모범 사례를 사용하여 통합 카탈로그 계획

이 문서에서는 건강하고 가치 있는 검색 가능한 데이터를 유지하기 위한 데이터 거버넌스 전략을 제공합니다. 통합 카탈로그 설정하는 기술 단계 목록은 시작 가이드를 참조하세요.

비즈니스 개념으로 데이터 파악

통합 카탈로그 비즈니스 개념은 데이터를 일상적인 비즈니스 관행과 통합하는 데 사용하는 도구입니다. 이 방법을 사용하면 데이터 소비자가 사용 중인 데이터를 더 쉽게 이해할 수 있을 뿐만 아니라 해당 리소스의 데이터 거버넌스를 민주화할 수도 있습니다. 기존 전문가 및 데이터 챔피언을 사용하여 풍부한 리소스로 통합 카탈로그 빌드합니다.

통합 카탈로그 비즈니스 개념을 참조할 때 다음 5가지 요소에 대해 설명합니다.

1. 거버넌스 도메인
2. 데이터 제품
3. 중요한 데이터 요소(미리 보기)
4. 용어집 용어
5. 목표 및 주요 결과(OKR)

모범 사례 및 시나리오 기반 지침은 아래 섹션으로 이동합니다.

거버넌스 도메인 만들기

거버넌스 도메인을 사용하여 소유권 및 유지 관리 작업을 배포합니다. 또한 사용자가 필요한 데이터를 더 쉽게 찾을 수 있습니다. 거버넌스 도메인별로 정보를 배포하면 사용자가 데이터 자산 전체를 트래버스할 필요 없이 필요한 적절한 수준의 정보에 도달할 수 있습니다.

거버넌스 도메인을 만들거나 거버넌스 도메인 구조를 검토할 때 다음 요소를 고려합니다.

1. 거버넌스 도메인 구조 모델
2. 개발 계획

거버넌스 도메인 구조 모델

• 중앙 도메인 (양호): 단일 도메인을 사용하는 것은 소규모 조직에 효율적일 수 있지만 확장이 잘 되지 않을 수 있으며 성장 중에 병목 현상이 발생하기 쉽습니다.
• 부서 기반 도메인(양호): 부서는 일관되게 결정을 내리지 않으며, 부서가 정기적으로 이동하는 경우 통합 카탈로그 구조를 전환해야 할 수 있습니다.
• 기능/거버넌스 도메인( 개선): 팀에 유연성을 부여하고 기존 비즈니스 모델에 맞게 조정합니다. 이 구조는 대규모로 관리하기 어려울 수 있으며 데이터 의사 결정자에게 권한을 부여하기 위해 많은 하위 도메인이 필요할 수 있습니다. 또한 통합 카탈로그 거버넌스 접근 방식의 반대인 데이터 사용 사일로를 만들 수도 있습니다.
• 도메인 혼합 (최적): 주체 영역/데이터 도메인, 기능 도메인, 규정 도메인 및 프로젝트 도메인 간에 도메인을 조합하면 데이터가 전문가에게 정렬됩니다. 통합 카탈로그 데이터 전문가는 가장 강력한 리소스입니다. 그들은 어떤 정책을 적용해야 하는지, 그리고 데이터를 최대한 활용하기 위해 다른 사람들이 알아야 할 사항을 알고 있습니다. 또한 이 구조는 비즈니스 구조가 아닌 일상적인 데이터 사용 방식을 기반으로 하기 때문에 조직 업데이트에 가장 내구성이 있습니다.

거버넌스 도메인 개발 계획

1. 거버넌스 도메인을 만들기 시작하면 이미 강력한 데이터 관리 권한이 있는 팀에 맞춰진 몇 가지 도메인으로 시작합니다.
   1. 거버넌스 도메인에 데이터 관리자 및 데이터 제품 소유자를 할당하고 현재 사례에 맞는 용어집 및 데이터 제품 개발을 시작하도록 합니다.
   2. 필요한 경우 데이터를 데이터 맵에 병렬로 스캔하여 데이터 제품을 보완합니다.
   3. 몇 가지 데이터 제품이 개발되고 사용자가 준비될 때까지 거버넌스 도메인을 초안 상태로 둡니다.
2. 거버넌스 도메인을 게시하고 첫 번째 사용자에게 글로벌 카탈로그 판독기 권한을 할당하여 탐색을 시작할 수 있도록 합니다.
3. 첫 번째 사용자 일괄 처리의 피드백을 통해 기존 데이터 제품을 반복하거나 다음 데이터 제품 또는 거버넌스 도메인으로 확장합니다.
4. 데이터 제품에 대한 적용 범위가 대부분 완료된 몇 가지 거버넌스 도메인부터 시작하여 데이터 소비자는 통합 카탈로그 필요한 것을 가지고 있으며 계속 돌아올 수 있도록 합니다.

