비즈니스를 위한 데이터 계보의 3가지 주요 이점

데이터 계보 데이터 소스에서 현재 위치까지의 경로를 식별하는 프로세스로, 데이터가 처리, 변환 및 전송되는 방식을 기록합니다. 기업은 데이터 계보를 통해 여러 측면에서 이점을 얻을 수 있습니다. 이 글에서는 데이터 계보에 대해 자세히 살펴보겠습니다. 상위 3개 데이터 계보의 이점 귀하의 사업을 위해.

데이터 계보의 이점

데이터 기반 의사 결정을 성공적으로 내리려면 기업은 어떤 데이터를 사용하고 있는지, 그 데이터가 무엇을 의미하는지, 어디에서 왔는지, 그리고 데이터가 완전하고 신뢰할 수 있는지 알아야 합니다. 데이터 계보. 이 때문에 많은 회사들이 투자합니다. 데이터 계보 이는 회사 데이터에 대한 완전한 맥락을 제공하고 신뢰할 수 있는 데이터를 사용하여 비즈니스 결정을 내리도록 보장하기 때문입니다.

데이터 계보의 3가지 주요 이점은 무엇입니까?

데이터 계보는 IT 부서부터 현업 부서까지 회사 전체에 도움이 될 수 있습니다. 회사 데이터에 대한 필요한 가시성과 맥락을 제공하고, IT 부서가 데이터를 수동으로 매핑하는 대신 전략적 계획에 집중할 수 있도록 시간을 확보할 수 있습니다. 다음은 그 예입니다. 데이터 계보의 3가지 주요 이점 귀하의 사업을 위해:

1. 규정을 준수하세요: BCBS239, CCPA, GDPR과 같은 규제 목적상 데이터 추적성을 매핑하는 것은 쉽지 않습니다. 이 작업은 엄청난 시간이 소요될 수 있으며, 잘못 수행하면 벌금과 과징금 부과로 이어질 수 있습니다. 데이터 계보는 위험 관리 및 데이터 거버넌스 팀을 지원하고, 다양한 시스템을 통해 소스에서 목적지까지 데이터가 어떻게 이동하는지 추적하며, 위험 관리팀이 모든 데이터 변환의 감사 추적을 확인할 수 있도록 지원합니다.
2. 데이터를 더 잘 이해하고 신뢰하세요. 기업 사용자는 데이터 계보를 통해 회사 데이터에 대한 필요한 맥락을 얻을 수 있으므로 이점을 얻을 수 있습니다. 데이터 계보 사용자에게 데이터의 출처, 데이터 세트가 구성 및 집계된 방식, 데이터 세트의 품질, 데이터 변환 프로세스 등의 완전한 맥락적 데이터를 보여줌으로써 정확하고 완전하며 신뢰할 수 있는 데이터를 사용하여 비즈니스 의사 결정을 내릴 수 있도록 보장합니다.
3. 수동 영향 분석을 수행하여 시간을 절약하세요. 데이터 계보를 통해 IT 부서는 세부 수준(열, 표 또는 비즈니스 보고서)에서 영향 분석을 수행할 수 있으므로 다운스트림 시스템의 모든 변경 사항을 데이터가 변경됨에 따라 확인할 수 있습니다. 이를 통해 IT 부서는 수동 분석 시간을 98% 이상 절약할 수 있습니다.

회사의 데이터 계보를 추적하는 이유는 무엇입니까?

진정한 데이터 인텔리전스 기업이 되기 위한 중요한 단계 중 하나는 데이터 계보를 추적하는 것입니다. 대기업은 온프레미스, 호스팅, 클라우드를 포함하여 전사적으로 100개에서 10만 개의 시스템과 데이터 세트에 데이터를 저장하고 있습니다. 게다가 데이터는 기하급수적으로 증가하고 있어 데이터의 출처와 시간 경과에 따른 변화를 추적하기가 어렵습니다.

IT 팀과 비즈니스 사용자는 데이터 계보를 통해 데이터가 어디에 저장되고, 어디에서 발생하고, 어디로 이동하는지에 대한 엔드 투 엔드 가시성을 확보할 수 있습니다. 이러한 가시성은 IT 팀이 업무를 더욱 빠르고 효율적으로 수행하고 데이터에 대한 신뢰도를 높이는 데 도움이 됩니다. 결과적으로, 데이터를 활용하여 통찰력 있는 비즈니스 의사 결정을 내릴 수 있습니다.

데이터 계보 기술은 무엇입니까?

• 구문 분석을 통한 계보: 데이터 처리에 사용되는 로직을 자동으로 읽습니다. 이러한 형태의 데이터 계보를 사용하면 데이터가 이동하는 과정을 추적하기 때문에 시스템 전반의 변경 사항을 쉽게 파악할 수 있습니다. 하지만 데이터 수명 주기 전반에 걸쳐 사용되는 프로그래밍 언어나 도구에 대한 높은 수준의 이해가 필요합니다.
• 데이터 태그에 따른 계보: 변환 엔진은 변환되거나 이동된 데이터에 태그를 지정합니다. 그런 다음 태그를 처음부터 끝까지 추적하여 계보 표현을 생성합니다. 그러나 이 기능은 모든 데이터 이동을 제어할 수 있는 일관된 변환 도구가 있는 경우에만 작동합니다.
• 패턴 기반 계보: 변환된 데이터를 처리하는 코드 대신 패턴을 사용하여 계보를 수행합니다. 메타데이터 패턴을 찾아 계보를 생성합니다. 이 기법의 주요 장점은 파싱 기법의 데이터 계보와 달리 데이터만을 분석한다는 것입니다. 패턴 기반 계보는 데이터 처리를 위해 프로그래밍 언어에 대한 지식이 필요하지 않습니다. 알고리즘이 아닌 데이터를 모니터링합니다.

결론 

저희 기사를 읽어주셔서 감사합니다. 이 기사가 여러분이 이 주제를 더 잘 이해하는 데 도움이 되기를 바랍니다. 상위 3개 데이터 계보의 이점데이터 계보의 이점에 대해 자세히 알아보려면 다음을 방문하시기 바랍니다. Gudu SQLFlow 자세한 내용은. Gudu SQLFlow데이터 계보 분석 도구인 는 SQL 스크립트 파일을 분석하고, 데이터 계보를 확보하고, 시각적으로 표시할 수 있을 뿐만 아니라, 사용자가 CSV 형식으로 데이터 계보를 제공하고 시각적으로 표시할 수 있도록 지원합니다. 다시 한번 감사드립니다! (Ryan이 게시함 2022년 4월 29일)