Data Stewardship Matrix

개요

Data Stewardship Matrix는 조직 내 데이터 거버넌스를 효과적으로 운영하기 위한 역할-책임 기반의 시각적 도구입니다. 각 데이터 영역(예: 품질, 보안, 적시성)에 대해 관련된 이해관계자(예: Data Owner, Data Steward, Data Custodian 등)의 역할과 책임을 명확히 정의함으로써, 데이터 품질 향상과 책임 소재 명확화, 조직 간 협업을 지원합니다.

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1. 개념 및 정의

항목	설명
정의	데이터 자산별 책임 주체(Data Stewardship Role)와 관리 영역(Metadata, Quality 등)을 행/열로 매핑한 매트릭스
목적	데이터 운영 책임을 명확히 분산하고, 거버넌스 프레임워크 구현을 지원
적용 분야	데이터 거버넌스, 마스터 데이터 관리(MDM), 메타데이터 관리 등

Matrix는 RACI 방식(Responsible, Accountable, Consulted, Informed)과 함께 활용되기도 합니다.

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2. 구성 요소

구성 요소	설명	예시 항목
데이터 도메인	관리 대상이 되는 데이터 영역	고객 정보, 제품 정보, 거래 로그 등
관리 영역	데이터 관리 속성	품질, 보안, 소유권, 분류, 수명 주기 등
역할 그룹	책임을 수행하는 조직/개인 역할	Data Owner, Data Steward, Data Custodian, Data Architect
책임 수준	각 역할이 수행하는 책임 범위	정책 수립, 운영, 기술 지원 등

이 매트릭스는 조직 맞춤형으로 커스터마이징 가능합니다.

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3. 주요 역할 정의

역할	설명	주요 책임
Data Owner	데이터 정책 및 보안 책임자	승인 권한, 정책 수립, 외부 공유 승인
Data Steward	데이터 정의 및 품질 담당자	데이터 표준화, 오류 검토, 데이터 정합성 관리
Data Custodian	물리적 데이터 인프라 담당자	백업, 보안 설정, 스토리지 구성
Data Architect	데이터 모델 설계 및 구조화 담당자	스키마 설계, 데이터 연계 구조 수립

역할 간 충돌을 줄이기 위해 책임과 권한을 명확히 정의하는 것이 중요합니다.

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4. Matrix 예시 구조

관리 영역 \ 역할	Data Owner	Data Steward	Data Custodian	Data Architect
데이터 품질	A	R	I	C
보안 정책	A	C	R	I
메타데이터 정의	I	R	I	A
데이터 표준화	C	R	I	A

A: Accountable, R: Responsible, C: Consulted, I: Informed 형태로 역할을 지정합니다.

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5. 장점과 기대 효과

항목	설명	기대 효과
책임 분산	각 데이터 속성별 책임 주체 명확화	중복 업무 감소, 관리 효율 향상
거버넌스 체계화	운영 조직별 역할 기반 협업 유도	표준화, 감사 추적 용이
커뮤니케이션 개선	역할 간 연계 및 알림 체계 정비	업무 지연 감소, 책임 회피 방지

Data Stewardship Matrix는 문서화된 기준선으로 기능하며, 감사 대응에도 유리합니다.

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6. 고려사항 및 구현 전략

항목	설명	실천 팁
역할 정의의 명확성	중복/누락 없이 역할을 정의	RACI 템플릿을 사전 정의하여 활용
변화 관리 체계	조직 변화에 따른 매트릭스 갱신	분기별 검토 및 변경 절차 정립
시스템 연동	메타데이터 관리 툴과 연계	Collibra, Atlan, Alation 등과 통합

문서만으로 끝나지 않도록 운영체계에 내재화하는 것이 중요합니다.

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7. 결론

Data Stewardship Matrix는 데이터 자산의 책임 분산과 역할 기반 거버넌스를 실현하기 위한 전략적 도구입니다. 명확한 역할 정의와 정기적 갱신 프로세스를 통해, 데이터 품질 향상, 운영 효율성 강화, 조직 간 협업 정착이라는 효과를 기대할 수 있습니다. 특히 데이터 거버넌스 체계 도입 초기 단계에서 필수적인 설계 도구로 강력히 추천됩니다.