인터넷을 통해 데이터를 생산하고 소비하는 장치인 사물인터넷(IoT)은 207 억 이러한 위젯은 비즈니스 네트워크를 통해 방대한 데이터를 생성, 소비 및 전송합니다.

결과적으로, 조직은 IoT를 업무에 포함시켜야 합니다. 데이터 거버넌스 더 나은 통합과 법적 준수를 보장하는 프로그램입니다. 효과적인 거버넌스가 없으면 기업은 프랑스가 32만 유로를 부과하는 등의 처벌을 받을 위험에 직면합니다. 아마존 for  GDPR 작업자 스캐너 또는 IoT 장치를 통해 수행되는 과도한 감시와 관련된 위반.

위험을 완화하기 위해 기업은 보내고 받는 IoT 데이터를 사전에 관리해야 합니다. 소프트웨어 개발자 Nahla Davies 강조하다, IoT는 종종 민감한 개인 및 비즈니스 데이터를 수집하여 보안 및 개인 정보 보호에 대한 심각한 우려를 불러일으키고 무단 액세스 및 위반으로부터 데이터를 보호하기 위한 데이터 거버넌스 서비스를 요구합니다.

다행히도 포괄적인 메타데이터 거버넌스 관행을 구현하면 IoT에 대한 감독을 효과적으로 방지하고 성공적인 통합을 가능하게 할 수 있습니다. 이 기사에서는 IoT에 대한 메타데이터 거버넌스의 중요성, 구현 및 관련 과제를 극복하는 방법을 살펴봅니다.

메타데이터 거버넌스 이해 

데이터 거버넌스 조화를 이루다 역할, 프로세스, 통신, 지표, 도구 등 다양한 구성 요소를 통해 올바른 데이터가 적시에 올바른 리소스로 흐르도록 합니다. 해당 프레임워크는 메타데이터 거버넌스를 통해 IoT 데이터를 통합하고 관리하는 데 중요합니다.

메타데이터 거버넌스는 기존 데이터 거버넌스 프로세스 및 활동을 기반으로 이해관계자 간의 공식화 및 합의가 필요합니다. 이 프로그램을 통해 비즈니스 이해 관계자는 대화에 참여하여 데이터가 무엇인지, 해당 컨텍스트에 동의하고 조직 메타데이터에 대한 표준을 생성합니다. 조직은 결과를 비즈니스 용어집 or 데이터 카탈로그.

데이터 거버넌스 도구 외에도 IT 도구는 메타데이터 생성 및 사용, 업데이트 추적, 데이터 수집에 크게 기여합니다. 이것들 어플리케이션는 기계 학습 기능을 갖춘 경우가 많으며 메타데이터 수집, 처리 및 전달을 자동화하여 수동 개입 없이 데이터 내의 패턴을 식별합니다.

결과적으로 사람과 시스템은 공식적인 거버넌스 구조 없이 체계적이지 못하더라도 메타데이터를 생성하고 사용합니다. 데이터 거버넌스를 통해 메타데이터 거버넌스는 향상된 기능으로 조직의 중요한 메타데이터를 개선합니다. 데이터 품질, 효율성 및 의사 결정 능력.

IoT 데이터에 대한 메타데이터 거버넌스의 중요성

IoT 디바이스가 너무 많아서 데이터를 생성하고 전달하는 경우가 많기 때문에, 의원 일반적으로 데이터 규정에 해당한다고 가정합니다. 이 주장을 공식화하기 위해 EU는 다음을 통과시켰습니다. 데이터법, 2024년부터 시행되며 IoT 데이터에 대한 허용 가능한 사용 및 액세스에 대한 지침이 포함되어 있습니다.

사람이나 사업부가 IoT 장치를 쉽게 구입할 수 있지만 모든 사람이 이러한 요구 사항을 아는 것은 아닙니다. 예를 들어, 여러 경찰서 대중 이해관계자의 인식이나 피드백 없이 IoT 감시를 수집했습니다.

