데이터 관리 프레임워크: 정의 및 구축 방법

신뢰할 수 있는 데이터를 구축하려면 우수한 데이터 관리 프레임워크를 사용해야 합니다. 신뢰할 수 있는 정보는 우수한 관리 방식을 기반으로 구축된 데이터 인프라에서 나옵니다.

이 유용한 정보를 올바르게 사용하면 신용 조합에 관심이 있는 회원들이 신용 조합을 신뢰하고 귀하와 더 많은 거래를 하고 싶어할 것입니다. 또한 규제 기관에 보고서를 보내고 위험을 줄이려고 할 때 정확한 데이터가 필요합니다.

많은 단계에서 데이터 관리 프레임워크를 설정합니다. 모든 단계는 서로 및 전체적으로 잘 작동합니다. 조치가 없으면 문제가 발생합니다. 여기에서 데이터 관리를 위한 프레임워크를 구성하는 모든 단계의 짧은 목록을 살펴보겠습니다. 그러나 그 전에 데이터 관리 프레임워크가 무엇을 의미하는지 배울 것입니다.

데이터 관리 프레임워크란 무엇입니까?

데이터 관리 프레임워크는 엔터프라이즈 데이터를 성공적으로 관리하는 데 필요한 사람, 절차 및 정책의 모델입니다. 비즈니스에 필수 데이터를 제공하는 데 필요한 모든 요소를 ​​보장하는 데 도움이 됩니다. 이 모델은 데이터 관리 전략이라고도 합니다.

데이터 관리 프레임워크는 조직 내에서 구현해야 하는 사항을 간략하게 설명합니다. 이러한 각 부분에 적합한 크기를 결정하고 결정을 내리기 위해 조직의 프레임워크에 넣어야 합니다.

데이터 관리 프레임워크의 중요성

어떤 산업이든 데이터는 가장 소중한 것입니다. 자금 제공자의 이름과 연락처 정보, 보고서의 통계, 각 직원의 개인 정보는 조직의 성공을 위한 기반을 구성합니다. 영리 목적이 아닌 조직도 마찬가지입니다.

데이터가 없으면 자신이 얼마나 잘하고 있는지 알 수 없으며 미래를 계획할 수도 없습니다. 데이터 관리 프레임워크는 필요할 때 데이터에 액세스할 수 있도록 전체 전략에 매우 중요합니다.

여기에는 전체 팀의 이익을 위해 데이터 관리 계획과 올바른 구조를 구현하는 것이 포함됩니다. 규정 준수 코드를 사용하여 회사 전체에서 데이터를 공유할 수 있습니다.

데이터 관리 프레임워크를 구축하는 방법

데이터 관리 프레임워크는 데이터 관리 기능의 성숙도와 성능을 설계, 구현 및 측정하는 데 도움을 주기 위한 것입니다. 이제 아래에서 데이터 관리 프레임워크를 설정하는 방법을 알아보겠습니다.

• 데이터 관리 기능 및 프레임워크 범위 지정

회사의 데이터 관리 요구 사항의 범위는 다양한 요인에 따라 달라집니다. 가장 중요한 원칙은 정의된 범위가 회사의 요구 및 리소스와 호환되어야 한다는 것입니다. 공식적인 데이터 관리 기능을 설정하려면 다음 사항을 고려해야 합니다.

기업 드라이버

비즈니스 동인은 기업이 특정 활동을 시작하도록 장려하는 동기 부여 요소입니다. 가장 일반적인 촉매는 수많은 규칙(예: 일반 데이터 보호 규정)과 비즈니스 변화(예: 고객 경험을 개선하기 위한 AI/ML 기술 설치)의 조합입니다. 기업은 비즈니스 결정을 내릴 때 내부 및 외부 환경과 관련된 변수를 고려할 수 있습니다.

많은 이해관계자들의 요구

이해 관계자는 비즈니스 동인을 통해 식별됩니다. 상황에 따라 외부 및 내부 이해 관계자가 있을 수 있습니다. 데이터 관리 프레임워크는 이해 관계자의 많고 때로는 상충되는 요구와 기대를 충족해야 합니다.

