데이터 거버넌스 전문가가 되는 방법 - DATAVERSITY

데이터 거버넌스 전문가가 되는 방법 – DATAVERSITY

타임 스탬프 : 26 년 2023 월 3 일 오전 35:XNUMX
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데이터 거버넌스 전문가데이터 거버넌스 전문가

데이터 거버넌스 전문가는 데이터가 올바르게 사용 및 유지 관리되도록 보장하는 정책 및 절차를 배포하고 시행하는 일을 담당합니다. 일부 조직에서는 "데이터 거버넌스(DG) 전문가"라는 직함을 "데이터 거버넌스 관리자"라는 직함과 혼동합니다. DG 전문가는 고위 경영진에 속하지 않으며 정책을 지시하지 않습니다. 하지만 이 사람은 관리자의 피드백, 직원의 지도를 요구받을 수 있으므로 여전히 좋은 의사소통 능력을 갖추고 있어야 합니다. 데이터 거버넌스 전문가의 주요 책임은 조직 전체에서 효율적이고 정확한 기록과 효과적인 정보 관리를 촉진하는 것입니다. 또한 이 사람은 작업 팀과 데이터 지원 팀 간의 연락 담당자 역할을 할 수도 있습니다.

데이터 거버넌스는 데이터 관리 이는 데이터 수명주기 전반에 걸쳐 데이터 품질이 우수하다는 것을 보장하는 조직의 능력에 중점을 둡니다. 데이터 거버넌스의 기본 기본 사항에는 유용성, 일관성, 가용성, 데이터 보안 및 데이터 무결성이 포함됩니다.

DG 프로그램을 구현하면 조직 전반에 걸쳐 효과적인 데이터 관리와 책임을 보장하는 데 필요한 프로세스가 확립됩니다. 좋은 데이터 거버넌스 프로그램 여기에는 관리 기관/협의회, DG 절차에 대한 문서화된 설명, 해당 절차를 통합하기 위한 계획이 포함됩니다.

일반적으로 DG 전문가는 컴퓨터 관련 분야(정보 기술, 컴퓨터 과학) 학사 학위를 소지하고 XNUMX~XNUMX년의 경력을 보유하고 있습니다. 그러나 이 직책에는 컴퓨터와 의사소통 기술의 조합이 필요합니다. 학사 학위를 취득하려면 많은 기술 경험이 있어야 하지만, 학위가 부족하면 승진과 승진의 기회가 제한됩니다.

일부 채용 광고에는 데이터 거버넌스 및 관리 인증이 필요합니다. 인증 프로세스에는 일반적으로 학위, 워크샵 참석, 테스트 및 상당한 양의 경험이 필요합니다. 인증은 다음과 같습니다. 얻기 어려운, 부분적으로는 이를 제공하는 조직이 거의 없기 때문입니다. 이 요구 사항은 특히 비관리직의 경우 고용주 측에서는 비현실적인 기대일 수 있습니다.

데이터 거버넌스 전문가의 책임

데이터 거버넌스 전문가는 문제 정의, 기회 및 솔루션 권장 사항, 근본 원인 분석을 포함하여 데이터 관리에 대한 우려 사항을 평가합니다. DG 전문가의 책임의 예는 다음과 같습니다.

  • 데이터의 수익 잠재력 극대화
  • 데이터 품질에 대한 신뢰도와 일관성 향상
  • 재작업 제거 또는 최소화
  • 규제 벌금의 위험 최소화
  • 직원 효율성 최적화
  • 데이터 보안 작업

GDPR 및 데이터 거버넌스

일반 데이터 보호 규정(GDPR)의 도입으로 기업이 데이터를 처리하는 방식이 크게 바뀌었습니다. 가이드라인은 일반 데이터 보호 규정 유럽 ​​전역에서 데이터를 처리하는 방법을 설명합니다. 그 목적은 유럽 시민의 권리와 개인 정보를 보호하는 것입니다. 그만큼 GDPR 및 데이터 거버넌스 GDPR 준수에 필요한 데이터 가시성과 분류를 제공하는 강력한 DG 프로그램을 활용하세요. 또한 보안 위험을 찾아 우선순위를 지정하는 데 도움이 되며 GDPR 감사자가 규정 준수 여부를 훨씬 쉽게 확인할 수 있습니다. 조직이 유럽에서 비즈니스를 수행하는 경우 경영진, 관리 및 직원은 GDPR 문제에 대한 교육을 받아야 규정 준수가 문화적 수준에 내장됩니다.

우수한 데이터 거버넌스 프로그램과 지원 기술을 구현하는 조직은 GDPR 준수를 보장하면서 현재 컴퓨터 아키텍처와 데이터 자산을 사용할 수 있습니다. GDPR의 맥락에서 데이터 계보의 중요성은 아무리 강조해도 지나치지 않습니다. 유럽 ​​시민의 입장을 고려하라 잊혀질 권리 예로서. GDPR을 준수하려면 개인의 모든 데이터를 찾을 수 있는 방법이 필요합니다. 개인 식별 정보 (PII) 및 PII 파일을 생성하기 위해 다른 데이터 포인트와 함께 사용할 수 있는 상호 참조 정보도 포함됩니다.

