데이터 거버넌스 프레임워크: 데이터 중심 기업의 초석

에서 데이터 거버넌스 프로젝트, 공식화 데이터 거버넌스 구조 핵심 과제입니다. 우수한 데이터 거버넌스 구조는 데이터 거버넌스의 무결성을 보장하고, 철저하고 완전한 데이터 거버넌스를 달성하며, 데이터 거버넌스의 예상 결과를 더 잘 달성할 수 있습니다. 기사를 살펴보기 전에 먼저 알아봅시다. 데이터 거버넌스 프레임워크란 무엇인가.

데이터 거버넌스 프레임워크

데이터 거버넌스 프레임워크란 무엇인가요?

데이터 거버넌스 프레임워크를 설명하려면 먼저 데이터 거버넌스를 정의해야 합니다.

• 데이터 거버넌스란 조직이 직원, 프로세스, 기술을 활용하여 내부 데이터를 관리하는 방식을 말합니다.
• 데이터 거버넌스 프레임워크는 조직 내에서 데이터를 수집, 저장, 사용하는 방법을 정의하는 구체적인 원칙과 프로세스의 집합입니다.

적절한 프레임워크가 구축되면 조직은 데이터를 귀중하고 강력한 자산으로 전환하여 비즈니스 목표와 목적을 충족하거나 초과하는 데 사용할 수 있습니다.

최소한 데이터 거버넌스 프레임워크는 조직의 각 데이터 자산에 대해 다음 정책을 수립해야 합니다.

• 스키마: 데이터가 어떻게 구성되고, 검색되고, 저장되는지 정의합니다.
• 사용법: 어떤 직원과 제3자가 데이터에 접근할 수 있는지 지정합니다.
• 개인정보 보호: 법적 위험을 최소화하고 소비자 데이터 개인정보 보호와 규정 준수를 보장하기 위해 사용 매개변수와 한도를 설정합니다.
• 분류: 데이터를 내부 대 공개, 기밀 대 제한 등과 같이 민감도 수준에 따라 분류합니다.
• 표준: 정확성, 유효성, 신뢰성을 보장하는 표준을 수립하여 데이터를 의사 결정에 사용할 수 있도록 합니다.

데이터 거버넌스 프레임워크의 10가지 핵심 요소

데이터 거버넌스 프로그램이 성공하려면 사람, 프로세스, 기술이 일치해야 합니다. 계획을 실행하기 위한 올바른 프레임워크를 만드는 것도 중요하며 전담 IT 전문가, 사업부 리더, 데이터 이해 관계자 간의 협업이 필요합니다. 데이터 거버넌스 프레임워크에 포함되어야 할 내용은 다음과 같습니다.