기업이 디지털 혁신 이니셔티브를 시작하려고 한다고 가정해 보겠습니다. 높은 비용으로 인해 모든 기업 프로세스를 한 번에 디지털화할 수 없습니다. 그러나 결국 재무 및 상업 부서는 다양한 요인에 의해 동기가 부여됩니다. 금융 부문의 효율성과 생산성이 향상되고 고객 만족도가 높아져 매출 성장이 이루어질 것입니다.

"엔터프라이즈" 범위

기업은 전체 조직 또는 선택한 사업부에 데이터 관리를 적용할 수 있습니다. 이상적인 방법은 선택한 비즈니스 동인에 따라 다릅니다.

데이터 관리 요구 사항

데이터 관리는 다면적인 노력입니다. 개별 운전자의 요구 사항을 충족할 때 고려해야 할 다양한 요소가 있습니다. 데이터 거버넌스, 데이터 모델링, 데이터 및 애플리케이션 아키텍처, 데이터 품질은 데이터 관리 프레임워크의 가장 일반적인 기능 중 일부입니다.

• 성숙도에 대한 사전 평가 수행

어떤 식으로든 모든 비즈니스는 데이터를 관리합니다. 결과적으로 조직에는 현재 공식적인 데이터 관리 기능이 없지만 일부 데이터 관리 기능은 있습니다. 현재 능력을 평가하고 잠재적 격차를 식별하는 능력은 예비 성숙도 평가를 통해 가능합니다.

• 데이터 관리 프레임워크 및 로드맵 생성

기업은 프로세스의 두 번째 단계인 2단계의 결과를 기반으로 데이터 관리 프레임워크에 대한 장기 또는 중기 전략 비전을 결정할 수 있습니다. DMF의 연구에 따르면 전략과 로드맵은 계획 문서의 예입니다.

• 데이터 관리 기능 설계

선택한 프레임워크를 기반으로 필요한 기능을 구축하는 것은 기업의 몫입니다. 디자인 프로세스의 첫 번째 단계는 생산해야 하는 제품을 식별하는 것입니다. 기업이 제품을 만들려면 정책, 표준 및 기타 규제 문서가 있어야 합니다.

규정 준수는 프로세스를 사용하여 더 쉽게 접근할 수 있습니다. 역할의 도움이 있어야만 완료할 수 있습니다. 마지막으로 기업이 역량을 키우기 위해서는 예산이 있어야 합니다.

• 데이터 관리 프레임워크 사용

회사에서 데이터 관리 프레임워크를 구현하는 가장 좋은 방법은 비즈니스 목표, 규모 및 리소스에 따라 다릅니다. "Orange" DMF는 중앙 집중식, 분산형 및 하이브리드의 세 가지 주요 전략을 식별합니다. 각 디자인에는 장단점이 있으며 상황에 따라 사용할 수 있습니다.

• 세부 성숙도 평가 완료

기업은 프로세스 및 정책과 같은 기능 차원 및 항목의 일반적인 수준에서 상세한 성숙도 평가를 수행해야 합니다. 이 방법을 사용하면 세부적인 단기 계획을 세울 수 있습니다. 또한 핵심 성과 지표 시스템(KPI)을 만드는 데 도움이 됩니다.

• KPI 시스템 만들기

기업은 두 가지 핵심 성과 지표(KPI)를 설정해야 합니다. 하나는 데이터 관리 역량의 개발을 추적하고 다른 하나는 일상 업무의 효율성을 평가하기 위한 것입니다. KPI를 설정하는 동안 다양한 추상화 수준을 사용할 수 있습니다.

결론

위의 논의는 데이터 관리 프레임워크와 비즈니스에서 이를 구축하는 방법에 대해 배웠습니다. 모든 회사는 이러한 단계를 데이터 관리를 위한 프레임워크로 사용하면 이점을 얻을 수 있습니다. 조직은 비즈니스 세계에서 개선을 위해 이 프레임워크를 사용할 수 있습니다.

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