기업 데이터 거버넌스가 직면한 6가지 과제!

기업의 경우, 다양한 산업, 다양한 사업 특성, 다양한 수준의 정보화는 프로세스에서 다양한 과제를 나타냅니다. 데이터 거버넌스. 그러나 공통적인 문제점과 과제는 다음과 같습니다. 기업 데이터 거버넌스 주로 다음의 6가지 측면이 포함됩니다:

엔터프라이즈 데이터 거버넌스에 직면한 과제

엔터프라이즈 데이터 거버넌스에 직면한 과제 – 1. 데이터 거버넌스의 비즈니스 가치에 대한 이해 부족

"왜 데이터가 중요한가?", "데이터 거버넌스는 어떤 문제를 해결할 수 있는가?", "데이터 거버넌스는 어떤 가치를 달성할 수 있는가?" 이는 기업 데이터 거버넌스를 괴롭히는 세 가지 주요 질문이며 기업 리더와 사업부에서 종종 질문합니다.

기존 데이터 거버넌스는 기술 중심적이기 때문에 기본 데이터의 표준과 운영 프로세스의 사양에 주의를 기울입니다. 기술 중심 데이터 거버넌스는 데이터 결함을 드러낼 수도 있지만 데이터 품질 향상경영진과 사업 담당자들은 이에 만족하지 않는 듯합니다.

기존의 기술 중심 데이터 거버넌스 모델은 실제적인 비즈니스 문제를 해결하는 것에서 시작하지 않기 때문에, 기업들은 일반적으로 데이터 거버넌스의 비즈니스 가치에 대한 이해가 부족합니다. 데이터와 결과의 가치를 빠르게 실현하기 위해 가장 직접적인 방법은 비즈니스 가치를 지침으로 삼고, 기업의 실제 얼굴 데이터 애플리케이션 요구 사항과 고통스러운 지점에서 관리 및 비즈니스 데이터의 수요를 충족시켜 데이터의 비즈니스 가치를 실현하고, 데이터 중심의 특정 고통스러운 지점과 어려움을 해결하여 관리 작업을 추진하는 것입니다.

위에서 설명한 대로, 엔터프라이즈 데이터 거버넌스의 비즈니스 가치는 주로 비용 절감, 효율성 개선, 품질 개선, 위험 제어, 보안 강화, 의사 결정 개선에 반영됩니다. 기업마다 비즈니스 요구 사항과 데이터 문제가 다르며, 엔터프라이즈 데이터 거버넌스의 비즈니스 가치에는 위의 여섯 가지 측면이 모두 필요하지 않습니다.

기업은 경영진과 사업 담당자의 데이터 거버넌스에 대한 인지와 자신감을 높이기 위해, 경영진의 요구와 사업적 고민을 바탕으로 데이터 거버넌스의 사업적 가치를 정량화해야 합니다.

데이터로 인해 발생하는 비즈니스의 문제점을 이해하는 가장 좋은 방법은 질문하고 관찰하는 것입니다. 데이터 거버넌스 관리에서는 비즈니스 요구 사항에 초점을 맞춰야 하며, 종종 비즈니스맨이 느끼는 어느 정도의 문제점이나 해결할 수 없는 문제를 해결하는 데 초점을 맞춰야 합니다.

엔터프라이즈 데이터 거버넌스에 직면한 과제 – 2. 엔터프라이즈 수준 데이터 거버넌스를 위한 최상위 설계 부족

현재 기업들은 일반적으로 데이터의 중요성을 인식하고 있으며, 많은 기업들도 데이터 거버넌스를 모색하기 시작했습니다. 우리는 현재 많은 수의 기업들의 데이터 거버넌스 활동이 프로젝트 수준과 부서 수준에서 이루어지고 있으며, 기업 수준 데이터 거버넌스의 최상위 설계와 데이터 거버넌스 작업의 전반적인 조정이 부족하다는 것을 보았습니다. 자원.

