최고의 데이터 거버넌스 도구를 선택하는 방법은?

시중에는 효율성을 개선할 수 있는 도구가 점점 더 많아지고 있습니다. 데이터 거버넌스, 그리고 기존 소프트웨어 공급업체 외에도 새로운 경쟁자가 거버넌스 소프트웨어 시장에 진입하는 경우가 많습니다. 따라서 많은 공급업체와 거버넌스 소프트웨어 중에서 선택하는 것이 점점 더 어려워졌습니다. 찾고 싶다면 최고의 데이터 거버넌스 도구, 그렇다면 당신은 올바른 곳에 왔습니다. 우리는 이 기사를 썼습니다. 최고의 데이터 거버넌스 도구를 선택하는 방법 — 공급업체 선택 및 관리 프로세스를 도와드립니다.

최고의 데이터 거버넌스 도구를 선택하는 방법은?

데이터 거버넌스 도구를 구매하기 전에 준비가 필요합니다.

구매 결정을 내리기 전에 거버넌스 소프트웨어를 사용하는 이유와 이를 통해 비즈니스 가치를 어떻게 얻을 것인지 결정해야 합니다. 이러한 사항을 준비한 후에는 거버넌스 제품을 평가할 수 있습니다. 하지만 어떤 도구가 귀하의 특정 거버넌스 요구 사항을 충족시킬지 어떻게 생각하십니까?

데이터 거버넌스 도구의 선택 범위를 좁히기 위해 시중에 나와 있는 주요 거버넌스 도구를 비교할 수 있습니다. 이러한 도구는 주로 10개 공급업체에서 제공하며, 사용 시나리오 및 제품 범주별로 이러한 제품을 분석합니다.

사용 사례별로 데이터 거버넌스 도구를 평가합니다.

데이터 거버넌스 도구의 가치에 대한 논의는 특정 비즈니스 시나리오의 맥락에서 맥락화되어야 합니다. 공급업체가 다음 세 가지 기본 사용 사례를 어떻게 지원하는지 살펴보겠습니다.

엄격하게 규제되는 산업. 금융 서비스 및 의료 기관, 특히 미국은 이러한 유형의 데이터 거버넌스 사용 사례의 예입니다. 이 사용 사례에서는 소프트웨어가 데이터 의미의 일관성, 추적을 포함한 포괄적인 데이터 관리 기능을 제공해야 합니다. 데이터 계보, 워크플로 및 눈에 잘 띄는 일상적인 데이터 거버넌스 프로세스를 제공합니다.

제공하는 도구 비즈니스 용어집 일반 데이터 정의를 유지하는 기능은 다음과 같습니다. 데이터 카탈로그, Adaptive Metadata Manager, Collibra Data Governance Center, Data3Sixty Data Collaboration Suite, Diaku Axon, IBM InfoSphere Information Governance Catalog 및 SAS Data Governance.

어떤 경우에는 특정 제품이 특정 산업에만 적합합니다. 예를 들어, IBM, Collibra, Diaku의 거버넌스 소프트웨어는 금융 부문에 초점을 맞추고 있는 반면, Information Builders Omni-Gen의 소프트웨어는 의료 서비스 제공자와 보험 회사에 초점을 맞추고 있습니다.

또한, 용어집의 기능은 공급업체마다 다릅니다. 예를 들어, 일부 공급업체의 경우 데이터 검색 및 용어 수집 기능이 소프트웨어의 핵심입니다. 다른 공급업체의 소프트웨어는 동의어 및 기타 복잡한 의미론을 관리하는 데 더 중점을 둡니다. 도구는 메타데이터를 탐색하고 가져오는 기능도 다릅니다. 예를 들어, Adaptive Metadata Manager는 메타데이터 수집 기능을 제공하는 반면, Alation, Collibra 및 Data3Sixty와 같은 다른 제품은 데이터 검색에 대한 보다 상호 작용적인 접근 방식을 지원합니다.

