데이터 거버넌스에서 성공하려면 어떻게 해야 할까?

이 기사에서는 다음 내용을 살펴보겠습니다. 데이터 거버넌스에서 성공하는 방법. 대량의 데이터로 작업한 적이 있다면 아마도 "데이터 거버넌스” 그리고 당신은 아마 그것이 무엇인지 궁금했을 것입니다. 당신에게 맞는 것일까요? 어떻게 구현할까요? 간단히 말해서, 데이터 거버넌스는 데이터를 처리하는 전략입니다. 즉, 데이터를 어떻게 저장하고, 접근하고, 검증하고, 보호하고, 사용하는지입니다. 데이터 거버넌스에는 액세스 체계를 개발하는 것이 포함됩니다. 누가 귀하의 데이터에 액세스하고, 사용하고, 공유할 수 있는지입니다.

이러한 문제는 기업이 사업 목표를 달성하기 위해 방대한 양의 데이터를 수집, 저장 및 분석하는 데 의존함에 따라 점점 더 중요해지고 있습니다. 데이터는 기업의 이익 도구, 사업 매체 및 영업 비밀이 되었습니다. 데이터 침해는 법적 분쟁으로 이어질 수 있으며 소비자가 회사의 핵심 사업에 대한 신뢰를 잃을 수 있습니다.

데이터 거버넌스에서 성공하려면 어떻게 해야 할까?

개별 부서에 데이터 처리를 맡기면 데이터를 관리하기 위한 통합된 전략이 부족해지고, 개별 부서가 자체 전략을 개발하도록 맡길 수 있습니다. 이는 생각할 수 없는 일이며, 개별 기업이 원하는 대로 제품을 생산, 보관 및 판매할 수 있도록 하는 물리적 재고 관리 전략이 없는 것도 마찬가지입니다. 재고 오용과 마찬가지로 데이터의 오용은 기업에 수백만 달러의 손실을 초래할 수 있으므로 데이터를 일관되고 안전하며 쉽게 사용할 수 있도록 하는 전략을 수립해야 합니다. 데이터 도메인에 적용되는 이러한 정책은 데이터 거버넌스를 구성합니다.

데이터 거버넌스의 특징

에이 데이터 거버넌스 전략 데이터 수집부터 데이터 관리까지 데이터의 전체 수명 주기를 포괄해야 합니다. 이 수명 주기 동안 데이터 거버넌스는 다음 문제를 해결해야 합니다.

1. 데이터를 어디서 어떻게 얻을 것인가, 이것이 데이터 수명 주기의 시작점입니다. 데이터 출처는 데이터 거버넌스 전략의 기반을 결정합니다. 예를 들어, 데이터 출처를 결정하는 데 중요한 요소는 데이터 세트의 크기입니다. 타겟 마켓, 기존 고객 및 소셜 미디어에서 데이터를 수집합니까? 아니면 외부 공급업체를 사용하여 데이터를 수집하거나 수집한 데이터를 분석합니까? 입력 데이터 스트림은 무엇입니까? 데이터 거버넌스는 이러한 문제를 해결하고, 데이터 수집을 관리하기 위한 전략을 개발하고, 외부 공급업체가 수집한 데이터를 처리하거나 수집한 데이터를 분석하도록 안내하고, 데이터의 경로와 수명 주기를 제어해야 합니다.

2. 데이터 검증, 특히 다중 소스 데이터 검증은 골치 아픈 일입니다. 데이터 관리자. 중요한 데이터와 노이즈가 많은 데이터를 구별하는 것은 문제의 시작일 뿐입니다. 제휴사에서 데이터를 수집하는 경우 데이터가 신뢰할 수 있는지 확인해야 합니다. 소셜 미디어 사이트에서 데이터를 수집하는 경우 전략에 중요한 데이터를 검증할 방법이 있어야 합니다. 어떤 경우든 수집된 데이터가 합법적이고 변조되지 않았는지 확인해야 합니다. 이 문제는 병렬 컴퓨팅 환경에서 특히 우려되는 문제입니다. 병렬 컴퓨팅은 종종 클라우드 서비스를 사용하여 대량의 데이터를 수집하는 데 사용되므로 보안 위험이 증가합니다.

3. 데이터 거버넌스 정책은 스토리지 문제를 해결해야 하며, 스토리지 솔루션은 주로 데이터 세트의 크기에 따라 달라집니다. 페타바이트 규모의 빅데이터는 종종 사용 빈도에 따라 데이터를 제공하는 계층 구조를 사용하여 안전하고 중복된 시스템에 저장해야 합니다. 이런 방식으로, 값비싼 온라인 시스템은 자주 요청되는 데이터를 제공하는 반면, 덜 자주 요청되는 데이터는 덜 비싸고 덜 사용 가능한 시스템에 저장됩니다. 안타깝게도, 이러한 우선순위가 낮은 시스템은 보안이 덜하여 중요하지만 요청 빈도가 낮은 데이터에 액세스할 수 있습니다. 따라서 데이터 스토리지 솔루션을 수립할 때 좋은 데이터 거버넌스 정책은 모든 측면을 고려해야 합니다.

