데이터 거버넌스: 정의 및 모범 사례

모든 기업은 비즈니스 결과를 지원하기 위해 데이터를 어떻게 사용하고 전반적으로 일관되게 처리할지 결정해야 합니다. 오늘날 기업은 여러 소스에서 엄청난 양의 데이터를 수집하고 데이터 거버넌스는 위험 관리, 가치 극대화 및 비용 절감에 도움이 됩니다.

데이터 거버넌스에는 회사에서 데이터 자산을 관리하고 보호하는 데 필요한 인력, 프로세스 및 기술 도구가 포함됩니다. 그것은 모두 회사가 수집하는 정보를 어떻게 처리하느냐에 달려 있습니다. 효과적인 경우 데이터가 정확하고 일관성이 있으며 올바른 방식으로 관리되도록 합니다.

조직 전체에 걸쳐 데이터를 관리하기 위한 프레임워크를 형성하고 신뢰할 수 있는 데이터를 효과적으로 활용할 수 있는 기회를 제공합니다. 이 게시물은 몇 가지 모범 사례를 통해 데이터 거버넌스를 정의합니다.

데이터 거버넌스란 무엇입니까?

데이터 거버넌스는 조직 데이터의 관리, 배포 및 보안을 제어하는 ​​비즈니스에서 사용하는 규칙 및 절차의 모음입니다. 작업은 다음과 같습니다.

• 인프라와 기술을 만듭니다.
• 프로세스와 규칙을 설정하고 관리합니다.
• 조직의 어떤 직원이나 직위가 특정 데이터 유형을 처리하고 유지할 권한과 책임이 있는지 파악합니다.

규정 준수는 데이터를 얼마나 잘 관리하느냐에 따라 결정됩니다. 시스템은 사물을 저장, 이동 및 안전하게 보관하는 방법을 관리합니다. 그러나 인간적인 측면은 정책 개발, 절차 건전성, 기술 관리 및 데이터 보안을 보장합니다.

데이터 거버넌스의 주요 구성요소

조직은 올바른 결정을 내릴 때 우수한 데이터 거버넌스의 이점을 얻습니다. 잘 설계된 프로그램에는 거버넌스 팀, 가이드 위원회 및 데이터 관리자가 포함됩니다. 데이터를 사용하는 방법에 대한 규칙이기도 합니다.

다음은 적절한 데이터 거버넌스를 위한 몇 가지 주요 구성 요소입니다.

• 정직: 프로그램의 모든 사람은 데이터 거버넌스에 대한 결정의 한계, 도전 및 기타 영향에 대해 정직하고 개방적이어야 합니다.

• 데이터 품질: 데이터 소스 관리의 기초 역할을 합니다. 모든 데이터 기반 조직의 초석은 정확하고 완전하며 신뢰할 수 있는 데이터 모음입니다. 데이터 거버넌스는 높은 품질과 강력한 수준의 데이터를 필요로 합니다.

• 데이터의 안전성: 데이터 보안은 데이터 소스에 의해 제기된 위험 수준에 따라 데이터 소스를 분류하고 분류하는 기술입니다. 사용자 상호 작용과 보안 절차 사이에 보안 액세스 채널이 설정되도록 합니다.

• 데이터 관리: 데이터 소스 활용을 지시, 모니터링 및 지원하며 비즈니스 사용자가 액세스하기 쉬운 방식으로 고품질 데이터를 구현하는 데 기여합니다.

• 데이터 명확성: 데이터 보안을 위해 조직의 데이터에 액세스하고 사용하는 개인이 자신의 작업에 책임이 있음을 제안합니다. 사용자는 기업 세계에서 데이터의 출처를 찾을 수 있습니다.

데이터 거버넌스의 이점

데이터 거버넌스는 조직이 데이터와 데이터 사용 방식을 관리하고 제어하는 ​​일련의 방법입니다. 여기에는 내부 데이터 표준과 규칙을 만들고 이를 구현하여 데이터가 정확하고 일관되며 올바르게 사용되도록 해야 합니다. 다음은 견고한 데이터 거버넌스 프로그램을 통해 기업이 얻을 수 있는 몇 가지 이점입니다.

품질 보증

깨끗한 데이터는 우수한 데이터 거버넌스 프로그램의 결과입니다. 데이터 감독이 공유되면 정기적으로 정리, 업데이트 및 폐기됩니다. 데이터를 다루는 것은 어렵지만 데이터 관리 직원이 모든 것을 최신 상태로 적절하게 유지한다면 작업이 조금 더 쉬울 수 있습니다.

좋은 데이터 정책은 조직이 유용한 정보를 찾고 추적하고 쓸모없거나 오래되거나 중복되는 정보를 제거하는 데 도움이 됩니다. 여러 명이 데이터를 입력하면 일부는 중복되거나 정확하지 않습니다. 데이터 정책은 팀에서 오류를 줄이고 고품질 데이터의 단일 소스를 생성하는 데 도움이 되어야 합니다.

더 나은 비즈니스 의사 결정

강력한 데이터 거버넌스를 통해 조직 내의 모든 승인된 사용자가 동일한 데이터에 액세스할 수 있으므로 비즈니스 내부에 데이터 사일로가 형성될 가능성이 없습니다. 이 때문에 사용자와 결정을 내리는 사람들은 데이터에 대한 더 높은 신뢰 수준을 갖게 되며 결과적으로 해당 정보를 기반으로 하는 결정에 대해 더 많이 신뢰하게 됩니다.

