데이터 관리란?

데이터 관리마스터 데이터 관리, 데이터 가상화, 데이터 카탈로그, 셀프 서비스 데이터 준비랭글링 등의 툴을 사용하여 일관된 데이터 액세스, 제공, 거버넌스데이터 보안 기능이 조직의 요구사항을 충족할 수 있습니다.

데이터 관리 다이어그램

효과적인 데이터 관리 솔루션을 통해 조직은 모든 데이터를 지능적으로 통합하여 액세스, 신뢰 및 제어를 개선할 수 있습니다. 고객 경험 개선, 운영 최적화 또는 조직 혁신을 위한 모든 노력이 데이터 활용에 의존하기 때문에 이는 비즈니스 성공에 매우 중요합니다. 이를 성공적으로 수행하려면 조직에서 메타데이터, 참조 데이터, 트랜잭션 데이터, 마스터 데이터, 스트리밍 데이터 등을 포함한 모든 데이터를 명확하게 이해해야 합니다. 조직이 서로 다른 데이터 소스를 잘 통제되고 일관된 방식으로 통합해야만 기업 전체의 팀이 더 빠르고 현명한 결정을 내릴 수 있습니다.

기본적으로 데이터 관리 솔루션은 데이터 사일로를 무너뜨리고 모든 데이터에 액세스, 탐색 및 사용할 수 있는 단일 장소를 구축함으로써 조직을 지원합니다. 단일 소스의 모든 공유 데이터 자산은 비즈니스 전반에 걸쳐 다양한 사용자와 다양한 사용 사례를 지원하여 데이터 기반 인텔리전스를 통해 오늘날의 가장 복잡한 문제를 해결합니다.

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데이터 관리가 기업에 중요한 이유는 무엇입니까?

오늘날 대부분의 기업이 문서화된 데이터 전략을 수립했지만 대다수 기업은 아직 진정한 데이터 중심 기업으로 되지 못했습니다. 대부분의 기업은 여전히 데이터를 시장에서 성공적으로 경쟁하는 데 도움이 되는 비즈니스 자산으로 취급하지 않습니다. 그 결과, 전체론적 데이터 인프라 구축의 중요성을 인식하는 조직에게는 엄청난 기회가 찾아옵니다. 기업은 데이터 가상화, 마스터 데이터 관리(MDM), 메타데이터 관리 및 기타 필수 데이터 관리 기술의 조합을 구현함으로써 비즈니스 목표를 보다 잘 달성하고 데이터를 비즈니스의 중심에 둘 수 있습니다.

성공적인 데이터 관리 프로그램의 특징은 무엇입니까?

조직의 데이터를 효율적으로 관리하려면 강력한 데이터 인프라를 구축할 수 있는 통합되고 전체적인 접근 방식이 중요합니다. 하지만 정확히 이것은 무슨 의미일까요? 우선 데이터 관리 프로그램 구현에는 다음과 같은 특성이 있어야 합니다.

  • 보안을 제공하는 데이터 거버넌스 제어 기능을 구축하여 명확한 메타데이터로 원하는 데이터를 쉽게 식별할 수 있도록 데이터 액세스를 인증된 사용자로만 제한
  • 스트리밍, 트랜잭션, 정형비정형 데이터를 포함한 쉽게 액세스 가능한 데이터
  • 비즈니스 요구 사항의 변화에 따른 인프라 개선
  • "추출 및 교체"라는 값비싼 작업을 수행하지 않고도 기존 및 레거시 기술을 사용할 수 있는 기능
  • 운영, 분석 및 거버넌스에서 데이터를 사용할 수 있도록 비즈니스 도메인 간에 일관되고 제어된 데이터 공유

마지막으로, 다음과 같은 6가지 핵심 영역에서 측정 가능한 데이터 품질을 갖추어야 합니다.

  • 유효성: 데이터가 정의에 따른 구문(범위, 형식, 유형)을 따릅니다.
  • 일관성: 개체 또는 이벤트의 두 개 이상의 표현을 비교할 때 차이가 없습니다.
  • 고유성: 복사된 데이터 레코드가 없습니다.
  • 정확성: 데이터는 문제의 "실제" 객체 또는 이벤트를 정확하게 설명할 수 있습니다.
  • 완전성: 모든 관련 데이터를 포함합니다.
  • 적시성: 데이터는 최신 상태이며 매우 최근 시점의 현실을 나타냅니다.

주요 데이터 관리 기능은 무엇입니까?

  • 데이터 품질: 데이터는 실제 구성을 정확하게 나타내고 의도한 목적에 적합할 때 고품질로 간주됩니다.
  • 데이터 가상화: 데이터 가상화를 통해 데이터 사일로를 분리하고 사내 또는 클라우드에서 모든 비즈니스 데이터에 액세스하고, 이해하고, 사용할 수 있는 하나의 통합 장소를 만들 수 있습니다.
  • 데이터 거버넌스: 데이터 거버넌스 프로그램에 대한 엔드 투 엔드 지원을 통해 규정 및 내부 제어를 준수하는 동시에 데이터 수요의 균형을 조정할 수 있습니다.
  • 마스터 데이터 관리: MDM은 고객, 자산, 위치, 공급업체, 제품, 계정, 참조 데이터 등을 포함하여 기업의 모든 측면을 위한 단일 장소를 만듭니다. 마스터 데이터 관리는 운영, 분석 및 거버넌스 프로세스에서 데이터를 정확하고 일관되게 유지하는 데서 필수적인 요소입니다.
  • 메타데이터 관리: 메타데이터 관리를 통해 모든 데이터 사전을 수집하고 관리할 수 있습니다. 또한 규칙, 정책 및 비즈니스 용어집을 문서화하고 중요한 데이터 자산에 대한 액세스 권한을 부여하여 쉽게 검색 및 협업할 수 있습니다.
  • 데이터 카탈로그: 데이터 사이언티스트, 분석가 및 기타 소비자는 통찰력을 발견하기 위해 모든 데이터 자산에 액세스하려고 합니다. 분석 팀은 데이터 카탈로그 솔루션을 사용하여 기업에서 요구하는 거버넌스를 준수하면서 필요한 자산을 쉽게 찾을 수 있습니다.