4. 데이터 거버넌스는 필요와 보안 간의 균형을 이루는 액세스 제어 전략을 개발해야 합니다. 업무를 수행하는 데 필요한 사람이 필요할 때 데이터에 액세스할 수 있도록 합니다. 보안상의 이유로 권한을 초과하여 데이터에 액세스할 수 없어야 합니다. 데이터는 합법적인 요청의 전제 하에서만 액세스해야 하지만 보안상의 이유로 민감한 데이터에 대한 액세스는 더 어렵게 만들어야 하며 특정 보안 수준을 가진 사용자에게만 공개해야 합니다.

사용자와 데이터 자체에 대한 액세스 수준을 설정해야 하며, 계정을 관리할 때 HR 및 구매 부서와의 긴밀한 상호 작용이 중요해야 합니다. 이를 통해 퇴사하는 직원과 중단된 공급업체가 더 이상 적시에 액세스할 수 없게 됩니다. 이러한 세부 정보를 처리하고 데이터 소유권과 책임을 보장하는 것은 완전한 데이터 거버넌스 전략의 일부를 형성합니다.

5. 사용/공유/분석. 데이터가 어떻게 사용되는지는 데이터 거버넌스 전략의 중요한 부분입니다. 잠재적인 사용 사례로는 데이터를 사용하여 계정을 관리하고, 고객 경험을 개선하고, 타겟 광고를 제공하고, 시장 분석을 제공하고, 제휴 기업과 데이터를 공유하는 것이 있습니다. 마케팅에 공유되거나 사용될 수 있는 데이터는 내부 목적으로만 사용되도록 의도되었으므로 신중하게 정의하고 공격 및 유출로부터 보호해야 합니다. 모든 데이터 수집 회사가 데이터 사용 및 공유 규정을 준수해야 한다는 사실을 고객에게 알리십시오. 데이터 사용이 규정을 준수하도록 보장할 수 있는 것은 데이터 거버넌스 정책을 갖는 또 다른 중요한 이점입니다.

6. 수집, 검증, 저장, 액세스 및 사용은 모두 보안 계획의 필수 구성 요소이며, 이러한 보안 문제와 기타 보안 문제를 해결하기 위한 포괄적인 전략이 있어야 합니다. 보안 프로그램은 사용자를 금지하지 않고 작동해야 하지만, 데이터 수명 주기 단계는 실수로 인해 공격을 받고 손상될 수 있습니다. 안전을 추구하는 것은 필요한 사용을 방해하기보다는 지원해야 합니다. 데이터 거버넌스 전략은 액세스 프로토콜, 저장 중 및 전송 중 데이터 암호화 등을 포함한 데이터 보안 솔루션을 개발해야 합니다.

7. 스튜어드십/메타데이터. 스튜어드십 없이는 데이터 수명 주기가 불완전합니다. 스튜어드십의 한 예는 검색을 식별하기 위해 데이터에 메타데이터를 적용하는 것입니다. 메타데이터에는 데이터 소스, 생성 및/또는 수집된 날짜, 액세스 수준 정보, 의미 분류 및 엔터프라이즈에 필요한 기타 속성이 포함됩니다. 데이터 거버넌스는 데이터의 유효 기간을 정의하는 메타데이터 어휘를 설정합니다. 데이터도 만료되며 어느 시점에서는 과거 데이터 분석에만 사용될 수 있다는 점을 명심하세요.

데이터 거버넌스의 조직적 문제

데이터 거버넌스 구축은 종종 필요한 데이터에 더 이상 액세스할 수 없을까 두려워하는 사람들과 경쟁적인 이유로 데이터를 공유하는 것을 꺼려하는 사람들의 저항에 부딪힙니다. 데이터 거버넌스 전략은 이러한 우려 사항을 해결하고 모든 당사자에게 수용 가능해야 합니다. 데이터 사일로 환경에 익숙한 회사는 새로운 데이터 거버넌스 전략에 쉽게 적응하지 못할 수 있지만, 오늘날 대규모 데이터 세트에 대한 의존성과 이와 함께 발생하는 많은 보안 문제로 인해 회사 전체 데이터 정책을 만들고 구현하는 것이 필수적입니다.

데이터는 점점 더 기업 인프라의 일부가 되고 있으며, 기업이 특정 상황을 단계별로 처리하면서 결정이 내려집니다. 이는 종종 특정 문제에 대한 대응으로 일회성으로 이루어집니다. 결과적으로 기업이 데이터를 처리하는 방식은 부서마다, 심지어 부서마다 달라질 수 있습니다.

각 부서가 이미 데이터 처리를 위한 합리적인 계획을 가지고 있더라도, 이러한 계획은 서로 충돌할 수 있으며, 기업은 중재할 방법을 찾아야 할 것입니다. 데이터 저장의 요구 사항과 필요 사항을 파악하는 것은 어려울 수 있으며, 올바르게 하지 않으면 마케팅 및 고객 유지를 위한 데이터의 잠재력을 실현할 수 없으며, 데이터 침해가 발생할 경우 법적 책임도 져야 합니다.

