2000년대 초반으로 거슬러 올라가면 데이터 거버넌스가 그다지 중요하지 않았습니다. 데이터 거버넌스를 수행하는 초기 개척자들이 몇 명 있었고 그들은 토대를 마련하고 있었습니다., 그러나 거버넌스는 인정된 능력이 아니었다.
데이터 거버넌스에서 어느 정도 가치를 본 회사는 주로 데이터 저장소의 이점에 중점을 둡니다. 거버넌스는 더 정확한 데이터를 제공하고 해당 데이터를 더 쉽게 찾을 수 있지만 비즈니스 측면에서 데이터 거버넌스의 진정한 이점에 대한 인식은 거의 없었습니다.
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2022년 데이터 거버넌스 동향에 대한 최근 DATAVERSITY® 인터뷰에서 의 창립자이자 CEO인 Kelle O'Neal은 최초의 샌프란시스코 파트너, 오늘날 고객은 거버넌스에 훨씬 더 중점을 두고 있으며 종종 "이 솔루션이 조직에 가치를 추가하는 방법은 무엇입니까?"라고 묻습니다. 그녀는 데이터 거버넌스가 개입하여 논의 지점을 만들 때 질문에 대한 답을 얻을 수 있다고 말했습니다. "마스터 데이터 관리뿐만 아니라 메타데이터 관리, 데이터 품질 및 기타 모든 기능과 관련하여 — 그리고 그것이 어떻게 가치를 추가합니까?"
인터뷰에서 O'Neal은 주요 데이터 거버넌스 동향, 변화 및 업계에서 그녀가 목격한 과제에 대해 논의했으며, 대부분은 데이터 거버넌스와 관련된 업계의 전반적인 성숙도에서 비롯되었습니다.
데이터 이점에서 비즈니스 이점으로 전환
그녀는 시간이 지남에 따라 조직이 진정한 비즈니스 이점을 내면화하기 시작했다고 말했습니다. 데이터 거버넌스: 위험 식별 및 완화, 수익 성장 기회, 기타 확장 기회를 주도하는 생산성 및 효율성 증가.
그녀는 비즈니스 사람들 사이에서 데이터의 가치에 대한 인식이 높아진 것을 인정합니다.
"이러한 모든 기술 솔루션을 구입할 수 있지만 사람들이 반복성의 가치를 인식하지 못하고 데이터를 신뢰하지 않는다면 시스템을 강제로 변경하기가 매우 어렵습니다."
데이터 생성
우리는 지금 데이터로 가득 찬 세상에 살고 있습니다. 이제 자라나는 아이들은 항상 데이터와 접하며 자신의 데이터가 정확한지 확인하는 것의 중요성을 이해합니다. 그들은 휴대폰의 앱과 함께 그것을 사용하고 있으며 이제 데이터에 대해 더 이상 가르칠 필요가 없는 것으로 인식되고 있습니다. "그냥 거기 있어요." 그녀가 말했다.
그들은 데이터가 이동한다는 사실을 인식하고 아주 어린 나이부터 데이터의 부정확성이 영향을 미치는 것을 볼 수 있습니다. 데이터와 관련된 이러한 기본적인 현실은 그저 정상인 반면 이전에는 이러한 사실을 확인하고 식별해야 했습니다.
개인 정보 보호로 인식 개선
이제 모든 사람들이 사생활이 중요하다는 것을 이해하고 있다고 그녀는 말했습니다. 빅 데이터는 현실일 뿐입니다. 더 이상 새로운 트렌드가 아닙니다. 따라서 빅 데이터에 대한 접근 방식은 데이터 거버넌스 이동 중입니다. 소비자와 기업이 개인 정보 보호의 중요성을 인식하고 있기 때문에 변화하고 있습니다.
사람들은 자신의 데이터가 비공개로 유지되기를 원하거나 데이터를 판매용으로 공개할 경우 트레이드 오프를 인식합니다. 규제하는 것은 더 이상 정부의 몫이 아닙니다. 아이들은 앱에 가입하고 알림을 허용할 때 앱이 자신에 대해 더 많이 알 수 있는 기회를 만들고 있다는 것을 이해하고 청소년은 이것이 괜찮은지 여부를 결정할 필요가 있음을 알고 있습니다.
규정 준수에서 전환
XNUMX년 전까지만 해도, 규정 준수 O'Neal의 사업에 큰 원동력이 되었습니다. 이제 주요 규제 동인은 데이터 개인 정보 보호이며 데이터에 대한 개인 정보 보호 제어의 필요성은 조직에서 개인 정보가 중요한지 묻기보다 규정의 미묘한 차이를 이해하는 데 도움을 요청하는 잘 알려진 사실입니다.
인지도 증가
2021년 O'Neal은 First San Francisco Partners가 수행한 작업을 세그먼트별로 분석했습니다. 그녀는 비즈니스의 비율이 순수 전략 작업에 전념하고 있음을 발견했습니다(회사에서 "데이터 거버넌스 프로그램이 필요합니다. 아직 없습니다" 또는 "마스터 데이터 관리 프로그램이 필요합니다"라고 말합니다). 이사를 했고 현재 그녀의 사업에서 차지하는 비중은 20% 미만입니다. “기업에 여전히 도움이 필요하지 않다는 말은 아니지만 이미 일종의 기반 역량을 구축했고 이미 시작했습니다. 이는 큰 차이이며 중요한 데이터 거버넌스 트렌드입니다.”
거버넌스에 대한 성숙도 과정에서 이와 같이 매우 정량화 가능한 변화는 O'Neal이 2021년의 가장 큰 트렌드로 간주하는 것입니다. "데이터 전략은 여전히 중요하지만 이제 우리는 명확한 이해와 일부 기능의 확립에서 시작하고 있습니다."
