데이터 관리 비법 5가지 feat.업계별 활용 사례
업무 측면에서 관리되지 않은 데이터는 거의 가치가 없습니다.
데이터 품질 불량, 데이터 사용 곤란, 데이터 완전성 부족, 데이터 구경 불일치, 업무 사용자가 거의 사용할 수 없습니다...
업무 측면에서 관리되지 않은 데이터는 거의 가치가 없습니다.
점점 더 많은 기업과 조직이 디지털화에 나서자 데이터 관리는 기업에 더욱 중요해졌습니다. 대부분의 사업의 성공은 데이터의 신뢰성, 보안성 등에 달려 있기 때문입니다.
오늘 소개하고 싶은 것은 기업 데이터 관리 솔루션 중 5가지 포인트입니다. 먼저 데이터 거버넌스를 소개하겠습니다:
데이터 거버넌스(data governance)는 기업에서 사용하는 데이터의 가용성, 유용성, 통합성, 보안성을 관리하기 위한 정책과 프로세스를 다루며 프라이버시, 보안성, 데이터품질, 관리규정 준수를 강조한다.
1. 핵심 데이터 요소 식별하고 전략적 자원으로 간주하기
모든 데이터가 중요한 것은 아닙니다. 좋은 데이터 관리가 이루어지려면 먼저 데이터 아키텍처 중 어떤 점이 업무에 가장 중요한지 알아내는 것이 중요합니다.
"전체 아키텍처를 보면 수십, 수백 개의 시스템과 응용 프로그램에 관한 핵심 데이터 요소가 있습니다." 뉴저지 주 사법기관의 최고 정보 책임자 Jack McCarthy 말했습니다.
조직은 보다 기초적인 차원에서 데이터가 업무 성공에 얼마나 중요한지 알아야 하며, 특히 조직의 최상위 단계는 데이터 거버넌스 문화를 키우는 데 도움이 됩니다.
빅데이터 활용사례 ① 제조업
제조업에서는 데이터가 ERP나 MES, CMMS등의 수많은 시스템에 산재해, 데이터를 단일적으로 이용할 수 없기 때문에, 공장의 가동 상황을 전반적으로 파악하는 것이 어렵습니다. 기업에서 빅데이터 분석의 첫걸음은 바로 데이터를 통합하여 관리해야 하는 것입니다. 빅데이터의 잘 활용으로 제조 프로세스를 개선할 수 있을 뿐만 아니라 생산성 향상 및 품질 안정 등에 도움이 됩니다.
출처: FineReport
2. 전체 데이터 라이프사이클 위한 전략을 수립하기
데이터는 단일 시점에만 존재하는 것이 아닙니다. 소스 데이터 생성, 청소, 업데이트, 저장, 분석, 전송, 백업, 삭제 등으로 구성됩니다. 데이터 라이프사이클의 단계마다 잠재적인 접점이 있으며, 각 단계에서 데이터를 잘 관리하려면 각 단계를 위한 관리 전략이 필요합니다.
출처: Asia"데이터의 귀속과 어떤 시스템이나 인원이 전체 생애주기에 걸쳐 데이터를 변경할 수 있는지 결정합니다." 매카시가 말했습니다.
이를 통해 조직은 데이터 요소에 대한 완전하고 투철한 이해를 보장하기 위해 감사 추적 및 기타 데이터 검사 포인트를 제공할 수 있습니다.
3. 업무 사용자를 거버넌스 과정에 참여하게 하기
업무 사용자는 좋은 데이터 거버넌스의 가장 큰 수혜자 중 하나입니다. 왜냐하면 높은 품질의 데이터가 그들이 일을 더 잘 수행하도록 도와주기 때문입니다.데이터 거버넌스를 가치로 만들려면 그들도 거버넌스 과정에 참여해야 합니다.
"저는 업무 데이터가 속한 부서의 동료들과 사용자 그룹을 구성하는 것을 좋아합니다."
