-응? 데이터 거버넌스 (DataGovernance) 는 기업 데이터 거버넌스 부서에서 시작 및 구현하며 기업 전체에서 다양한 데이터의 비즈니스 애플리케이션 및 기술 관리를 개발하고 구현하는 방법에 대한 정책 및 프로세스입니다.
데이터 거버넌스와 관련된 IT 기술 주제로는 메타데이터 관리, 마스터 데이터 관리, 데이터 품질, 데이터 통합, 모니터링 및 보고 등이 있습니다.
데이터 거버넌스의 기술적 구성은 무엇입니까?
데이터 거버넌스와 관련된 기술적 과제로는 메타데이터, 데이터 표준, 데이터 품질, 데이터 통합, 마스터 데이터, 데이터 자산, 데이터 교환, 수명주기, 데이터 보안 등이 있습니다.
모든 데이터 관련 기술 제품은 지식 기반을 통해 서로 공유되며, 지식 기반은 데이터 거버넌스의 백그라운드 채널로 다양한 플랫폼, 환경, 기술 및 도구를 통해 제출 및 필요한 메타데이터 정보를 전달합니다.
데이터 거버넌스는 데이터를 기업의 비즈니스 자산으로 적용 및 관리하는 데 초점을 맞춘 관리 메커니즘입니다. 데이터 불일치를 제거하고, 표준화된 데이터 적용 기준을 설정하고, 조직의 데이터 품질을 향상시키고, 광범위한 데이터 공유를 실현하며, 비즈니스, 관리 및 전략적 의사 결정에서 조직의 귀중한 자산으로 데이터를 사용하여 데이터 자산의 비즈니스 가치를 최대한 활용할 수 있습니다.
한 회사의 데이터 거버넌스 아키텍처를 예로 들어 보겠습니다.
데이터 거버넌스 플랫폼은 메타데이터, 데이터 표준, 데이터 품질, 데이터 통합, 마스터 데이터, 데이터 자산, 데이터 교환, 수명주기 및 데이터 보안 9 대 제품을 통합합니다. 각 모듈의 기능은 상호 호출, 전체 프로세스 시각화, 데이터 거버넌스의 모든 측면을 통해 각 제품 모듈의 임의 조합을 제공할 수 있습니다.
메타데이터: 엔터프라이즈 시스템 데이터 속성에 대한 정보를 수집하고 요약하여 모든 업종의 사용자가 더 나은 데이터 통찰력을 얻을 수 있도록 돕고, 메타데이터 간의 관계와 영향을 통해 자원에 숨겨진 가치를 발굴합니다.
데이터 표준: 여러 시스템에 분산되어 있는 데이터 이름 지정, 데이터 정의, 데이터 유형, 할당 규칙에 대한 일관된 정의 기준을 제공합니다. 표준 평가를 통해 복잡한 데이터 환경에서 엔터프라이즈 데이터 모델의 일관성과 규범성을 유지하고, 소스에서 데이터의 정확성과 품질을 보장하며, 개발 및 데이터 관리의 일관성과 효율성을 높입니다.
데이터 품질: 다양한 유형의 데이터 품질 문제를 효과적으로 식별하고, 데이터 감독을 구축하고, 데이터 품질 관리 시스템을 형성하고, 데이터 품질 문제를 모니터링 및 폭로하고, 문제에 대한 자세한 쿼리 및 품질 개선 권장 사항을 제공하고, 데이터의 무결성, 정확성, 적시성, 일관성 및 합법성을 종합적으로 향상시키고, 데이터 관리 비용을 절감하고, 데이터 불안정성으로 인한 의사 결정 편차 및 손실을 줄입니다.
데이터 통합: 데이터 정리, 변환, 통합, 모델 관리 등을 수행할 수 있습니다. 문제 데이터를 해결하는 데 사용할 수 있을 뿐만 아니라 데이터 애플리케이션을 위한 신뢰할 수 있는 데이터 모델을 제공합니다.
마스터 데이터: 기업이 내부 데이터의 단일 뷰를 생성 및 유지 관리하여 데이터 품질 향상, 운영 단위의 정의 통합, 비즈니스 프로세스 간소화 및 개선, 비즈니스 대응 속도 향상 등의 이점을 제공합니다.
데이터 자산: 가치를 창출할 수 있는 모든 데이터 자원을 수집하고, 사용자에게 자산 뷰를 제공하고, 엔터프라이즈 자산을 신속하게 파악하고, 잘못된 자산을 찾아내고, 관리자에게 의사 결정 기반을 제공하고, 데이터 자산의 가치를 높입니다.
데이터 교환: 기관, 시스템 간 데이터 또는 파일 전송 및 공유, 정보 자원 활용도 향상, 이기종 시스템 간에 분산된 정보 상호 연결 보장, 데이터 수집, 중앙 집중화, 처리, 배포, 로드 및 전송, 데이터 및 파일 통합 전송 및 교환
수명 주기: 데이터의 출생과 사망을 관리하고, 데이터의 자동 아카이빙 및 폐기를 설정하며, 데이터의 수명 과정을 종합적으로 모니터링하고 보여줍니다.
데이터 보안: 데이터 암호화, 탈민, 흐림, 계정 모니터링 등 다양한 데이터 보안 정책을 제공합니다. 을 누르고 데이터 사용 중 인증, 권한 부여, 액세스 및 감사와 같은 적절한 조치가 취해졌는지 확인합니다.
요약하면 데이터 거버넌스 시스템의 핵심 구성 요소는 메타데이터 관리 시스템, 데이터 표준, 데이터 품질, 데이터 상호 전송, 데이터 보안, 데이터 수명주기 등입니다. -의심하지 마-신이 말해줬어!