데이터 거버넌스에는 비즈니스 분류, 표준 공식화, 비즈니스 프로세스 최적화, 데이터 모니터링이 포함됩니다. 데이터 통합 그리고 융합 등. 매우 복잡하고 탐색적이며 최상위 설계 지침이 부족합니다. 거버넌스 프로세스에서 편차나 편차가 발생합니다. 실수의 가능성이 비교적 크고, 제때에 수정할 수 없다면 성적 영향을 추정하기 어려울 것입니다.

데이터 거버넌스의 최상위 설계는 전략적 수준의 전략에 속하며, 전반적, 글로벌, 체계적 측면에 초점을 맞춥니다. 데이터 거버넌스의 최상위 설계는 전반적인 상황에 초점을 맞춥니다. 데이터 거버넌스는 글로벌 관점에서 설계되어 단일 프로젝트 기반 거버넌스의 한계를 돌파하고 기업 소유자의 가치 사슬에서 다양한 비즈니스 링크의 협업을 촉진하며, 전반적인 계획을 탑다운 방식으로 수립합니다.

데이터 거버넌스의 최상위 설계는 조직 부서, 게시물 설정(사용자 권한), 프로세스 최적화, 관리 방법 및 기술 도구에 초점을 맞춰 기업 데이터 거버넌스의 조직 시스템, 관리 시스템 및 기술 시스템을 구축합니다.

기업 데이터 거버넌스의 최상위 설계는 기업 전략의 정점에 위치해야 하며, 글로벌 관점에서 관련된 모든 측면, 수준, 요소를 전반적으로 고려하고, 모든 종류의 리소스와 관계를 조정하며, 데이터 거버넌스의 목표를 결정하고 이를 위한 올바른 전략과 경로를 수립해야 합니다.

상위 설계는 주로 핵심 문제, 오랫동안 다양한 모순을 초래한 핵심 문제, 기업 정보화의 건전하고 안정적인 발전에 심각한 영향을 미치는 주요 문제에 초점을 맞춥니다. 이렇게 해야만 다른 문제를 해결하는 길을 열 수 있습니다.

엔터프라이즈 데이터 거버넌스에 직면한 과제 – 3. 고위 리더가 데이터 거버넌스에 부여하는 중요성

데이터 거버넌스는 기업 전략 계층의 전략이며, 기업의 고위 리더는 전략 수립에 직접 참여하고 전략 구현을 집행합니다. 데이터 거버넌스의 성공적인 구현은 한 사람이나 부서만으로는 달성할 수 없습니다. 기업의 모든 계층의 리더, 다양한 사업 부서의 핵심 인력, 정보 기술의 중추의 공동 관심과 협력이 필요합니다. 고위 리더는 의심할 여지 없이 데이터 거버넌스 프로젝트 구현의 핵심 이해 관계자입니다.

기업 고위 리더가 데이터 거버넌스를 지원하는 것은 단순히 재정적인 지원(물론 이는 필요한 것임)에만 국한되지 않으며, 데이터 전략의 개선 및 구현에 대한 전적인 권한 부여와 사용 가능한 리소스가 데이터 거버넌스의 성공이나 실패를 결정하는 핵심 요소입니다.

엔터프라이즈 데이터 거버넌스는 일반적으로 데이터 거버넌스 위원회와 같은 전담 조직을 설립해야 하지만 많은 엔터프라이즈 데이터 거버넌스 위원회는 가상 조직입니다. 그러나 조직은 "존경받는" 임원, 즉 "최고 데이터 책임자"의 지원을 받아야 합니다. 데이터 거버넌스 협의회는 CDO, 주요 비즈니스 인력, 재무 리더와 같은 역할로 구성됩니다. 데이터 과학자, 데이터 분석가, IT 기술자이며, 엔터프라이즈 데이터 거버넌스 목표, 방법, 일관된 커뮤니케이션 전략 및 계획을 개발하는 책임을 맡고 있습니다.

