강력한 데이터 관리 관행이 비즈니스 성공에 중요한 이유

바닥과 선반에 책이 무작위로 흩어져있는 도서관을 상상해보십시오. 일부 양은 손상되고, 다른 양은 수십 번 복제되었으며, 많은 양에는 모순 된 정보가 포함되어 있습니다. 이제이 혼란스러운 컬렉션을 바탕으로 비판적 결정을 내려고한다고 상상해보십시오. 이 시나리오는 강력한 데이터 관리 관행없이 조직 내에서 발생하는 일을 반영합니다.

데이터는 부산물의 부산물에서 1 차 연료 전력 사업 성공으로 변환되었습니다. 그러나 무시할 때 눈에 띄게 악화되는 물리적 자산과 달리, 데이터 문제는 잘못된 보고서, 보안 위반 또는 규정 준수 위반과 같은 상당한 실패를 유발할 때까지 숨겨져 있습니다.

데이터로 어려움을 겪고있는 회사와 번성하는 회사 간의 차이는 그들이 보유한 정보의 양이 아니라이를 구성, 보호 및 활용하는 방법에 있습니다. 비즈니스 데이터 관리 관행은 데이터가 전략적 이점이되는지 여부를 결정하는 보이지 않는 아키텍처 역할을합니다.

강력한 데이터 관리 관행의 주요 구성 요소

효과적인 데이터 관리는 단일 이니셔티브가 아니라 조직이 정보를 처리하는 방식의 여러 차원을 다루는 포괄적 인 시스템입니다. 이러한 핵심 구성 요소를 이해하면 포괄적 인 데이터 관리가 수반되는 내용을 명확히하는 데 도움이됩니다.

데이터 품질 및 일관성

모든 데이터 값의 기초는 품질로 시작됩니다. 고품질 데이터는 정확하고 완전하며시기 적절하며 일관성이 있습니다.

품질 문제는 수동 입력 오류, 시스템 마이그레이션 문제, 일관성없는 형식, 중복 레코드 및 구식 정보 등 여러 소스에서 나옵니다. 품질이 저하되면 데이터 유틸리티가 줄어들고 의사 결정이 좋지 않을 위험이 높아집니다.

강력한 데이터 관리는 다음을 통해 품질을 다룹니다.

• 유효성 검사 규칙이있는 표준화 된 데이터 입력 프로토콜
• 오류를 식별하고 수정하기위한 정기적 인 데이터 정리 프로세스
• 이상을 플래그하는 자동 품질 모니터링 시스템
• 일관된 참조 정보를 유지하기위한 마스터 데이터 관리
• 품질 유지 보수에 대한 책임을 가진 데이터 소유권을 명확하게합니다

품질 이니셔티브는 데이터의 후속 사용에 영향을 미치기 때문에 불균형 수익을 제공합니다. 조직이 소스의 품질을 향상시킬 때, 실체화, 수정 및 정보를 다운 스트림으로 지출하는 수많은 시간을 제거합니다.

데이터 보안 및 개인 정보

데이터가 비즈니스에 더 가치가 있기 때문에 악의적 인 행위자에게도 마찬가지로 더 매력적입니다. 동시에 소비자와 규제 기관은 개인 정보 보호 및 책임있는 데이터 처리에 대한 기대치를 높였습니다.

보안 및 개인 정보 보호 문제는 수집 및 스토리지에서 처리 및 최종 삭제에 이르기까지 전체 데이터 수명주기에 걸쳐 있습니다. 효과적인 관리 관행은 다음을 통해 이러한 문제를 해결합니다.