패키징 회사인 알파팩커링의 기술 수석부사장 겸 CIO인 브라이언 필립스가 말했습니다.
"그리고 현재 진행되고 있는 사업과 우선순위에 대해 어느 정도 예산 통제를 시키고 싶습니다."
"이는 부처 간 협력을 촉진하고 지식 공유를 촉진하며 심지어는 우호적인 경쟁까지도 만들 수 있습니다."
"데이터 소유자는 보통 데이터를 가장 잘 분류하는 사람입니다. 그들만큼 데이터를 잘 아는 사람은 없습니다. 이런 팀을 만들어 빠른 위치 파악과 데이터 문제 해결에도 도움을 줄 수 있습니다."
빅데이터 활용 사례 ② 소매업
빅데이터는 시장과 고객 관심 분석을 통해 소매업 발전에 좋은 기회를 제공합니다. 다양한 시장 정보를 수집해, 빅데이터의 해석을 기초로, 고객 만족도를 판단하거나 신제품 개발에 도움이 되거나 투입 시기를 계산하는 등 광범위하게 활용됩니다.
출처:FineReport
데이터 관리 도구 사용하여 관리자가 편리하고 효율적으로 데이터 관리를 할 수 있도록 도와줍니다.
여기 언급한 FineReport는 데이터 관리 솔루션은 데이터 수집, 통합하여, 보고서 개발뿐만 아니라, 시각화 빅스크린, 전략적 대시보드까지 지원합니다. 한 도구로 기업의 데이터 아키텍처를 구축하여 규범화될 수 있습니다.
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4. 정보의 가치 알아야 하기
어떤 면에서는 데이터 거버넌스라는 용어가 적절하지 않은데, 왜냐하면 그것은 정보로부터 도출된 관점의 진정한 가치를 반영할 수 없기 때문입니다.
"데이터 거버넌스에 필요한 것은 데이터 분류뿐만이 아닙니다."
의료 컨설팅 회사인 임팩트 어드바이저스의 컨설턴트 마크 존슨이 말했습니다.
"정보 분류가 필요합니다. 정보 분류는 데이터가 조직에 미치는 가치와 분실·도난·훼손 시 후폭풍을 나타냅니다.
데이터 거버넌스는 누가 어떤 정보에 접근할 수 있는지, 그리고 그 정보가 조직, 그 고객, 직원, 파트너, 다른 사람들에게 어떤 가치를 주는지 알아보기 위해 자세한 조사를 필요로 합니다.
"데이터 거버넌스 과정에서 기업이 깊숙이 들어가지 않으면 업무정보 보호, 가용성 등의 위험에 처한다"고 존슨은 말했습니다.
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5. 데이터 사용을 지나치게 제한하지 말기
IT 관리자는 정보 자원의 경쟁 가치와 중대한 보안 및 프라이버시 리스크를 고려하여 데이터의 배포와 사용을 엄격히 제한하는 경향이 있을 수 있습니다.
이는 데이터 거버넌스를 조직 내에서 보다 소극적으로 보이게 하고 결국 혁신을 가로막는 것처럼 보일 수 있습니다.
"IT부서는 비즈니스 수요를 충족시키기 위해 끊임없이 발전해야 하며, 이를 위해 모든 이해관계자가 기여할 수 있어야 합니다." 보험제공업체의 정보책임자 브랜든 존스는 말했습니다.
또 업무와 관련된 정보에 편리하고 안전하게 접근할 필요가 있습니다.
"데이터 거버넌스의 목적은 문제가 해결될 수 있도록 데이터를 어떻게 활용할 것인가에 대한 지원입니다." 존스는 이렇게 말했습니다.
이번 주의 공유 내용은 여기에서 마치도록하겠습니다.
앞으로 더 많은 데이터 분석과 빅데이터에 대한 내용을 여러분에게 가져다 줄 것입니다. 기대 많이 해 주세요~ 데이터 분석에 관심이 있으시면 페이스북에서 우리 팔로우해주세요~ @bigdatastudy
