데이터 거버넌스(DG) 정책은 조직이 데이터를 사용하고 관리하는 방법을 설명하는 문서입니다. 이러한 문서는 데이터를 보호하는 데 도움이 되는 규칙을 설정하고, 데이터 거버넌스와 관련된 직원의 역할과 책임을 정의하며, 데이터 품질 및 보안에 대한 표준을 설정합니다.
좋은 데이터 거버넌스 정책은 비즈니스의 거버넌스 목표, 관행 및 책임을 접근 가능하고 투명하게 만듭니다. 잘 설계된 거버넌스 정책은 관련된 모든 직원에게 지침을 제공하고 모든 사람이 목표와 절차에 대해 동일한 입장을 갖도록 보장합니다.
데이터 거버넌스 정책은 여러 가지 목적으로 사용됩니다. 이는 직원이 데이터의 품질과 정확성을 보장하기 위해 따를 수 있는 표준 및 관행의 소스를 제공합니다. 또한 거버넌스 정책은 데이터 위반과 같은 다양한 시나리오에서 직원이 따라야 하는 절차를 정의합니다.
데이터 거버넌스 정책은 조직의 목표, 데이터 표준 및 관행을 정의함으로써 조직에 신뢰할 수 있는 데이터와 규정 준수를 제공해야 합니다. 거버넌스 정책의 내용은 조직의 규모, 비즈니스 프로세스, 데이터의 복잡성에 따라 달라집니다. 데이터 수집, 액세스 및 처리에 사용되는 도구는 기업이 다음과 같은 벌금을 부과받는 것을 방지하는 데 도움이 될 수 있습니다. 고객 정보의 오용 (평판 손상과 함께).
DG 정책은 정적인 문서가 아니며 조직은 비즈니스가 발전하고 개인 정보 보호 규정이 변경됨에 따라 이를 검토하고 변경할 수 있습니다.
데이터 거버넌스 정책 개발
데이터 거버넌스 정책을 만드는 첫 번째 단계는 데이터 액세스, 보안, 저장 등 핵심 문제에 대한 피드백을 수집하는 것입니다. 피드백 수집에는 다음이 포함됩니다. 통신 다른 직원들과 협력하여 주요 DG 원칙 개발에 도움을 요청합니다.
데이터 거버넌스 정책을 작성하기 전에 피드백을 수집하면 유용한 정보를 얻을 수 있습니다. 누가 관련되고 누가 포함될 것인지 결정합니다. 데이터 거버넌스 프로그램. 정책을 구체화하기 위해 정보를 수집할 때 물어봐야 할 질문은 다음과 같습니다.
- 현재 데이터는 어떻게 처리되고 있나요?
- 겪고 있는 문제는 무엇입니까?
- 데이터 수집 프로세스를 어떻게 개선할 수 있나요?
- 데이터 스토리지를 어떻게 개선할 수 있나요?
- 사내 데이터에 어떻게 더 쉽게 접근할 수 있나요?
- 보안에 문제는 없나요?
- 당신이 생각할 수 있는 다른 질문이 있나요?
질문에 답변하고 논의한 후에는 공식 목록을 작성해야 합니다(추가 의견을 위해 게시/이메일로 보내야 함). 공식 목록이 완성되면 정책이 진행될 수 있습니다. 위에 나열된 질문은 다음 단계에 필요한 정보와 함께 데이터 거버넌스 정책을 제공하기 위해 고안되었습니다.
- DG 프로그램의 목표와 목표를 정의합니다.
- DG 원칙 개발
- 데이터에 대한 표준 및 정책 만들기
- 프로그램의 틀을 확립하라
- 데이터 보안 정책 구현
- 데이터 품질 관리 설정
- 데이터 공유 및 통합 촉진
- 역할과 책임을 결정하고 적절한 교육을 제공합니다.
- 진행 상황 모니터링 및 평가
- 데이터 카탈로그 개발
목표 및 목표 정의
조직의 데이터 거버넌스 프로그램 목표와 목표에 대한 몇 가지 일반적인 예가 아래에 나열되어 있습니다.
데이터 거버넌스 목표:
- 비즈니스 데이터의 무결성, 개인정보 보호 및 보안을 보호합니다.
