데이터 운영 워크플로

워크플로는 위험과 반복 빈도로 우선순위를 정한다. 신규 데이터 등록, 내부·외부 공유, 품질 사고 스키마 변경, 조직 이동, 폐기는 여러 팀이 관여하고 증적이 남아야 하므로 먼저 표준화한다. 모든 건을 같은 승인 절차에 넣지 말고 등급·영향·호환성에 따라 자동 승인, 오너 승인, 고위험 심사를 나눈다.

요청자는 목적과 범위를 설명하고 오너는 가치·품질·접근을 결정한다. 스튜어드는 메타데이터와 진행 상태를 관리한다. 플랫폼팀은 자동 검사를 수행하고 보안·법무·개인정보 담당자는 해당 조건에서만 참여한다. 사고 지휘자는 심각도와 복구 우선순위를 정한다.

모든 워크플로는 접수, 자동 검사, 사람 결정, 구현, 검증, 증적 종료의 여섯 상태를 공유한다. 요청 ID를 카탈로그, 코드 변경, 접근 정책, 사고 티켓에 연결한다. 기한을 넘기면 담당자 개인이 아니라 위험 수준에 맞는 에스컬레이션 경로로 보낸다.

요청 내용, 자동 검사 결과, 결정자와 시각, 예외·만료, 구현 변경, 검증 결과, 종료 사유를 남긴다. KPI는 워크플로별 리드타임, 반려·재작업률, SLA 초과, 만료 예외, 자동화 비율, 증적 누락률, 반복 사고율을 본다.

• 여섯 핵심 워크플로의 시작·완료 조건이 문서화됐다.
• 위험이 낮은 요청은 자동 검사 뒤 빠르게 처리된다.
• 요청 ID가 코드·정책·카탈로그·티켓에 연결된다.
• 스키마 변경 전에 영향 소비자와 전환 기간을 확인한다.
• 폐기 완료는 복제·백업·파생 자산까지 검증한다.

승인 단계를 늘리면 통제가 강해진다고 생각하기 쉽다. 처리 시간이 길어지면 사용자는 비공식 경로를 만든다. 반대로 자동화만 믿으면 목적·계약·사업 영향처럼 기계가 판단하기 어려운 맥락이 빠진다. 자동 검사는 사람의 판단을 대체하기보다 필요한 질문과 증적을 좁혀야 한다.