데이터 제품 만들기

현재 저장하는 대부분의 데이터에는 알려진 값이 거의 없거나 전혀 없습니다. 이를 제거하거나 개선하기 전에 평가하고 이해하는 데 시간과 수동적인 노력이 걸릴 수 있습니다. 알려진 가치와 사용이 있는 데이터에 집중하면 더 많은 팀이 일관된 가치를 구축하고 잘 이해하고 높은 활용도의 데이터를 사용할 수 있는 이점을 보여줄 수 있습니다. 이 초점은 데이터 거버넌스 사례의 추가 채택을 촉진하고 각 데이터 자산의 가치가 명확해짐에 따라 데이터 자산을 더 쉽게 클린 수 있도록 합니다.

organization 이미 있는 데이터 리소스에 집중합니다. 이러한 리소스를 통합 카탈로그 데이터 제품으로 추가하면 사용자가 쉽게 검색할 수 있습니다. 또한 접근성을 높이고 계보, 데이터 품질 및 책임성을 통해 신뢰성을 향상시킵니다. 기존 데이터 리소스의 몇 가지 예는 다음과 같습니다.

1. 골드 존 데이터 레이크, 고도로 큐레이팅된 SQL 저장소, 큐레이팅된 데이터 웨어하우스 및 팀이 일상적인 사례를 지원하는 데 사용하는 데이터 레이크하우스.
2. 결정을 내리는 데 사용되는 보고서입니다.
3. 보고 환경에서 사용되는 데이터 테이블입니다.
4. 마스터 및 참조 데이터입니다.

데이터 제품 개발 계획

1. 데이터 맵에 데이터 원본을 추가할 때 유입 프로세스의 일부로 데이터 제품을 계획합니다. 데이터 제품 소유자는 등록 및 검사하는 데이터 저장소와 통합 카탈로그 추가할 준비가 된 데이터 자산이 있는 데이터 저장소를 알고 있어야 합니다.
2. 데이터 맵으로 스캔한 핵심 데이터 자산에서 첫 번째 데이터 제품을 빌드합니다.
3. 사용자가 해당 도메인에서 데이터를 사용할 준비가 되면 첫 번째 데이터 제품을 게시합니다.

용어집 용어 정의

용어를 빌드할 때 이미 알고 있는 것으로 시작하고 데이터에서 가치를 계속 빌드하여 노력이 가장 영향력 있는 위치를 보여 줍니다. 용어집 용어를 만들고 관리할 때 다음 팁을 따라 가장 많은 값을 만듭니다.

1. 가장 열정적인 사용자에게 데이터를 제공하여 가치를 지속적으로 증가시키고 더 많은 거버넌스를 위한 우선 순위를 제공할 수 있는 능력을 보여 줍니다.
2. 많은 비즈니스 팀은 이미 신입 사원이 비즈니스에 자신을 지향하는 데 도움이되는 용어집을 가지고 있습니다. 거버넌스 도메인 및 해당 데이터를 설명하는 첫 번째 용어 후보 중 일부로 사용합니다.
3. 용어가 다른 개념(예: 엔터티 또는 비즈니스 프로세스)을 나타내는지 확실하지 않은 경우 가장 기본적인 메타데이터를 수집할 수 있도록 용어를 추가합니다. 필요한 경우 용어를 만료하고 새 개념을 사용하여 더 많은 메타데이터를 수집하고 의도한 엔드 투 엔드 환경을 구동할 수 있습니다.
4. 용어집 용어를 추가한 후에는 이러한 용어를 데이터 제품에 연결하여 데이터 제품의 검색 가능성을 개선하고 데이터에 대한 소비자 지식을 향상시킵니다.
5. 데이터 관리자가 데이터 자산에서의 사용을 더 잘 이해할 수 있도록 용어에 매핑된 데이터 제품을 주기적으로 검사.
6. 항상 용어 정의를 개선하고 편집합니다. 용어가 완전히 정렬될 때까지 용어를 게시하기를 기다리면 팀이 용어의 사용을 지연시키고 새로운 가치 창출 또는 잠재적 개선의 에스컬레이션을 방지할 수 있습니다.