• 민감한 정보를 식별하는 포괄적 인 데이터 분류 시스템
• 적절한 데이터 사용 제한을 보장하는 액세스 제어
• 대중 교통 및 휴식에서 데이터를 보호하는 암호화
• 모니터링 시스템은 비정상적인 액세스 패턴 또는 잠재적 인 위반을 감지합니다
• 데이터 최소화 원칙은 수집을 필요한 정보로 제한합니다
• 데이터가 필요하거나 필요한 것보다 더 오래 유지되지 않도록 보존 정책

조직은 보안 및 개인 정보가 별도의 기능으로 취급되지 않고 데이터 관리에 통합 될 때 많은 공통 데이터 사건에 대한 자연 면역력을 개발합니다.

데이터 액세스 및 협업

데이터의 가치는 그렇지 않은 사람들로부터 보호를받는 동안 필요한 사람들에게 흐를 때 곱합니다. 접근성과 보안 간의 이러한 균형은 데이터 관리의 가장 큰 과제 중 하나를 나타냅니다.

진보적 인 조직은 민감도와 요구에 따라 데이터와 사용자를 모두 분류하는 거버넌스 프레임 워크를 통해 액세스에 접근합니다. 이를 통해 간단한 "전혀 또는 전혀"권한을 넘어 미묘한 액세스 모델을 사용할 수 있습니다.

효과적인 데이터 액세스 관리의 주요 측면에는 다음이 포함됩니다.

• 최소 IT 개입으로 적절한 액세스를 허용하는 셀프 서비스 데이터 플랫폼
• 메타 데이터 카탈로그는 사용자가 관련 정보를 발견하는 데 도움이됩니다
• 팀 내 및 팀간에 안전한 정보 공유를 지원하는 협업 도구
• 제한된 데이터에 액세스하기위한 명확한 인증 프로세스
• 어떤 정보와시기에 액세스하는 사람을 추적하는 트레일을 감사합니다

적절한 제어를 유지하면서 합법적 인 데이터 액세스에서 불필요한 마찰을 제거함으로써 조직은 보안을 손상시키지 않고 데이터 중심의 운영을 가능하게합니다.

데이터 준수 및 규제 표준

비즈니스의 몇 가지 측면은 데이터 처리보다 더 많은 규제 관심에 직면합니다. GDPR 및 CCPA에서 HIPAA 또는 금융 규정과 같은 산업별 요구 사항에 이르기까지 규정 준수 의무는 전 세계적으로 계속 확대됩니다.

규정 준수는 처벌을 피하는 것뿐만 아니라 규제 원칙과 일치하는 동안 비즈니스 목표를 지원하는 지속 가능한 관행을 구축하는 것입니다. 이것은 필요합니다 :

• 규제 추적 시스템 관련 요구 사항을 모니터링합니다
• 정보 흐름 및 처리 목적을 문서화하는 데이터 매핑 도구
• 개인의 권리에 대한 동의 관리 프레임 워크
• 새로운 데이터 이니셔티브에 대한 영향 평가 프로세스
• 준수 노력을 보여주는 문서 시스템
• 잠재적 인 위반 또는 위반을 다루는 사고 대응 계획

기본 데이터 관리 프로그램을 준수하는 조직은 규제 요구 사항이 덜 부담스럽고 ​​우수한 비즈니스 관행과 더 잘 어울린다는 것을 발견했습니다.

데이터 통합 ​​및 상호 운용성

대부분의 조직에서 데이터는 각각 자체 형식, 정의 및 액세스 방법을 갖춘 수십 또는 수백 개의 별도 시스템으로 존재합니다. 이 단편화는 포괄적 인 분석 및 프로세스 최적화에 중대한 장벽을 만듭니다.

조직이 새로운 시스템을 추가하거나 다른 엔티티와 합병하거나 클라우드 서비스를 채택함에 따라 통합 문제가 커집니다. 이러한 과제를 해결하려면 다음과 같습니다.

• 데이터 아키텍처 프레임 워크 시스템 상호 작용 방식을 표준화합니다
• 이질적인 데이터 소스를 연결하는 통합 플랫폼
• 제어 된 데이터 교환을 가능하게하는 API 전략
• 일관된 정의를 제공하는 일반적인 데이터 모델
• 데이터 변환 도구 형식 차이를 조정합니다

통합이 핵심 데이터 관리 문제가되면 조직은 중복 데이터 수집을 줄이고 분석 기능을 개선하며 부서별 경계에서보다 원활한 작업을 만듭니다.