데이터 거버넌스 프로젝트를 구현할 때 CDO는 데이터 정의, 데이터 표준, 거버넌스 전략, 프로세스 제어, 아키텍처, 도구 및 기술, 기타 데이터 거버넌스 작업에 대한 책임을 져야 할 뿐만 아니라, 비즈니스에 가치를 추가하는 방법과 주요 비즈니스 리더의 지원을 받을지 여부에 중점을 두어야 합니다.

CDO는 종종 데이터의 사업적 가치에 초점을 맞추고 최고경영자(CEO)에게 보고하는 데이터 과학자, 분석가 및 관리자의 향상된 기술적 능력을 활용하여 지속적인 자금 지원, 정책 및 리소스 지원을 제공합니다.

엔터프라이즈 데이터 거버넌스에 직면한 과제 – 4. 일관되지 않은 데이터 표준으로 인해 데이터 통합이 어려움

첫째, 기업 내 데이터 표준이 통일되지 않았습니다. 다양한 산업의 기업 정보화 수준이 고르지 않고, 데이터는 산업 수준 표준과 규범적 정의가 부족합니다. 정보화 초기에는 정보 시스템 구축이 사업 부서에 의해 주도되었고 통일된 계획이 부족하여 고립된 정보 섬이 생겼습니다. 빅데이터의 발전과 함께 기업 데이터는 다각화 및 다중 소스 개발 추세를 보입니다. 기업은 합리적이고 효과적으로 사용하고 데이터의 가치를 최대한 발휘하기 위해 다양한 소스와 형태의 데이터를 통합해야 합니다. 그러나 통일된 데이터 표준 정의가 부족하여 데이터를 통합하고 융합하기 어렵습니다.

둘째, 기업 간 데이터 표준이 통일되지 않았습니다. 각 산업과 기업은 자체 표준에 따라 데이터를 수집, 저장 및 처리하는 경향이 있습니다. 어느 정도 영업 비밀을 포함하고 있지만 기업(특히 동일한 산업 사슬에 있는 상류 및 하류 기업)의 조정된 발전을 방해하고 기업이 기업 간 교류 및 협력을 강화하기 위해 "글로벌화"하는 데 도움이 되지 않습니다.

엔터프라이즈 데이터 거버넌스에 직면한 과제 – 5. 데이터 거버넌스가 IT의 사업이라는 일반적인 믿음

많은 기업에서 IT는 일반적으로 데이터 거버넌스가 IT 부서의 업무이고, 비즈니스맨은 단지 데이터 사용자라고 생각합니다. 많은 비즈니스맨은 데이터 거버넌스에 대해 "비즈니스가 아니다"는 태도를 가지고 있습니다. 하지만 저는 이 생각이 틀렸다는 것을 분명히 하고 싶습니다. IT 부서는 데이터에 대한 많은 책임을 져야 하지만, 데이터 정의, 데이터 입력 및 데이터 사용에 대한 책임은 없어야 합니다. 데이터 정의, 비즈니스 규칙, 데이터 입력 및 제어, 데이터 사용은 비즈니스 담당자의 책임이며, 이는 바로 데이터 거버넌스의 핵심 요소입니다.

대부분 사업부는 IT 부서에 대해 복잡하고 모순된 감정을 가지고 있다. 한편으로는 IT가 점점 더 중요해지고 있으며 사업의 발전은 IT 부서의 지원과 분리될 수 없다고 생각하지만, 다른 한편으로는 IT 부서에 대해 잘 모른다. 대부분의 사업부는 IT의 존재 가치에 대해 의심을 품고 있기 때문이다.

