데이터 거버넌스가 **'주방의 위생 관리와 식재료 검수'**라면, Looker/BI 시각화는 **'손님 식탁에 오르는 최종 요리'**입니다. (비즈니스 인텔리전스(BI)는 기업이 데이터를 수집, 분석, 시각화하여 유의미한 통찰력(인사이트)을 얻고, 이를 기반으로 더 정확하고 효율적인 의사결정을 내릴 수 있도록 돕는 기술, 프로세스, 도구의 집합체입니다. BI는 과거 데이터를 분석해 현재 상황을 파악하고 미래 추세를 예측하며, 이를 통해 기업 성과를 최적화하고 새로운 비즈니스 기회를 발견하는 데 필수적입니다.)

• 거버넌스가 없는 시각화: 출처 불명의 식재료로 만든 화려한 요리 (보기에 좋지만 먹으면 배탈이 날 수 있음 = 잘못된 지표로 의사결정 시 리스크 발생).
• 거버넌스와 결합된 시각화: 원산지가 증명되고 위생 검사를 마친 재료로 정해진 레시피에 따라 만든 요리 (신뢰하고 먹을 수 있음 = 믿고 비즈니스 전략을 짤 수 있음).

1. 왜 시각화에 '거버넌스'가 필요한가? (The Trust Problem)

보통 기업에서 회의를 하면 이런 일이 벌어집니다.

• 영업팀: "이번 달 매출은 1억입니다." (부가세 포함 기준)
• 재무팀: "아니요, 9천만 원입니다." (부가세 제외 기준)

똑같은 '매출'인데 서로 숫자가 다릅니다. 이 문제를 해결하는 것이 거버넌스와 결합된 시각화입니다.

2. 결합의 핵심: Looker의 '시맨틱 레이어(Semantic Layer)'

Looker는 다른 BI 도구와 달리 **'LookML'**이라는 독특한 체계를 가집니다. 이것이 바로 거버넌스의 핵심인 '중앙 통제실' 역할을 합니다.

3. 결합된 시스템에서의 사용자 경험 (시나리오)

실제 사용자가 어떻게 행동하게 되는지 머릿속으로 그려보세요.

1. 발견: 경영진이 Looker 대시보드에서 '이번 달 순이익' 그래프가 평소보다 낮은 것을 발견합니다. (시각화)
2. 의심과 확인: "이 숫자 맞나?"라고 의심하며 그래프 옆의 '정보(i)' 버튼을 누릅니다. 이때 이 숫자가 어제 새벽 BigQuery에서 정제된 데이터라는 것을 확인합니다. (데이터 리니지/품질)
3. 심층 분석: "왜 낮지?" 하며 그래프를 클릭해 들어갑니다(Drill-down). 이때 거버넌스 정책에 따라 사용자가 접근 권한이 있는 세부 영업 데이터만 필터링되어 나타납니다. (보안/권한)
4. 확신: 표준화된 공식에 따라 계산된 것임을 확인하고, 안심하고 '마케팅 예산 축소'라는 의사결정을 내립니다. (거버넌스의 완성)

4. 비즈니스적 가치: '데이터 민주화'의 실현

거버넌스와 시각화가 결합되면 "누구나 데이터를 다룰 수 있지만, 아무나 망가뜨릴 수 없는" 환경이 조성됩니다.

• 신뢰성 확보: "데이터가 맞느냐"는 논쟁 대신 "어떤 전략을 짤까"라는 생산적인 논의에 집중하게 됩니다.
• 셀프 서비스 분석: 현업 담당자들이 IT 팀에 요청하지 않고도 이미 검증된 데이터 위에서 직접 보고서를 만들 수 있습니다.
• 규제 준수: 데이터가 시각화되는 과정에서 민감 정보(개인정보 등)가 노출되지 않도록 자동으로 마스킹 처리됩니다.

결론: 시각화는 거버넌스의 '꽃'입니다

데이터 거버넌스라는 뿌리와 줄기가 튼튼해야만, 시각화라는 꽃이 아름답고 건강하게 피어날 수 있습니다. Looker는 바로 이 뿌리(데이터)와 꽃(그래프)을 LookML이라는 줄기로 가장 단단하게 연결해 주는 도구입니다.

[allsend.kr 기술 지식 베이스]

본 포스팅은 신뢰할 수 있는 데이터 시각화 환경 구축과 전사적 데이터 거버넌스 전략을 돕기 위해 작성되었습니다. Looker 도입 및 데이터 표준화 컨설팅은 언제든 환영합니다.