데이터 거버넌스 프레임워크: 완전한 가이드

데이터 거버넌스 프레임워크를 만들기로 결정했다면 지금이 적기입니다. 데이터 수집, 저장 및 해석은 글로벌 비즈니스 컨텍스트에서 보다 유연하고 경쟁력 있는 조직의 능력을 향상시켰습니다.

그러나 이러한 데이터 자산을 성공적으로 관리할 수 있다면 디지털 트랜스포메이션에 활용할 수 있습니다. 조직의 미래 비즈니스 계획, 모델 및 전략에 가장 적합한 것을 선택해야 합니다.

예를 들어, 비즈니스 생태계는 이 프레임워크를 사용하여 데이터 표준을 준수하도록 보장하기 위해 관련 역할과 책임을 할당할 수 있습니다. 그러나 회사의 미래 비즈니스 목표, 모델 및 포부에 가장 적합한 것을 선택해야 합니다.

데이터 거버넌스, 해당 프레임워크 및 조직에 데이터 거버넌스 프레임워크를 배치하는 방법을 살펴보겠습니다.

데이터 거버넌스 프레임워크란 무엇입니까?

데이터 거버넌스 프레임워크는 데이터를 수집, 저장 및 사용하기 위한 단일 규칙 및 절차 집합을 설정합니다. 프레임워크를 사용하면 기본 거버넌스 절차를 쉽게 단순화하고 확장할 수 있습니다. 이를 통해 데이터 양이 아무리 빠르게 증가하더라도 규정을 준수하고 데이터를 공유하며 협업을 장려할 수 있습니다.

이 프레임워크는 조직의 모든 사람에게 동일한 데이터 보기를 제공하는 것을 목표로 합니다. 데이터 자체 외에도 이 옵션에는 데이터 링크 및 계보, 기술 및 비즈니스 정보, 데이터 평가, 데이터 검증, 클러스터링 기술, 고급 분석 및 협업이 포함됩니다.

이 프레임워크를 사용하면 모든 정책, 규칙 및 정의가 조직의 데이터에 적용되도록 할 수 있습니다. 조직은 기업 리더부터 데이터 관리자 및 엔지니어에 이르기까지 다양한 직무에 있는 다양한 사람들에게 신뢰할 수 있는 데이터를 제공할 수 있습니다.

데이터 거버넌스 프레임워크의 중요성

조직을 운영하고 비즈니스 세계에서 더 나은 성과를 내고 싶다면 데이터 거버넌스 프레임워크를 구축해야 합니다. 따라서 데이터 거버넌스 프레임워크가 조직에 필수적인 이유를 알아보겠습니다.

• 데이터 거버넌스 프레임워크는 기업이 규칙, 규범, 책임 및 소유권을 설정하는 데 도움이 됩니다. 역할과 책임 외에도 여기에는 중요한 품질 지표, 주요 데이터 구성 요소, 핵심 성과 지표, 데이터 위험, 개인 정보 메트릭, 정책 및 절차가 포함됩니다.
• 이 프레임워크는 데이터를 찾아 전사적 그림을 구축합니다. 데이터 연결 및 계보, 기술 및 기업 메타데이터, 데이터 프로파일링, 데이터 인증, 데이터 분류, 데이터 엔지니어링 및 협업을 다룹니다.
• 데이터 프레임워크는 데이터 거버넌스 프로그램의 필수 프로세스 부분을 정의하여 데이터 거버넌스를 실행하는 데 도움이 됩니다.
• 그런 다음 비즈니스는 이 프레임워크를 사용하여 결과를 측정하고 모니터링하여 신뢰, 개인 정보 보호 및 보안을 개선합니다. 프로세스, 데이터 품질 및 데이터 확산을 추적합니다. 또한 데이터 개인 정보 보호 및 위험 노출을 주시하여 문제를 알리고 감사 추적을 생성하며 문제를 처리하고 워크플로를 보다 쉽게 ​​관리할 수 있습니다.

데이터 거버넌스 프레임워크는 어떻게 구축합니까?

데이터 거버넌스 프레임워크를 구축하려면 몇 가지 팁과 요령 및 단계를 따라야 합니다. 이제 조직을 위해 구축하는 데 도움이 되는 몇 가지를 살펴보겠습니다.

1. 자산, 절차 및 파이프라인 문서화

모든 것은 물리적 데이터 자산, 절차 및 파이프라인을 식별하고 문서화할 수 있는 것으로부터 시작됩니다. 이는 데이터를 저장하는 구조와 데이터를 전송하고 소비하는 프로세스를 자세히 설명하여 실제 현실을 정확하게 복제하는 기반을 제공합니다.

이는 이해 관계자가 상황에 따라 환경을 이동할 수 있도록 하는 철저한 데이터 계보, 영향 분석 및 탐색 도구를 제공하기 위한 프레임워크를 만듭니다.