1. 데이터 전략: 데이터 전략을 만드는 것은 데이터 거버넌스 프레임워크를 수립하는 데 중요한 첫 단계입니다. 데이터 전략은 조직의 높은 수준의 운영 표준과 데이터를 둘러싼 요구 사항을 말하며, 종종 조직 내 문화를 반영합니다.
2. 데이터 관리: 데이터 거버넌스를 위한 핵심 프로세스를 수립하는 것은 모든 데이터 거버넌스 프레임워크에 매우 중요합니다. 일반적인 절차에는 데이터 공유가 포함됩니다. 데이터 품질 모니터링 및 테스트, 데이터 문제 추적 등
3. 데이터 시스템: 이 프레임워크는 또한 기업 데이터에 대한 데이터 거버넌스 시스템을 구축합니다. 데이터 체제의 예로는 내부 및 외부 데이터 공유, 규정 준수, 데이터 저장 요구 사항, 데이터 품질 등이 있습니다.
4. 데이터 표준: 데이터 표준은 데이터 정책 준수를 보장하기 위한 전반적인 접근 방식을 정의합니다. 데이터 표준의 예로는 데이터 모델링 표준, 명명 및 약어 표준이 있습니다. 메타데이터 관리, 그리고 이와 유사한 것. 데이터 표준에 대한 가장 일반적인 시나리오는 마케팅 분류법입니다. 모든 이해 관계자가 액세스할 수 있는 마케팅 데이터(캠페인, 자산, 태그)의 공통 청사진을 만드는 것입니다.
5. 데이터 보안: 데이터 보안은 기업 데이터를 수명 주기 전반에 걸쳐 보호하는 것을 말합니다. 프레임워크는 사이버 공격, 무단 액세스, 데이터 침해 및 도난으로부터 데이터를 보호하기 위한 프로세스를 자세히 설명해야 합니다. 또한 모든 잠재적 위협을 처리하기 위한 명확한 행동 계획이 있어야 합니다.
6. 데이터 품질: 저품질 데이터에는 무엇이 문제일까요? 데이터 품질은 데이터 세트가 비즈니스 목적에 적합한지 여부를 결정합니다. 따라서 데이터 거버넌스 프레임워크를 설계할 때 높은 데이터 품질을 보장하는 것이 최우선 순위여야 합니다. 수동 입력을 금지하고, 개방형 표준을 요구하고, 데이터 액세스를 제한하는 정책을 수립하는 것이 좋은 시작점입니다. 이는 아마도 데이터 거버넌스 프레임워크의 가장 중요한 구성 요소일 것입니다. 데이터 품질이 좋지 않으면 성공을 저해할 수 있기 때문입니다.
7. 소통과 협업: 데이터 거버넌스는 기업 전체의 노력이 필요한 전략적 이니셔티브입니다. 따라서 데이터 거버넌스 팀의 활동과 성과를 전달하는 계획을 개발하는 것이 중요합니다. 목표, 목적 및 도구를 명확하게 정의하여 데이터 거버넌스 프레임워크에 대한 열광적인 지원과 광범위한 채택을 촉진합니다. 데이터 품질과 마찬가지로 데이터 공유, 커뮤니케이션 및 협업을 중심으로 한 내부 문화는 데이터 중심 이니셔티브와 데이터 전략 자체를 만들거나 망칠 수 있습니다! 이는 데이터 리터러시의 중요성을 강조합니다.
8. 데이터 리터러시: 데이터 거버넌스가 성공하려면 때로는 주요 문화적 변화가 필요합니다. 이는 데이터 리터러시를 교육하거나 홍보함으로써 달성할 수 있습니다. 데이터 민주화를 우선시하거나 모든 사용자가 데이터에 액세스하고 이해하고 활용할 수 있도록 하는 것은 교육 과정의 일부입니다. 교육받은 사용자는 더 나은 결정을 내리고 엔터프라이즈 데이터의 가치를 극대화할 수 있습니다.
9. 주요 성과 지표: 데이터 거버넌스 프로그램은 사람과 돈에 대한 협력적 투자를 필요로 하므로 비즈니스 영향을 측정하기 위한 KPI를 설정하는 것이 중요합니다. 또한 KPI는 측정 가능하고 시간이 지남에 따라 지속적으로 추적되어 이해 관계자에게 정확한 투자 수익률(ROI)을 제공해야 합니다.
10. 기술: 선택 데이터 거버넌스 도구 조직의 고유한 요구 사항을 충족하는 것이 중요합니다. 데이터 거버넌스 전략. 시중에 나와 있는 솔루션과 통합 데이터 플랫폼은 광범위한 기능을 제공하므로 기업의 요구 사항을 파악해야 합니다. 대부분의 데이터 거버넌스 소프트웨어 플랫폼은 다음과 같은 필수 기능을 제공합니다. 비즈니스 용어집, 규칙 기반 워크플로 및 자동화. 또한 많은 회사가 데이터 검색, 관리, 정리 및 통합을 포함한 다양한 데이터 기능을 제공합니다.

데이터 거버넌스 프레임워크가 필요한 이유는 무엇입니까?

데이터를 활용, 저장, 해석하는 능력은 정보를 귀중한 자산으로 바꾸어 조직이 글로벌 비즈니스 환경에서 더 민첩하고 경쟁력을 갖출 수 있도록 했습니다. 그러나 이 기능에는 저장된 데이터를 보호해야 한다는 엄청난 책임이 따릅니다.

법률과 규정이 전반적인 데이터 보안과 규정 준수를 개선했지만, 소비자의 개인 정보를 노출하는 침해는 매일 뉴스가 되고 있습니다. 이로 인해 회사는 데이터를 보호하기 위해 추가적인 전략적 조치를 취하게 되었습니다. 데이터 거버넌스 프로그램을 구현함으로써 조직은 보안을 개선하고 다른 귀중한 비즈니스 이점을 실현할 수 있습니다.

효과적인 데이터 거버넌스의 주요 이점은 다음과 같습니다.

• 더 나은 의사결정 지원: 조직 전체에서 데이터가 일관되고 고품질인지 확인하여 자신감을 심어주고, 의사 결정을 지원하기 위한 더 나은 통찰력을 생성합니다.
• 위험 감소: 규정 준수를 촉진하고 기업의 장기적 지속 가능성과 데이터 보안을 위협할 수 있는 위험을 줄이세요.
• 향상된 확장성: 데이터 양이 아무리 기하급수적으로 증가하더라도 원활한 성장이 가능합니다.
• 향상된 효율성:데이터 전략 및 관리를 위한 투명한 프로세스와 정책을 수립하여 기업과 IT 부서의 민첩성과 확장성을 높입니다.
• 비용 절감: 중앙에서 데이터를 제어하고 분산되거나 분산된 데이터 관리와 관련된 비용을 절감하세요.
• 협업 강화: 조직 전반에 일관되고 정확한 데이터를 제공하여 협력 문화를 장려합니다.

어떤 기업이 데이터 거버넌스를 통해 가장 큰 혜택을 누리고 있습니까?

물론, 잘 실행되고 포괄적인 데이터 거버넌스 정책은 전체 기업에 이롭습니다. 하지만 이는 또한 비즈니스의 기능적 영역에 대한 구체적인 이점을 제공합니다.