데이터 품질 문제에 대한 책임은 누구에게 있는가? 이는 IT와 비즈니스맨이 종종 서로에게 떠넘기는 문제입니다. IT와 비즈니스는 정말 양립할 수 없는 두 가지 모순일까요? 사실 그렇지 않습니다. 비즈니스를 떠나는 IT는 가치를 창출하지 못하고, IT를 떠나는 비즈니스는 디지털 시대에 경쟁력을 잃습니다. 따라서 디지털 시대에는 IT와 기술이 긴밀하게 통합되어 공통의 목표를 향해 나아가야 합니다!

효과적인 데이터 거버넌스 전략은 데이터 중심 비즈니스를 실현하고 비즈니스를 IT에 통합하는 데 중요한 척도입니다. 이러한 척도에는 다음이 포함됩니다. 데이터 거버넌스 계획은 비즈니스 요구 사항과 일치해야 하며, 데이터 거버넌스 목표는 비즈니스 목표 실현을 중심으로 개발되어야 합니다.

데이터 거버넌스 위원회를 구성하고, 사업 인력과 IT 인력을 동일한 조직으로 통합하고, 동일한 목표를 위해 열심히 일하고, 행복과 불행을 공유하세요! 사업 인력은 IT 부서와 협력하여 데이터 표준을 정의하고, 데이터 품질을 표준화하고, 데이터를 합리적으로 사용합니다.

기업 디지털 전환 과정에서 IT는 사업이고, IT는 경영이며, 사업 인력의 목표는 "적시에 적절한 장소에서 적절한 데이터를 얻어 고객에게 서비스를 제공하고, 의사 결정을 내리고, 계획을 세우는 것"입니다. IT의 목표는 "적시에 적절한 장소에서 적절한 데이터를 사업에 제공하여" 사업에 신뢰할 수 있는 공급자가 되는 것입니다.

엔터프라이즈 데이터 거버넌스에 직면한 과제 – 6. 데이터 거버넌스 조직 및 전문가 부족

데이터 거버넌스 구현에서 중요한 단계는 데이터 거버넌스 조직을 구성하고 적절한 인재를 선택하는 것입니다. 이는 쉬운 것처럼 보일 수 있지만 구현하기 매우 어렵습니다. 실제 데이터 거버넌스 조직을 구성하거나 가상 조직을 만들까요? 인사 배치는 정규직인가 파트타임 직원인가? 어떤 종류의 조직과 직책이 설정됩니까? 이는 기업 경영진이 자주 묻는 질문입니다. 제가 평소에 하는 대답은 다음과 같습니다. 이러한 모든 것은 조직의 현재 상황과 기업 경영진에 따라 달라집니다. 최상의 조직 모델은 없고 기업에 더 적합한 조직 모델만 있기 때문입니다.

데이터 거버넌스는 개방적인 기업 문화를 필요로 합니다. 조직 변화를 구현한다는 것은 직위와 책임을 할당한다는 것을 의미합니다. 결과적으로 데이터 거버넌스는 궁극적으로 책임과 권한을 할당, 부여 및 철회하는 것을 의미하기 때문에 정치적 문제가 됩니다. 공식적인 조직적 설정일 뿐이고 행정 및 인적 자원에서 권한과 책임 분배 문제가 해결되지 않으면 팀의 응집력이 생성되지 않아 데이터 거버넌스의 효과에 영향을 미칩니다.

결론

저희 기사를 읽어주셔서 감사합니다. 이 기사가 엔터프라이즈 데이터 거버넌스에 직면한 과제를 더 잘 이해하는 데 도움이 되기를 바랍니다. 데이터 거버넌스에 대해 자세히 알아보려면 다음을 방문하시기 바랍니다. Gudu SQLFlow 자세한 내용은.

그 중 하나로서 최고의 데이터 계보 도구 오늘날 시장에 출시된 Gudu SQLFlow는 SQL 스크립트 파일을 분석하고 얻을 수 있을 뿐만 아니라 데이터 계보, 시각적 표시를 수행하지만 사용자가 CSV 형식으로 데이터 계보를 제공하고 시각적 표시를 수행할 수도 있습니다. (Ryan이 2022년 8월 7일에 게시)