조직의 사일로를 무너뜨리려면 하이브리드 클라우드 배포, 다양한 데이터 형식, 기존 및 최신 통합 및 이동 방법(ETL, ELT, 스트리밍 등)을 모두 인식하고 지원하는 유연한 데이터 거버넌스 시스템이 필요합니다.

또한 광범위한 데이터 소비 사용 사례, 기술 및 고급 분석(BI/보고, ML/AI 및 고급 분석)을 포괄적인 단일 물리적 그림으로 정규화해야 합니다.

1. 비즈니스 컨텍스트 구축

비즈니스 컨텍스트를 구축할 수 있는 능력은 다음과 같습니다. 이와 관련하여 유연한 비즈니스 어휘 기능이 필수적입니다. 비즈니스 용어집을 통해 기업은 데이터 세계에서 사용되는 다양한 단어의 의미를 정의한 다음 해당 정의를 기업의 네트워크 인프라에 존재하는 실제 데이터와 연결할 수 있습니다.

진정한 이점은 기업이 특정 요구 사항을 나타내는 추가 비즈니스 데이터 자산을 신속하게 개발 및 관리하고 해당 자산을 관련 프레임워크의 모든 구성 요소에 연결할 수 있을 때 발생합니다.

이를 수행하는 방법에는 데이터 공유 계약, 규정 준수 태깅, 데이터 분류 시스템 및 기업이 데이터 자산의 의미, 위험 및 가치를 더 잘 이해할 수 있도록 하는 메트릭이 있습니다.

• 데이터 품질 알기

비즈니스 사용자는 선택을 하기 전에 가치와 통찰력의 균형을 유지하기 위해 데이터 품질을 이해해야 합니다. 데이터 품질을 아는 것은 데이터 거버넌스 프레임워크의 세 번째 단계입니다. 데이터의 미묘함을 더 잘 이해하기 위해 프로필 통계를 제공하는 것으로 시작합니다. 이것은 정보를 기반으로 선택을 하는 데 필요한 신뢰를 구축합니다.

이해 관계자가 무엇이 있어야 하는지 이해하고, 데이터를 규칙과 정기적으로 비교하고, 문제가 발생할 때 품질 수정을 추구할 수 있도록 데이터 품질 표준에 대한 접근성이 필요합니다.

• 이해관계자 네트워킹 및 협력

이해 관계자 네트워킹 및 협업은 데이터의 비즈니스 및 물리적 관점을 기록하고 병합할 수 있는 다음과 같은 중요한 기능입니다. 데이터 거버넌스 프레임워크의 읽기 전용 보기를 통해 기업 이해 관계자는 해당 기능의 컨텍스트에서 데이터를 찾고 탐색할 수 있으며 데이터 기반 문화를 촉진하는 데 도움이 됩니다.

조직은 통제된 피드백 루프와 안내 프로세스를 구현하여 "부족 지식"을 더 잘 관리하고 공유할 수 있습니다. 이러한 접근 방식은 또한 프레임워크의 정의된 역할과 책임을 유지 관리하고 개선하는 데 도움이 됩니다.

조직의 사일로를 무너뜨리고 부서 간 협업을 강화하며 데이터에 대한 조직의 신뢰와 전략적 사용을 높이기 위해 "데이터 커뮤니티"와 소셜 네트워크가 데이터를 중심으로 구축될 수 있습니다.

• 오토메이션

퍼즐의 마지막 조각은 자동화입니다. 데이터 거버넌스를 위한 프레임워크는 이전에 했다면 어렵지 않을 것입니다. 유연한 데이터 거버넌스 시스템을 설정하는 것은 한 가지입니다. 그러나 그것을 정확하고 완전하며 최신 상태로 유지하는 것은 또 다른 문제입니다. 이 시설이 구식이거나 불완전한 경우 이해 관계자는 더 이상 이 시설을 신뢰하지 않습니다. 그리고 부정확한 데이터 통찰력은 조직에 부정적인 결과를 초래할 수 있습니다.

따라서 가능한 한 많은 데이터 거버넌스 프레임워크를 자동화할 수 있다고 가정합니다. 이 경우 디지털 혁신 노력이 어디로 가든지 관련성과 유연성을 유지할 수 있습니다.

결론

우리는 데이터 거버넌스 프레임워크와 비즈니스용으로 구축할 수 있는 방법을 설명하기 위해 최선을 다했습니다. 유연하고 자동화된 데이터 거버넌스 프레임워크를 채택하면 조직에 액세스 가능하고 완전하고 적절하며 지속 가능한 데이터 통찰력을 제공하여 비즈니스를 지원하고 중요한 데이터 기능과 데이터 기반 비즈니스 전략을 구축하는 데 도움이 됩니다.

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