조직이 원하는 데이터 거버넌스, 이점을 위해 역할, 프로세스, 커뮤니케이션, 메트릭 및 도구와 같은 다양한 구성 요소를 연결하는 공식화된 관행입니다. 전사적 데이터는 더 귀중한 사람들이 예상했던 것보다” 데이비드 맥그로, West Monroe의 소비자 및 산업 제품 부문 선임 관리자.

2023년의 제너레이티브 AI 모델의 발전은 데이터 소비자가 데이터를 쉽게 찾고 이해할 수 있도록 잘 관리되는 데이터와 그 이점의 인기와 중요성을 증가시킬 뿐입니다. 이러한 종류의 정보는 AI의 증강을 통해 기업이 개선되고 성장하는 데 도움이 될 뿐만 아니라 고객이 이를 사용하여 AI 모델 교육 및 제품 생성을 지원할 수 있습니다.

그러나 많은 사람들이 데이터 거버넌스에 이점이 있다는 것을 이해하지만 효과적인 데이터 거버넌스를 얻는 것은 다음과 같은 이유로 어려운 것으로 입증되었습니다. Excesiv 관료. Gartner는 2025년까지 80% 디지털 비즈니스를 확장하려는 조직은 다음을 포함하여 데이터 거버넌스에 대한 현대적인 접근 방식을 취해야 하기 때문에 실패할 것입니다. 서비스 모델.

기업이 데이터 거버넌스에 서비스 모델을 포함하도록 발전함에 따라 다음과 같은 이점이 더욱 분명해집니다.

• 설립 데이터 윤리, 신뢰할 수 있고 공정한 비즈니스 환경을 조성하는 행동 강령
• 보장 데이터 품질, 데이터의 좋은 비즈니스 적합성
• 보다 원활한 전사 커뮤니케이션 가능
• 의사 결정 권한 부여
• 데이터 거버넌스의 이점 확대

이 문서에서는 아래의 각 이점에 대해 설명합니다.

좋은 데이터 윤리 확립

좋은 서비스를 제공하는 적응형 데이터 거버넌스 프로그램은 데이터 윤리로 인해 데이터를 관리할 수 있는 회사를 설립합니다. 긍정적인 결과는 회사가 생성한 데이터를 사용하고 유지하는 방법, 데이터가 필요한 이유, 액세스할 수 있는 사람을 알 때 분명해집니다. 

2018년부터 유럽 일반 데이터 보호 규정(GDPR)을 시작으로 다양한 관할권에서 소비자의 개인 정보를 보호하고 기업이 감사를 준수하도록 요구하는 법률을 제정했습니다. 추가로 확대되는 법안은 뉘앙스를 추가하고 커버할 것입니다. 65% 데이터 거버넌스가 더 많은 데이터 소비자에게 최신 서비스를 제공할 것을 요구합니다.

결과적으로 기업은 데이터 거버넌스를 -이 있어야합니다 위험과 비용을 줄이고 규정을 준수하는 프로그램. 그러나 성공적으로 일상적으로 구현되는 데이터 거버넌스 프로세스만이 규정 준수를 입증하는 문서화된 증거를 제공합니다.

동안 데이터 법률 설정 데이터로 사회적으로 허용되는 활동의 한계, 데이터 윤리는 사람들의 삶에 긍정적인 영향을 미치는 시민적 책임도 포함합니다. 따라서 데이터 거버넌스 프로그램은 확립된 비즈니스 성장을 통해 더 큰 보상을 받기 위해 현재의 데이터 윤리 문제를 가시적이고 일관되게 해결해야 합니다.

데이터 품질 보장

의심없이, 데이터 품질 소비에 적합한지 확인하기 위해 수행되는 활동의 계획, 구현 및 제어는 데이터 거버넌스 이점의 맨 위에 있습니다. 다행히 좋은 데이터 거버넌스 서비스는 다음을 통해 더 나은 데이터 품질을 얻습니다.

