클래스: 데이터 거버넌스 학습
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데이터 거버넌스의 정의와 기본 사항
오늘날 그 어느 때보다 데이터는 조직의 생명선에 필수적입니다. 예로, 거의 실시간 판매 데이터는 비즈니스에 매우 중요합니다. 누가, 언제, 얼마나 자주 어디서 제품과 서비스를 구매하는지 등의 정보를 포함합니다. 이 데이터가 없으면 조직은 시장 행동을 보지 못해요. 의료 기관에는 환자 건강 결과 및 비용에 대한 자세한 데이터가 필요합니다. 스마트폰 앱 사업자는 얼마나 많은 사람들이 앱을 사용하는지 얼마나 자주, 오래 쓰는지에 대해 정보 데이터가 필요합니다. 조직에서 데이터를 효과적으로 사용하는 방법은 의사 결정을 돕고 데이터 관리라는 것에서 가치를 창출합니다. 데이터 관리는 대부분의 조직에서 어떤 형태로든 사용되지만 데이터가 잘 이해되었는지 정확하고 안전한지 데이터의 최대 가치가 달성되는지 여부를 확인하기 좋아요. 데이터 관리의 성공은 이러한 질문에 대해 답을 얻는 방법과 많은 관련이 있습니다. 다시 말해 약한 데이터 관리 결과와 강력한 데이터 관리 결과 둘의 차이는 데이터가 관리되는 정도에 있는 중요한 차별화 요소입니다. 좋습니다 이게 실제로 무슨 뜻일까요? 데이터 관리에서 고성능을 달성하기 위해 예를 들어 민감한 법적, 규제적 데이터 요구 사항을 처리하기 위해 합의된 정책 및 프로세스가 어느 정도 있는지 질문해야 해요. 문서화된 책임, 공식적인 결정 구조 및 집행 규칙이 있나요? 이는 훌륭한 거버넌스의 많은 핵심 속성 중 일부입니다. 이러한 자질이 존재하는 정도가 클수록 더 높은 품질의 데이터 결과를 가져오며 이것이 바로 데이터 거버넌스의 기능입니다. 높은 수준의 데이터 거버넌스를 잘 관리되는 데이터로 정의할 수 있습니다. 대부분의 조직에는 일정한 형태의 데이터 관리 시스템이 있지만 데이터 가치를 높이고 조직 비용과 위험을 줄이는 식으로 관리하는 조직은 훨씬 적습니다. 데이터 거버넌스가 잘 구현되면 혁신적일 수 있어요.
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