규정, 법률 및 산업 표준 준수

시스템을 배치하면 비즈니스에서 가장 최신의 법적 요구 사항을 더 쉽게 따를 수 있습니다. 사람들이 법을 따르도록 하고 규칙 위반에 대해 벌금이나 벌금을 내지 않도록 합니다. 또한 현재의 규제 표준을 충족하는지 확인하면 민감한 비즈니스 정보가 없어야 하는 사람들로부터 민감한 비즈니스 정보를 보호할 수 있습니다.

비용 절감

데이터 거버넌스는 감사를 더 빠르고 쉽게 만들고 일상적인 운영을 개선할 것입니다. 잘못되었거나 오래된 정보 기반 결정으로 인한 낭비를 줄일 수 있습니다. 또한 현재 활동, 재고 및 사용 가능한 직원을 면밀히 주시하면 고객에게 더 나은 서비스를 제공하는 데 도움이 될 수 있습니다.

데이터 거버넌스 모범 사례

원활하고 효율적인 방식으로 효과적인 데이터 거버넌스를 실행할 수 있습니다. 가장 필수적인 모범 사례의 다음 목록을 준수해야 합니다.

• 작게 시작하되 중요하게 생각하십시오. 사람, 프로세스 및 기술은 모두 데이터 거버넌스의 중요한 부분입니다. 데이터 전략을 계획하고 실행할 때 이러한 사항을 기억해야 합니다. 작게 시작하여 전체 그림으로 나아가십시오. 각 부분은 균형 잡힌 데이터 거버넌스 전략을 수립하기 위해 이전 부분을 기반으로 해야 합니다. 사람이 먼저이고, 그 다음이 프로세스, 그리고 마지막으로 기술이 와야 합니다.
• 명확하고 정량화 가능한 목표 설정: 명확하고 측정 가능하며 구체적인 목표를 설정합니다. 측정할 수 없는 것은 제어할 수 없고 간단합니다. 목표가 달성되면 성공을 축하하고 더 많은 승리를 달성하기 위한 동기로 사용하십시오.
• 이해 관계자 참여: 데이터 거버넌스에 대한 정책을 수립하려면 회사의 최고 리더의 지원이 필요합니다. 이해 관계자가 회사의 모든 사람이 거버넌스 계획을 사용하도록 할 수 있는 작업을 수행할 수 있습니다.
• 데이터 거버넌스 팀 역할 설정: 효과적인 절차를 수행하려면 역할, 책임 및 소유권 구조를 설정해야 합니다. 데이터를 생성하고 관리하는 사람들은 데이터를 가장 잘 아는 사람들입니다. 데이터 관리자는 소유자와 협력하여 소유자를 안내하고 더 쉽게 의사 소통할 수 있도록 해야 합니다. 데이터 거버넌스 팀에는 다른 부서의 구성원이 있어야 하며 데이터 거버넌스 이니셔티브를 발전시킬 수 있어야 합니다.
• 관리되지 않는 데이터 고려: 가장 중요한 데이터 중 일부는 파일, 폴더 및 공유에 있습니다. 그러나 이 데이터는 관리되는 데이터보다 더 위험한 경우가 많습니다. 데이터 관리 계획에 비정형 데이터가 포함되어 있는지 확인하십시오.
• 데이터 분류 및 태그 지정: 비즈니스가 목표를 달성하고 데이터를 두 번 이상 사용할 수 있도록 메타데이터에 대한 표준을 설정합니다. 거버넌스의 주요 목표 중 하나는 데이터 분류 및 태깅 없이는 달성하기 어려운 표준화입니다.
• 메트릭으로 진행 상황 추적: 프로그램 성공을 ​​측정해야 합니다. 데이터 정책을 도입하기 전에 측정을 정의하십시오. 이를 통해 현재 데이터 관리 절차를 시작할 수 있습니다. 원래 지표를 정기적으로 따르십시오. 이는 진행 상황을 보여주고 데이터 거버넌스 모범 사례가 이론상이 아니라 실제로 효과적임을 보장합니다.
• 정기적인 커뮤니케이션: 커뮤니케이션은 데이터 거버넌스 프로그램 또는 절차의 모든 곳에서 중요합니다. 성공을 강조하든 실패 후 개혁하든, 명확하고 빈번한 의사 소통은 전략의 효과를 입증하는 데 필수적입니다.
• 이에 대한 비즈니스 사례 만들기: 수행해야 하는 이유에 대한 비즈니스 사례를 만듭니다. 성장, 비용 절감, 위험 및 규정 준수와 관련된 데이터 거버넌스 성숙도를 포함하여 다양한 수준의 데이터 거버넌스 성숙도의 이점을 파악한 다음 결과를 보고합니다.
• 자동화 극대화: 데이터 거버넌스 프로젝트의 성공을 보장하려면 워크플로, 승인 절차, 데이터 요청, 권한 요청 및 생각할 수 있는 모든 것을 포함하여 자동화할 수 있는 모든 것을 자동화해야 합니다. 자동화는 시간과 비용을 절약할 뿐만 아니라 거버넌스가 지속적으로 구현되도록 보장합니다.

결론

데이터 거버넌스 프레임워크를 통해 회사는 더 높은 수준의 생산성으로 운영할 수 있습니다. 일회성 프로젝트가 아닙니다. 진행중인 과정입니다. 견고한 프로그램은 조직의 데이터가 안전하고 표준화되고 정확함을 보장합니다. 또한 절차 자체를 정기적으로 검토하고 회사에서 관리하는 데이터의 변화하는 양, 특성 및 특성을 고려하여 업데이트해야 합니다.

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