비즈니스 성공을 지원하는 데이터 거버넌스의 역할

데이터 관리는 정보의 실제 처리를 해결하지만 데이터 거버넌스는 이러한 활동을 안내하는 의사 결정 프레임 워크, 정책 및 책임 구조를 제공합니다. 데이터 거버넌스 서비스는 조직이 경영 관행이 비즈니스 목표와 일치 할 수 있도록 필요한 감독을 설정하는 데 도움이됩니다.

데이터 무결성 및 책임 보장

거버넌스는 데이터 품질, 보안 및 접근성의 측면을 책임지는 사람을 설정합니다. 이 책임 프레임 워크는 모든 사람이 데이터를 사용하지만 아무도 데이터를 유지하는 데 책임을지는“공통의 비극”을 방지합니다.

효과적인 거버넌스 모델은 일반적으로 다음을 포함합니다.

• 특정 데이터 도메인에 대한 운영 책임이있는 데이터 청지기
• 데이터 자산에 대한 최종 책임이있는 데이터 소유자
• 교차 기능 데이터 이니셔티브를 조정하는 거버넌스위원회
• 데이터 문제 해결을위한 명확한 에스컬레이션 경로
• 성능 메트릭 추적 데이터 관리 효과

이 구조는 소유권과 품질 기대치가 정의 된 추상 기술 문제에서 데이터를 관리되는 비즈니스 자산으로 변환합니다.

위험 관리 및 완화

데이터 거버넌스는 비즈니스 문제를 일으키기 전에 데이터 관련 위험을 식별, 평가 및 해결하는 체계적인 접근 방식을 제공합니다. 이 사전 예방 적 자세는 많은 일반적인 데이터 사건을 방지하면서 발생하는 사람들의 영향을 줄입니다.

주요 위험 관리 요소는 다음과 같습니다.

• 위험 평가 프레임 워크 잠재적 데이터 취약점을 평가합니다
• 보호 조치를 보장하는 제어 모니터링이 의도 한대로 기능합니다
• 데이터 유출 또는 품질 문제를 해결하는 사고 대응 프로토콜
• 중요한 데이터 시스템을위한 비즈니스 연속성 계획
• 파트너 또는 공급 업체와 공유되는 데이터에 대한 타사 위험 관리

문제를 단순히 반응하기보다는 문제를 예상함으로써 거버넌스는 데이터 관련 중단의 가능성과 영향을 줄입니다.

데이터 중심 의사 결정 가능

아마도 거버넌스의 가장 귀중한 기능은 조직 데이터에 대한 신뢰를 창출하는 것입니다. 비즈니스 리더가 정보가 정확하고 안전하며 적절하게 맥락화되어 있음을 알고있을 때, 직관이나 경험만으로 반대하는 대신 중요한 결정에 의존합니다.

데이터 관리 및 거버넌스 관행은 의사 결정을 지원합니다.

• 주요 비즈니스 메트릭에 대한 권위있는 데이터 소스 인증
• 정보 수집 및 처리 방법에 대한 투명성을 제공합니다
• 데이터 제한 및 적절한 사용 컨텍스트를 문서화합니다
• 분석 결과를 소스 데이터로 추적 할 수 있습니다
• 중요한 비즈니스 용어에 대한 일관된 정의 작성

이러한 기초는 데이터를 의심스러운 참조에서 신뢰할 수있는 의사 결정 입력으로 변환하여 조직의 성과를 근본적으로 개선합니다.

강력한 데이터 관리를 구현하기위한 모범 사례

데이터 기능을 강화하려는 조직은 종합 적 범위를 실제 구현과 균형을 맞추는 입증 된 접근 방식을 고려해야합니다.