• 재정: 고품질의 시기적절한 데이터는 주주들에게 정확한 재무 보고서를 제공합니다.
• 마케팅 운영: 고객 데이터, 참여율, 리드 지표 및 기타 주요 마케팅 데이터 거버넌스 지표는 영업 및 마케팅 전략을 지원하고 알려줍니다.
• 법률 및 규정: 정책과 절차를 통해 규정 준수와 소비자 개인 정보 보호가 보장되고, 위험이 줄어들며 사업이 보호됩니다.
• 능률: 거버넌스 도구와 프로세스를 통해 운영 효율성을 자동화하고 개선할 수 있습니다.
• 지도: 일관되고 정확하며 고품질의 데이터는 감독을 제공하고, 전략을 알리고, 잠재적인 시장 기회를 파악합니다.
• 고객 지원: 정확하고 완전하며 중앙 집중화된 데이터를 통해 고객 서비스 담당자는 더 적은 접점을 통해 문제와 우려 사항을 신속하게 해결할 수 있습니다.

3가지 데이터 거버넌스 운영 모델

데이터 거버넌스 프로그램을 설계할 때는 비즈니스의 규모와 아키텍처에 가장 적합한 운영 모델이 무엇인지 고려해야 합니다. 모델은 운영 지침을 자세히 설명하고, 감독을 확립하고, 데이터 소유권과 의사 결정을 위한 인프라를 제공해야 합니다. 조직은 중앙 집중형, 분산형, 하이브리드라는 세 가지 기본 모델을 평가해야 합니다.

1. 중앙집중형

중앙 집중형 데이터 거버넌스 모델에서 한 사람이 종종 데이터 거버넌스 리더로 지정되어 의사 결정과 프로젝트 방향 제공을 담당합니다. 일부 조직에서는 이 사람이 마스터 데이터를 관리하고 필요하거나 요청에 따라 사용자에게 배포할 책임도 있습니다. 다른 조직에서는 구성 요소를 분산하여 배포하고 팀 리더를 지정하여 데이터 세트를 개발하고 사용자에게 정보를 배포할 수 있습니다.

장점:

• 더 나은 집중력: 팀은 데이터를 수집, 관리, 배포하는 대신, 필수적인 작업에 집중할 수 있습니다.
• 품질 관리: 조직 전체에서 데이터가 일관성을 유지하면 팀은 비즈니스에 대한 더 나은 결정을 내릴 수 있습니다.
• 강화된 보안: 데이터를 추적하고 보호하기가 더 쉬워지고, 데이터 오용과 관련된 위험이 줄어듭니다.
• 비용 관리: 데이터를 중앙화하는 데 필요한 것이 적습니다. 자원 그리고 프로세스가 간소화됩니다.

단점:

• 상향식 접근 방식인 중앙집중형 모델은 관료주의를 조장하고 각 사업 부문의 고유한 요구를 충족하지 못합니다.

2. 분산화

분산형 데이터 거버넌스 모델에서 위원회는 일반적으로 엔터프라이즈 데이터 거버넌스 정책을 설계하고 관리합니다. 그러나 비즈니스의 기능적 부분은 자체 데이터 세트를 생성하고 관리하며 사용자에게 정보를 배포합니다.

장점:

• 개선된 표현: 모든 사업 분야와 각각의 고유한 과제를 고려하세요.
• 더 나은 데이터: 데이터는 그것을 사용하여 일을 하는 사람들에 의해 생성됩니다.
• 효율성 증가: 설정이 비교적 쉽고 변화하는 비즈니스 요구 사항과 필요 사항에 더 잘 적응할 수 있습니다.
• 공동 유지 관리: 여러 데이터 소유자는 데이터 거버넌스 정책을 관리하고 시행하는 책임을 공유합니다.

단점: 

• 분산된 모델은 기본 데이터의 불일치와 중복을 초래하여 합의, 보고 및 의사 결정에 영향을 미칠 수 있습니다.

3. 연방

연합 모델에서 중앙 집중화된 엔터프라이즈 데이터 거버넌스 구조는 따를 프레임워크, 기술 및 모범 사례를 제공하지만 애플리케이션 소유자는 자율적으로 운영합니다. 즉, 비즈니스의 각 영역은 자체 데이터와 메타데이터를 가지고 있으며 비즈니스 요구에 가장 적합한 표준, 정책 및 절차를 자유롭게 개발할 수 있습니다.

장점:

• 더 많은 자율성: 각 팀은 다른 팀에 영향을 주지 않고 자체 데이터를 관리하고 확장할 수 있습니다.
• 더 빠른 문제 해결: 문제는 발생하는 시점과 장소에서 해결됩니다.
• 민첩성 증가: 팀은 비즈니스 요구 사항이 발생하는 즉시 실험하고 데이터를 조정할 수 있습니다.

단점:

• 자율적으로 운영하려면 각 사업 영역에 대한 심층적인 전문 지식이 필요합니다. 그리고 조직 전반의 팀에서 데이터 일관성과 조정을 보장하기 위해 추가 조치를 취해야 합니다.

결론

저희 기사를 읽어주셔서 감사합니다. 이 기사가 데이터 거버넌스 프레임워크를 더 잘 이해하는 데 도움이 되기를 바랍니다. 데이터 거버넌스에 대해 더 자세히 알고 싶으시다면 다음 사이트를 방문해 보시기 바랍니다. Gudu SQLFlow 자세한 내용은.

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