교육은 기본을 넘어선다
교육은 여전히 필요하지만 사람들이 기본을 넘어 이동할 준비가 되었기 때문에 교육의 초점이 바뀌었다고 그녀는 말했습니다. 거버넌스의 개념을 도입하는 대신 O'Neal은 고객이 기업의 가치를 실현하도록 돕는 일을 할 수 있습니다. 데이터 거버넌스 프로그램 그들은 이미 가지고 있습니다.
과거에는 기업이 거버넌스 기반 교육이 필요할 때 컨설턴트를 고용해야 했습니다. DATAVERSITY와 같은 온라인 교육 리소스가 업계와 함께 성장하고 제공 범위와 품질이 확대됨에 따라 더 이상 그렇지 않습니다. 제한된 예산을 가진 회사는 사람들에게 온라인으로 훌륭한 기본 교육을 제공하고 고급 교육을 위해 컨설턴트를 사용할 수 있습니다.
사일로에서 벗어나기
O'Neal이 보고 있는 또 다른 데이터 거버넌스 트렌드는 데이터 공급망을 향상시키는 것입니다.
"사람들은 BI와 분석이 데이터 거버넌스와 별개가 아니라 연속체의 다른 위치에 있다는 것을 인식하고 있습니다."
거버넌스는 그 연속체에 있으며, 예를 들어 마스터 데이터가 운영 컨텍스트에서 사용되는 방식은 BI/분석 컨텍스트는 실제로 동일한 프로세스의 한 단계일 뿐입니다. 업계 리더들이 오랫동안 그것에 대해 이야기해 왔던 것처럼 이것은 새로운 아이디어가 아니지만, 차이점은 그것이 현실로 옮겨지고 있다는 것입니다.
이전에는 데이터 공간에서 작업할 때 그녀는 분석 담당자에게 프로세스의 일부가 되는 것이 어느 정도 가치가 있음을 확신시켜야 했습니다. 이제 데이터의 요구 사항을 결정하고 이러한 요구 사항을 해결하는 데 참여해야 하는 사람들은 더 이상 "데이터 관리" 전용 사일로에 살지 않습니다.
t" 또는 "BI/분석."
그 과정에 전체 데이터 공급망을 포함시키려는 움직임이라고 그녀는 말했습니다.
"데이터 사이언스 그룹의 수장이나 AI 최고 책임자에게 고용되는 것이 점점 더 보편화되고 있습니다. 그들이 모두 같은 것의 일부라는 것을 이해하기 때문입니다."
최전선에서 메타데이터 관리
에서 문제를 해결하는 능력 메타 데이터 Perspective는 조직이 다른 유형의 데이터 관리 기능의 우선 순위를 정하는 데 도움이 되는 엄청난 가치를 제공한다고 그녀는 말했습니다.
예를 들어, 메타데이터에 대한 확실한 이해는 마스터 데이터 요구 사항을 분리하고 구체화하는 데 도움이 되며, 임계값과 차원이 적용되기 전에 데이터 품질에 대해 다른 시점에서도 생각할 수 있는 기회를 제공하고 처음부터 데이터에 대한 훨씬 더 넓은 이해를 제공합니다. .
변화 관리의 가치
변경 관리는 처음부터 First San Francisco Partners의 초점이었지만 변경 관리에 대한 업계 인식은 사람들에게 선택 사항으로 느껴졌습니다. O'Neal은 변경 관리가 별도의 항목으로 입찰되는 경우 예산 제약을 해결하는 첫 번째 방법으로 제외될 것임을 발견했습니다. 그녀의 대답은 "우리가 그것이 옳은 일이라는 것을 알았기 때문에" 그녀의 서비스에 "적응"하기 시작하는 것이었습니다.
이제 기업들은 변경 관리 및 채택 연습을 요구하고 있습니다. O'Neal은 이것이 기업이 소프트웨어를 구매하고 사용되지 않는다는 사실을 알게 된 결과라고 생각합니다. "그래서 그들은 이것이 채택 문제, 변경 관리 문제라는 것을 인식하고 있습니다."
변경 관리가 도구 및 기술 구매에 대한 예산에서 명시적으로 언급되어 경영진이 지출된 돈이 사람들이 사용할 물건에 사용될 것임을 알 수 있도록 하는 것이 점점 더 일반적이 되고 있습니다.
클라우드 앱 및 솔루션의 새로운 도전
대부분의 IT 조직에는 클라우드 거버넌스 그녀는 정책이나 프로세스에 비용이 50 이상인 경우 새 클라우드 도구를 스핀업하는 것과 관련된 의사 결정 프로세스가 있다고 말했습니다. 그러나 많은 클라우드 도구가 해당 임계값 미만이므로 공식적인 데이터 거버넌스 프로세스의 기준을 충족하지 않습니다. "소액 구매라도 데이터를 사용하고 데이터를 생성하며 전체 거버넌스 기능에 통합되지 않으면 데이터와 관련된 문제를 일으킬 수 있습니다."
새로운 데이터 거버넌스가 아니라 클라우드 애플리케이션과 클라우드 데이터 솔루션이 비용에 관계없이 일정 수준의 가치 표현, 기능 개발, 채택 및 제어가 필요하다는 인식입니다.
산업 성숙도
O'Neal은 교육 리소스의 가용성, 개인 정보 보호의 중요성에 대한 인식 증가, 변화를 보다 효과적으로 관리하려는 욕구, 비즈니스에서 데이터의 가치에 대한 이해 증가가 모두 업계의 변화에 기여했다고 말했습니다.
"2022년의 가장 큰 데이터 거버넌스 트렌드는 더 이상 기본 사항을 설정할 필요가 없다는 것이며, 이는 데이터 거버넌스에 대한 성숙도의 매우 정량화 가능한 차이입니다."
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