명확한 데이터 거버넌스 프레임 워크를 설정하십시오

데이터 관리에 대한 권한, 책임 및 의사 결정 권한을 정의하는 거버넌스 구조로 시작합니다. 이러한 프레임 워크는 다음과 같습니다.

• 호환되지 않는 모델을 부과하는 대신 조직 문화와 일치
• 즉시 포괄적 인 범위를 시도하지 않고 고가 또는 고위험 데이터 도메인으로 시작하십시오.
• 비즈니스 및 기술적 관점에서 표현을 포함하십시오
• 거버넌스 효율성을 측정하기위한 명확한 메트릭을 정의하십시오
• 요구 사항이 발전함에 따라 정기적 인 검토주기를 설정하십시오

거버넌스는 다른 모든 데이터 관리 활동의 기초를 제공하여 지속 가능한 개선에 필요한 권한과 책임을 창출합니다.

데이터 관리 도구 및 기술에 투자하십시오

기술만으로는 데이터 문제를 해결할 수는 없지만 적절한 도구는 관리 관행의 효율성과 효과를 크게 증가시킵니다. 주요 기술에는 다음이 포함됩니다.

• 사용 가능한 정보 자산을 문서화하는 데이터 카탈로그
• 잠재적 인 문제를 식별하는 품질 모니터링 도구
• 참조 데이터를 유지하는 마스터 데이터 관리 시스템
• 데이터 계보 및 정의를 추적하는 메타 데이터 저장소
• 민감한 정보를 보호하는 보안 및 개인 정보 보호 플랫폼
• 이질적인 데이터 소스를 연결하는 통합 도구

기술 투자는 특정 조직의 통증 또는 목표를 다루는 도구에 중점을 두어 전략을 추진하는 대신 전략을 따라야합니다.

데이터 중심 문화를 홍보합니다

기술 및 거버넌스 기능은 데이터 기반 의사 결정을 강조하는 해당 문화적 변화없이 제한된 가치를 제공합니다. 문화적 변화에는 다음이 포함됩니다.

• 리더십 모델링 주요 결정에 대한 데이터 중심 접근 방식
• 교육 프로그램은 조직 전체의 데이터 문해력을 개발합니다
• 효과적인 데이터 사용을 보여주는 팀의 인식
• 데이터 품질과 비즈니스 결과 간의 명확한 연결
• 데이터 관리 책임을 통합 한 성능 메트릭

문화적 변화는 데이터 변환의 가장 어려운 측면을 나타내지 만 궁극적으로 기술 기능이 비즈니스 가치로 변환되는지 여부를 결정합니다.

지속적인 성공을위한 기초 구축

정보가 점점 더 경쟁 우위를 결정하는 경제에서, 강력한 데이터 관리 관행은 기술적 인 좋은 방법보다는 필수 비즈니스 인프라가되었습니다. 데이터를 전략적 자산으로 취급하는 조직은 적절한 거버넌스, 품질, 보안 및 통합 관행을 구현하는 전략적 자산으로 덜 훈련 된 경쟁 업체에 비해 상당한 이점을 얻습니다.

이점은 운영 효율성을 넘어 핵심 비즈니스 기능으로 확장됩니다.보다 반응 형 고객 관계, 더 빠른 혁신주기, 규정 준수 비용 감소 및 전략적 결정이 향상됩니다. 이러한 장점은 품질 데이터가 축적되고 조직 데이터 활용 능력이 증가함에 따라 시간이 지남에 따라 복합적입니다.

대부분의 조직의 경우 데이터 우수성으로가는 길은 혁명적 인 변화보다는 꾸준하고 점진적으로 개선됩니다. 가장 중요한 데이터 도메인을 식별하고 적절한 거버넌스 구조를 구축하고 일관된 관리 관행을 구축함으로써 회사는 점점 더 데이터 의존적 비즈니스 환경에서 장기적인 성공을위한 기초를 만듭니다.