데이터 품질과 데이터 거버넌스를 비교

데이터 품질 및 데이터 거버넌스는 엔터프라이즈 데이터 관리 전략의 다양한 부분을 설명하지만 상호 배타적인 것은 아닙니다. 이 두 가지를 함께 사용하면 엔터프라이즈 자산에 대한 가시성을 향상하는 동시에 효율성과 운영 개선을 통해 비즈니스 민첩성을 향상할 수 있습니다. 이 비교에서는 두 용어를 정의하고 차이점을 설명하며 데이터 품질 및 데이터 거버넌스 모범 사례를 함께 사용할 수 있는 방법에 대해 설명합니다.

 

데이터 거버넌스란 무엇입니까?

 

데이터 거버넌스는 조직 내에서 데이터를 설정, 조정 및 보호하는 프로세스입니다. 데이터를 일관되게 수집, 저장, 처리 및 폐기하는 것을 목표로 합니다.

데이터 거버넌스는 기업 데이터를 효과적으로 관리하여 비즈니스 의사 결정에 활용하는 데 필요한 전략과 프로세스를 다룹니다. 또한 불확실한 규제 환경에서 비즈니스와 관련된 위험을 관리하기 위한 프레임워크를 제공합니다.

간단히 말해서, 데이터 거버넌스는 데이터뿐만 아니라 문서, 애플리케이션, 네트워크, 구성 및 메타데이터를 비롯한 모든 조직 정보 자산을 관리하는 것입니다.

 

데이터 품질이란 무엇입니까?

 

데이터 품질은 데이터의 완전성, 정확성, 관련성, 시기적절성, 일관성 및 신뢰도를 측정하는 척도입니다. 데이터에 이러한 특성이 모두 있는 경우 높은 품질로 간주됩니다. 고품질 데이터를 보유한 기업은 어떤 방향으로 회사를 이끌고, 어떤 전략을 구현하고, 어떤 데이터를 가지고 성공을 위해 원하는지 더 나은 결정을 내릴 수 있습니다.

데이터 품질에 결함이 있으면 의사 결정이 제대로 이루어지지 않을 수 있습니다. 데이터의 품질이 높을수록 데이터의 가치가 높아집니다.

 

데이터 거버넌스와 데이터 품질의 주요 차이점은 무엇입니까?

 

데이터 거버넌스와 데이터 품질의 주요 차이점은 데이터 거버넌스가 인력, 프로세스 및 기술에 대한 전반적인 데이터 관리 활동에 초점을 맞춘다는 것입니다. 데이터 거버넌스 애플리케이션에는 정보 저장에 대한 건전한 접근 방식 설계, 라이프사이클 관리, 수정 또는 삭제가 필요한 정보 식별, 책임 있는 데이터 관리 담당자로 임명, 데이터 거버넌스를 유지하는 데 도움이 되는 기술 투자가 포함됩니다.

데이터 거버넌스는 누가 데이터에 액세스하는지, 어떻게 액세스하는지, 누가 데이터를 분석하고 누가 데이터에 대해 보고하는지 관리합니다. 한편, 데이터 품질은 이름이나 주소와 같은 개별 정보 내에서 데이터 문제나 불일치를 식별하여 이러한 문제를 보다 세분화하여 해결하는 데 중점을 둡니다. 또한 데이터의 정확성, 일관성, 관련성 및 완전성을 보장하기 위한 특정 프로세스의 설계 및 실행도 다룹니다.

가장 중요한 차이점은 데이터 품질은 데이터 정확도에 관한 것이고 데이터 거버넌스는 기업의 데이터 사용 방식에 관한 것입니다.

 

데이터 거버넌스와 데이터 품질이 어떻게 겹치는지 설명합니다.

 

데이터 품질은 데이터 거버넌스의 중요한 구성 요소이지만 거버넌스의 대체 요소로 간주되어서는 안 됩니다. 데이터 품질과 데이터 거버넌스 간의 관계는 공생적이며, 둘 다 건전한 엔터프라이즈 데이터 관리를 달성하는 데 필요합니다.

우수한 데이터 품질 관행이 없다면 조직은 다른 기업 프로세스에 대한 입력을 제공하기 위해 신뢰할 수 있는 완전하고 정확한 정보를 유지하는 데 어려움을 겪을 것입니다. 제대로 관리되지 않는 메타데이터는 보고 도구에 부정확성을 도입하여 비즈니스 인텔리전스 이니셔티브를 저해할 수도 있습니다. 또한 데이터 품질이 낮으면 원시 데이터에서 통찰력을 추출하기가 어렵습니다.

따라서 기업은 데이터 관리의 이 두 가지 중요한 구성 요소 사이에서 적절한 균형을 찾아야 합니다. 서로가 없는 것만으로는 충분하지 않습니다. 조직은 강력한 거버넌스 관행을 갖추면서 강력한 데이터 품질 전략을 구현해야 합니다.

 

조직의 데이터 품질과 데이터 거버넌스를 통합하는 방법

 

전략적 의사 결정, 운영 노력, 지속적인 감독 및 혁신 의지를 통해 데이터 품질 및 거버넌스 목표를 달성합니다. 조직의 데이터 인벤토리를 수집하여 보유하고 있는 데이터, 상주 위치, 도입 방법, 누가 어떤 비즈니스 프로세스에서 데이터를 사용하고 있는지, 얼마나 자주 사용하고 있는지, 왜 필요한지를 파악합니다.

이 항목에서는 먼저 작업할 가장 중요한 데이터 세트를 결정합니다. 다음으로, 개선을 측정할 핵심 성과 지표를 정의하여 가장 중요한 데이터 세트를 개선합니다.