전략을 채택하고, 자체 규제의 부담을 기존 환경 사용자에게 전가시킴으로써 IT는 BI 업무 지원에 있어 보다 전략적인 역할을 담당할 수 있습니다.

이러한 사고 방식의 변화는 IT 부서가 지원해야 할 비즈니스 프로세스에 더 가까이 다가갈 수 있는 기회를 만들어 줍니다. 이를 통해 확보된 리소스로 IT 부서는 연구 개발 및 혁신에 집중할 수 있으며, BI의 가치를 제고할 수 있는 새로운 도구 및 기술뿐만 아니라 새로운 데이터 원본을 발굴할 수 있습니다. Conversant Media사의 비즈니스 인텔리전스 및 분석 담당 이사인 Jeff Strauss가 어떻게 R&D IT 계획을 지속적으로 관리하는지 알아보십시오.

5. 위험 감소를 통한 신뢰할 수 있는 보안

제한적인 거버넌스 접근 방식을 채택하는 조직은 데이터 및 분석 사용에 있어 종종 보안에 대한 잘못된 인식을 가지고 있습니다. 사용자와 '섀도우 IT' 그룹이 IT 부서에서 관리하는 데이터를 원본으로 사용하여 IT 영역 밖에서 다운스트림 프로세스 및 분석을 제공하는 경우, 안전성 및 신뢰성이 크게 저하될 수 있습니다. 반면, 사용자가 거버넌스 프로세스에 대한 믿음이 있고 규칙이 비즈니스 요구 사항과 민첩성에 대한 내재적 필요성에 대한 이해를 반영한다고 신뢰한다면, 이러한 불필요한 위험을 감수하는 대신 규칙에 따라 행동할 가능성이 훨씬 커집니다.

많은 조직의 비즈니스 인텔리전스 및 분석 플랫폼 현대화로 인해 사용자가 스스로 책임감 있게 행동하고 분석의 도달 범위와 영향을 극대화할 수 있도록 설계된 거버넌스 모델을 채택할 적절한 시기가 도래했습니다.

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