데이터 거버넌스를 위한 완벽한 가이드

데이터 거버넌스란 무엇인가? 데이터 거버넌스의 목적은 무엇인가? 데이터 거버넌스의 방법은 무엇인가? 데이터 거버넌스 프로젝트의 범위는 무엇인가? 이러한 질문에 대한 답을 찾고 있다면, 당신은 올바른 곳에 왔습니다. 이 게시물은 당신에게 다음을 제공할 것입니다. 데이터 거버넌스를 위한 완벽한 가이드.

데이터 거버넌스를 위한 완벽한 가이드

데이터 거버넌스에 대한 완벽한 가이드 – 1. 데이터 거버넌스의 정의

데이터 거버넌스는 조직에서 데이터를 사용하는 것과 관련된 일련의 관리 행동입니다. 시작 및 구현 기업 데이터 거버넌스 부서는 기업 전체에서 비즈니스 애플리케이션을 개발하고 구현하고 데이터의 기술 관리를 수행하는 방법에 대한 일련의 정책과 프로세스를 정의합니다.

데이터의 품질은 데이터의 가치에 직접적인 영향을 미치며, 결과에도 직접적인 영향을 미칩니다. 데이터 분석 그리고 그것에 기반하여 내리는 결정의 질. 우리는 종종 데이터를 사용하여 말하고, 데이터를 사용하여 의사 결정 관리를 지원한다고 말하지만, 품질이 낮은 데이터 또는 심지어 오류가 있는 데이터는 필연적으로 "거짓말을 할 것"입니다! 데이터 거버넌스는 데이터 품질을 향상시키다 데이터 자산의 가치를 최대한 활용하세요.

데이터 거버넌스에 대한 완벽한 가이드 – 2. 데이터 거버넌스의 목적

1. 데이터 사용에 대한 내부 규칙을 수립합니다.
2. 위험 감소
3. 내부 및 외부 커뮤니케이션을 개선합니다.
4. 규정 준수 요구 사항을 구현합니다.
5. 편리한 데이터 관리
6. 데이터의 가치를 높입니다.
7. 위험 관리와 최적화를 통해 회사의 지속적인 생존을 보장합니다.
8. 비용 절감

데이터 거버넌스에 대한 완벽한 가이드 – 3. 데이터 거버넌스 드라이버

1. 프로세스 개선

• 데이터 품질을 개선합니다. 신뢰할 수 있는 진짜 데이터로 비즈니스 성과를 개선하는 능력.
• 규제 준수. 규제 요건에 효과적이고 일관되게 대응할 수 있는 능력.
• 프로젝트 개발 효율성. 시스템 수명 주기(SDLC) 개선은 조직 전체의 데이터 관리 문제를 해결하며, 여기에는 데이터 수명 주기를 활용하여 특정 데이터 기술 부채를 관리하는 것도 포함됩니다.
• 공급업체 관리. 클라우드 스토리지를 포함한 데이터 처리를 제어하는 계약. 외부 데이터 조달, 데이터 제품 판매 및 아웃소싱 데이터 운영 및 유지 관리.
• 메타데이터 관리. 비즈니스 용어집을 구축하고, 조직 내 데이터를 정의하고 찾아내고, 데이터가 풍부한 메타데이터가 관리되고 적용되도록 합니다.

2. 위험 감소

• 데이터 보안. 가용성, 무결성, 연속성, 감사 가능성 및 데이터 보안을 포함한 제어 활동을 통해 데이터 자산을 보호합니다.
• 개인정보 보호. 기관 및 규정 준수 모니터링을 통해 개인 정보, 기밀 정보, 개인 식별 정보 등을 제어합니다.
• 일반적인 위험 관리. 법적 및 규제 문제에 대한 대응을 포함하여 위험 데이터의 재무적 또는 영업권 영향에 대한 통찰력을 얻으십시오.

