1단계: 업무 활용 사례와 책임자 정립

1단계에는 보통 하나나 두 개의 업무 활용 사례가 운영 중이고 사용자와 개발자 수가 비교적 적습니다. 기존 업무를 확장하거나 새 사례를 만들 계획이 있지만, 프로그램팀 구성원은 다른 업무를 병행하거나 여러 역할을 겸할 수 있습니다.

먼저 장기적인 방향을 정하고 프로그램을 이끌 Head of Program을 선정합니다. 활용 사례팀에는 범위 결정과 구현뿐 아니라 플랫폼 관리 및 데이터 거버넌스 책임을 맡을 역량도 필요합니다. 한 팀이 여러 사례를 병행할 수 있지만 업무 수와 종류는 인력, 전문성 및 우선순위에 맞춰 조절해야 합니다.

초기 인력은 직접 구현할 수 있으면서 이후 팀을 이끌 수 있는 경험을 가진 사람이 적합합니다. 여기의 역할은 권장 책임 모델이며 모든 직책을 처음부터 별도 인원으로 채워야 한다는 뜻은 아닙니다.

프로그램 총괄: Head of Program

프로그램의 성과와 방향을 책임지고 조직 전체에 그 방향을 전달합니다.

• 경영진과 프로그램 상태를 공유하고 전사 전략을 받아 새로운 활용 기회를 함께 찾습니다.
• 플랫폼 및 데이터 거버넌스 담당자와 협력해 사례의 구상, 범위 결정, 출시와 유지보수 전 과정에 관리 요건을 적용합니다.
• Program Manager와 함께 프로그램의 확대 방식, 팀 간 절차와 공통 운영 기준을 정합니다.
• 업무 영역 책임자와 새 사례의 가치를 평가하고 현재 전략에 따라 우선순위를 정하거나 승인 및 거절합니다.

보통 경영진 또는 주요 후원자에게 직접 보고합니다. 조직 전략에 대한 이해, 리더십과 관리 경험, 소프트웨어 플랫폼의 전략 및 발전 경험, 명확한 의사소통과 동기 부여 역량이 필요합니다.

관련 도구와 주제는 Approvals, 프로그램팀의 운영 모델, 플랫폼 전체 구조와 온톨로지입니다.

프로그램 관리자: Program Manager

프로그램 방향을 실제 업무 진행과 협업 방식으로 연결합니다.

• 데이터 거버넌스 및 플랫폼 담당자, 사례 책임자와 개발 표준을 만들고 조직의 SOP 및 팀 구조에 맞게 적용합니다.
• Head of Program과 함께 다른 사업 부문 및 프로그램 책임자와 소통합니다. 경영진 바로 아래 수준의 관계에서 프로그램을 알리고 요구를 조율하는 책임도 포함합니다.
• 변경, 위험과 인력 관리 체계를 만듭니다. 초기에는 프로그램팀 밖의 위험관리, 인력 및 정보보안 담당 조직의 경험을 활용하되 프로그램에 필요한 기본 산출물을 만들고 공유할 책임은 Program Manager가 맡습니다. 규모가 커지면 관련 책임을 플랫폼 총괄이나 데이터 거버넌스 총괄에게 넘길 수 있습니다.
• 사례 및 팀의 성과를 비교할 OKR와 KPI를 정하고 진행 및 개선 기회를 집계해 보고합니다.
• 업무 활용 사례의 범위 결정부터 개발까지 이끌어 업무 가치를 높입니다.
• 엔지니어 및 앱 개발자와 요구를 작업 항목, 다이어그램, 워크플로와 와이어프레임으로 구체화합니다. 새 기능을 확인하고 개발 중 이해관계자와 조율하며 요구를 수정합니다.
• 업무 영역 책임자와 기술 및 운영 목표를 맞추고 결과를 측정할 지표와 보고 방식을 합의합니다.

여러 부서가 참여하는 프로그램과 기술 및 조직 프로젝트의 관리 경험, 경영진 보고 경험, 문서와 대화 능력, 조직 내부의 의사결정 경로 이해 및 일정과 책임을 정리하는 역량이 필요합니다.

Carbon, 프로젝트 접근 요청, Approvals, Control Panel의 관리 권한, 사용자 및 플랫폼 설정과 프로그램 거버넌스 절차를 활용합니다.

데이터 거버넌스 총괄: Head of Data Governance

데이터를 사용할 수 있게 하면서 법적 및 조직적 보호 요건을 충족하도록 책임집니다.