용어 개발 계획

1. 데이터 관리자는 거버넌스 도메인의 프레임워크를 학습한 다음 알려진 용어를 추가하고 새 용어를 개발하기 시작해야 합니다.
2. 소비자가 컨텍스트를 이해하고 사용할 수 있도록 중요한 정보가 포함된 용어 정의를 개발합니다.
3. 소비자가 통합 카탈로그 데이터 사용 사례 및 데이터 검색을 시작할 수 있도록 첫 번째 용어 및 데이터 제품 집합을 함께 게시합니다.
4. 의미 체계 지식을 구축하는 것은 결코 멈추지 않으므로 팀이 거버넌스 수명 주기 전반에 걸쳐 조건을 계속 기여할 수 있도록 하는 방법에 대한 계획을 세우세요.

사용자 지정 메타데이터 만들기 및 적용

사용자 지정 메타데이터는 조직이 데이터를 효과적으로 제어할 수 있도록 하는 데 중요한 역할을 합니다. 사용자가 특정 요구 사항에 맞는 특성을 정의할 수 있도록 함으로써 사용자 지정 메타데이터는 데이터 자산의 더 나은 organization, 접근성 및 활용도를 촉진합니다. 데이터가 의사 결정의 중추인 시대에 사용자 지정 메타데이터를 사용하면 조직에서 프로세스를 간소화하고 규정 준수를 보장하며 데이터 리소스의 잠재력을 최대한 발휘할 수 있습니다.

통합 카탈로그>Catalog 관리>사용자 지정 메타데이터로 이동하여 비즈니스 개념 특성 및 데이터 자산 특성을 만들고 관리합니다. 현재 비즈니스 개념 유형 및 데이터 자산 형식에 대한 사용자 지정 특성을 관리할 수 있습니다.

데이터에 액세스할 수 있도록 하여 비즈니스 가치 잠금 해제

이제 기본 통합 카탈로그 구조가 마련되었으므로 이제 사용자가 액세스할 수 있도록 하고 비즈니스 목표에 직접 연결하여 데이터의 가치를 잠금 해제하기 시작해야 합니다. 데이터에서 가치를 창출하는 것은 해당 데이터를 사용하는 것에서 비롯되지만, 데이터를 사용하는 것은 회사의 모든 사람이 필요한 인사이트 또는 기능을 제공하기 위해 적절한 시기와 올바른 형식으로 올바른 데이터를 찾아야 한다는 것을 의미합니다. 데이터 소비자는 데이터에서 새로운 비즈니스 가치를 창출하기 위한 핵심입니다.

모범 사례 및 시나리오 기반 지침은 아래 섹션으로 이동합니다.

사용자가 거버넌스 도메인 및 데이터 제품을 검색하고 찾아보도록 허용

거버넌스 도메인 및 데이터 제품을 빌드하는 데 시간이 걸렸으므로 데이터 소비자에게 이를 사용하고 어떻게 하는지 확인할 수 있는 액세스 권한을 부여합니다. 비즈니스 사용자는 시기적절하고 정보에 입각한 방식으로 비즈니스 의사 결정을 내리는 데 필요한 인사이트와 함께 이미 사용할 수 있는 전략적 보고서를 찾고 있을 수 있습니다.

사용자에게 전략적으로 액세스 권한을 부여하는 방법에 대해 생각할 수 있는 방법은 다음과 같습니다.