소규모 기업은 드론을 구매할 가능성이 낮을 수 있지만 여전히 IoT 데이터 처리에 대한 인식이 필요합니다. 예를 들어, 중요한 것을 잃어버리지 않도록 스마트 미니 GPS를 얻을 수 있습니다. 그러나 다른 직원이나 관리자가 장치를 손에 넣게 되면 직원 활동을 무고하게 추적하고 개인 정보를 침해하는 것으로 변질될 수 있습니다.

세부 정보가 너무 많기 때문에 모든 IoT 장치 위험을 추적하는 것은 거의 불가능합니다. 그러나 회사에서는 관리되는 중요한 메타데이터를 사용할 수 있습니다. 예를 들어, 기업은 누가, 언제, 어디서 네트워크에 액세스했는지 확인하여 위험을 완화할 수 있는 방법을 제공합니다. 

IoT의 메타데이터 거버넌스 구현을 위한 모범 사례

첫 번째 단계로 조직은 강력한 솔루션을 만들고 구현해야 합니다. 메타데이터 관리 프로그램 비즈니스 목표에 대한 메타데이터를 사용하여 사명과 목표를 명확히 합니다. 이 프로세스에는 일반적으로 데이터 거버넌스 리소스를 활용하여 메타데이터의 목적과 생성 방법을 정의하는 작업이 포함됩니다.

메타데이터 거버넌스 서비스에 대한 필요성은 이러한 메타데이터 관리 프로그램을 구축하고 유지함으로써 나타날 것입니다. 이러한 서비스를 설정하고 실행함으로써 조직은 데이터 거버넌스 기능을 더 잘 활용하여 메타데이터를 수집, 선택 및 편집할 수 있습니다.

메타데이터 거버넌스는 조직의 변화하는 요구 사항에 적응해야 하므로 이러한 프로세스를 개발하려면 시간과 노력이 필요합니다. 따라서 가장 중요하고 위험성이 높은 메타데이터 유형에 초점을 맞추도록 메타데이터 거버넌스의 범위를 좁히는 것을 고려하십시오. 

적절한 메타데이터 품질을 보장하려면 밥 세이너KIK 컨설팅 및 교육 서비스의 사장 겸 사장은 다음과 같이 제안합니다. 초점 정의의 품질, 제작, 메타데이터 사용이라는 세 가지 영역에 대한 노력입니다. 

세부 사항을 파악하려면 비즈니스 이해관계자와 대화하여 어떤 메타데이터를 관리해야 하는지 결정하고 무엇이 중요하다고 간주되는지에 대한 합의를 얻어야 합니다. 메타데이터 관리 프로그램의 지침이 이러한 노력을 뒷받침할 것입니다.

IoT를 위한 메타데이터 거버넌스의 실제 적용

IoT에 대한 메타데이터 거버넌스의 실제 적용은 다음에서 관찰할 수 있습니다. 스마트 도시 캘리포니아주 오클랜드, 오리건주 포틀랜드처럼 말이죠. 이들 도시는 개인 정보 보호 요구 사항을 준수하기 위해 메타데이터 거버넌스를 활용하는 데 앞장섰습니다.

오클랜드의 경우 2018년 감시기술조례를 통과시켰다. 2016, 대중을 대표하고 감시 문제에 대해 의회에 조언하기 위해 개인 정보 보호 위원회를 설립합니다. 오클랜드의 에이전시는 반드시 메타데이터 제공 IoT를 포함한 감시 기술에 대해 개인 정보 보호 자문 위원회에 알립니다. ㅏ 웹 참조 수집된 데이터와 더 자세한 기록을 요청하는 방법에 대해 대중에게 교육하기 위해 이 메타데이터를 정제합니다. 

마찬가지로 포틀랜드는 다음을 통해 대중 이해관계자들과 협력해 왔습니다. 스마트시티 PDX 메타데이터 거버넌스를 사용했습니다. ㅏ 스티어링 그룹 IoT를 포함한 감시를 위해 수집할 메타데이터에 대한 공개 입력을 촉진합니다. 결과 메타데이터는 2024년 XNUMX월까지 공개되어 이용 가능한 포틀랜드의 감시 인벤토리에 기여할 것입니다.