• 준법, 법무와 데이터 보호 담당자와 협력해 민감 정보 처리 등 Foundry의 데이터 처리에 적용 법규와 요구를 반영합니다.
• 내부 및 외부 품질 기준과 SLA에 맞는 데이터를 제공하도록 기준을 정합니다.
• 거버넌스 요건을 문서화하고 유지하며 각 작업 영역에 전달합니다.
• 거버넌스 절차의 지표와 감시를 만들고 지속적으로 보고 및 조정합니다.
• Permissions Manager 및 Data Lead와 그룹 및 역할을 프로젝트에 구현합니다. 자주 쓰는 프로젝트 유형별 지침과 반복 가능한 셀프서비스 절차를 만듭니다.
• 각 작업 영역의 필요를 이해하고 검토 단계, 점검과 요건을 적용해 프로그램 전체에서 기준을 지키게 합니다.
• 필요한 경우 Palantir의 문서, 자문과 지원팀을 연결해 조직의 거버넌스 체계를 운영합니다.

업무 목적과 영향을 받을 사람을 먼저 고려하고 최소화, 접근, 감독, 책임과 보존 원칙을 계획에 반영합니다. 개인정보 보호와 시민적 자유가 이 판단의 기준을 제공합니다.

1단계에는 Data Lead나 Ontology Lead가 겸임할 수 있습니다. 다만 데이터 규모와 업무 복잡도가 커지므로 늦어도 3단계에는 전담 역할로 분리하는 것이 권장됩니다.

필요한 역량은 거버넌스 표준, 조직의 접근 및 인증 체계와 규제 이해, 기술팀을 이끈 경험, SQL 및 Python과 Spark 계열 기술, 데이터 품질과 버전 관리, 에이전트 및 VM, 시스템 구조와 기술 의사소통입니다. Control Panel의 인증, Data Lineage와 Checkpoints를 활용합니다.

데이터 책임자: Data Lead

원천에서 Foundry로 들어오는 연결과 파이프라인 운영을 책임집니다.

• 원천 연결을 안정적이고 정돈되며 규정을 준수하는 상태로 유지합니다.
• 프로그램 전체의 수집 과제와 로드맵에 우선순위를 부여하고 전사 및 프로그램 목표와 맞춥니다.
• 데이터 수집 기준과 파이프라인 상태 지표를 정하고 적용합니다.
• 메타데이터를 포함한 품질 및 상태 감시를 설계하고 보고와 복구를 책임집니다.
• 활용 사례팀, 준법, 보안, 권한과 거버넌스 담당자와 협력해 품질 및 SLA에 맞는 데이터를 사용자에게 제공합니다.
• 데이터 보호 및 준법 담당자와 민감 데이터의 처리와 소비에 법적 요구를 반영합니다.
• 새 데이터 확보 기회를 찾고 기존 구조에 어떤 파이프라인으로 통합할지 설계합니다.
• 여러 구현팀이 반복 사용할 데이터 통합 및 파이프라인 개발 지침을 만들고 적용합니다.
• Permissions Manager와 새 프로젝트 및 기존 프로젝트의 성장에 맞춰 그룹과 역할을 설계합니다.

SQL, Python, PySpark 및 Spark 기반 데이터 엔지니어링, 정제 및 품질, 버전 관리, 에이전트와 VM 및 시스템 연결 경험이 필요합니다. 기술 및 비기술 이해관계자를 조율하고 기술팀을 이끌 수 있어야 합니다.

Data Connection, Pipeline Builder, Code Workbook, Data Health와 Data Lineage를 사용하며 플랫폼 구조, 상호운용성과 데이터 통합 방식을 이해해야 합니다.

온톨로지 책임자: Ontology Lead

여러 업무가 공통으로 사용할 온톨로지의 방향과 기준을 책임집니다.

• 온톨로지 개발과 권한 및 표준을 관리하고 실제 업무와 조직 우선순위를 반영한 데이터 모델을 만듭니다.
• 프로그램 로드맵과 연결한 장기 온톨로지 로드맵을 유지합니다.
• 원천과 파이프라인을 이해해 수집 및 변환 기준을 지키고, 데이터가 오래되거나 업무 변화에서 뒤처지지 않도록 유지합니다. 새 사례, 소스와 사용자 요구에 따라 모델을 갱신합니다.
• Data Governance Administrator 및 Data Lead와 수집 구조, 보안과 실현 가능성을 검토합니다. 업무에 필요한 개념이 온톨로지에 표현되고 적절한 파이프라인으로 연결되게 합니다.
• 업무 영역 책임자와 사례팀의 범위 결정 및 개발에 참여해 새 개념을 공통 온톨로지 구조에 맞춥니다.

파이프라인 개발과 관리, 데이터베이스 지식, 문서화 및 정리 능력, 기술과 업무 사이의 의사소통 능력과 기술팀을 이끈 경험이 필요합니다. 온톨로지, Object Explorer, Data Connection과 Control Panel을 주로 활용합니다.

2단계에서는 이 책임을 유지하면서 교육과 데이터 및 온톨로지 실무를 더 전문화합니다.