데이터 거버넌스의 과제

DG 프로그램을 설치하기로 결정한 기업이 직면한 주요 문제 중 하나는 다음과 같습니다. 원시 데이터 일반적으로 분석 준비가 되어 있지 않습니다. 그들의 데이터는 체계적이지 않고 구조화되지 않았으며 다양한 별도의 데이터베이스에 저장되어 있는 경우가 많습니다. 데이터 거버넌스는 데이터를 정리하고 정규화하지 않으면 원활하고 효율적으로 진행될 수 없습니다. 새로운 데이터 거버넌스 프로그램을 설치하려면 상당한 수작업이 필요할 수 있지만 통일된 시스템이 구축된 후에는 새로 들어오는 데이터가 자동으로 적절한 위치로 전송되어야 합니다.

데이터 사일로 데이터 거버넌스의 또 다른 문제입니다. 데이터를 잠가서 특정 팀이나 개인만 액세스할 수 있습니다. 서로 다른 부서는 완전히 다른 시스템을 사용하여 운영될 수 있으며, 이러한 부서는 자신이 저장하는 데이터나 해당 데이터의 잠재적 가치를 이해하지 못할 수 있습니다. 데이터 거버넌스는 이 데이터에 대한 액세스를 허용하고 이러한 사일로를 무너뜨리는 프레임워크를 제공합니다. 또한 일부 부서에서는 데이터 거버넌스 프로그램에서 사일로를 "숨기려고" 시도할 수도 있습니다.

데이터 거버넌스 모범 사례

데이터 거버넌스는 여러 조직의 초점이 되었지만 예상 결과를 반환하지 않는 DG 구현에 대해 약간의 불만이 있었습니다. 데이터 거버넌스 전문가의 도움으로 구현된 잘 설계된 DG 프로그램에는 장기 계획, 데이터를 사용하는 직원 목록, 관리 위원회 및 명확하게 정의된 절차가 포함됩니다. 데이터 거버넌스 프로그램으로의 전환에는 포괄적인 생성이 포함되어야 합니다. 메타 데이터 관리 데이터를 찾아 사용합니다. 일반적으로 발생하는 문제를 방지하는 데 도움이 되는 몇 가지 모범 사례가 아래에 나열되어 있습니다.

  • 생각 큰 그림, 그러나 작게 시작하십시오. 데이터 거버넌스에는 사람, 프로세스 및 기술이 포함됩니다. 이 세 가지 요소는 프로그램을 계획하고 실행할 때 중요합니다. 장기적인 목표를 이해하고 처음부터 시작하는 것이 중요합니다. 가장 효율적인 계획은 사람(및 목표 커뮤니케이션)에서 시작하여 프로세스로 이동한 다음 진화하는 구조를 기반으로 계획의 각 구성 요소를 구축하여 기술을 계획합니다. 적절한 사람들이 프로세스와 기술 모두를 효과적으로 활용하게 될 것입니다. 필요한 인력을 파악한 후 DG 프로그램을 명확하게 정의하고 필요한 기술을 구현합니다.
  • 진행 상황을 측정하고 변경 사항 및 개선 사항을 직원에게 "광고"하는 것이 중요합니다. 변경 사항은 처음부터 일관되게 측정하고 모니터링해야 합니다. 이러한 측정을 통해 전반적인 진전과 개선이 이루어졌음을 입증할 수 있습니다. 측정값은 실제와 이론 모두에서 프로세스가 실제로 작동하는지 확인하는 비교에 사용될 수 있습니다.
  • 자주 소통하세요. 효과적이고 일관된 의사소통은 대부분의 비즈니스 운영에서 중요합니다. 이는 현재 진행 중인 변화에 대해 직원을 교육하는 유용한 방법입니다. 향상된 데이터 품질이 조직에 가져올 기회와 이점을 직원에게 설명합니다. 게시판과 이메일은 구두로 공유된 정보를 강화할 수 있습니다. 증가된 기회를 설명함으로써 직원은 변화의 필요성을 이해할 것입니다.

데이터 거버넌스의 대부분은 실제로 습관적인 행동을 바꾸는 것입니다. 변경 사항이 발생하면 프로젝트를 실행하기 위해 팀을 구성하는 것이 일반적입니다. 데이터 거버넌스 프로그램은 프로젝트가 아닌 실습으로 제시되어야 합니다. 프로젝트에는 시작 날짜와 종료 날짜가 있습니다. 반면에 실천은 행동의 변화와 함께 조직에 짜여져 있습니다. 데이터 거버넌스 프로그램은 프로젝트로 취급되어서는 안 됩니다. 직장 문화의 진화. 이러한 업무의 중심에는 데이터 거버넌스 전문가가 있습니다.

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