데이터 관리와 예제가 있는 데이터 거버넌스

데이터는 모든 비즈니스 또는 조직에서 가장 가치 있는 부분 중 하나가 될 수 있습니다. 오늘날의 성공적인 회사는 회사 데이터를 효과적으로 분석, 사용 및 전략화하는 능력으로 정의됩니다. 부실한 데이터 정책은 조직에 해를 끼칠 수도 있는 심각한 위험을 초래합니다. 데이터가 올바르게 처리되도록 하려면 데이터 관리와 데이터 거버넌스 관행을 설정하고 이해하는 것이 중요합니다.

빅 데이터를 통해 기업은 엔터프라이즈 데이터를 사용하여 통찰력을 얻고 더 나은 결정을 내릴 수 있습니다. 데이터 관리 및 데이터 거버넌스가 솔루션을 제공합니다. 이 게시물의 도움으로 해당 정의를 자세히 검토하여 이러한 기능 간의 근본적인 차이점을 배우게 됩니다.

데이터 거버넌스란 무엇입니까?

데이터 거버넌스는 데이터를 적절하게 처리하고 저장하기 위한 회사의 전체 계획을 구성하는 정책, 관행 및 표준을 나타냅니다. 조직의 전략적 의사결정을 지원합니다. 정책이 필요한 중요한 비즈니스 프로그램이며 회사의 모든 사람이 동의하는 것이 가장 좋습니다.

조직이 규칙을 준수하고, 위험을 줄이며, 데이터 보안을 개선하고, 누군가가 데이터를 책임지도록 하려면 우수한 데이터 거버넌스 전략이 필요합니다. 성공하려면 데이터 거버넌스의 모든 필수 부분이 함께 작동해야 합니다. 관련된 몇 가지 요인을 살펴보겠습니다.

• 사람들

거의 모든 직원이 어떤 방식으로든 데이터를 사용합니다. 따라서 사람은 데이터를 생성 및 관리하고 궁극적으로 잘 관리된 데이터의 혜택을 받을 것이기 때문에 데이터 거버넌스 정책의 필수적인 부분입니다. 주제 전문가는 다양한 비즈니스 프로세스에 대한 표준화된 비즈니스 용어와 품질 임계값을 정의할 수 있습니다.

IT 전문가와 데이터베이스 관리자는 기술의 모든 측면을 처리합니다. 데이터 관리자는 품질 문제를 해결합니다. 법률 및 보안 전문가가 데이터 개인 정보를 보호합니다. 교차 기능 경영진의 이사회 또는 평의회는 조직 문제를 해결할 책임이 있습니다.

• 정책 및 규칙

동의, 품질, 보존 및 보안은 조직의 운영 및 절차를 관리하는 정책 및 규정의 일부일 뿐입니다. 예를 들어, 정책은 누가 정보에 액세스하고 정보를 활용하는지, 정보가 파일에 보관되는 기간 및 특정 종류의 데이터가 보관되는 위치를 지정할 수 있습니다.

개인 정보 사용에 대한 동의가 필요한 정책이 있을 수 있습니다. 하나의 규칙은 소비자가 개인 정보를 획득할 때 제공해야 하는 동의 형식을 지정할 수 있습니다. 또 다른 규칙은 판촉 제안을 보내기 전에 고객의 마케팅 허가를 확인해야 한다고 명시할 수 있습니다.

• 측정항목:

기술 메트릭에는 종종 애플리케이션의 중복 레코드 수와 같은 항목이 포함됩니다. 여기에는 데이터가 얼마나 정확하고 완전한지, 얼마나 많은 개인 데이터 요소가 암호화되거나 숨겨져 있는지도 포함됩니다.

재무 분석가와 대출 기관은 DSO(판매 미결제일)를 사용하여 회사의 재무 건전성을 측정합니다. DSO가 평균 이상인 경우 분석가와 대출 기관은 회사의 예측을 낮추거나 자금 조달 비용을 높일 수 있습니다. 불완전한 클라이언트 주소 데이터는 청구 주기 시간과 DSO를 증가시킵니다.

