데이터 거버넌스를 위한 10가지 핵심 단계

디지털 변환 기업의 경우 데이터 소스 추적, 데이터 정의 통합, 데이터 저장소 분류, 잘못된 데이터 제거를 통해 비용을 절감할 수 있습니다. 데이터 관리 비용을 절감하고 데이터 응용 프로그램에서 법적 위험을 피하고 제품 유지 관리 및 개발 비용을 절감합니다. 그렇다면 어떻게 얻습니까? 데이터 거버넌스 맞죠? 이 글에서 우리는 다음과 같은 것을 정리했습니다. 데이터 거버넌스를 위한 10가지 핵심 단계.

데이터 거버넌스를 위한 10가지 핵심 단계

데이터 거버넌스를 위한 핵심 단계 – 1. 비즈니스 규칙 구성 및 데이터 정의 통합

기업의 디지털 전환 과정에서는 데이터에 대한 공통된 이해와 해석이 매우 중요합니다. 데이터 품질 문제는 일반적으로 동일한 데이터 세트가 다른 것으로 해석되거나 다른 데이터 세트가 동일한 것으로 해석되는 것을 말합니다. 비즈니스이든 기술이든 메타데이터, 비즈니스 속성에 기반한 명확한 데이터 정의는 데이터 품질을 개선하는 데 매우 중요합니다. 기업은 데이터 거버넌스 팀이 특정 데이터 관리 애플리케이션을 사용하여 비즈니스 규칙을 정리하고 데이터 정의를 통합하도록 할 수 있습니다.

데이터 거버넌스의 핵심 단계 – 2. 외부 데이터 소스 추적

치열한 경쟁 시장 환경에서 기업 데이터 적용 방향은 더 이상 내부 데이터에 국한되지 않고 분석 솔루션을 구성하는 요소 중 하나가 된 타사 데이터에 더 집중되고 있습니다. 파트너 데이터, 공급업체 데이터 또는 인터넷 오픈 데이터이든 관계없이 이를 통해 분석 솔루션을 향상시킬 수 있습니다. 자원 기업이 새로운 사업적 가치를 얻을 수 있도록 합니다.

그러나 기존의 데이터 거버넌스 방법에 의존하면 데이터의 진실을 추적할 수 없습니다. 데이터 품질을 확인할 수 있더라도 데이터의 출처가 고정되어 있다는 보장은 없습니다. 따라서 데이터 거버넌스 팀은 외부 데이터의 정확성을 보장하기 위한 실행 가능한 모델을 수립해야 합니다.

데이터 거버넌스를 위한 핵심 단계 – 3. 비즈니스에 영향을 미치는 핵심 데이터 지표 식별

비즈니스 시나리오에서 비즈니스 요구 사항, 비즈니스 프로세스 및 비즈니스 성과는 핵심 데이터 지표입니다. 제품이나 서비스가 시장 수요를 충족할 수 있는지 측정하려면 특정 엔터프라이즈 성과 지표를 채택해야 합니다. 불완전하고 부정확한 데이터는 고객 불만으로 이어질 수 있습니다. 따라서 고객 이탈률 및 KPI와 같은 데이터 지표를 분류하고 결정하는 것이 매우 중요합니다.

데이터 거버넌스를 위한 핵심 단계 – 4. 비즈니스에 중요한 데이터 품질 분석

기업 내 비즈니스에 영향을 미치는 핵심 데이터 지표를 파악한 후, 데이터 거버넌스 팀은 핵심 비즈니스 프로세스를 지원하는 기업 내 시스템 및 절차의 데이터 품질도 이해해야 합니다.

정렬 프로세스 동안 데이터 거버넌스 팀은 데이터 분석 도구를 사용하여 데이터 분석 모델을 예측하고 비교적 짧은 시간 내에 데이터 품질을 이해할 수 있습니다. 또한 데이터 저장소에 대해 실행되는 스크립트를 만들어 고수준 크로스 애플리케이션 문제를 해결할 수도 있습니다. 데이터 분석 필요.

데이터 거버넌스를 위한 핵심 단계 – 5. 데이터 자동화 관리 및 제어 시스템 생성

디지털 경제 시대에 많은 기업이 디지털 혁신을 내세우고 있지만 대부분 기업의 데이터 시스템은 디지털 혁신을 달성하는 데 도움을 주지 못합니다.

데이터 거버넌스팀은 데이터 거버넌스부터 데이터 활용까지 전 과정을 점검하는 자동화된 관리 시스템을 구축하고, 성과 평가, 분석 및 의사결정과 기본 데이터 품질 간의 명확한 자동화된 피드백 메커니즘을 구축하여 사업 성과에 따른 데이터 거버넌스 효과를 피드백해야 합니다.

데이터 거버넌스를 위한 핵심 단계 – 6. 비즈니스에 대한 데이터 품질의 영향 감지

전문적인 데이터 품질 분석 도구를 사용하면 데이터 거버넌스 팀은 시험 데이터 품질을 측정하고, 타겟 데이터 처리를 위해 비정상적인 데이터를 식별합니다. 비즈니스 영향의 정도를 통해 데이터 품질을 측정하면 회사가 쓸모없는 데이터를 효과적으로 선별하고 데이터 품질을 개선하는 데 도움이 될 수 있습니다.

