데이터 계보 도구는 데이터 거버넌스 전략을 어떻게 촉진할 수 있나요?

어떻게 할 수 있습니까 데이터 계보 도구 가능하게 하다 데이터 거버넌스 전략? 이 글에서, 우리는 이 질문에 답하려고 노력할 것입니다.

데이터 거버넌스의 본질은 기업 데이터 정책 준수입니다. 데이터 정책은 다양한 의도를 포괄할 수 있으며 데이터 보호 및 데이터 검증에 대한 지침을 포함할 수 있습니다. 데이터 관리자 데이터 거버넌스 위원회 위원은 기업 사용자의 요구 사항을 수집하고 명확히 해야 합니다. 데이터 품질 요구 사항을 파악하고, 데이터 품질 측정 항목을 지정하고, 데이터 정책 준수 여부를 측정하는 방법을 개발합니다.

그러나 과제는 데이터 거버넌스 정책을 정의하고 이를 구현하는 사이의 격차를 메우는 것입니다. 정책은 프로덕션 프로세스에서 데이터 자산의 품질을 제어하고 감독하도록 설계되었지만, 데이터 관리자는 종종 적절한 교육이나 도구 없이 주요 데이터 품질 관리 책임을 맡습니다.

데이터 계보 도구는 데이터 거버넌스 전략을 어떻게 촉진할 수 있나요?

여기서 데이터 계보 도구가 등장합니다. 데이터 계보는 기업을 통한 데이터 객체의 이동을 문서화하고 두 가지 주요 데이터 거버넌스 절차(근본 원인 분석 및 영향 분석)를 간소화하는 데 도움이 됩니다.

데이터 계보 및 데이터 거버넌스

데이터 오류가 환경에 도입되는 위치를 확인할 방법이 없다면 데이터 관리자는 데이터 품질 문제를 식별하고 수정하는 데 어려움을 겪을 수 있습니다. 데이터 결함이 계속 확산됨에 따라 조직은 잘못된 의사 결정에 영향을 미치는 일관되지 않은 보고 및 분석으로 어려움을 겪을 수 있습니다.

데이터 계보 도구는 데이터가 흐르는 처리 단계의 순서에 대한 가시성을 제공하여 근본 원인 분석 프로세스를 간소화할 수 있습니다. 프로세스 흐름의 모든 지점에서 데이터 품질을 확인할 수 있으므로 IT가 데이터 오류가 발생한 지점을 찾을 수 있습니다.

오류가 식별된 곳에서 역으로 작업하면, 데이터 관리자는 각 지점에 컨트롤을 삽입하여 데이터가 정의된 기대치를 충족하는지 또는 오류가 있는지 모니터링할 수 있습니다. 데이터가 입력 시 규정을 준수하지만 종료 시 결함이 있는 처리 단계는 데이터 오류가 발생하는 지점입니다. 이 위치를 정확히 파악하면 데이터 관리자는 잘못된 데이터를 수정하는 데만 집중하는 것이 아니라 근본 원인을 제거하는 데 집중할 수 있습니다.

데이터 계보 도구는 또한 데이터 관리자가 과거보다 더 역동적인 오늘날의 환경에서 예상치 못한 데이터 소스 형식 및 구조 변경을 파악하는 데 도움이 될 수 있습니다. 데이터 소스가 변경되면 다운스트림에서 의도치 않은 결과가 발생할 수 있습니다.

데이터 수집 관점에서 조사함으로써 데이터 관리자는 데이터 계통을 사용하여 데이터 종속성을 추적하고 데이터 변경의 영향을 받는 처리 단계를 식별할 수 있습니다. 이를 통해 데이터 관리자는 식별된 변경 사항을 수용하기 위해 처리 단계를 재설계하는 방법을 고려할 수 있습니다.

데이터 계보 도구에서 찾아야 할 것은 무엇입니까?

수동으로 수집 메타데이터 그리고 문서화하다 데이터 계보 상당한 투자가 필요합니다 자원, 하지만 특히 운영을 추진하기 위해 보고 및 분석에 의존하는 조직에서 오류가 발생하기 쉽습니다. 따라서 데이터 계보의 표현을 관리할 수 있을 뿐만 아니라 기업 전체에 자동으로 매핑할 수 있는 데이터 계보 도구 및 기술을 찾는 것이 도움이 될 수 있습니다.

결론

저희 기사를 읽어주셔서 감사합니다. 데이터 계보 도구가 데이터 거버넌스 전략을 어떻게 촉진하는지 더 잘 이해하는 데 도움이 되기를 바랍니다. 데이터 계보에 대해 자세히 알아보려면 다음을 방문하시기 바랍니다. Gudu SQLFlow 자세한 내용은.

2022년 시장에서 가장 인기 있는 데이터 계보 도구 중 하나인 Gudu SQLFlow는 SQL 스크립트 파일을 분석하고 데이터 계보를 얻고 시각적으로 표시할 수 있을 뿐만 아니라 사용자가 CSV 형식으로 데이터 계보를 제공하고 시각적으로 표시할 수 있도록 합니다. (2022년 8월 13일 Ryan이 게시)