데이터 거버넌스 vs. 데이터 관리

데이터 관리는 데이터가 적절하게 수집, 저장, 유지되고 사용자에게 접근 가능하도록 하는 일상적인 기술적 및 운영적 과정을 포함합니다. 데이터 관리 정책은 복잡한 데이터셋을 수집하고 분석하는 데 필수적이며, 좋은 정책은 리더들에게 고품질의 결정을 내리는 데 유용한 통찰력을 제공할 수 있습니다.

데이터 관리는 포괄적인 데이터 거버넌스를 따르며, 전략은 데이터의 구조와 관리 방법을 결정하는 것부터 좋은 데이터의 지속적인 유지 관리와 데이터 및 사용 방식의 변화에 따른 데이터 품질 유지 계획에 이르기까지 데이터의 전체 수명 주기를 다룹니다. 조직에서 좋은 데이터 관리 관행이 나타나는 몇 가지 방법은 다음과 같습니다:

데이터 아키텍처: 모델, 정책, 표준 및 규칙을 포함하여 조직 내에서 데이터 자산이 어떻게 구조화되고 관리되는지를 보여주는 프레임워크입니다.

데이터 모델링: 이것은 사용자가 데이터 구조를 이해하는 데 도움이 되도록 애플리케이션 또는 조직을 통해 데이터가 어떻게 흐르는지 보여주는 시연입니다.

데이터 수집: 적절한 데이터 관리는 또한 파이프라인으로의 데이터 수집을 고려해야 합니다. 이는 일반적으로 오류를 수정하고, 중복을 제거하고, 데이터셋을 결합하기 위해 데이터를 처리하는 것을 포함합니다.

데이터 카탈로그: 데이터 리소스의 인벤토리를 생성하여 검색 가능성을 높이고 사용자 간의 협업을 도울 수 있습니다.

데이터 저장: 조직들은 데이터 웨어하우스, 데이터베이스, 데이터 레이크 또는 데이터 레이크하우스를 사용하는 경향이 있습니다. 데이터 관리 전략은 데이터의 복잡성과 유형을 고려하여 비즈니스 또는 조직에 가장 적합한 저장 솔루션을 결정합니다.

데이터 최적화 및 유지 보수: 데이터 최적화 과정은 지속적입니다. 시간이 지나면서 데이터와 사용 방식이 변화함에 따라, 데이터는 지속적으로 최적화되어야 분석 성능을 최고로 유지할 수 있습니다.

데이터 관리 전략은 어느 때보다 중요합니다. 데이터의 복잡성과 양이 증가함에 따라, 분석, BI 및 AI 작업을 위해 대량의 데이터를 조직화하고 분석하는 전략을 구현하는 것의 중요성이 증가합니다. 이점에는 다음과 같은 것들이 포함됩니다:

효율성 및 무결성 좋은 데이터 관리는 프로세스를 간소화하고 데이터 무결성을 이끕니다. 데이터를 효율적으로 처리하면 데이터가 잘 정리되고 중복이나 오류가 없어집니다.

신뢰성 및 정확성 철저한 데이터 관리 절차를 구현하고 워크플로우를 자동화하면 최적의 데이터 세트를 사용하게 됩니다. 더 많은 회사들이 AI와 분석 도구를 조직 전체에 활용함에 따라, 최신이며 정확한 정보를 제공하여 더 큰 통찰력을 제공하는 것이 중요합니다.

확장성 및 복구 데이터 관리의 또 다른 장점은 비즈니스 확장에 도움이 된다는 것입니다. 데이터를 명확하게 파악하고 데이터의 신뢰성을 확보함으로써 의사 결정을 빠르게 내리고, 변화에 대응하며, 새로운 기회를 포착할 수 있습니다. 또한 고객 선호도에 대한 더 많은 인사이트를 확보할 수 있으며, 새로운 투자자에게 성장과 잠재력을 보여줄 수 있습니다.

좋은 데이터 관리에는 강력한 백업 및 복구 전략도 포함됩니다. 이러한 전략들은 사이버 공격이나 시스템 실패와 같은 사건이 발생했을 때 중요한 데이터를 빠르게 검색하고 다운타임을 최소화할 수 있도록 보장합니다.

데이터 관리가 조직의 데이터를 처리하는 일상적인 작업을 가리킨다면, 데이터 거버넌스는 데이터가 조직 내에서 어떻게 저장되고 관리되어야 하는지를 정의하는 정책, 표준, 절차의 포괄적인 프레임워크를 가리킵니다. 데이터 거버넌스는 데이터 소유권, 조직 내 데이터 관리에 대한 역할 및 책임을 정의하고, 데이터 정책 및 절차를 강제하는 과정입니다.

다시 말해, 데이터 관리가 집을 지을 도구라면, 데이터 거버넌스는 청사진입니다. 