데이터 관리란 무엇입니까?

데이터 관리는 주로 데이터 거버넌스를 위한 전략을 실행에 옮기는 것입니다. 조직이 전체 데이터 워크플로를 관리하는 데 필요한 아키텍처, 정책 및 절차를 만들고 구현하려고 시도하는 프로세스입니다. 데이터 관리 전략을 사용하면 데이터가 생성될 때부터 철회될 때까지 전체 프로세스에 걸쳐 전체 회사 지침에 따라 데이터를 관리하는 데 도움이 됩니다.

데이터 거버넌스와 데이터 관리의 중요한 차이점을 살펴보기 전에 데이터 관리의 필수 구성 요소를 간단히 살펴보겠습니다.

• • 데이터 준비: 데이터 준비는 원시 데이터를 정확하게 조사할 수 있도록 정리하고 수정하는 작업을 말합니다. 이 프로세스를 완료하는 데 상당한 시간이 걸릴 수 있습니다. 보고 및 분석을 완료하기 위해 서두르다 보면 이 필수적인 첫 번째 단계를 건너뛸 위험이 있습니다. 결과적으로 기업은 부정확한 데이터를 기반으로 잘못된 결정을 내릴 수 있습니다.

• 데이터 파이프라인: 데이터 파이프라인을 통해 한 시스템에서 다른 시스템으로 데이터를 자동으로 이동하는 프로세스를 완료할 수 있습니다. 이 목표는 적시에 달성됩니다.

• 데이터를 데이터베이스로 추출, 변환 및 로드: 이는 비즈니스의 데이터베이스 시스템에 로드할 수 있도록 데이터를 변경하는 것을 의미합니다. 일단 구축되면 자동화된 프로세스를 통해 수행되는 경우가 많습니다. 그러나 일반적으로 파이프라인에 대한 준비와 작업이 먼저 필요합니다.

• 데이터 카탈로그: 데이터 를 구성하고 추적을 쉽게 찾고 유지 관리하면 데이터의 완전한 표현을 구축하는 데 도움이 됩니다.

• 데이터 저장 시설: 다양한 데이터 소스를 모두 한 곳에서 중앙 집중화하기 때문에 데이터 분석 프로세스를 수행하기가 훨씬 덜 어렵습니다.

• 데이터 거버넌스: 규정 준수 및 데이터 보안을 유지하기 위해 따라야 하는 규칙과 절차를 정의하는 데 도움이 될 수 있습니다.

• 데이터 구조는 데이터 흐름을 관리하는 데 사용되는 공식적으로 구성된 프레임워크입니다.
• 데이터의 안전성: 데이터 보안 시스템을 구성하는 구성 요소는 데이터가 변경되거나 허용되지 않은 개인이 데이터를 볼 수 없도록 하는 보호 장치입니다.

데이터 거버넌스 대 데이터 관리: 차이점

이제 데이터 거버넌스와 데이터 관리에 대해 자세히 살펴보겠습니다. 데이터 관리 계획을 구현할 때 데이터 거버넌스가 필요한 방향을 제시합니다.

데이터 거버넌스와 데이터 관리는 어떻게 상호 작용합니까?

데이터 거버넌스 및 데이터 관리는 데이터 보안 및 유지 관리 목표를 달성하기 위한 조직의 능력에 영향을 미치며, 전자는 정책에 초점을 맞추고 후자는 절차에 초점을 맞춥니다.

예를 들어, 데이터 거버넌스 정책은 규정을 준수하기 위해 7년의 소비자 데이터 저장을 요구할 수 있습니다. 그런 다음 데이터 관리 작업은 데이터 스토리지 시스템의 데이터를 보관 및 삭제할 수 있습니다.

결론

데이터 거버넌스와 데이터 관리의 목표는 비록 두 가지 다른 것이지만 동일합니다. 조직이 장기적으로 데이터를 효과적이고 유익하게 활용할 수 있도록 데이터 거버넌스와 데이터 관리를 모두 갖추는 것이 중요합니다.

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