데이터 계보를 기록하는 사용 사례의 경우, 다양한 도구에서 제공하는 기능이 다릅니다. 일부 도구는 데이터 계보에만 도움이 되고, 다른 도구는 데이터 세트에서 데이터 계보 정보를 추출하는 데 도움이 되며, 다른 도구는 단순히 데이터 계보를 기록할 수 있도록 합니다. 데이터 계보를 지원하는 방법은 애플리케이션의 아키텍처(예: 공급업체의 제품을 사용하는지, 사내에서 개발한 애플리케이션을 사용하는지 등), 인프라 및 데이터베이스 관리 시스템 기술. 따라서 필요하다면 위에 언급된 영역을 잘 이해하고 있는지 확인해야 합니다.

워크플로 및 프로젝트 관리 기능은 이러한 주류 데이터 관리 소프트웨어에서 다르게 구현됩니다. 각 공급업체는 프로세스를 관리하는 고유한 방식을 가지고 있습니다. Collibra는 워크플로로 시작했으므로 이미 워크플로 관리에 익숙합니다. SAP의 거버넌스 도구는 대부분 ERP 제품군과 통합되어 있지만 완전히 통합되어 있지는 않습니다. 적응형 워크플로 기능도 최근에 인기를 얻고 있습니다. 워크플로는 산업별로 다르므로 관리 소프트웨어를 선택할 때는 이 기능에 대한 요구 사항을 신중하게 검토하여 선택한 최종 제품이 실제로 요구 사항을 충족하는지 확인하십시오.

중요한 데이터 도메인을 통합해야 할 시급한 필요성이 있습니다. 관리자 주도 데이터 거버넌스 프로젝트는 주로 마스터 데이터 관리(MDM) 및 골든 카피 노력의 필요성에서 비롯됩니다. 공급업체 제품은 내장된 MDM 저장소와 결합하여 이 기능을 확장합니다. 데이터 품질 데이터 거버넌스 기능을 갖춘 유지 관리 도구. SAP와 같은 공급업체는 데이터 품질, 비즈니스 정렬, 가치 평가 및 전략 관리를 통합합니다. SAS는 또한 데이터 거버넌스, 데이터 품질 및 정책 관리를 MDM 기능과 통합합니다. Information Builders는 데이터 품질 및 데이터 복구를 MDM 관리 기능과 통합합니다.

많은 데이터 거버넌스 도구는 빅 데이터나 MDM과 같은 특정 정보 관리 사용 사례에만 적용되는 반면, 다른 도구는 보편적으로 적용된다는 점을 알아두는 것이 중요합니다. 귀하의 특정 사용 사례에 따라 선택 방식이 결정됩니다.

데이터의 가용성 및 접근성. 데이터 거버넌스는 현재 빅데이터 분석 및 비즈니스 인텔리전스에서 데이터 마이그레이션의 높은 효율성과 데이터 차원의 신뢰성, 보안 및 관련성을 보장하기 위해 사용됩니다. 이 분야의 데이터 거버넌스 도구는 위에서 언급한 다른 사용 사례와 유사하지만 배포 방식이 다릅니다.

Informatica Master Data Management는 빅데이터 지원을 전문으로 합니다. 데이터 유효성은 Collibra를 포함한 대부분의 데이터 거버넌스 도구에서 다루는 데이터 관리를 통해 더욱 보장됩니다.

많은 도구가 기본 데이터 품질 보증 기능과 연관되어 있거나 직접 제공합니다. 예를 들어, SAP의 Master Data Governance 제품에는 광범위한 데이터 품질 관리 기능이 포함되어 있습니다. 위에서 언급했듯이 Information Builder의 Omni-Gen은 데이터 복구 및 데이터 사양을 제공하고 Informatica는 데이터 품질 관리 기능과 상호 연결하기 위한 옵션도 제공합니다.

데이터 거버넌스 도구 평가를 위한 추가 고려 사항

사실, 데이터 거버넌스 도구는 데이터가 수집되고 처리되는 방식을 반영합니다. 즉, 데이터 거버넌스 도구는 비즈니스 모델과 기술에 잘 맞아야 합니다.