또 다른 문제는 대기업에서는 부서 간 경쟁이 치열하다는 것입니다. 자원 그리고 그들의 요구가 들리도록 경쟁합니다. 부서는 수익성 있는 사업이든 지원 센터이든 자신의 생존 가능성만 보장하면 되므로 좁은 시야를 가지고 자신의 요구 사항에만 집중하기 때문에 중재 없이는 타협에 도달하기 어렵습니다.

데이터 거버넌스 위원회는 기존 데이터 정책, 충족되지 않은 요구 사항, 잠재적 보안 문제를 기반으로 데이터 거버넌스 정책을 만들고, 데이터 수집, 관리, 저장, 액세스 및 사용에 대한 정책을 표준화하며, 다양한 부서와 직책의 다양한 요구 사항을 고려합니다. 데이터 거버넌스 위원회는 또한 중재자 역할을 하여 상충되는 요구 사항의 균형을 맞추고, 보안 문제와 액세스 요구 사항을 조정하며, 가장 효율적이고 안전한 데이터 관리 정책을 보장합니다.

데이터 거버넌스에서 성공하려면 어떻게 해야 할까?

데이터 거버넌스에서 성공하는 방법 – 1. 데이터 거버넌스 조직을 설립하세요.

데이터 거버넌스 연구소는 개별 데이터 사용자의 의견을 평가하고 내부, 외부, 심지어 법적 사용자의 요구 사항을 해결하는 회사 전체 데이터 관리 전략을 수립하는 데이터 거버넌스 위원회를 설립할 것을 권장합니다. 위원회에는 모든 요구 사항이 충족되고 모든 유형의 데이터 소유권이 표현되도록 하기 위해 모든 사업 분야의 이해 관계자가 포함되어야 합니다. 보안 전문가도 위원회에 참여해야 합니다. 데이터 거버넌스 위원회의 목표가 무엇인지 아는 것이 중요하므로 조직에 데이터 거버넌스 전략이 필요한 이유를 생각하고 명확하게 설명하세요.

데이터 거버넌스에서 성공하는 방법 – 2. 광범위한 데이터 요구 사항을 수용하는 프레임워크 개발.

프레임워크는 조각들이 수집, 저장, 검색 및 보안 요구 사항을 충족하는 전체로 통합되도록 해야 합니다. 이를 위해 기업은 모든 요구 사항과 필요한 작업을 포괄하는 프레임워크를 설계하기 위해 종단 간 데이터 전략을 명확하게 명시해야 합니다. 조각들은 서로를 지원하도록 함께 계획되어야 하며, 여기에는 매우 안전한 환경에서 검색 요구 사항을 수행하는 것과 같은 많은 이점이 있습니다.

규정 준수는 또한 프레임워크의 일부로 특별히 설계되어야 규제 문제를 추적하고 보고할 수 있습니다. 프레임워크에는 또한 공격에 대한 조기 경고를 제공하는 일일 기록 및 기타 보안 조치가 포함됩니다. 데이터를 사용하기 전에 검증하는 것도 프레임워크의 일부입니다. 데이터 거버넌스 위원회는 프레임워크의 각 부분을 이해하고, 그 목적과 데이터의 수명 주기 전반에 걸쳐 어떻게 기능하는지 명확히 해야 합니다.

데이터 거버넌스에서 성공하는 방법 – 3. 데이터 전략 시범 운영.

일반적으로 전략은 회사 전체에 구현되기 전에 소규모로 먼저 구현하여 계획, 프레임워크 및 인프라의 결함을 찾아내야 합니다.

데이터 거버넌스에서 성공하는 방법 – 4. 최신 데이터 거버넌스 조직을 갖추세요.

데이터 거버넌스 위원회는 시대에 맞춰 움직여야 합니다. 데이터 거버넌스 정책은 새로운 사업 분야로 확장되면서 반드시 조정되어야 하기 때문입니다. 게다가 기술이 발전함에 따라 데이터 정책도 보안 상황, 데이터 분석 방법, 데이터 관리 도구에 맞춰야 합니다.

데이터 거버넌스에서 성공하는 방법 – 5. 성공적인 데이터 전략이 무엇인지 알아보세요.

진행 상황을 측정할 수 있도록 성공 지표를 설정합니다. 데이터 관리 목표를 설정하면 성공의 중요한 지표를 식별하는 데 도움이 되며, 결과적으로 데이터 거버넌스 전략이 원하는 방향으로 진행되고 있는지 확인할 수 있습니다.

결론

저희 기사를 읽어주셔서 감사합니다. 데이터 거버넌스에서 성공하는 방법을 더 잘 이해하는 데 도움이 되기를 바랍니다. 데이터 거버넌스에 대해 더 자세히 알고 싶으시다면 방문하시기를 권장합니다. Gudu SQLFlow 자세한 내용은.

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