데이터 관리의 주요 사용 사례는 무엇입니까?

DaaS(서비스형 데이터)

DaaS(서비스형 데이터)는 기업에 내부 및 외부 고객의 데이터 서비스 요구 사항을 해결할 수 있는 유연성을 제공합니다.

가상 데이터 계층

가상 데이터 계층을 사용하면 기업에 필요한 모든 데이터에 액세스, 결합 및 프로비저닝할 수 있습니다. 가상 데이터 계층을 구축하면 격리된 리포지토리 간에 데이터를 제공하고 보호하는 문제를 해결할 수 있습니다.

로지컬 데이터 웨어하우스

이 아키텍처는 비즈니스의 진화하는 데이터 및 분석 요구 사항을 지원하도록 진화할 수 있습니다. 목적에 맞는 데이터 관리 접근 방식과 달리 논리 데이터 웨어하우스는 데이터 사일로를 만들지 않고도 변화하는 요구 사항을 충족할 수 있습니다.

다중 도메인 MDM

다중 도메인 마스터 데이터 관리를 사용하면 조직 전체에서 마스터 데이터 도메인을 관리, 모델링 및 통제할 수 있습니다. 일관되고 정확한 마스터 데이터를 보유하면 프로세스를 간소화하고 분석 및 보고 품질을 높일 수 있습니다.

총체적 가시성

우수한 고객 환경을 제공하거나, 공급망을 최적화하거나, 새로운 제품 혁신을 가속화하려는 경우, 모든 고객 정보를 통합 360° 뷰로 파악할 수 있어야 합니다. 마스터 데이터, 레퍼런스 데이터, 스트리밍 데이터 및 거래 데이터와 일치하는 비즈니스의 모든 엔터티에 대한 360° 뷰를 보유하는 것은 디지털 비즈니스 성공에 매우 중요합니다.

레퍼런스 데이터 관리

레퍼런스 데이터는 우편 번호, 비용 센터 또는 재무 계층을 분류하는 데 사용되는 마스터 데이터의 하위 집합입니다. 레퍼런스 데이터 관리를 통해 시스템 및 비즈니스 라인 전반에 걸쳐 분류 및 계층 구조를 관리할 수 있습니다.

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데이터 패브릭은 데이터 관리와 어떤 관련이 있습니까?

데이터 패브릭은 오늘날의 데이터 문제를 통일된 방식으로 해결하는 데 사용할 수 있는 공유 데이터 자산 및 최적화된 데이터 패브릭 파이프라인을 포함하는 최신 분산 데이터 아키텍처입니다.

데이터 패브릭은 다음을 지원합니다.

  • 모든 사용자 및 사용 사례에 사용하는 데이터: 비즈니스 셀프 서비스 사용자뿐만 아니라 다양한 분석, 운영, 거래 및 거버넌스 사용 사례를 위해 시기적절하고 일관적이며 신뢰할 수 있는 데이터를 제공합니다.
  • 모든 소스의 데이터: 메타데이터, 모델 및 파이프라인을 사용하여 분산된 다양한 데이터 환경에서 이동 중인 데이터와 미사용 데이터를 모두 액세스, 결합 및 변환합니다.
  • 모든 환경을 포괄하는 데이터: 분산된 사내, 하이브리드 및 멀티 클라우드 환경을 유연하게 확장합니다.

많은 공급업체가 주장하지만 데이터 패브릭은 기존 데이터 아키텍처 내에서 구입하여 구현할 수 있는 단일 제품 또는 특정 플랫폼이 아닙니다. 여기에는 통합된 데이터 및 메타데이터 관리, 데이터 통합 및 데이터 전달 기능 집합을 통합하는 공통 분산 아키텍처, 공유 데이터 자산, 최적화된 데이터 패브릭 파이프라인이 포함됩니다.

데이터 패브릭은 오늘날의 분산된 데이터 환경을 수용하고 보다 현대화된 데이터 관리 및 통합 기능을 활용하여 다음과 같은 이점을 제공합니다.

  • 더 많은 사용 사례 지원: 분석, 운영, 트랜잭션, 거버넌스 및 셀프 서비스 데이터를 하나의 가상 공간으로 활용할 수 있습니다.
  • 더 많은 데이터 유형 및 방법 확장: 사내, 클라우드, 사물 인터넷(IoT) 장치 및 타사 소스의 이동 데이터 및 저장 데이터로 확장합니다.
  • 데이터 패브릭 파이프라인 최적화 향상: 데이터 패브릭 파이프라인에는 지능형 통합 데이터 및 메타데이터 관리, 통합 및 제공 기능이 최적화되어 있습니다.
  • 더 큰 배포 유연성 제공: 데이터 패브릭은 분산된 사내 환경, 하이브리드 환경 및 멀티 클라우드 환경 전반에 걸쳐 유연하게 구축할 수 있습니다.