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[BI] 비즈니스 인텔리전스(BI)와 데이터 거버넌스 – 효과적인 데이터 관리의 핵심

하루코딩연구소 2025. 3. 12. 10:17
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데이터는 기업의 핵심 자산이지만, 제대로 관리하지 않으면 혼란만 초래할 수 있습니다.
**BI(Business Intelligence)**를 제대로 활용하려면 **데이터 거버넌스(Data Governance)**가 필수입니다.

🚀 BI가 단순한 데이터 분석을 넘어, 신뢰할 수 있는 데이터 관리 체계를 구축하는 방식을 알아보겠습니다.


1. BI와 데이터 거버넌스란?

BI(Business Intelligence) = 데이터 분석을 통해 비즈니스 인사이트를 제공하는 도구 및 프로세스
데이터 거버넌스(Data Governance) = 기업의 데이터를 체계적으로 관리하고, 정확성·일관성·보안성을 유지하는 정책과 프로세스

📌 BI만 있으면 충분할까?
BI 도구(Power BI, Tableau 등)가 있어도 데이터가 정리되지 않으면 신뢰할 수 없는 분석 결과가 나올 수 있음
👉 데이터 품질이 낮으면 비즈니스 의사결정도 잘못될 가능성이 큼

💡 즉, BI가 효과적으로 작동하려면 데이터 거버넌스가 필수


2. BI와 데이터 거버넌스의 관계

구분BI (Business Intelligence)데이터 거버넌스 (Data Governance)

목적 데이터를 분석하여 비즈니스 인사이트 도출 데이터를 표준화하고 신뢰할 수 있는 상태로 유지
주요 기능 시각화, 분석, 보고서 작성 데이터 품질 관리, 보안, 접근 제어
활용 도구 Power BI, Tableau, Looker 데이터 카탈로그, 데이터 품질 관리 도구
중요성 의사결정을 위한 정보 제공 신뢰할 수 있는 데이터 환경 구축

📌 BI는 데이터를 활용하는 도구, 데이터 거버넌스는 데이터를 정리하는 과정
💡 데이터가 신뢰할 수 있어야 BI의 가치도 극대화됨


3. 데이터 거버넌스의 핵심 요소

BI가 올바르게 작동하기 위해선 데이터 거버넌스를 철저히 관리해야 합니다.
다음은 데이터 거버넌스를 구성하는 핵심 요소입니다.

🔹 ① 데이터 품질 관리 (Data Quality Management)

✔ 데이터가 정확하고 일관성이 유지되는지 확인
✔ 중복 데이터, 오류 데이터 제거

활용 사례:

  • 고객 데이터에서 이름 오타, 중복된 계정 정리
  • 매출 보고서에서 누락된 데이터 자동 보정

🔹 ② 데이터 표준화 (Data Standardization)

✔ 모든 데이터가 동일한 형식으로 저장되도록 설정
예: 날짜 형식(YYYY-MM-DD vs. MM/DD/YYYY) 통일

활용 사례:

  • 전사적으로 '날짜는 YYYY-MM-DD 형식'으로 설정
  • 제품 코드 체계를 통일하여 데이터 분석의 오류 방지

🔹 ③ 데이터 접근 제어 (Data Access Control)

✔ 데이터에 대한 권한 관리 (누가 어떤 데이터를 볼 수 있는가?)
✔ 보안 규정을 준수하여 불필요한 데이터 유출 방지

활용 사례:

  • 영업팀은 고객 데이터만, 재무팀은 매출 데이터만 접근 가능하도록 설정
  • Power BI 대시보드에서 부서별로 볼 수 있는 데이터 다르게 설정

🔹 ④ 데이터 거버넌스 정책 및 프로세스

✔ 데이터 입력·수정·삭제의 기준을 정리하여 일관된 데이터 유지
✔ 정기적인 데이터 점검 프로세스 구축

활용 사례:

  • 데이터 변경 로그 기록 → 누가 언제 데이터를 수정했는지 확인 가능
  • 매월 데이터 품질 점검 보고서 자동 생성

4. BI + 데이터 거버넌스 실전 활용 사례

📌 사례 1: 매출 분석의 오류 방지

❌ 문제:
영업팀과 재무팀이 동일한 BI 대시보드를 사용하는데, 서로 다른 매출 수치를 보고 있음

✅ 해결 방법:

  • 데이터 표준화 적용 (매출 데이터의 정의를 동일하게 설정)
  • 데이터 품질 관리 (누락된 데이터 자동 정정)
  • 권한 관리 적용 (영업팀과 재무팀이 보는 데이터가 다르게 설정)

📌 사례 2: 고객 데이터 신뢰성 향상

❌ 문제:
CRM(Customer Relationship Management) 시스템에서 고객 데이터가 중복되어 있음 → BI 분석 시 오류 발생

✅ 해결 방법:

  • 데이터 클리닝 자동화 (중복 고객 계정 제거, 오타 수정)
  • 데이터 입력 기준 설정 (이메일, 전화번호 형식 통일)
  • BI 대시보드에서 최신 데이터만 표시하도록 설정

5. BI에서 데이터 거버넌스를 쉽게 적용하는 방법

💡 데이터 거버넌스를 직접 적용하려면 복잡할 수 있지만, BI 도구를 활용하면 쉽게 관리할 수 있습니다.

BI 도구데이터 거버넌스 관련 기능

Power BI 데이터셋 권한 설정, 데이터 정제 기능
Tableau 데이터 소스 인증, 사용자별 대시보드 제한
Google Looker 데이터 액세스 관리, 메타데이터 문서화

BI 도구를 활용하면, 데이터 거버넌스를 보다 쉽게 적용할 수 있습니다.


🚀 마무리 – BI와 데이터 거버넌스는 함께 가야 한다!

BI는 데이터를 활용하는 도구, 데이터 거버넌스는 데이터를 정리하는 과정
데이터 품질, 표준화, 접근 제어가 없으면 BI 분석 결과도 신뢰할 수 없음
Power BI, Tableau 등의 BI 도구를 활용하면 데이터 거버넌스를 쉽게 적용 가능

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