최근 IT의 급격한 진화와 서비스의 고도화로 기업 특히, 공공부분에서 처리해야 할 데이터가 기하급수적으로 늘어나고 있다. 또한 정부 및 공공 부문에서 Governance 2.0(Gov 2.0)이 새로운 패러다임으로 떠오르면서 공공정보의 공유와 활용을 통한 가치창출 요구가 높아지고 있다. 이러한 데이터는 기업의 또 다른 핵심자산으로 자리매김을 함으로써 데이터 관리는 기업 경쟁력의 원천으로서 IT 전략의 핵심으로 평가받고 있다. 기업 특히, 공공 부문의 데이터 품질관리의 바람직한 방향은 무엇이고, 어떻게 해야 할지 살펴본다.

황의동 건강보험심사평가원 정보통신실장 haleedi@hiramail.net

왜 데이터 품질관리인가? 데이터는 논거(論據)를 말한다. 컴퓨터 용어로는 정보를 작성하기 위해 필요한 자료를 뜻한다. 컴퓨터에 입력하는 기호, 숫자, 문자는 그 자체로는 단순한 사실에 불과하지만, 일정한 프로그램에 따라 처리하면 특정한 목적에 소용되는 정보를 만들어낸다. 데이터 품질관리는 ‘컴퓨터로 만들어 내는 정보를 일정한 규칙으로 관리하며, 목적에 적합하게 활용할 수 있도록 최적의 데이터 상태를 유지하고, 정확한 정보를 일관성 있게 관리할 수 있도록 지속적*체계적으로 수행하는 관리 및 개선활동’이라고 정의할 수 있다. 이런 관점에서 볼 때, 데이터가 제대로 품질을 갖추려면 데이터 정합성, 오류 분석의 용이성, 품질측정의 자동화 및 문서화 관리 등이 요구된다. 즉, 중복된 칼럼, 데이터의 누락과 비정합성, 업무규칙의 위반, 취약한 데이터 모델구조, 유효하지 않은 범위산정, 잘못된 값과 계산 오류, 불명확한 테이블 등으로 인한 저품질 데이터를 고품질로 관리할 필요가 있다. 잘못된 수치나 내용이 틀린, 소위 ‘저품질 데이터’로 한 해 46조 9,000억 원에 달하는 국가적 비용이 낭비되고 있다는 분석(한국DB진흥원, ^데이터 품질관리의 경제적 효과 분석연구’, 2010년)은 공공기관 등 범국가 차원의 데이터 품질관리 인식 확산이 시급함을 지적한다. 클라우드, 모바일 등의 IT 트렌드는 결국 데이터를 얼마나 효율적으로 정제하고 제대로 전달하느냐가 관건이라 할 것이다. 인터넷 사용증가 및 스마트폰 보급 확산으로 공공정보 공개요구가 잦아지면서 공공정보의 품질관리 강화와 법*제도 정비요구가 커지고 있다. 행정안전부가 공공기관의 데이터 관리 지침을 개발하고 법*제도 개선을 통해 의무화 하겠다는 방향은 Gov2.0으로의 패러다임 전환과 맞물려 공공 부문의 데이터 품질 강화 추세를 반영하고 있다. 또한 데이터양이 기하급수적으로 늘어나고 있는 가운데 기존의 낡은 데이터 관리 및 디스커버리 관리, 정보관리와 시스템 수준의 격차를 그대로 둔다면 더 많은 시간과 비용을 투입하고서도 데이터 관리로 인한 경쟁력을 확보할 수 없다. 이런 이유에서도 데이터 관리는 필요하다. 데이터 품질관리, ‘무엇을, 어떻게’ 할 것인가? 데이터 품질의 중요성은 이제 모두가 공감하는 당면한 문제이고, 데이터 품질 문제를 극복하기 위해 정부와 공공기관은 많은 노력을 경주하고 있다. 그럼에도 불구하고 현실은 그리 낙관적이지는 않다. 그러나 방법은 있다. 첫째, 그 대상 범위나 목표의 설정이 불확실한 경우가 많다. 명확한 대상 범위 설정과 현업과 IT의 기대를 맞춘 목표를 설정하는 것이 무엇보다 중요하다. 둘째, 당장의 바쁜 업무로 인해 데이터 품질관리를 위한 가용인력과 시간이 부족해지면서, 날로 전문화되고 복잡도를 더해가는 업무 파악의 어려움이 매우 크다. 셋째, 효과적인 데이터 품질관리를 위해서는 데이터 측면과 비즈니스 측면에 모두 정통한 전문가가 필요하나, 현실적으로 사내에 이러한 인원은 매우 부족하다. 그러나 현실적으로 가장 어려운 문제는 데이터 품질을 바라보는 인식의 차이 즉, 데이터를 생성하는 입장과 활용하는 입장이 상이한 경우가 많다는 것이다. 데이터 품질관리에 대한 명확한 인식과 긍정적 접근방식의 프로세스 등이 사전에 정의되지 않을 경우, 데이터 품질에 대한 결과는 현업과 IT 부서 간의 불신감과 책임 공방만을 불러일으키고 실질적 데이터 품질관리를 어렵게 한다. 그렇다면 효과적인 데이터 품질관리를 위해서 무엇을, 어떻게 해야 하는가? 우선 CIO의 스폰서십으로 강력한 추진력이 확보돼야 한다. 그리고 선택과 집중을 통해 명확한 대상과 범위, 목표를 설정한다. 또한 데이터 품질관리 활동에 대한 적절한 평가와 보상이 이뤄질 수 있도록 성과 공유를 통해 현업과 IT 부서가 함께할 수 있는 토대를 다져야 한다. 즉, 데이터 품질관리 ‘원칙’과 ‘조직’, ‘프로세스’를 각각 기업 환경에 맞게 운영해 적절한 품질관리 방법을 만들어 가는 것에 해답이 있다. 데이터 품질관리 ‘원칙’은 목표 정의 및 방향설정뿐만 아니라 조직의 전략적 목표와 일치해야 하며, ‘조직’은 역할과 책임이 명확하게 규정된 독립된 별도의 조직이 있어야 한다. 전담 조직을 통한 전사적인 활동이 체계적으로 이뤄지기 위한 절차와 체계가 수립된 ‘프로세스’가 규정돼야 원활한 데이터 품질개선 활동이 이뤄질 수 있다. 이러한 데이터 품질관리는 살아 있는 유기체로써, 체계적이고 지속적인 관리와 통제를 기반으로 데이터 품질관리가 전사적 업무활동의 필수적인 문화로 자리매김을 할 때, 궁극적으로 ‘데이터 거버넌스’ 체계로 발전해 갈 수 있다. 데이터가 정보에서 지식으로, 그리고 공공서비스의 양적, 질적 향상을 위한 가치 창출의 원천으로 자리를 잡기 위해 데이터 품질관리에 대해 다시 한 번 생각을 다듬어 봐야 한다. 황의동 성균관대 법학과 졸업 1986.12 의료보험연합회 입사 1998~1999 건강보험통합추진단 2007.03~2008.11 의료장비팀장 2008.11~2010.04 기획조정실장 2010.04~현재 정보통신실장