오클랜드와 포틀랜드는 메타데이터 거버넌스 활동을 통해 IoT 데이터 관리의 투명성과 책임성을 보여줍니다. 대중을 참여시키고 메타데이터 제공 및 대중 액세스를 위한 메커니즘을 확립함으로써 이들 도시는 신뢰를 강화하고 IoT 데이터에 대한 보다 책임감 있는 거버넌스를 보장합니다.

IoT에 대한 메타데이터 거버넌스의 과제 극복

IoT에 대한 메타데이터 거버넌스는 신뢰와 법적 준수로 이어질 수 있지만 몇 가지 중요한 과제에 직면해 있습니다. 새로운 IoT 데이터의 급속한 유입으로 인해 관련 메타데이터를 효과적으로 관리하기가 어렵습니다. 비즈니스 팀이 함께 모여 메타데이터를 정의할 때 다른 부서에서는 이미 IoT 생성 데이터를 추가로 구매하여 사용하고 있어 위험이 가중되는 경우가 많습니다.

규정 준수 및 높은 메타데이터 품질을 보장하여 이러한 문제를 해결하려면 조직은 중요한 메타데이터 관리의 우선순위를 정하고 일부 메타데이터가 관련성이 낮은 경우 가능한 모든 메타데이터를 관리하는 데 몰두하는 것을 피해야 합니다. 가장 필수적인 메타데이터만 관리하는 데만 집중하면 더 나은 리소스 할당이 가능합니다. 진행 중인 프로세스의 일부로 메타데이터 거버넌스가 지속적으로 개선됨에 따라 이러한 우선순위는 발전할 수 있습니다.

관리되는 중요한 메타데이터의 좋은 세트를 얻으려면 지속적인 피드백 루프가 필요합니다. 내부 거버넌스 기관과 메타데이터 활동에 대한 정기적인 제3자 감사를 통해 이러한 입력을 제공하여 새로운 메타데이터 정의 생성을 알리고 기존 정의를 명확히 할 수 있습니다. 또한 평가 결과는 메타데이터 생성 및 사용 논의에 대한 귀중한 통찰력을 제공하여 지침을 개선합니다.

메타데이터 거버넌스를 구현하려면 메타데이터 사용 추세를 적시에 관리하고 새로 고치고 면밀히 모니터링하기 위한 효과적인 자동화와 생성적 AI가 필요합니다. 그러나 이러한 자동화된 프로세스는 2~3개의 백업과 함께 최소한 한 명의 전담 인력이 감독해야 한다는 점에 유의하는 것이 중요합니다. 

이 할당을 통해 메타데이터를 처리하는 시스템이 필요한 업데이트와 유지 관리를 받을 수 있습니다. 또한 사람들은 변화하는 비즈니스 요구 사항에 맞게 변환 중에 시스템에서 생성된 메타데이터를 편집하거나 변경할 수 있습니다.

결론

규제 기관이 IoT 데이터에 대한 요구 사항을 강화함에 따라 기업은 이를 처리해야 합니다. 좋은 메타데이터 거버넌스 프로그램은 이를 위한 효과적인 방법을 제공합니다. 조직 전체에서 메타데이터 정의, 생산 및 사용을 정렬하고 조정하여 메타데이터 프로그램을 지원합니다. 

많은 IoT 데이터에 쉽게 액세스할 수 있다는 점을 고려하면 메타데이터 거버넌스는 해당 데이터에 대한 컨텍스트를 효율적으로 제공하여 규정 준수를 입증하는 데 필요한 전술을 제공합니다. 스마트시티는 이미 이러한 정보의 홍수를 길들이는 데 앞장섰습니다. 이들로부터 배우고 프로그램을 개발 및 발전시키며 벌금을 피하고 새로운 기회를 활용하는 것은 민간 기업과 기타 조직의 몫입니다.

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• 출처: https://www.dataversity.net/metadata-governance-crucial-to-managing-iot/