• 메타데이터 관리: 데이터 거버넌스는 어떤 데이터가 존재하는지, 어디서, 언제, 어떻게 사용되는지 더 잘 이해할 수 있도록 합니다. 메타 데이터 관리, 다른 데이터를 설명하는 데이터를 관리하는 데 사용되는 정책, 절차 및 시스템 모음입니다. 메타데이터 관리를 다음과 같이 생각하십시오. 핵 지속되는 데이터 거버넌스. 적응형 데이터 거버넌스는 콘텐츠 및 컨텍스트의 변경 사항에 대해 수집된 데이터 및 데이터 처리를 스캔하고 시스템, 프로세스 또는 사람이 새 메타데이터를 업데이트하거나 생성할 수 있도록 합니다. 또한 이 데이터 거버넌스 서비스는 다음을 지원합니다. 활성 메타데이터 관리 – 데이터 품질을 현실에 맞추고 예외를 설명하는 작업입니다.

• 자동화 및 인공 지능(AI): 데이터 거버넌스 플랫폼을 통해 데이터 품질을 크게 향상시키는 자동화. AI를 통해 조직은 거의 실시간으로 데이터를 신속하게 검색하고 분류할 수 있습니다. 또한 알고리즘은 예상 값과의 편차를 확인하여 데이터 품질 문제를 신속하게 식별할 수 있습니다. 기계 학습 또한 표준화와 일관성을 개선하는 제안을 제시하여 더 쉽게 검색할 수 있도록 데이터 세트를 공개합니다.

• 데이터 관리: 공식화된 관리 역할을 통해 적절한 사람이 데이터를 감독하도록 하면 데이터 품질이 향상됩니다. 데이터 관리자, 일반적으로 도메인의 전문가는 데이터 자산의 효과적인 제어를 보장하는 프로세스를 담당하여 해당 도메인의 데이터 품질에 기여합니다. 기업이 고용 모델을 전환하고 격동의 시장에 적응함에 따라 데이터 관리자 직원이 자주 변경될 것으로 예상됩니다. 따라서 기업은 기술 증가로 이익을 얻을 것입니다. 셀프 서비스 AI 및 머신 러닝을 통해 데이터 관리자 사이에서 업무량을 줄입니다.

보다 원활한 전사적 커뮤니케이션 지원

데이터 거버넌스가 전사적 커뮤니케이션에 도움이 되기 전에는 서로 다른 그룹이 데이터에 대해 다르게 구성하고 이야기하여 향후 문제를 야기했습니다. 예를 들어, 도나 버 뱅크Global Data Strategy의 전무이사인 은 그룹이 기술적으로 응용 프로그램 구성을 완료했지만 응용 프로그램을 정의하는 방법을 알아야 하는 만화를 보여주었습니다. 고객.

이러한 유형의 잘못된 의사 소통은 최신 기술에서 계속 발생합니다. 예를 들어 팀은 처리할 때 이 데이터를 다르게 변환하는 작업을 정의할 수 있습니다. 빅 데이터 세트. 

서비스를 통한 데이터 거버넌스를 통해 다양한 기업 섹션 해결 데이터의 의미와 데이터 사용 방법을 개념화할 때 데이터 정의에 대한 논쟁과 일치를 달성합니다. 역할 간 공유 여정 및 책임은 구축을 위한 출발점을 설정합니다. 조직의 데이터 리터러시, 비즈니스 컨텍스트에서 데이터에 대해 읽고 쓰고 통신할 수 있는 능력입니다.

결과적으로 기업은 용어를 표준화하여 기술 및 비즈니스 팀이 함께 구축하는 것에 대해 더 정확합니다. 이러한 통합으로 인해 다음과 같은 결과물이 생성됩니다. 비즈니스 용어집 (내부 용어), 지식 그래프 (용어와 관계가 있는 온톨로지), 또는 데이터 카탈로그 (데이터 인벤토리) 전사적 커뮤니케이션을 용이하게 하고 대화를 최신 상태로 유지하고 동일한 페이지에 있는 살아있는 리소스 역할을 합니다.