• 회사의 모든 사용자에게 통합 카탈로그 대한 액세스 권한을 부여하지 마세요. 카탈로그에 있는 데이터가 필요한 팀을 먼저 사용하도록 설정합니다. 데이터 과학자가 필요로 하는 형식으로 데이터 제품을 사용할 수 없거나 데이터가 비즈니스 사용자를 위해 미리 정의된 보고서에 없는 경우 카탈로그에 대한 신뢰를 잃게 됩니다. 카탈로그를 먼저 사용하여 성공으로 가는 길을 구축하는 데 적합한 역할을 사용하도록 설정합니다.
• 카탈로그에 있는 데이터가 필요한 팀으로 시작합니다. 데이터 제품을 빌드한 사람은 누구인가요? 용어집 용어를 개발하는 데 도움이 된 팀은 무엇인가요? 이들은 좋은 초기 후보입니다.
• 카탈로그에 격차가 있는 위치를 알려줄 수 있는 분석가 및 데이터 전문가부터 시작합니다. 그들은 통합 카탈로그 기여할 수있는 전문가와 비즈니스 소유자를 가리키는 데 도움이 될 수 있습니다. 시간이 지남에 따라 통합 카탈로그 완전성은 회사의 모든 사람이 대부분의 데이터 요구 사항을 찾을 수 있을 만큼 충분히 훌륭할 것입니다.

OKR 만들기

목표 및 주요 결과(OKR)를 빌드하고 해당 가치를 추진하거나 측정하는 데 도움이 되는 데이터 제품에 연결하여 데이터의 비즈니스 가치를 보여 줍니다. 비즈니스 리더는 데이터의 가치와 거버넌스의 중요성에 감사할 때 이러한 노력의 우선 순위를 지정하고 팀이 데이터를 빌드, 유지 관리 및 관리하는 방법에 새로운 시너지 효과를 만들어 인사이트를 만듭니다.

목표를 구축하면 데이터 중요도를 사용자와 비즈니스에 즉시 인식할 수 있습니다. 이러한 인식은 특정 데이터가 비즈니스 프로세스에서 수행하는 역할 또는 목표를 달성하는 능력에 대한 이해를 크게 향상시킵니다.

1. 프로세스 개선, 품질 문제, 주요 전략적 목표 및 비즈니스 가치와 변화를 입증하기 위해 데이터로 측정할 기타 모든 사항에 대해 OKR을 고려합니다.
2. 각 목표에 대한 주요 결과를 만들어 목표가 측정 및 평가되는 방식을 표시하고 해당 목표를 충족하는 책임을 만들어야 합니다.
3. 복잡한 목표에는 많은 주요 결과가 필요할 수 있습니다. 주요 결과는 다른 주요 결과와 독립적으로 진행될 수 있습니다. 측정은 우선 순위가 필요한 영역을 표시하거나 다시 궤도에 오르기 위해 도움이 될 수 있습니다.

규격 데이터 액세스

데이터에 대한 액세스를 제공하면 회사에 위험이 발생할 수 있습니다. 알려진 표준 및 정책을 따르는 것은 액세스 권한이 적절하게 부여되고 책임 있는 데이터 사용이 있는지 확인하는 데 필수적입니다. 통합 카탈로그 사용자는 검색 또는 데이터 사용 시 데이터 액세스를 위한 양식을 작성할 수 있습니다. 이 양식과 프로세스를 카탈로그의 일부로 유지하면 매우 가변적이고 기술적인 데이터 자산에 대한 액세스가 안전하고 빠르고 일관됩니다. 카탈로그에서 액세스를 성공적으로 설정할 수 있는 몇 가지 방법은 다음과 같습니다.

• 데이터 제품에 적절한 승인자가 배치되고 데이터 제품의 처리 요구 사항을 이해하고 있는지 확인합니다.
• 일부 데이터 제품에는 수백 또는 수천 개의 액세스 요청이 있을 수 있으므로 적시에 액세스 승인 및 프로비저닝을 보장하기 위해 분산 표준 시간대에 팀이 있어야 할 수 있습니다.
• 휴가 또는 계획되지 않은 휴가가 있는 경우 그룹을 준비하거나 승인자를 백업합니다.
• 거버넌스 도메인 소유자는 액세스 요청 요약을 주기적으로 검사 예상의 유효성을 검사하고 액세스 요청 프로세스를 모니터링하는 컨트롤의 변경 내용이 원하는 응답 시간을 유도하는지 확인해야 합니다.

중요한 데이터 요소를 사용하여 논리 데이터 모델 빌드(미리 보기)

데이터 엔터티 및 요소에 대한 심층적인 기술적 이해와 기대치를 개선하려면 데이터가 이러한 기대치를 충족하는지 어설션할 수 있는 새로운 컨트롤이 포함됩니다. 데이터의 데이터 사전 및 논리 모델을 만들면 데이터의 구조와 비즈니스 기대치가 매우 깊어 데이터가 목적에 맞는지 확인할 수 있습니다. 이 지식을 통합 카탈로그 통합하면 팀은 데이터가 어떻게 구성되고 그 이유와 물리적 데이터 자산에서 사용할 수 있는 것이 어떻게 다를 수 있는지 즉시 이해할 수 있습니다.

