데이터 거버넌스가 오랫동안 존재했지만 대부분의 기업은 여전히 프레임워크를 구현하는 방법을 모릅니다.
우리는 정보가 궁극적인 화폐인 시대에 살고 있습니다. 그러나 너무 자주 우리는 데이터를 기회가 아니라 위험의 원천으로 취급합니다. 데이터 거버넌스는 점점 더 복잡해지는 오늘날의 비즈니스 환경에서 비즈니스 전략의 점점 더 중요한 부분이 되고 있습니다.
데이터 거버넌스 프로그램은 내부 및 외부 문제를 모두 해결해야 합니다. 규제 요구 사항을 충족하고 조직의 브랜드와 평판을 보호하며 누가 어떤 정보에 액세스할 수 있는지에 대한 명확한 통찰력을 제공하는 방식으로 데이터를 관리하는 계획이 필요합니다.
- 현재 상황 파악
- 니즈 분석 수행
- 전략 수립
- 계획을 세우십시오
- 데이터 거버넌스 플랫폼 선택
- 올바른 보안 제어 선택
- 테스트 및 평가
현재 상황 파악
데이터 거버넌스 계획은 데이터 및 비즈니스 프로세스를 구성하고 문서화하는 방법으로 볼 수 있습니다. 어떤 데이터가 존재하는지, 데이터에 액세스할 수 있는 사람, 수정할 수 있는 액세스 권한이 있는 사람, 데이터를 관리하는 방법을 이해하는 데 도움이 됩니다. 또한 현재 사용 중인 데이터와 생성해야 하는 데이터를 식별하는 데 유용합니다. 데이터 거버넌스 계획은 이러한 모든 세부 정보를 추적하는 데 도움이 될 수 있지만 데이터 소유자가 데이터를 이해하고 보호하기 위한 도구로 계획을 사용해야 하는 필요성을 대체하지는 않습니다.
니즈 분석 수행
조직에 견고한 데이터 거버넌스 계획이 있는지 확인하려면 먼저 현재 전략의 격차를 살펴보십시오. 다음과 같은 효율적인 데이터 거버넌스 프레임워크가 있습니까? 델픽스? 데이터 거버넌스를 개선하기 위한 상위 XNUMX개 우선 순위는 무엇입니까? 당신이 무엇을 바꾸고 싶은지(그리고 왜) 생각하고 목록을 만드십시오. 목표를 달성하기 위해 개선해야 할 도구나 프로세스가 무엇인지 알고 있습니까? 그런 다음 요구 사항 분석을 수행하여 목표를 달성하는 데 필요한 도구 또는 서비스를 결정합니다.
전략 수립
데이터 거버넌스는 올바른 사람들이 데이터에 액세스하고 현명하게 사용할 수 있도록 보장하는 것을 의미합니다. 우리는 데이터가 어디에나 존재하는 세상에 살고 있습니다. 신용 보고서, 은행 거래 내역서, 의료 기록 등 우리는 모든 소비자에 대해 수많은 데이터를 수집하고 저장하고 있습니다. 데이터는 비즈니스 및 연구에 가치가 있지만 적절하게 관리되지 않을 경우 보안 위험을 초래하고 개인 정보 보호 문제를 야기하며 경쟁 우위를 위협할 수도 있습니다.
데이터 거버넌스 전략은 어떤 데이터를 수집해야 하는지, 누가 수집해야 하는지, 어떤 목적을 제공해야 하는지, 데이터가 미래에 어떻게 사용될 것인지를 정의하는 일련의 지침입니다. 데이터 거버넌스 계획은 즉시 구현해야 하는 것은 아니지만 조직의 비즈니스 전략을 계획하고 실행할 때 고려할 프레임워크를 제공합니다. 데이터 거버넌스 계획은 XNUMX년 후 회사에 대한 명확한 비전을 제공합니다. 또한 선택한 전략을 구현하기 위한 구조를 제공합니다.
계획을 세우십시오
데이터 거버넌스 계획은 다양한 형태를 취할 수 있지만 모두에는 최소한 다음이 포함되어야 합니다. 타임라인; 주요 목표 및 지표 목록; 책임 목록 및 해당 책임을 실행하기 위한 계획 데이터 보존 및 파기를 위한 시스템 또는 프로세스에 대한 설명.
데이터 거버넌스 플랫폼 선택
첫 번째 단락에서 언급했듯이 데이터 거버넌스는 모든 데이터를 모니터링하고 관리하는 관행입니다. 클라우드에서는 데이터 저장, 보안 및 액세스에 대한 정책과 절차를 수립하는 것이 중요합니다. 동시에 조직이 이러한 지침을 준수하도록 하는 동시에 필요한 경우 조정할 수 있는 유연성을 유지하는 방법을 개발해야 합니다.
데이터 거버넌스로의 여정에서 가장 중요한 결정 중 하나는 데이터를 호스팅할 플랫폼을 선택하는 것입니다. 특정 플랫폼을 선택해야 하는 몇 가지 이유가 있습니다. 가장 매력적인 것 중 하나는 데이터 거버넌스 전략 구축을 즉시 시작할 수 있다는 것입니다.
테스트 및 평가
데이터 거버넌스 프로그램은 기름칠이 잘 된 기계와 같습니다. 새로운 기술과 규정이 등장할 때 앞서가는 데 도움이 되고 조직이 값비싼 실수를 저지르지 않도록 보호하도록 설계되었습니다. 그러나 산업 및 규제 기후 변화에 발맞추기 위해 지속적으로 테스트, 평가 및 조정되어야 합니다. 성공적인 데이터 거버넌스 프로그램은 사전 예방적일 뿐만 아니라 변화하는 요구 사항에 적응할 수 있습니다.
결론
결론적으로 데이터 거버넌스 프로그램은 만병통치약이 아닙니다. 데이터 자산의 품질을 개선하고 규제 및 비즈니스 목표를 달성하는 데 도움이 될 수 있습니다. 그러나 올바르게 수행하지 않으면 매우 유용할 것입니다. 오늘날 데이터 거버넌스에 많은 관심을 기울이고 있는 데는 그럴만한 이유가 있습니다. 피해 가능성이 너무 높습니다. 데이터 거버넌스는 데이터 자산과 관련된 위험을 관리하기 위해 올바른 프로세스와 절차를 따르도록 하는 여정에서 필요한 단계입니다. 또한 매일 데이터 거버넌스를 이해하고 실천하는 사람이 있어야 합니다.
이것이 없으면 조직은 보유하고 있는 데이터와 사용 방법에 대한 불완전한 그림을 갖게 됩니다. 이는 수집하는 정보에 대한 불완전한 보기와 비즈니스에 대한 불완전한 보기로 이어집니다. 모든 직원이 자신의 데이터에 대해 결정을 내릴 수 있는 권한이 있는지, 해당 결정을 따르고 있는지, 왜 자신이 따르고 있는지 이해하고 있는지 확인해야 합니다. 이 세 단계가 없으면 데이터와 비즈니스에 미치는 영향을 완전히 이해할 수 없습니다.
