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거버넌스 체계 개요 및 구성 요소
거버넌스 체계 개요
거버넌스 체계는 조직 내에서 데이터와 IT 자산을 관리하고 통제하는 프레임워크이다. 이는 데이터 품질, 데이터 보안, 데이터 활용, 데이터 정책 등을 포함하여 데이터를 효과적으로 관리하고 조직의 목표를 지원하는 데 초점을 맞춘다.
구성 요소
1. 정책 및 절차 (Policies and Procedures)
- 데이터 관리 정책: 데이터 생성, 저장, 처리, 폐기 등의 관리 방침
- 데이터 보안 정책: 데이터 접근, 암호화, 보안 위협 대응 방침
- 데이터 품질 정책: 데이터의 정확성, 완전성, 일관성 유지 방침
2. 데이터 소유권 및 책임 (Data Ownership and Stewardship)
- 데이터 소유자: 특정 데이터 세트에 대한 책임과 권한을 가진 개인 또는 부서
- 데이터 관리자: 데이터의 품질, 보안, 접근성을 유지하는 책임자
3. 데이터 관리 프로세스 (Data Management Processes)
- 데이터 수명 주기 관리: 데이터 생성, 사용, 보관, 폐기 프로세스
- 데이터 통합: 여러 소스의 데이터를 통합하고 일관성 있게 유지하는 프로세스
- 데이터 품질 관리: 데이터의 정확성, 완전성, 일관성을 유지하기 위한 프로세스
4. 데이터 표준 및 아키텍처 (Data Standards and Architecture)
- 데이터 표준: 데이터 형식, 명명 규칙, 메타데이터 표준
- 데이터 아키텍처: 데이터의 구조, 데이터베이스 설계, 데이터 흐름 설계
5. 데이터 보안 및 프라이버시 (Data Security and Privacy)
- 데이터 접근 통제: 권한 관리, 사용자 인증, 접근 로그
- 데이터 보호: 암호화, 백업, 보안 사고 대응
6. 데이터 활용 및 분석 (Data Utilization and Analytics)
- 데이터 분석 도구 및 기술: 분석 소프트웨어, BI 도구, 머신러닝 플랫폼
- 데이터 활용 사례: 데이터 기반 의사결정, 비즈니스 인텔리전스, 예측 분석
데이터 분석 성숙도 모델 및 수준
데이터 분석 성숙도 모델 개요
데이터 분석 성숙도 모델은 조직의 데이터 분석 능력과 성숙도를 평가하는 체계 이는 조직이 데이터 분석을 통해 얼마나 효율적으로 인사이트를 도출하고, 비즈니스 가치를 창출하는지를 측정할 수 있게 해줄 수 있음
주요 성숙도 모델
1. Gartner Analytics Maturity Model
- Level 1: Descriptive Analytics (기술 분석)
과거의 데이터를 설명하는 단계. - Level 2: Diagnostic Analytics (진단 분석)
데이터의 원인과 이유를 분석하는 단계. - Level 3: Predictive Analytics (예측 분석)
미래를 예측하는 단계. - Level 4: Prescriptive Analytics (처방 분석)
최적의 결정을 제안하는 단계.
2. Davenport & Harris’s DELTA Model:
- D: Data (데이터)
데이터 품질 및 접근성. - E: Enterprise (기업)
데이터 분석을 위한 조직의 인프라와 문화. - L: Leadership (리더십)
데이터 중심 문화 조성의 리더십. - T: Targets (목표)
데이터 분석 목표와 측정 가능한 성과. - A: Analysts (분석가)
데이터 분석을 수행하는 인력의 전문성.
3. IBM Data Analytics Maturity Model:
- Level 1: Operational Reporting (운영 보고)
기본적인 보고와 데이터 조회. - Level 2: Advanced Reporting (고급 보고)
대시보드와 시각화. - Level 3: Advanced Analytics (고급 분석)
통계 분석과 데이터 마이닝. - Level 4: Predictive Analytics (예측 분석)
예측 모델링. - Level 5: Prescriptive Analytics (처방 분석)
최적화 및 시뮬레이션.
성숙도 수준 진단: 성숙도 진단은 조직의 현재 위치와 목표 성숙도 수준을 파악하는 데 도움을 준다. 이를 위해선 다양한 진단 도구와 설문지를 사용하여 조직의 데이터 관리 및 분석 역량을 평가해야 한다.
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