조직이 메타데이터를 기록하고 관리하는 이유는 무엇입니까?

조직이 자신의 활동을 기록하고 관리하는 이유는 무엇입니까? 메타데이터? 대부분 조직의 정보 아키텍처는 혼잡하고 무질서한 서점과 비슷하기 때문입니다. 데이터는 어디에나 있습니다. 대부분 조직은 정리되거나 카탈로그화되지 않은 데이터를 가지고 있어 필요한 데이터를 찾기 어렵습니다. 이것이 핵심 문제입니다. 데이터를 찾을 수 없고, 따라서 데이터 가용성이 부족합니다. 그리고 문제는 점점 더 악화될 뿐입니다.

조직이 메타데이터를 기록하고 관리하는 이유는 무엇입니까?

10년 안에 조직 데이터의 양은 기가바이트에서 테라바이트, 페타바이트로 늘어날 수 있습니다. "데이터가 새로운 석유"라는 시대에 성공적인 조직은 경쟁 우위를 확보하기 위해 모든 데이터를 찾아 활용할 수 있어야 합니다. 설명 및 검색 기능 메타데이터 관리 이 데이터를 성공적으로 찾아 사용하는 데 중요합니다.

메타데이터 관리도 중요한데, 정보 맥락에 따라 정의가 달라질 수 있기 때문입니다. 다양한 그룹이 "고객"이라는 단어를 어떻게 생각하고 정의하는지 살펴보세요. 예를 들어, IT, 영업 또는 규정 준수 담당자와 이야기를 나누면 고객이 무엇을 나타내는지, 데이터가 어떻게 저장되는지에 대해 서로 다른 견해나 관점을 가질 수 있습니다. IT의 경우 고객에 대한 데이터는 회사의 분석 보고서와 대시보드를 수행하고 이러한 데이터를 저장하는 기술적 측면에 초점을 맞출 수 있습니다.

IT 부서에 "고객" 데이터의 위치를 정의해 달라고 요청하면 "이것은 우리 회사에 있습니다"라고 답할 수 있습니다. 데이터웨어하우스 보고를 위해 2015년으로 거슬러 올라갑니다. 또한 새로운 인수를 통해 고객 데이터도 보유하고 있습니다. 데이터 레이크. 해당 데이터는 데이터 레이크에 있으며 보고하기 전에 변환해야 합니다." 따라서 그들에게 "고객" 데이터는 매우 분석적으로 집중되어 있거나 과거로의 역추적이 포함되어 있을 수 있습니다.

영업팀은 이제 영업에서 고객 데이터를 사용하는 방식과 같이 운영에 더 집중할 수 있습니다. 영업팀에게 고객 데이터는 활성 고객 또는 계정 수준 고객 데이터(예: 회사 이름)만 의미할 수 있으며, 회사가 지금까지 가졌던 모든 고객은 아닙니다. 영업팀은 고객 데이터를 개인 수준 데이터가 아닌 회사 이름으로 지칭할 수 있습니다. 게다가 규정 준수 부서는 GDPR과 같은 규정을 준수하는 것이 주요 데이터 사용이므로 인사 수준에서 고객 데이터를 고려할 수 있습니다.

보시다시피, 과제는 정의뿐만 아니라 이러한 다양한 팀과 프로세스 간의 불일치입니다. 게다가 데이터는 계속 증가합니다. 최상의 분석을 수행하려면 데이터를 찾을 수 있어야 합니다. 운영에서는 모든 다양한 애플리케이션과 데이터를 어디에서 가져오는지 이해해야 합니다. 규정 준수 측면에서는 조직이 규칙을 따르도록 해야 합니다. IT 부서의 경우 주요 관심사는 분석을 생성하고 기록을 보관하는 것입니다.

메타데이터 관리를 통해 조직의 모든 부분에 시스템, 데이터, 전체 조직을 이해하고 관리하는 데 필요한 메타데이터를 제공하고 조직 전체의 데이터에 대한 통합된 뷰를 제공할 수 있습니다. 이것이 조직이 기능을 제대로 수행하고 결국 올바른 일을 하도록 보장할 수 있는 유일한 방법입니다.

조직이 메타데이터를 기록하고 관리하는 이유는 무엇입니까?

메타데이터 관리가 어떻게 협업을 촉진하는가?

조직에서 특정 수준의 데이터 리터러시를 달성하려면 조직 내의 다양한 유형의 역할이 협업해야 합니다. 데이터 리터러시는 팀 노력입니다. 이는 개별 팀이 혼자서 달성하거나 달성할 수 있는 것이 아닙니다. 모든 데이터를 관리하고 허용하는 솔루션이 필요합니다. 데이터 관리자 데이터 사용자와 상호작용합니다.

다양한 팀에서 메타데이터 관리를 어떻게 사용하는지 살펴보겠습니다.

예를 들어, 거버넌스 팀은 정의와 규정 준수에 더 관심을 가질 수 있지만, IT 팀과 긴밀히 협력해야 합니다. IT 팀은 정보를 저장하는 물리적 시스템을 카탈로그화하고, 시스템에 추가된 다양한 제어 및 보안을 문서화하고, 시스템을 관리하는 다양한 팀과 협력하고, 모두가 개인 정보 보호 및 규정 준수에 대한 교육을 받았는지 확인하지만, 규정 준수 팀과 상호 작용해야 합니다.

그러면 분석 사용자는 많은 데이터로 작업하고 있으며, 거버넌스 정책을 준수하고 보안 및 IT 팀에서 정한 프로토콜을 따르고 싶어합니다. 이러한 모든 팀은 서로 다른 시간에 상호 작용해야 합니다.

결론: 워크플로, 관리, 버전 제어, 감사 추적을 포함한 협업적 거버넌스 프로세스를 갖춘 메타데이터 관리 솔루션을 찾으세요.

오늘날 많은 메타데이터가 여러 애플리케이션과 시스템에 분산되어 있습니다. 이로 인해 메타데이터 섬 간의 연결성이 부족합니다. 예를 들어, 일부 회사는 특정 애플리케이션을 사용합니다. 전자상거래 그리고 그에 따라 메타데이터를 저장합니다. 그들은 다음에 초점을 맞춘 다른 애플리케이션을 가지고 있습니다. 데이터 거버넌스 그리고 그 데이터를 적절히 저장합니다. 그들은 그것을 저장하는 다른 애플리케이션을 가지고 있습니다. 데이터 카탈로그 정보를 별도로 저장하고, 이 모든 정보는 상호 연결되어 있으며, 포괄적인 .을 통해 더 나은 통합, 일관성 및 제어를 위해 한곳에 있어야 합니다.

결론

저희 기사를 읽어주셔서 감사합니다. 조직이 메타데이터를 기록하고 관리하는 이유를 더 잘 이해하는 데 도움이 되기를 바랍니다. 메타데이터 관리에 대해 자세히 알아보려면 다음을 방문하시기 바랍니다. Gudu SQLFlow 자세한 내용은.

그 중 하나로서 최상의 데이터 계보 도구 현재 시중에 판매되고 있는 Gudu SQLFlow는 SQL 스크립트 파일을 분석하고, 데이터 계보를 얻고, 시각적 표시를 수행할 수 있을 뿐만 아니라, 사용자가 CSV 형식으로 데이터 계보를 제공하고 시각적 표시를 수행할 수 있도록 합니다.Ryan이 2022년 8월 30일에 게시)