데이터 거버넌스에 대한 완벽한 가이드 – 4. 데이터 거버넌스 프로젝트의 범위

1. 전략. 데이터 전략의 실행을 정의, 전달 및 추진합니다. 데이터 거버넌스 전략.
2. 시스템. 데이터, 메타데이터 관리, 액세스, 사용, 보안 및 품질과 관련된 정책을 설정합니다.
3. 표준 및 품질. 데이터 품질, 데이터 아키텍처 표준을 설정하고 시행합니다.
4. 감독. 품질, 기관 및 데이터 관리(책임 관리)의 핵심 영역에서 관찰, 감사 및 시정 조치를 제공합니다.
5. 규정 준수. 조직이 데이터 관련 규제 준수 요구 사항을 충족할 수 있는지 확인합니다.
6. 문제 관리. 문제를 식별, 정의, 에스컬레이션 및 해결합니다. 데이터 보안, 액세스, 품질, 규정 준수, 소유권, 시스템, 표준, 용어 또는 데이터 거버넌스 절차와 같은 분야에 대해.
7. 데이터 관리 프로젝트. 데이터 관리 관행을 개선하기 위한 노력을 강화합니다.
8. 데이터 자산의 평가. 일관된 방식으로 데이터 자산의 비즈니스 가치를 정의하기 위한 표준과 프로세스를 설정합니다.

데이터 거버넌스에 대한 완벽한 가이드 – 5. 데이터 거버넌스의 길

1. 데이터 거버넌스에는 견고한 기반이 필요합니다. 데이터 거버넌스는 단계적으로 수행해야 하지만, 구축 초기 단계에서는 적어도 데이터 사양, 데이터 품질, 데이터 보안의 세 가지 측면에 주의를 기울여야 합니다. 표준화된 모델 관리가 데이터 관리의 전제 조건이고, 고품질 데이터는 데이터 가용성의 전제 조건이고, 데이터 보안 관리 및 제어는 데이터 공유 및 교환의 전제 조건입니다.
2. 데이터 거버넌스에는 시스템 구축이 필요합니다. 데이터의 가치를 최대한 발휘하려면 합리적인 플랫폼 아키텍처, 완벽한 거버넌스 서비스, 체계적인 운영 수단의 세 가지 요소가 충족되어야 합니다. 기업의 규모, 산업, 데이터 양 등에 따라 적절한 플랫폼 아키텍처를 선택합니다. 거버넌스 서비스는 데이터의 전체 수명 주기를 거쳐 데이터 수집, 처리, 공유, 저장 및 적용의 무결성, 정확성, 일관성 및 효과를 보장해야 합니다. 운영 수단에는 규범, 조직, 플랫폼 및 프로세스 등의 최적화가 포함되어야 합니다.
3. 데이터 거버넌스는 데이터에 초점을 맞춰야 합니다. 데이터 거버넌스의 본질은 데이터를 관리하는 것입니다. 따라서 메타데이터 관리를 강화하고 마스터 데이터 관리, 소스에서 데이터를 관리하고 데이터의 관련 속성 및 정보를 완성합니다. 메타데이터, 품질, 보안, 비즈니스 로직 및 계보를 관리하여 메타데이터 기반 방식으로 데이터 생성, 처리 및 사용을 관리합니다.
4. 데이터 거버넌스에는 구축과 관리의 통합이 필요합니다. 데이터 모델 계보와 작업 일정의 일관성은 구축과 관리를 통합하는 데 중요한 요소로, 이를 통해 일관되지 않은 데이터 관리와 데이터 생산 수준의 문제를 해결하는 데 도움이 됩니다.
5. 데이터 거버넌스에는 IT 역량 강화가 필요합니다. 데이터 거버넌스는 규범적 문서의 더미가 아니라 IT 플랫폼에 대한 규범, 프로세스, 표준의 거버넌스 프로세스에서 생성되어야 합니다. 데이터 생산 프로세스에서 데이터 거버넌스는 사후 감사로 인해 발생하는 다양한 수동성과 운영 및 유지 관리 비용의 증가를 피하기 위해 "끝에서 시작"하는 전진 방식으로 수행됩니다.

결론

저희 기사를 읽어주셔서 감사드리며, 이 데이터 거버넌스에 대한 궁극적인 가이드가 데이터 거버넌스를 더 잘 이해하는 데 도움이 되기를 바랍니다. 데이터 거버넌스에 대해 더 자세히 알고 싶으시다면, 다음을 방문하시기를 권장합니다. Gudu SQLFlow 자세한 내용은.

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