공급업체는 로컬 배포에서 원격 서비스, 웹 서비스, 기존 클라이언트-서버 모델에 이르기까지 광범위한 라이선싱 및 배포 옵션을 제공할 수 있습니다. 이제 구독하여 제품을 사용해 본 다음 로컬로 배포할지 여부를 선택할 수 있습니다. 인프라 수준에서도 마찬가지입니다. 예를 들어 많은 공급업체가 웹 서비스 옵션을 제공하지만 일부는 다른 옵션만큼 잘 작동하지 않을 수 있습니다. 많은 공급업체가 다양한 연결 옵션을 제공하지만 다른 파일 구조에 연결하는 방식도 매우 다양합니다. 모든 옵션은 사용자가 선택적으로 추가할 수 있지만 가격이 올라갑니다. 특정 인프라에 맞는 올바른 도구를 선택하는 것이 중요합니다.

다른 많은 유형의 소프트웨어 도구와 마찬가지로, 구매하기 전에 데이터 거버넌스 도구를 사용해 보고 데이터 거버넌스 사용 사례에 맞는지 확인해야 합니다. 이러한 제품은 특정 상황과 요구 사항의 조합에서 잘 작동하는 경우가 많습니다. 하지만 동일한 제품이 다른 시나리오에서는 잘 작동하지 않았습니다.

또한 데이터 거버넌스 도구는 다른 공급업체의 소프트웨어보다 동일한 공급업체의 소프트웨어에서 더 잘 작동하는 경향이 있습니다. 때로는 일부 공급업체의 사용자 인터페이스가 필요에 맞지 않는 반면 다른 공급업체의 사용자 인터페이스는 맞는 경우가 있습니다. 이러한 도구의 대부분 사용자는 비즈니스 데이터 관리자 또는 기타 비IT 인력이라는 점을 명심하세요. 그들은 데이터 관리의 다른 영역에서만큼 공급업체에 충성하지 않을 수 있습니다.

이러한 도구를 배포하는 데 있어 중요한 고려 사항은 웹 서비스로든 온프레미스 서버나 클라우드 서비스에 의존하든 인프라를 어떻게 활용하는가입니다. 솔직히 말해서 일부 데이터 거버넌스 제품은 유연하게 배포할 수 있으므로 비즈니스 리더가 서비스 지향 아키텍처에 확고히 전념하는 경우 차이점을 명확히 알아야 합니다. 많은 공급업체가 클라우드 기반 라이선싱을 제공하는데, 이는 주요 내부 기술 변경 없이도 데이터 거버넌스 도구를 계속 작동시키는 좋은 방법입니다.

시간이 지남에 따라 데이터 거버넌스 도구가 요구 사항을 충족하도록 유지하기 위해 여러 공급업체가 필요할 수 있습니다. 이 경우 여러 공급업체의 제품이 함께 작동하도록 해야 합니다. 거의 모든 도구가 공통 액세스 옵션(예: SQL)을 제공하지만 Adaptive, Collibra, IBM InfoSphere Information Governance Catalog, SAS와 같은 일부 도구는 여러 복잡한 상호 연결 옵션을 제공합니다. 조정이나 개념 증명이 필요한 프로젝트의 경우 이 측면을 철저히 검증해야 합니다. 인프라와 기술 스택의 특성은 여러 공급업체의 제품 상호 운용성에 상당한 영향을 미칩니다.

일부 도구 모음은 대기업이나 동일한 공급업체에 많은 돈을 투자하는 기업에 더 적합합니다. IBM, Informatica, Information Builders, SAP, SAS의 키트는 의심할 여지 없이 이러한 대기업의 첫 번째 선택이 될 것입니다. 그러나 데이터 거버넌스 도구 시장은 다른 소규모 공급업체의 제안을 무시할 만큼 성숙하지 않았습니다. Adaptive, Alation, Collibra, Data3Sixty 및 Daiku는 많은 기업에서도 사용할 수 있는 기능, 가격 및 배포 옵션을 제공합니다.

데이터 거버넌스 소프트웨어 시장은 다소 혼란스러울 수 있습니다. 귀사가 데이터 거버넌스 도구의 이점을 이해하고 귀사에 적합한 데이터 거버넌스 도구를 선택하시기를 바랍니다.

결론

저희 기사를 읽어주셔서 감사합니다. 이 기사가 여러분의 이해에 도움이 되기를 바랍니다. 최고의 데이터 거버넌스 도구를 선택하는 방법데이터 거버넌스 도구에 대해 자세히 알아보려면 다음을 방문하시기 바랍니다. Gudu SQLFlow 자세한 내용은.

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