데이터 관리를 개선하는 방법에 대한 5단계

에이 데이터 관리자 일반적으로 조직이 비즈니스 용어를 정의하고, 생성하고 유지 관리하는 것을 보장하는 일련의 데이터 또는 데이터 도메인을 담당하는 전문가입니다. 데이터 품질 규칙을 따르고 모든 시스템, 애플리케이션 및 보고서에 일관되고 정확하게 데이터를 적용합니다. 일부 조직에서는 데이터 관리자가 데이터 액세스 관리 또는 사용자에게 데이터 세트에 대한 액세스 권한 부여를 담당할 수도 있습니다. 데이터 관리자의 역할은 회사와 산업에 따라 크게 다를 수 있지만 핵심 책임은 대체로 동일합니다. 데이터 관리자가 되고 싶다면 이 기사에 관심이 있을 것입니다. 다음은 데이터 관리를 개선하는 5단계.

데이터 관리를 개선하는 방법에 대한 단계

데이터 관리를 개선하는 방법에 대한 단계 – 1. 데이터 책임 이해

조직은 특히 데이터 도메인에 대한 주제 전문 지식이 있는 경우 사업부에 보고할 데이터 관리자를 선택할 수 있습니다. 조직 계층에 관계없이 모든 데이터 관리자는 회사 데이터의 무결성을 유지하기 위해 어떤 프로세스를 따라야 하는지 이해해야 합니다. 이러한 절차나 프로세스가 없는 경우 데이터 관리자가 데이터를 적절하게 유지 관리하기 위해 이를 만들어야 합니다.

적절한 프로세스를 만들려면 다음 사항을 이해하고 식별해야 합니다.

조직의 데이터가 존재하고 저장되는 위치
데이터에 접근할 수 있는 사람과 그 데이터가 사용되는 목적
어떤 시스템이 데이터의 다운스트림 소비자입니까?
데이터의 영향을 받는 사업과 위험은 무엇인가
조직 데이터 및 데이터 품질 표준 정의

데이터 관리를 개선하는 방법에 대한 단계 – 2. 부서 간 커뮤니케이션 강화

데이터 관리자는 고립되어 일하지 않으며, 기업 데이터를 제대로 이해하고 사용하기 위해 사업부(예: 기술, 운영, 위험 및 규정 준수 등)와 협력해야 하며, 이를 위해서는 데이터 요소 커뮤니케이션에 대한 빈번하고 철저한 정의가 필요합니다. 또한 레코드 정의에서 파생된 모든 데이터를 포함하고 조직 전체에서 데이터 정의를 표준화하기 위해 노력합니다.

데이터 관리자가 데이터 제공자 역할을 하는 부서에서 일하는 경우, 데이터 품질을 전달해야 할 수도 있습니다. 따라서 회사 전체에서 데이터 요소를 올바르게 사용하도록 보장하기 위해 함께 일하는 것이 중요합니다.

데이터 관리를 개선하는 방법에 대한 단계 – 3. 데이터 도메인을 명확히 하세요

데이터 관리자는 자신이 관리하는 데이터 요소에 대한 초기 정의 세트를 작성하고, 기업 전체에서 이를 표준화하고, 적용되지 않을 수 있는 예외를 신중하게 문서화하기 위해 매일 부지런히 작업해야 합니다.

그 후, 데이터 관리자는 데이터 요소를 분류하고 적절한 맥락적 사용에 맞게 레이블을 지정해야 합니다. 예를 들어, 각 데이터 요소에 "개인 신원" 분류를 매핑합니다. 민감한 데이터, 제한된 데이터 또는 기밀 데이터입니까? 이 데이터는 금융 거래 계산에만 사용해야 합니까?

이것들 메타데이터 유형 도움이 될 것이다 데이터 분석가 다양한 비즈니스 시나리오에서 데이터를 적용하는 방법을 이해합니다. 중앙 저장소에서 식별되고 기록되는 비즈니스 및 운영 메타데이터가 많을수록 더 좋습니다. 이러한 맥락을 통해 비즈니스 사용자는 데이터를 사용하고 신뢰할 수 있습니다.

데이터 관리를 개선하는 방법에 대한 단계 – 4. 데이터 계보를 명확히 하기

데이터가 어떻게 사용되고 있는지 파악하는 것은 까다로울 수 있습니다. 특히 복잡한 시스템과 다운스트림 애플리케이션이 있는 대규모 복잡한 조직에서는 더욱 그렇습니다. 한편으로는 데이터 관리자의 지식 없이 여러 개의 데이터 사본이 저장될 수 있습니다. 그러나 가장 중요한 것은 데이터 관리자가 기술을 활용하여 다음을 식별해야 한다는 것입니다. 데이터 계보 처음부터 끝까지.

데이터가 어디에서 나오는지 아는 것은 데이터 품질 영역의 주요 출처를 식별하는 데 도움이 될 수 있습니다. 데이터 품질이 좋지 않은 데이터 지점에서 문제를 식별하면 위험이 줄어듭니다.

또한, 데이터 관리자는 어떤 비즈니스 영역에 데이터가 필요한지 알아야 하며, 여러 컨텍스트에 대해 특정 정의가 필요할 수 있습니다.

데이터 관리를 개선하는 방법에 대한 단계 – 5. 데이터 품질 문제 해결

데이터 관리자는 수집에서 파기까지 데이터를 감독합니다. 소비 또는 섭취 시점부터 데이터 관리자는 특히 타사 공급업체에서 제공되는 경우 데이터의 원시 품질에 익숙합니다.

데이터 세트가 사내에서 생성되는 경우, 데이터 관리자는 데이터 세트 생산자의 데이터 품질 규칙을 정의하는 데 도움을 줄 수도 있습니다. 그들은 데이터 사용자에게 필요한 데이터 품질 규칙을 문서화하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 종종 이러한 규칙은 생산자와 소비자마다 다릅니다.

궁극적으로 데이터 관리자는 기술 및 운영 팀과 협력하여 데이터 품질 문제를 해결하고 제거함으로써 사업부가 데이터 복구에 대한 기대치를 설정하는 데 도움을 줍니다.

결론

저희 기사를 읽어주셔서 감사합니다. 이 기사가 여러분이 이 주제를 더 잘 이해하는 데 도움이 되기를 바랍니다. 데이터 관리를 개선하는 방법에 대한 단계데이터 관리에 대해 자세히 알아보려면 다음을 방문하시기 바랍니다. Gudu SQLFlow 자세한 내용은.

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