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왜 빅 데이터 거버넌스가 필요한가? 주요 내용은 무엇입니까?

고립된 데이터, 신뢰할 수 없는 데이터 품질, 데이터 보안 유출 등 데이터 거버넌스 문제에는 주로 데이터 품질 및 데이터 보안 관리가 포함됩니다.

1. 정보기술이 급속히 발전하고 인터넷 앱 서비스가 보급됨에 따라 다양한 기업과 조직에서 점점 더 많은 양의 데이터를 생산하고 있습니다.

2. 이 데이터는 업무 부서, 시스템, 형식에 따라 규모와 복잡성이 크게 다릅니다. 이렇게 다양하고 다양한 데이터가 기업에 기회와 도전을 가져왔다.

3. 큰 데이터는 기업 정보 관리에서 중요한 역할을 하지만 고립된 데이터, 신뢰할 수 없는 데이터 품질, 데이터 보안 유출 등의 문제도 야기합니다. 이러한 문제를 해결하기 위해 빅 데이터 거버넌스가 해결책이 되었습니다.

둘째, 주요 내용은 무엇입니까?

1. 데이터 품질은 데이터 거버넌스의 최우선 과제이며 기업의 핵심 비즈니스 및 관리 의사 결정의 정확성과 관련이 있습니다. 데이터 품질 관리는 주로 "데이터 무결성, 정확성, 일관성, 적시성, 신뢰성 및 보안" 의 6 가지 측면을 중심으로 높은 데이터 품질을 보장합니다.

2. 데이터 보안 관리 데이터 규모가 커짐에 따라 데이터 보안은 이미 각 기업과 조직의 관심의 초점이 되었다. 데이터 보안 관리에는 데이터의 기밀성, 무결성 및 가용성이 포함됩니다. 데이터 암호화, ID, 액세스 제어, 감사 등의 기술적 수단 및 관리 정책을 포함합니다.

3. 메타데이터는 데이터 정의, 속성, 구조, 출처, 처리 방법 등을 포함한 데이터를 설명하는 데이터입니다. 데이터 거버넌스의 효율적인 구현을 보장하는 열쇠입니다. 메타데이터 관리는 데이터 자원의 사용 가능성과 재사용 가능성을 효과적으로 향상시키고 지식 관리 및 가치 마이닝을 향상시킵니다.

4. 데이터 거버넌스 프로세스 관리는 데이터 소스, 분류, 백업, 통합, 변환, 전송 등 전체 데이터 거버넌스 프로세스를 관리하는 방법으로, 데이터 수명주기의 전체 데이터 거버넌스 프로세스를 강조합니다.

5. 데이터 분석 및 응용. 기업에서 큰 데이터를 사용하는 주요 목적 중 하나는 데이터 분석 및 응용입니다. 데이터 수집, 정리, 분석 및 적용을 통해 데이터의 잠재력을 발굴하여 기업의 과학적 의사 결정에 대한 근거를 제공합니다.

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