의사 결정 권한 부여

우수한 데이터 거버넌스 서비스를 제공하는 회사는 더 많은 이점을 얻을 수 있습니다. 포괄적인 지원 리더, 작업자 및 자동화 시스템에 제공하여 의사 결정 권한을 부여합니다. 또한 일관되고 균일한 데이터 정책 및 프로세스는 데이터에 대한 신뢰를 높여 데이터 기반 의사 결정에 도움이 됩니다. 

전체 기업 데이터에 대한 공식화된 제어를 통해 리더는 비즈니스 활동, 과제 및 기회에 대한 완전한 그림을 얻을 수 있습니다. 또한 스트리밍 및 비정형 데이터의 데이터 거버넌스를 통해 경영진은 한 지역에 갑작스러운 홍수가 발생할 때 선적을 리디렉션하는 것과 같이 최상의 결과를 위해 신속하게 대응할 수 있습니다.

일부 비즈니스 결정은 현장에서 로컬로 처리되어야 하며 관리자가 제공할 수 있는 것보다 더 빠른 응답이 필요합니다. 예를 들어, 트럭 운전사는 악천후 이벤트에 대한 알림을 받고 대체 경로를 선택해야 할 수 있습니다. 그들은 우회를 결정할 때 데이터 거버넌스의 적시 데이터를 사용할 수 있습니다.

2023년 이후에 기업은 엄청난 상승 AI 및 머신 러닝을 통한 비즈니스 프로세스 자동화 그러나 이러한 응용 프로그램이 의사 결정을 지원하려면 우수한 데이터 거버넌스의 이점인 양질의 시의적절한 데이터로 교육을 받아야 합니다.

데이터 거버넌스 확장님의 혜택

더 많은 사람들이 데이터 거버넌스의 가치를 인식함에 따라 그 혜택은 새로운 기술을 사용하는 커뮤니티와 같은 다른 커뮤니티로 확장될 것입니다. 또한 이러한 우수한 데이터 거버넌스 관행을 통해 회사 인수합병을 보다 쉽게 ​​관리할 수 있습니다. 

이상적으로는 기업 데이터 거버넌스를 통해 제공되는 신뢰할 수 있는 데이터 서비스는 비즈니스가 기능하는 더 큰 환경과 사회에 도움이 됩니다. 처럼 Dan Wuet al. Cambridge University Press 기사에서 다음과 같이 말했습니다.

“새로운 데이터 공유 방식을 통해 개인 연구원, 시민 개발자, 지역 사회, 중소기업을 포함한 자원이 부족한 혁신가들은 충분한 데이터에 액세스하여 인공 지능 및 데이터 분석을 촉진하고 문제를 재구성하고 적절한 방식으로 해결할 수 있습니다. 새로운 방법.”

이러한 방식으로 데이터 거버넌스는 더 큰 데이터 민주화를 약속합니다. 방법론적 틀 대중이나 일반 사용자에게 이익이 되고 피해를 최소화하는 가치와 행동. 또한 데이터 민주화는 인적 자원에 대한 문을 엽니다. 데이터 과학자를 넘어, 새로운 관점을 제공하고 다양한 분야의 구성원을 활용합니다.

결론

서비스 모델을 사용하는 Good Data Governance는 조직 내부 및 외부에서 많은 이점을 약속합니다. 이러한 이점에는 데이터 윤리, 데이터 품질, 보다 원활한 전사적 커뮤니케이션, 강력한 의사 결정, 데이터를 더 잘 처리할 수 있는 확장된 커뮤니티가 포함됩니다. 

이러한 기능은 출처가 다른 데이터 소비자가 서로 다른 소스에서 다중 구조화된 데이터를 신속하게 수집 및 컴파일한 다음 해당 데이터를 회사와 커뮤니티에 긍정적인 영향을 미치는 적절한 응답으로 변환할 수 있음을 의미합니다. Good Data Governance는 많은 사람들이 공감하는 이상인 이러한 종류의 미래를 약속합니다.

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• 출처: https://www.dataversity.net/5-key-benefits-of-data-governance/