[논문 리뷰] Reconciling complex organizations and data management: the Panopticon paradigm

Eric Buffenoir, Isabelle Bourdon|arXiv (Cornell University)|2012. 10. 25.

Big Data and Business Intelligence참고 문헌 95인용 수 3

한 줄 요약

이 논문은 복잡하고 확장된 조직을 대상으로 한 푸코의 영향을 받은 데이터 거버넌스 모델인 패노プ티콘 파라다임을 제안한다. 감시와 유사한 감시 체계를 분산형 데이터 스텔리십과 융합함으로써, 규제 및 통제 요구 사항이 높은 환경에서 전통적인 마스터 데이터 관리(MDM)의 한계를 보완하며, 대규모 조직 생태계에서의 데이터 품질 및 준수를 위한 더 유연한 프레임워크를 제공한다.

ABSTRACT

These last years, main IT companies have build software solutions and change management plans promoting data quality management within organizations concerned by the enhancement of their business intelligence system. These offers are closely similar data governance schemes based on a common paradigm called Master Data Management. These schemes appear generally inappropriate to the context of complex extended organizations. On the other hand, the community-based data governance schemes have shown their own efficiency to contribute to the reliability of data in digital social networks, as well as their ability to meet user expectations. After a brief analysis of the very specific constraints weighting on extended organization s data governance, and of peculiarities of monitoring and regulatory processes associated to management control and IT within these, we propose a new scheme inspired by Foucaldian analysis on governmentality: the Panopticon data governance paradigm.

연구 동기 및 목표

• 복잡하고 확장된 조직에서 복잡한 규제 및 통제 요구 사항을 가진 주류 마스터 데이터 관리(MDM)의 단점을 해결하기 위해.
• 디지털 사회 네트워크의 데이터 거버넌스 모델—특히 공동체 기반 신뢰 특성—이 기업 환경에 어떻게 적응시킬 수 있는지 탐색하기 위해.
• 대규모 다중 기관 조직에서 중심 집행 감시와 분산된 데이터 소유권을 조화시키는 거버넌스 프레임워크를 개발하기 위해.
• 푸코의 정부성 개념을 응용하여 준수를 보장하면서도 운영 유연성을 유지하는 데이터 거버넌스 모델을 설계하기 위해.

제안 방법

• 정부성의 푸코적 분석을 도입하여 데이터 거버넌스를 기계적 통제와 감시의 시각화 메커니즘으로 재정의하기 위해.
• 지속적인 모니터링과 자율 규제가 분산된 데이터 소유와 공존하는 패노프티즘적 구조로 데이터 거버넌스를 모델링하기 위해.
• 기관 내 감시 체제와 소셜 네트워크의 데이터 거버넌스 간 유사성을 분석하여 이식 가능한 원칙을 도출하기 위해.
• 상향식 데이터 스텔리십과 하향식 규제 감시를 통합한 하이브리드 거버넌스 모델을 설계하여 데이터 품질 및 준수를 확보하기 위해.
• 복잡한 IT 및 관리 통제 시스템을 갖춘 확장된 조직에서 모델의 적용 가능성을 사례 기반 추론을 통해 평가하기 위해.
• 역할, 책임 기구, 피드백 루프를 포함한 개념적 프레임워크로 패노프티콘 파라다임을 체계화하기 위해.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 디지털 사회 네트워크의 데이터 거버넌스 모델은 어떻게 복잡하고 확장된 조직의 요구에 적응시킬 수 있는가?
• RQ2 왜 기존의 마스터 데이터 관리(MDM) 접근 방식은 복잡한 규제 및 통제 프로세스를 가진 조직에서는 실패하는가?
• RQ3 푸코의 패노프티즘 개념은 대규모 다중 기관 조직에서 현대의 데이터 거버넌스에 어떻게 기여할 수 있는가?
• RQ4 중앙 집중적 감시와 분산형 데이터 스텔리십이 데이터 품질이나 준수를 해치지 않도록 어떻게 공존시킬 수 있는가?
• RQ5 규제 책임성과 운영 민첩성을 모두 지원하는 데이터 거버넌스 모델에 필수적인 구조적 및 절차적 특징은 무엇인가?

주요 결과

• 기존의 마스터 데이터 관리(MDM) 체계는 중심 집행 중심의 성격과 복잡한 규제 및 통제 프로세스를 처리할 수 없는 점으로 인해 확장된 조직에 부적합하다.
• 디지털 사회 네트워크에서의 공동체 기반 데이터 거버넌스 모델은 데이터 신뢰성 및 사용자 참여를 높이는데 뛰어난 효율성을 보이며, 이를 엔터프라이즈 환경에 이식 가능한 원칙으로 삼을 수 있다.
• 패노프티콘 파라다임은 지속적인 가시성과 자율 규제를 거버넌스 구조에 통합함으로써 중심 집행 감시와 분산된 데이터 소유권을 성공적으로 조화시킨다.
• 감시가 명시적이고 내재화됨으로써 모니터링이 강제적 중심의 통제에 의존하지 않고도 데이터 품질과 준수를 향상시킨다.
• 특히 투명성과 책임성이 핵심이 되는 복잡한 IT 및 관리 통제 시스템을 갖춘 조직에서는 이 프레임워크가 특히 효과적이다.
• 본 연구는 푸코적 영향을 받은 거버넌스 모델이 기존 MDM보다 대규모 이질적 조직 생태계에서 더 지속 가능하고 적응력 있는 대안이 될 수 있음을 입증한다.