• 도메인에 가장 중요한 데이터 요소에 집중합니다. 중요한 데이터 요소는 데이터가 비즈니스에 미치는 깊은 전문 지식과 중요성을 보여줍니다.
• 전체 도메인에서 요소의 완전성에 집중하지 마세요. 모든 열에 이 수준의 제어가 필요한 것은 아니며, 많은 데이터 요소가 사용자에게 설명이 필요할 수 있습니다.
• 여러 팀에서 중요한 데이터 요소를 평가하면 비즈니스 팀이 데이터를 공통적으로 이해하고 한 팀이 만드는 것이 비즈니스의 다른 많은 영역에 미치는 영향을 파악할 수 있습니다.
• 액세스 정책을 중요한 데이터 요소와 정렬하면 전체 데이터 자산에서 중요한 데이터에 대한 적절한 액세스 제어가 수행됩니다.
• 중요한 데이터 요소에 대한 데이터 품질 규칙을 빌드하면 데이터가 사용되는 위치 또는 방법에 관계없이 기대에 부합하도록 보장합니다.

데이터 완성도 향상

데이터 자산 및 거버넌스를 개선하여 격차를 메우고 가치 창출에 대한 병목 상태를 제거합니다.

• 상태 작업을 모니터링하여 전체 통합 카탈로그 증분 방식으로 거버넌스를 개선합니다.
• 데이터의 새로운 사용에 최적화하고 데이터 품질을 개선하여 데이터 문제를 제거합니다.
• master 데이터 관리를 사용하여 단일 원본에 대한 동급 최고의 데이터 제품을 만듭니다.
• 데이터 상태를 평가하고 가장 큰 값 영향의 우선 순위를 지정합니다.

회사를 운영하는 핵심 데이터에 깊이 투자하면 이 데이터를 전체 비즈니스에서 일관되게 사용할 수 있습니다. 데이터 문제를 제거하고 인사이트 생성을 위한 안정적인 기반을 제공함으로써 데이터 안정성을 향상시킵니다. 데이터 문제의 증거가 있으면 데이터 거버넌스의 실행 가능성을 보장하는 데 도움이 됩니다. 가치가 낮거나 아직 완전히 이해되지 않는 데이터 영역에 투자하지 않고 새로운 가치를 즉시 잠금 해제하는 개선 사항을 유도합니다. 데이터 완성도를 지속적으로 개선하면 팀이 서로 학습을 공유하고 변경이 수행될 때 개선의 증거를 보여줄 수 있습니다.

모범 사례 및 시나리오 기반 지침은 아래 섹션으로 이동합니다.

거버넌스 중심 작업을 사용하여 데이터 제품 개선

데이터에 대한 신뢰를 구축하려면 지속적인 개선과 지원이 필요합니다. 소비자는 데이터를 찾고 적용하는 데 시간이 걸리지만 문제 또는 지원 요구 사항에 주의를 기울입니다. 모범 사례에 따라 미리 쉬운 작업을 수행할 수 있습니다. 상태 관리의 상태 작업은 거버넌스를 개선하기 위해 다음에 수행할 수 있는 작업에 집중할 수 있도록 통합 카탈로그 유용한 작업의 전체 목록을 제공합니다. 다음은 상태 작업을 사용하여 가장 많은 가치를 얻기 위한 몇 가지 모범 사례입니다.

• 데이터 제품이 아직 초안 상태인 동안의 작업을 확인합니다. 이 검사 데이터를 게시할 때 기본 사항을 적용하고 주의하여 데이터를 게시한 소비자에게 편안함을 제공합니다.
• 다른 시간에 작업을 수행합니다. 일부 작업은 데이터에 대해 자세히 알아보거나 청지기와 협력하여 명확성을 높일 때 resolve 데 시간이 소요됩니다. 작업을 계속 확인하여 새로운 개선이 수행될 준비가 된 위치를 확인합니다.
• 행동이 압도적이거나 불필요하거나 산만해 보이는 경우 건강 관리를 변경하는 것이 좋습니다. 모든 사용자가 수행하는 작업 수를 최적화하면 적절한 수준의 거버넌스가 데이터에 적용됩니다.