좋은 데이터 거버넌스는 귀사의 전반적인 비즈니스 전략과 일치하며, 귀사의 모든 수준에서 데이터 관리, 품질, 가시성, 보안 및 준수 기능을 제공합니다. 강력한 데이터 거버넌스 정책은 원시 데이터 자산을 활용하는 방법을 결정하고, 그 통찰력을 고객 충성도를 높이고 수익을 증가시키는 경쟁 우위로 전환할 수 있습니다.

데이터 거버넌스의 핵심 요소는 다음과 같습니다:

데이터 탐색 어떤 거버넌스 프로세스에서도 첫 번째 단계인 데이터 발견은 조직이 수집한 데이터를 이해하는 데 도움을 주고, 그 데이터를 유용한 통찰력으로 변환하여 전반적인 비즈니스 전략을 안내합니다. 이는 유용한 패턴이나 추세를 분석하거나, 데이터의 관계를 발견하여 더 나은 통찰력을 제공하는 것을 의미할 수 있습니다.

데이터 품질 결정은 그것이 기반한 데이터만큼 좋고, 데이터 품질은 효과적인 데이터 거버넌스의 핵심 측면입니다. 데이터 품질 규칙을 개발함으로써, 조직은 정확성, 완전성, 최신성 및 준수와 같은 핵심 데이터 품질 속성을 우선시합니다. 또한, 데이터 거버넌스는 데이터 유래를 추적하고 잠재적인 변경 사항을 추적할 수 있도록 보장합니다.

데이터 분류 데이터 분류는 데이터의 민감도, 가치 및 중요성에 따라 데이터를 분류하는 과정입니다. 거버넌스 전략은 조직이 위험 수준에 따라 데이터를 분류하고 식별하는 데 도움이 되며, 필요한 보안 조치와 정책을 완화하고 적용하는 데 도움이 될 수 있습니다. 

데이터 보안 데이터 보안 정책은 데이터의 안전성과 보안을 촉진하며, 귀사를 무단 접근으로부터 보호할 수 있습니다. 이는 암호화 및 데이터 익명화와 같은 보안 프로토콜을 추가하여 사이버 공격을 방어하거나, 필요한 고객 정보만 유지하고 그들의 동의 기록을 유지하여 데이터 개인 정보 보호법 및 업계 특정 규정을 준수하는 것을 포함할 수 있습니다.

데이터 리니지 데이터 거버넌스의 핵심 요소는 데이터 출처와 소비를 이해하는 데 도움이 되는 데이터 라인리지를 사용하는 것입니다. 이 자동화된 과정은 데이터의 생명주기 동안 관련 메타데이터와 이벤트를 캡처하여 사용자가 데이터 오류에 대한 더 나은 이해를 할 수 있게 하며, 수동 감사 추적을 개발하는 비용 없이 시스템을 감사 준비 상태로 만듭니다.

데이터 투명성. 데이터 투명성을 촉진하는 거버넌스 전략은 조직 전체에서 신뢰, 책임감 및 더 나은 의사결정을 구축할 수 있습니다. 개방적이고 명확한 데이터 거버넌스 절차는 팀 간의 더 나은 협업을 촉진하고 모든 사람이 동일한 거버넌스 정책을 준수하도록 보장합니다. 또한 이를 통해 준수 문제를 식별하는 데 도움이 될 수 있으며, 데이터 관리와 준수에 대한 전반적인 문화를 장려합니다.

접근 제어. 어떤 데이터 거버넌스 전략의 중요한 부분은 데이터가 적절하고 안전하게 사용되고 접근되도록 보장하는 것입니다. 이에는 데이터에 접근할 수 있는 사람들에 대한 역할과 책임을 정의하고, 데이터에 대한 접근을 부여하고 철회하는 프로세스와 절차를 수립하는 것이 포함됩니다. 강력한 접근 제어는 민감한 데이터를 보호하면서 사용자에게 그들의 역할과 책임에 더 관련성이 있고 적용 가능한 데이터를 제공합니다.

데이터 감사. 정기적인 데이터 감사는 데이터 보안, 준수 및 책임을 보장하며, 데이터 유출 또는 규제 위반과 같은 데이터 남용으로부터 조직을 보호합니다. 감사는 조직 내에서 새로운 데이터 또는 프로세스에 따라 거버넌스 전략이 어떻게 변화하거나 발전해야 하는지를 파악하는 데도 유용할 수 있습니다. 데이터 감사 절차를 강제함으로써, 조직은 민감한 데이터의 지속적인 보호와 관리를 보장함으로써 고객의 신뢰를 증진하고 유지할 수 있습니다.

조직은 좋은 데이터 거버넌스가 없으면 데이터 관리 전략을 사용할 수 없습니다. 각각의 영역이 다르지만, 데이터 거버넌스와 데이터 관리는 데이터 생명주기의 모든 단계를 처리하기 위한 프레임워크와 도구를 조직에 제공하기 위해 함께 작동합니다.