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엔터프라이즈 데이터 아키텍쳐와 데이터 거버넌스 (최종판)

by | Dec 23, 2019 | Whitepaper | 0 comments

엔터프라이즈 데이터 아키텍처와 데이터 거버넌스(최종판)
‘Enterprise Data Architecture and Data Governance’, David Loshin, December 4, 2015

소개 – 정보의 용감한 신세계

파괴력을 가진 힘이 엔터프라이즈 정보 관리 측면을 급격히 바꾸고 있다. 이 전 세대의 정보관리 전문가는 데이터웨어하우스가 보고서나 분석자료를 지원하게 함으로써 조직의 트랜잭션 시스템을 증대시키는 일에 만족한 반면 오늘날의 전문가는 조직의 엔터프라이즈 정보시스템에서 패러다임의 혁신에 영향을 주는 세 가지 요인에 직면하게 된다.

  • 분석 위주의 프로세스: 경쟁에서 살아남기 위해서 기업은 조직이 획득하고 관리하는 데이터의 접근과 활용성의 순서에 입각해서 이해가 쉽고 예측 가능한 분석 작업을 필요로 해 왔다.
  • 외부 사용자 커뮤니티의 확장: 기업은 지속적으로 자신들의 고객에게 내부 보고서와 분석 결과를 직접 접근하도록 해 왔다. 하지만 이제는 데이터 소비자의 수가 기업의 관리 가능한 범주를 벗어나 무한 확장하게 되었다.
  • 데이터 내용의 확장: 전통적인 접근 방식에서는 내부에서 생산된 데이터로 생성된 보고서나 분석 결과에 만족한 반면, 고객 프로파일 정보, 벤더 평가보고서와 제품 분석 또는 협력업체의 데이터까지 기업의 외부로부터 광범위하게 획득한 개방 데이터로 정보를 생성하게 되었다.

비즈니스 분석가와 데이터 전문가는 기업을 정보 중심으로 되도록 변화시키셔 기업의 가치를 창출하도록 하고 있다. 데이터 지평의 넓어지고 기업의 내부, 외부 데이터 사용이 증가하고 있지만 여전히 의사결정에 영향을 끼치는 잘못된 해석이나 모순투성이의 위험을 안고 있다. 참조하는 데이터에 대한 불일치는 데이터 분석가가 실행 가능한 지적 자산을 확보하는 방법에도 영향을 미치게 된다.

기업 내에서 데이터 거버넌스 조직을 만들면 비즈니스 정책에 따라 오도록 하고 앞에서 언급한 위험을 줄이는 데에 도움을 줄 것이다. 하지만 어떻게 데이터 거버넌스를 시작할 것인가? 이 페이퍼는 메타 데이터 관리가 데이터 거버넌스의 세 가지 측면을 어떻게 촉진시키는 가에 초점을 맞추고 있다.

  •  평가: 현행 데이터 아키텍처의 평가와 문서화
  •  협력: 데이터 표준의 공유를 위한 협력 플랫폼의 생성
  •  운영가능성: 데이터 거버넌스를 작동하게 하기 위해서 데이터 스튜워드쉽의 정책과 절차를 개발.

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