- 깨끗하고 일관된 데이터를 보장하는 데이터 관리 소프트웨어 구현
- 데이터 입력 및 보고를 위한 표준화되고 반복 가능한 프로세스 확립
- 의사결정 시 깨끗하고 일관된 데이터에 의존하는 문화 개발
데이터 거버넌스 목표:
- 개발 및 유지 관리 데이터 사전
- 비즈니스 문서화 프로세스 개발 및 유지 관리
- 오류/감사 보고서 개발 및 유지 관리
데이터 거버넌스 원칙 개발
데이터 거버넌스 연구소(Data Governance Institute)는 소위 "보편적 데이터 거버넌스 원칙"을 개발했습니다. 해당 시스템은 작업 기반을 제공하며 원칙을 추가하거나 빼서 비즈니스 및 데이터 거버넌스 정책에 맞게 조정할 수 있습니다. 이는 모든 비즈니스에 공통적으로 발생하는 데이터 관련 충돌을 방지하고 해결하는 데 도움이 되도록 설계되었습니다. 데이터 거버넌스 연구소의 원칙 아래에 나열되어 있습니다.
- 무결성 : 진실성을 실천한다는 것은 진실하고 솔직하다는 것을 의미합니다. 데이터 거버넌스 원칙으로서 이는 모든 우려 사항, 문제 또는 개선 사항이 다른 직원에게 빠르고 효율적으로 전달되어야 함을 의미합니다.
- 투명성 : 데이터 거버넌스 및 관리 관행은 투명해야 합니다. 투명성은 원활한 의사소통과 이해를 촉진합니다.
- 감사 가능성: 모든 데이터 문제를 최우선으로 생각하고 감사할 수 있도록 하세요. (투명성 참조) 데이터 관련 프로세스, 결정 및 통제는 기록되고 감사 가능해야 합니다. 감사를 수행해야 하는 경우 데이터가 언제 어떻게 사용되었는지 기록에 명확하게 표시되어야 합니다.
- 책임: 책임을 진다는 것은 적극적인 정직의 한 형태이며 개인이 자신의 행동과 행동의 결과에 대해 책임을 진다는 것을 의미합니다. 이러한 형태의 적극적 정직은 직장 내 직원의 책임에 대한 혼란을 줄이는 데 도움이 되고 효율적인 의사소통을 촉진합니다.
- 청지기직(청지기직 지원): 이 특정 원칙에서는 데이터에 대한 책임을 개인 또는 여러 개인에게 할당해야 합니다. 조직에 따라 여러 개가 있을 수 있습니다. 데이터 스튜어드, 또는 하나만. 데이터 관리자는 데이터의 정확성과 일반적인 상태를 유지 관리하고, 데이터 거버넌스에 대한 모든 통신 연락 담당자 역할을 하며, 오류 패턴이 나타날 때 데이터 경찰 역할을 담당합니다.
- 견제와 균형: 이는 비즈니스 팀과 기술 팀 간의 관계를 나타냅니다. 또한 정보를 생성하거나 수집하는 사람과 정보를 관리하고 사용하는 사람을 나타낼 수도 있습니다. 조직의 발전을 촉진하려면 부서 간 힘의 균형이 유지되어야 합니다.
- 표준화: 여기에는 일상적인 사무 관행의 표준화와 데이터 표준화가 모두 포함됩니다. 표준화를 통해 프로세스와 데이터를 쉽게 인식하고 작업할 수 있습니다. 데이터를 표준화하려면 자동화를 사용해야 합니다.
- 변경 관리: 일부는 관리자 교체를 좋아할 수도 있지만 이는 변경 관리가 의미하는 바가 아닙니다. 이는 실제로 조직이 발전함에 따라 변화에 적응하는 적극적인 철학을 수용하는 것을 의미합니다.
만들기 표준 및 정책
정책은 조직의 데이터를 적절하게 사용하고 일관성 있게 관리하는 데 사용되는 지침으로 설명할 수 있습니다. 지침에는 일반적으로 보안, 액세스, 개인 정보 보호 및 품질과 관련된 우려 사항이 포함됩니다.
데이터 표준은 형식, 정의, 구조화, 표현, 태깅, 전송, 사용 및 데이터 관리에 관한 서면 계약입니다. 프로세스에는 다음이 포함됩니다. 정책과 표준 효과적인 데이터 관리를 위해 사용됩니다.
데이터 거버넌스 정책에 설명된 표준 및 정책은 지침을 제공하며 데이터 거버넌스 프레임워크의 일부입니다.
세우다 데이터 거버넌스 프레임워크
DG 프레임워크는 DG 정책의 하위 부분으로, 조직이 다양한 법률 및 규정을 준수하도록 보장하는 데 필요한 규칙과 프로세스에 중점을 둡니다.
