데이터는 매출 증대, 새로운 마케팅 전략 개발, 고객 만족도 향상 또는 장기 전략 계획을 위해 수집 및 분석되었는지 여부에 관계없이 모든 조직의 생명선을 나타냅니다. 핵심 의사 결정권자는 그것 없이는 길을 잃을 것입니다.

데이터가 전체 기업에서 수행하는 중요한 역할에도 불구하고 누가 정보에 액세스하고 보안을 유지하느냐의 문제는 종종 시간 낭비로 이어지는 내부 투쟁을 야기하여 중요한 의사 결정을 지연시킵니다.

답은 무엇입니까? 저는 궁극적으로 회사가 데이터 자산에서 완전한 가치를 추출할 수 있도록 보다 빠르고 안전한 데이터 전달을 달성하기 위한 세 가지 주요 고려 사항을 확인했습니다.

데이터를 알고 보여주기

가지고 있는 데이터를 이해하는 것이 해당 정보를 공유하는 방법을 결정하는 첫 번째 단계입니다. 이 프로세스가 시작될 때만 대부분의 조직은 온프레미스 데이터베이스, 클라우드 SaaS 플랫폼 및 기타 레거시 소프트웨어 애플리케이션에 포함된 데이터와 같은 데이터가 실제로 얼마나 분산되어 있는지 깨닫게 됩니다. 

일단 식별되면 문제는 예를 들어 적절한 태그로 정보를 분류한 다음 의미 있고 직관적인 방식으로 태그를 분류하고 검색할 수 있도록 만드는 것입니다. 또한 마케팅에서 인사에 이르기까지 모든 사람에게 적합한 백엔드 구조를 만들기 위해 다양한 최종 사용자를 염두에 두는 것이 중요합니다.

팀 구성원이 이름, 이메일 주소, 위치 데이터 또는 제품 카테고리로 검색해야 하는지 등을 살펴보십시오. 고객 정보의 출처가 Salesforce인지 아니면 다른 플랫폼인지 알아야 합니까? 이 세분화된 세부 수준을 고려하면 더욱 유용한 자동화된 단일 소스 데이터베이스가 생성됩니다.

저는 이것을 전형적인 전자 상거래 플랫폼과 비교하고 싶습니다. 사용자는 "장바구니"에 데이터를 추가한 다음 Amazon에서 주문하는 것처럼 필요한 것을 정확히 요청할 수 있습니다.

데이터 제어 및 통제: 수동 이행에 작별을 고하십시오

방금 언급한 자동화된 전자 상거래 시나리오와 달리, 보안에 초점을 맞춘 "기본값 없음" 및 제로 트러스트 정책은 회사가 정보 요청을 평가하고 들어오는 대로 수동으로 이행하도록 강요하고 있습니다. 상상할 수 있듯이 이것은 매우 노동 집약적인 백엔드 프로세스로 인해 요청 속도가 느려지고 데이터 제어 및 릴리스의 불일치가 발생합니다.

통합되지 않고 실시간 데이터 거버넌스 솔루션이 준비되면 XNUMX분이면 충분해야 하는 이행 프로세스가 XNUMX~XNUMX일이 소요될 수 있는데, 이는 빠르게 움직이는 조직에서는 용납할 수 없는 일입니다. 이러한 요청을 수동으로 처리하면 이행을 담당하는 데이터 스튜어드가 특정 데이터 세트를 얻을 수 있는 권한이 있는 사람과 그렇지 않은 사람을 확인하는 기준이 다를 수 있습니다. 이러한 검토/승인 작업은 종종 데이터 관리 역할 외에 다른 상근 책임이 있는 팀에 속합니다. 

결국 인간은 인간입니다. 즉, 수동 이행은 데이터 유출과 같은 보안 관점뿐만 아니라 정확도 관점에서도 중대한 결과를 초래할 수 있는 실수로 이어질 것이 거의 확실합니다. IT 팀이 하루에 10~15개의 요청을 받고 최대한 빨리 처리해야 하는 상황에서 오류가 발생할 가능성을 상상해 보십시오.

통일과 자동화가 답이다

지금까지 파악하지 못했다면 데이터 처리 프로세스를 통합하고 자동화하여 오류를 제거하는 동시에 대폭 향상된 사용자 경험을 생성할 수 있습니다. 회사 전체에 걸쳐 데이터 거버넌스의 단일 지점을 생성하면 특정 정보에 액세스할 수 있는 사람을 식별할 뿐만 아니라 전체 프로세스를 더 빠르고 안전하게 만듭니다. 

다른 바람직한 기능에는 자동화가 포함됩니다. 데이터 검색, 분석 및 카탈로그화를 통해 기업은 전체 에코시스템에서 데이터를 찾고, 데이터 계보를 문서화하고, 입력하고 태그를 지정할 수 있습니다. 해당 데이터가 식별되면 정책 및 권한을 적용할 수 있습니다.  

추가 컨트롤에 액세스 도구는 또한 이러한 정책을 기반으로 액세스를 규제하여 궁극적으로 시간이 많이 걸리고 오류가 발생하기 쉬운 수동 인증 워크플로우를 우회합니다. 일부 SaaS 기반 솔루션은 여러 데이터베이스 유형에 걸쳐 실시간으로 액세스 권한을 자동화할 수도 있습니다.

그 결과 데이터 에코시스템 전반에 걸친 단일 중앙 명령 및 제어 센터가 생성되어 루트 수준 액세스이든 단순한 독자 계정이든 "액세스"의 의미를 정의하고 제어하는 ​​데 도움이 됩니다. 또한 보안은 특히 사용자가 사용할 수 있는 데이터의 최소 표준만 요구하는 HIPAA 규정에서 중요한 요소가 됩니다.

마지막으로 지속적인 소비 피드백 기능을 통해 시스템은 어떤 데이터가 누구에 의해 소비되는지 알 수 있습니다. 이는 기존 정책에 대한 "재확인" 역할을 하며 위반 사항이 있으면 즉시 수정합니다. 

사용자가 며칠이 아닌 몇 분 안에 필요한 정보에 액세스할 수 있으면 모두가 승리합니다. 겉보기에 일상적인 프로세스를 통합하고 자동화하면 필요한 속도를 제공할 뿐만 아니라 심각한 결과를 초래할 수 있는 인적 오류도 줄일 수 있습니다.

조직의 데이터 세트가 공유되는 동안 더 안전해지면 회사 전체에서 데이터 사용에 대한 약속이 전달될 수 있습니다. 

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• 출처: https://www.dataversity.net/to-share-or-not-to-share-3-keys-to-faster-and-safer-data-delivery/