3가지 일반적인 데이터 거버넌스 오해

데이터센터 건설과정에서 데이터 거버넌스데이터 자산 형성을 위한 예비 작업으로서, 데이터센터 구축 품질 및 성과 평가의 핵심이라고 할 수 있습니다. 따라서 기업은 데이터센터 구축을 위한 사전 준비 작업을 이해하는 것이 매우 중요합니다. 데이터 거버넌스에 대한 3가지 일반적인 오해 우회로를 피하기 위해서.

일반적인 데이터 거버넌스 오해

일반적인 데이터 거버넌스 오해 – 1. 데이터 거버넌스는 단기적으로 이익을 낼 수 있습니다.

데이터 거버넌스에 대한 첫 번째 오해는 단기간에 가능하다는 것입니다. 데이터 거버넌스는 장기적이고 복잡한 작업이며, 데이터 센터 구축 과정에서 가장 기본적이고 중요한 단계입니다. 많은 경우, 여러 차례의 통합, 정리, 데이터 수집을 거쳐 초기 성과를 거둔 것처럼 보이지만, 막상 비즈니스에 적용해 보면 데이터를 제대로 구현하기는커녕 비즈니스를 주도하기조차 어렵다는 것을 알게 됩니다.

데이터 거버넌스 과정에는 몇 가지 오해가 존재하며, 이로 인해 데이터 거버넌스 과정이 길어지고 효과도 좋지 않습니다. 이러한 현상을 초래하는 원인 중 하나는 내부 역량 부족입니다. 데이터 관리 기업들은 데이터 실현의 가치에 대한 기대는 있지만, 데이터를 지능적으로 관리하는 방법을 모릅니다.

이러한 상황에 직면하여 기업은 포괄적인 조치를 취할 수 있습니다. 데이터 분석 건축학, 데이터 품질소규모 데이터 응용 프로젝트를 통해 데이터 처리 능력을 향상시켜, 이후 단계의 실질적인 데이터 거버넌스 기반을 마련합니다. 데이터 상황을 명확하게 파악한 후, 전문 데이터 미들오피스 서비스 제공업체는 실현 가능한 데이터 거버넌스 계획을 수립하여 기술 인력과 비즈니스 인력의 협력을 유도하고 데이터 거버넌스의 효과적인 운영 시간을 단축할 수 있습니다.

일반적인 데이터 거버넌스 오해 – 2. 데이터 거버넌스는 기술 부서의 문제입니다.

데이터 거버넌스에 대한 두 번째 오해는 데이터 거버넌스와 중간 플랫폼 아키텍처가 기술 부서의 영역이지, 비즈니스 담당자나 기업 경영진의 영역이 아니라는 것입니다.

기업 디지털 트랜스포메이션은 조직, 사업, 기술 등 여러 부서가 참여하는 전략적 혁신입니다. 데이터 플랫폼 구축의 궁극적인 목적은 비즈니스를 활성화하고 데이터 실현을 위한 동력을 제공하는 것입니다. 그러나 기술 인력은 기술 역량 향상에만 집중하고, 비즈니스 니즈와 문제점에 대한 이해 부족으로 어려움을 겪습니다. 중간 플랫폼 구축의 비즈니스 니즈를 고려하지 않으면 결국 핵심에서 멀어지게 됩니다.

기업의 중간 플랫폼 전략에 대한 자원 지원이 없다면 디지털 전환은 기술 부서에 의해서만 추진되고 디지털 전환 자체가 부족하여 전환이 중간에 중단되기 쉽습니다.

데이터 자체는 비즈니스에서 생성되며, 데이터 품질 향상은 비즈니스 개발과 불가분의 관계에 있습니다. 비즈니스 분야가 다양할수록 데이터 소스 채널도 다양해지므로, 데이터 품질을 통일하려면 먼저 비즈니스 용어를 통일해야 합니다. 비즈니스 요구 사항이 다양하기 때문에 데이터 보고서가 완벽하지 않으면 기본 데이터 수집에 오류가 발생할 수 있습니다.

따라서 데이터 거버넌스를 진정으로 구현하기 위해서는 데이터 거버넌스에 참여하는 부서가 사업 부서, 기술 부서, 심지어 경영진까지 포함하는 다차원적 조직 구조를 갖춰야 합니다.

일반적인 데이터 거버넌스 오해 – 3. 데이터 거버넌스는 간단한 도구 구성 및 스태킹입니다.

데이터 거버넌스에 대한 세 번째 오해는 기업이 데이터 거버넌스를 단순히 도구 구성 및 오버레이로 생각한다는 것입니다.

일부 기업은 단순히 데이터를 "정리"하는 것만으로는 충분하지 않다고 생각할 수 있습니다. 거버넌스 도구 데이터를 명확하고 정제된 상태로 유지하여 사용할 수 있도록 합니다. 실제로 데이터 거버넌스에는 조직 구조 조정, 거버넌스 프로세스 수립, 도구 구성, 현장 기술자 배치, 그리고 사업 부서 간 협업이 포함됩니다. 인력의 스케줄링, 활용 및 배치는 데이터 거버넌스의 전제 조건입니다. 전문적이고 적합한 인력을 적재적소에 배치해야만 진정한 변화를 가져올 수 있습니다. 명확한 실행 지침과 실행 프로세스가 있어야만 기업의 데이터 거버넌스가 효과적으로 운영될 수 있습니다.

결론

저희 글을 읽어주셔서 감사합니다. 이 글이 데이터 거버넌스에 대한 세 가지 흔한 오해를 더 잘 이해하는 데 도움이 되기를 바랍니다. 데이터 거버넌스에 대해 더 자세히 알아보려면 다음 웹사이트를 방문하세요. Gudu SQLFlow 자세한 내용은.

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