DG 프레임워크는 효과적인 데이터 거버넌스 프로그램을 지원하고 조직 전체에 걸쳐 여러 규칙과 프로세스를 표준화합니다. 이는 기업의 DG 프로그램을 구성하는 데 사용되는 규칙, 책임 및 프로세스의 집합체입니다. 설립 데이터 거버넌스 프레임 워크 데이터 표준, 비즈니스 전략 및 데이터 개인 정보 보호를 개선하는 데 도움이 될 것입니다.
데이터 보안 정책 구현
데이터 보안은 무단 액세스 및 사용으로부터 조직의 고객 및 비즈니스 데이터를 보호합니다. 데이터 보안 제어는 액세스를 제한하고 이 데이터를 보호하도록 설계되었습니다. ㅏ 잘 설계된 데이터 보안 계획 데이터 침해 및 악성 코드를 방지하는 데 도움이 될 수 있습니다.
데이터 보안은 중요한 관심사이며 계속해서 주요 사이버 보안 문제가 되고 있습니다.
세우다 데이터 품질 관리
고품질의 데이터는 정확하고 유용합니다. 품질이 낮은 데이터에는 실수가 있고 잘못된 결정을 내리게 됩니다. 그만큼 품질 관리 데이터의 정의는 데이터가 조직의 표준을 충족하는지 확인하는 데 사용되는 프로세스입니다. 데이터는 다음과 같은 특정 주요 측면을 사용하여 측정할 수 있습니다.
- 정확성
- 신뢰성
- Precision
- 완전성
- 적시
- 진실성
- 기밀 유지
데이터 공유 및 통합 촉진
데이터 공유를 통해 연구자들은 서로 정보를 공유하고 공유 프로젝트에 대해 협업할 수 있습니다. 데이터 공유 연구자 간의 협력은 종종 특정 분야나 산업 내에서 중요한 새로운 발견으로 이어질 수 있습니다. 데이터 통합그러나 실제로는 사람이 필요하지 않으며 자동화를 통해 기록을 연결하고 데이터를 수정하는 작업이 포함됩니다.
데이터 공유는 연구자가 시너지 관계에서 리소스를 공유할 수 있기 때문에 매우 효율적입니다.
역할과 책임을 결정하고 교육을 제공합니다.
DG 정책을 개발 및 공식화하고 데이터 거버넌스를 할당하기 전 역할, 직원은 데이터 거버넌스 작업을 다소 무작위로 수행하는 경우가 많습니다. 예를 들어, 건강 또는 재무 데이터를 다루는 직원은 해당 법률 및 규정을 준수해야 할 책임이 있습니다. 모든 비즈니스에는 고유한 구조가 있지만 가장 일반적인 네 가지 DG 역할은 다음과 같습니다.
- 데이터 관리자
- 데이터 관리자
- 데이터 관리자
- 데이터 사용자: 이 역할은 개인 또는 다른 조직에서 수행할 수 있습니다. 데이터 사용자의 주요 책임은 데이터가 안전한 방식으로 저장, 처리 및 처리되도록 하는 것입니다. (데이터 사용자는 보안 측면에서 가장 취약한 연결고리인 경우가 많습니다.)
진행 상황 모니터링 및 평가
이 단계에서는 데이터 거버넌스 정책이 구현되면서 발생하는 개선 사항이나 계획대로 진행되지 않는 단계를 사전에 기록하고 기록합니다. 무엇이 효과가 있는지, 개선이 필요한 영역을 식별하려면 변경 사항을 정확하게 기록하는 것이 중요합니다.
DG 프로그램의 진행 상황을 정기적으로 평가(판매 수치, 고객 피드백 설문조사, 웹사이트 분석 등을 통해)함으로써 기업은 효율성과 고객 관계를 개선할 수 있습니다.
데이터 카탈로그 개발
데이터 거버넌스 정책 수립의 마지막 단계에는 데이터 카탈로그 소프트웨어를 연구하고 개발하는 작업이 포함됩니다. 데이터 카탈로그에는 모든 비즈니스 메타데이터는 물론 사용자가 필요한 정보를 찾는 데 도움이 되는 도구도 저장됩니다. 이는 본질적으로 조직 데이터의 인벤토리 역할을 합니다. TechTarget은 다음 항목을 발표했습니다. 데이터 카탈로그 소프트웨어.
A 데이터 카탈로그 조직의 데이터 목록을 제공할 뿐만 아니라 사람이 쉽게 이해할 수 있는 설명도 제공합니다.
데이터 카탈로그는 비즈니스 내에 저장된 모든 데이터를 구성합니다. 이는 분석 및 비즈니스 인텔리전스 개발에 매우 유용한 기능입니다. 데이터 카탈로그는 데이터 세트를 데이터 작업을 하는 사람들과 연결합니다.
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