또한 데이터 품질 감지는 데이터 적용 프로세스에서 오랫동안 존재해야 합니다. 조직이 디지털 전환을 수행하기로 결정하면 데이터 품질이 비즈니스 결과에 미치는 영향을 정기적으로 평가하고 새로운 비즈니스 시나리오가 등장함에 따라 데이터 품질 평가의 초점과 방법론을 적절히 조정하는 것이 필수적입니다.

데이터 거버넌스를 위한 핵심 단계 – 7. 비즈니스 요구 사항을 경청하고 전달하며, 타겟팅된 방식으로 데이터를 관리합니다.

데이터 거버넌스 팀이 데이터를 정리하고 관리할 때, 우선 데이터 거버넌스를 통해 모든 문제를 즉시 해결하려고 하지 말고, 사업부의 데이터 요구 사항을 주의 깊게 경청해야 합니다. 효과적인 커뮤니케이션을 통해 실행 계획을 결정하고, 데이터 내의 잠재적 문제를 탐색하고, 분석 및 의사 결정을 위한 지원을 제공해야 합니다.

데이터 거버넌스를 위한 핵심 단계 – 8. 데이터 거버넌스 프로세스를 모니터링하기 위한 데이터 품질 동적 인식 플랫폼 생성

데이터 거버넌스 팀은 일반적으로 정기 회의나 그룹 토론을 통해 데이터 처리 진행 상황을 동기화합니다. 그러나 정기적인 회의 브리핑으로는 데이터 거버넌스 프로세스를 따라갈 수 없습니다.

결과적으로 데이터 거버넌스 팀은 동적 데이터 품질 인식 플랫폼을 만들 수 있습니다. 데이터 품질 동적 인식 플랫폼은 KPI와 주요 비즈니스 운영 프로세스를 기반으로 데이터 품질의 성과를 결정할 수 있습니다. 변경이 필요한 경우 데이터 비즈니스 분석가는 CDO와 소통하여 거버넌스 경로와 우선순위를 조정할 수 있습니다.

성숙한 데이터 비즈니스 분석가는 회사가 데이터를 관리하고, 적극적으로 모니터링하고, 데이터 품질을 개선하도록 도울 수 있습니다. Data Quality Dynamic Awareness Station은 회사가 데이터 위험을 관리하고 운영 비용을 줄일 수 있는 더 많은 기회를 창출하도록 도울 수 있습니다.

데이터 거버넌스를 위한 핵심 단계 – 9. 학습-공유-교육 메커니즘 구축

데이터 거버넌스 팀의 각 구성원은 서로 다른 업무 분담과 서로 다른 데이터 모듈을 가지고 있습니다. 각 개인은 서로 다른 데이터 품질 문제에 직면하며, 개인이 이를 해결하기는 어렵습니다.

따라서 팀 리더는 학습-공유-훈련 메커니즘을 구축해야 합니다. 팀원들은 발견된 데이터 문제를 다른 팀원들과 시기적절하게 공유하고, 데이터 거버넌스 솔루션을 함께 논의하며, 팀원들이 자신의 역량을 개선하도록 도울 수 있습니다.

데이터 거버넌스를 위한 핵심 단계 – 10. IT 악순환 피하기

데이터 거버넌스팀이 기업의 내·외부 데이터를 전면적으로 공개하지 않는다면, 사업부서의 요구를 언제나 충족시킬 수 없게 되고, 데이터 거버넌스팀은 IT 악순환에 빠지게 됩니다.

첫째, 프런트엔드 비즈니스 시나리오는 끊임없이 변화하고 있으며, 비즈니스 부서는 언제든지 대응해야 합니다. 이 기간 동안 비즈니스 부서는 기술 부서에 다양한 업무 요구 사항을 계속 제시할 것입니다. 일부 비즈니스 요구 사항이 기술 인력이 운영할 필요가 없을 정도로 간단하더라도 데이터 거버넌스의 프로세스나 단계를 단순화하기만 하면 됩니다. 그러나 불완전한 데이터 거버넌스로 인해 기술 부서는 언제든지 로우엔드 요구 사항에 대응해야 합니다.

비즈니스 시나리오는 빠르게 변화하고 있습니다. 사용자 요구 사항은 언제든지 충족되어야 합니다. 기술 부서는 프런트엔드 비즈니스 부서의 로우엔드 요구 사항을 충족하기 위해 고군분투하고 있으며, 그 결과 비즈니스 요구 사항에 대한 대응이 느리고, 결과가 만족스럽지 않으며, 심지어 비즈니스 기회가 지연됩니다. 이러한 순환이 계속되면 기술 부서는 IT 악순환에 빠져 빠져나올 수 없게 됩니다.

결론

저희 기사를 읽어주셔서 감사합니다. 이 기사가 데이터 거버넌스의 10가지 핵심 단계를 더 잘 이해하는 데 도움이 되기를 바랍니다. 데이터 거버넌스에 대해 더 자세히 알고 싶으시다면 방문하시기를 권장합니다. Gudu SQLFlow 자세한 내용은.

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