데이터 품질을 사용하여 데이터의 신뢰성 향상

데이터 품질은 데이터의 특정 문제를 해결하기 위한 일회성 프로젝트인 경우가 많습니다. 이러한 개선 사항은 지속되지 않습니다. 좋은 데이터 품질에는 문제가 반환되지 않거나 새 문제가 생성되지 않도록 지속적인 평가 및 개선이 필요합니다.

• 데이터 품질 기대치의 기준을 정의한 후에는 적시에 문제를 수정하는 계획을 수립합니다. 이 계획은 비즈니스가 사용하기에 적합한 데이터로 작동하도록 유지하는 데 필수적입니다.
• 정기적으로 실행되도록 데이터 품질 검사를 예약합니다. 이 일정은 소비자가 데이터가 지속적으로 개선되고 있으며 매우 지원되도록 하는 데 도움이 됩니다.
• 중요한 규칙에 대한 경고를 설정하고 변경 내용을 채점합니다. 이러한 경고를 통해 데이터 공급자는 소비자가 문제를 발견하거나 경험하기 전에 문제를 해결할 수 있습니다. 또한 경고를 사용하여 소비자 문제를 경험에서 찾거나 품질이 좋지 않은 데이터를 기반으로 결정을 내리기 전에 소비자 문제와 투명하게 공유할 수 있습니다.

master 데이터 관리를 사용하여 진리 데이터 제품의 원본 만들기

일부 데이터는 거의 모든 프로세스와 전체 비즈니스에 매우 중요하므로 뛰어난 수준의 관리 및 거버넌스를 받을 자격이 있습니다. 이러한 데이터 엔터티는 일반적으로 고객 목록 또는 직원 프로필과 같은 교차 절단 엔터티입니다. 많은 비즈니스 프로세스에서 심층적인 비즈니스 전문 지식과 경험이 필요할 수 있습니다. 일부 데이터는 매우 사용 가능하지만 규모가 낮으며 더 심층적인 제어 및 관리의 이점을 누릴 수 있습니다. 이 데이터의 예로는 국가 또는 지역, 통화 또는 산업 세그먼트의 참조 데이터 특성이 있습니다. 이러한 각 데이터 형식은 master 데이터 관리 솔루션의 이점을 활용하여 전체 비즈니스에서 사용하기에 적합한 진리 소스를 구축합니다.

• 데이터 품질을 master 데이터 관리를 연습하여 이 중요한 데이터가 클린 일관되도록 합니다.
• 중요한 데이터 요소 또는 고위험 데이터 요소를 선택하여 노력이 높은 가치를 창출하도록 합니다. 이러한 수준의 데이터 관리는 매우 많은 노력입니다.
• master 데이터에 대한 중요한 데이터 요소 및 데이터 제품을 만듭니다. 이러한 파트너 개체는 통합 카탈로그 master 데이터를 상승시키고 사용 및 이해를 높이는 데 도움이 됩니다.
• master 데이터에 대한 새로운 상태 제어를 구축하여 지속적으로 대규모로 사용을 평가하고 새로운 마스터되지 않은 데이터가 사용되고 빠르게 진화하는 데이터 자산에서 혼란을 일으키지 않도록 방지합니다.

데이터 상태 컨트롤을 사용하여 거버넌스 완성도 측정

거버넌스가 효과적이고 비즈니스 가치를 창출하려면 전체 비즈니스에서 대규모로 데이터 거버넌스의 완성도를 평가해야 합니다. 기본 제공 컨트롤 측정값을 적용하면 상태 관리를 통해 중앙 데이터 사무실 또는 개별 거버넌스 도메인에서 개선할 수 있는 위치를 확인할 수 있습니다. 이 증거를 대규모로 수집하면 비즈니스에 영향을 미치는 가장 중요한 데이터 문제가 빠르게 상승하고 한 가지 문제가 비즈니스의 많은 영역에 영향을 미치는 위치를 보여 줍니다. 이 증거는 데이터 관리 변경과 관련된 우선 순위 지정 문제를 resolve 데 도움이 되며 적절한 수준의 거버넌스를 구현하는 것의 가치를 빠르게 보여줍니다.

