데이터 관리 의 범위는 데이터 거버넌스보다 더 넓습니다. 이는 조직의 데이터를 수집, 처리, 보호 및 저장하는 방식으로 정의할 수 있으며, 비즈니스 결과를 개선하기 위한 전략적 의사 결정에 활용됩니다. 여기에는 데이터 거버넌스가 포함되는 동시에 데이터 처리, 데이터 저장, 데이터 보안과 같은 데이터 관리 수명주기의 다른 영역도 포함됩니다. 이러한 다른 데이터 관리 영역도 데이터 거버넌스에 영향을 미칠 수 있으므로 이러한 팀은 데이터 거버넌스 전략을 실행하기 위해 협력해야 합니다. 예를 들어 데이터 거버넌스 팀은 서로 다른 데이터 집합에서 공통점을 식별할 수 있지만, 이를 통합하려면 데이터 관리 팀과 협력하여 이러한 연결을 용이하게 하는 데이터 모델 및 데이터 아키텍처를 정의해야 합니다. 또 다른 예로는 데이터 액세스가 포함될 수 있으며, 여기서 데이터 거버넌스 팀은 특정 유형의 데이터에 대한 데이터 액세스 관련 정책을 설정할 수 있습니다(예: 개인 식별 정보(PII)). 그러나 데이터 관리 팀은 해당 액세스를 직접 제공하거나 해당 액세스를 제공하기 위한 메커니즘을 설정합니다(예: 내부적으로 정의된 사용자 역할을 활용하여 액세스를 승인합니다.  

데이터 거버넌스 프레임워크를 구현하면 조직 내 데이터의 가치를 높일 수 있습니다. 데이터 거버넌스는 전반적인 데이터 정확도를 개선하는 데 도움이 되므로 해당 데이터를 기반으로 하는 결과에도 영향을 미칩니다. 이러한 결과는 더 간단한 일상적인 비즈니스 결정부터 더 복잡한 자동화 이니셔티브에 이르기까지 다양합니다. 기타 주요 이점은 다음과 같습니다.

• 규모 및 데이터 활용 능력 향상 – 조직 전반에 걸쳐 제한된 데이터 액세스로 인해 혁신이 제한되고 비즈니스 프로세스 내에서 주제 전문가(SME)에 대한 의존도가 높아질 수 있습니다. 데이터 거버넌스 관행은 여러 부서의 팀이 함께 모여 시스템 전반에 걸쳐 데이터에 대한 공유된 이해를 창출할 수 있는 경로를 만듭니다(예: 도메인에 구애받지 않는 데이터의 차이점을 조정합니다. 이러한 공유된 이해는 데이터 정의와 메타데이터가 데이터 카탈로그와 같은 중앙 집중식 장소에 문서화되는 데이터 표준을 통해 나타날 수 있습니다. 이 문서는 조직 전체에서 일관된 데이터와 이에 대한 연합 액세스를 가능하게 하는 API와 같은 셀프 서비스 솔루션의 기반이 됩니다.   
• 보안, 데이터 프라이버시 및 규정 준수 보장 — 데이터 거버넌스 정책은 EU 일반 데이터 보호 규정 (GDPR), 미국 건강 보험 이전 및 책임법 (HIPAA) 과 같은 민감한 데이터 및 개인 정보 보호와 관련된 정부 규제와 지불 카드 산업 데이터 보안 표준 (PCI DSS) 과 같은 업계 요구 사항을 충족하는 방법을 제공합니다. 이러한 규제 요구 사항을 위반하면 값비싼 정부 벌금과 대중의 반발이 발생할 수 있습니다. 이를 방지하기 위해 기업은 데이터 거버넌스 툴을 채택하여 데이터 침해 및 데이터 오용을 방지하는 가드레일을 설정합니다.
• 고품질 데이터 - 데이터 거버넌스는 데이터 무결성, 데이터 정확성, 완전성 및 일관성을 보장합니다. 좋은 데이터를 통해 기업은 워크플로와 고객을 더 잘 이해할 수 있을 뿐만 아니라 전반적인 비즈니스 성과를 최적화할 수 있습니다. 그러나 성과 지표의 오류는 조직을 잘못된 방향으로 이끌 수 있지만, 데이터 거버넌스 툴은 잠재적인 부정확성을 해결할 수 있습니다. 예를 들어, 데이터 계보 툴을 사용하면 데이터 소유자가 데이터의 수명 주기 동안 데이터를 추적할 수 있으며, 여기에는 ETL 또는 ELT 프로세스 중에 적용된 모든 소스 정보 또는 데이터 변환이 포함됩니다. 이를 통해 데이터 오류의 근본 원인을 면밀히 검사할 수 있습니다.
• 데이터 분석 촉진 – 양질의 데이터는 고급 데이터 분석 및 데이터 과학 이니셔티브의 토대를 마련합니다. 여기에는 비즈니스 인텔리전스 보고 또는 더 복잡한 예측 기계 학습 프로젝트가 포함될 수 있습니다. 이는 주요 이해 관계자가 기본 데이터를 신뢰할 때만 우선 순위를 지정할 수 있습니다. 그렇지 않으면 채택되지 않을 수 있습니다.

데이터 거버넌스의 이점은 분명하지만 데이터 거버넌스 이니셔티브에는 성공을 달성하기 위해 극복해야 할 많은 장애물이 있습니다. 이러한 과제 중 일부는 다음과 같습니다.

• 조직 조정: 데이터 거버넌스 프로그램이 시작될 때 가장 큰 과제 중 하나는 주요 데이터 자산이 무엇인지, 각각의 정의와 형식이 무엇인지에 대해 조직 전체의 이해관계자를 조정하는 것입니다. 규제 정책은 고객 데이터에 대한 대화를 어느 정도 구조화할 수 있지만, 제품별 데이터와 같이 마스터 데이터 관리(MDM)에 해당하는 다른 데이터 세트에 대한 합의는 더 어려울 수 있습니다.
• 적절한 스폰서십 부족: 좋은 데이터 거버넌스 프로그램에는 일반적으로 경영진 수준과 개인 기여자 수준의 두 가지 수준에서 후원이 필요합니다. 최고 데이터 책임자(CDO)와 데이터 관리자는 조직 내 데이터 거버넌스의 커뮤니케이션과 우선순위 지정에 매우 중요합니다. 최고 데이터 책임자(CDO)는 데이터 거버넌스 정책이 채택되도록 데이터 팀 전반에 걸쳐 감독하고 책임을 강화할 수 있습니다. 데이터 관리자는 데이터 생산자와 데이터 소비자에게 이러한 정책에 대한 인식을 높여 조직 전체의 규정 준수를 장려할 수 있습니다.
• 관련 데이터 아키텍처 및 프로세스- 올바른 툴과 데이터 아키텍처가 없으면 기업은 효과적인 데이터 거버넌스 프로그램을 배포하는 데 어려움을 겪을 것입니다. 예를 들어, 팀은 다양한 기능에서 중복 데이터를 발견할 수 있지만, 데이터 아키텍트는 스토리지 시스템 전반에서 데이터를 병합하고 통합하기 위해 적절한 데이터 모델과 데이터 아키텍처를 개발해야 합니다. 팀에서 조직 전체의 데이터 자산 인벤토리를 생성하기 위해 데이터 카탈로그를 채택해야 할 수도 있고, 이미 데이터 카탈로그가 있는 경우 기본 데이터가 관련성 있고 최신 상태인지 확인하는 메타데이터 관리 프로세스를 설정해야 할 수도 있습니다.