1. 비즈니스 리듬을 설정하여 건강 관리 사례를 검토합니다.
   1. 거버넌스 도메인 리더 및 중앙 데이터 사무소를 매월 검토하여 새로운 거버넌스 또는 기술 솔루션에 대한 우선 순위와 요구 사항을 논의합니다.
   2. 팀이 자신의 건강 관리 보고서를 심층 분석하여 비즈니스에 필요한 가치를 창출하기 위해 최선의 결정을 내릴 수 있도록 합니다.
   3. 거버넌스가 올바르게 평준화되고 일관되게 실행 가능한지 확인하기 위해 SLT에서 개별 관리자로 모든 수준의 비즈니스에 건강 관리를 제공합니다.
   4. 데이터에 비즈니스 간 협업 또는 심층 거버넌스가 필요한 더 큰 문제가 있는 경우 새 거버넌스 도메인을 만들고 해당 데이터의 거버넌스를 추진하기 위한 소유권을 정의하는 것이 좋습니다.
2. 모든 거버넌스 도메인이 동일한 수준의 성숙도를 가지거나 거버넌스의 동일한 측면에 집중하지는 않도록 합니다.
   1. 적절한 수준에서 거버넌스를 사용하도록 설정하면 비즈니스 소유자가 데이터로 수행할 작업을 가장 중요하게 결정할 수 있습니다.
   2. 비즈니스의 모든 부분에 데이터가 동일한 요구 사항이 있는 것은 아니며, 더 깊은 수준의 거버넌스를 강요해도 포커스가 다른 곳에 있을 때 비즈니스 가치를 창출하는 데 도움이 되지 않을 수 있습니다.
   3. 일부 데이터는 데이터 자산에서 덜 유용하거나 새로운 것으로, 값은 아직 완전히 알려지지 않았습니다. 팀이 빠르게 움직이고 필요에 맞게 조정하여 데이터의 가치로 거버넌스를 완성할 수 있도록 합니다.
3. 지속적으로 상태 관리를 평가하여 큰 문제 또는 주의가 필요한 새로운 학습을 나타낼 수 있는 큰 변화를 찾습니다.
4. 상태 관리 점수를 공유합니다. 공유를 통해 팀이 함께 모여 무엇이 적합한지 또는 도메인 내에서 새로운 가치를 구축하기 위한 새 컨트롤을 찾는 방법을 알아볼 수 있습니다. '좋은' 상태를 보는 것은 다른 팀이 개선하도록 동기를 부여하고 소비자에게 귀중한 데이터를 제공하도록 할 수 있습니다.

도메인별 표준 빌드

데이터의 비즈니스 소유자는 데이터 거버넌스가 필요한 가치 및 제어 수준에 적합한 크기를 유지하도록 하는 데 가장 적합합니다. 이러한 비즈니스 팀은 이미 데이터에 대한 종속성을 가지고 있으며 기대치를 정의할 수 있는 최상의 위치에 있으며 데이터가 중요한지 확인해야 합니다.

• 거버넌스 도메인이 데이터가 사용되는 위치에 관계없이 데이터에 대한 새 컨트롤을 만들 수 있도록 합니다.
• 모든 거버넌스 도메인에 동일한 수준의 컨트롤이 필요하거나 모든 컨트롤을 채택할 것으로 기대하지 마세요. 의도적으로 비즈니스의 단일 부분에 사용하도록 제한된 데이터는 높은 수준의 제어를 활용하지 못할 수 있습니다. 적절한 값이 없는 데이터에 대한 제어를 더 많이 만들면 팀이 완전히 활용되지 않는 데이터를 수집하거나 유지하지 못할 수 있습니다.
• 적절한 수준의 제어를 사용하여 거버넌스 도메인에서 낮은 값의 데이터를 제거할 수 있는 위치의 우선 순위를 지정하여 위험을 제거하고 데이터 자산의 가치를 높일 수 있습니다.

시작할 준비가 되셨나요?

통합 카탈로그 및 데이터 맵을 사용하여 organization 데이터 거버넌스 사례를 빌드하려면 데이터 거버넌스 시작 또는 통합 카탈로그 주요 기능을 수행하는 방법에 대한 시나리오 기반 예제에 대한 샘플 설정 연습 검사 참조하세요.