빅데이터 통합 관리

Ⅰ. 데이터 거버넌스의 개념 및 주요 기능

가. 데이터 거버넌스의 개념

- 조직의 데이터 관리에 있어 데이터 보안, 개인정보 보호, 정확성, 가용성, 사용성 등을 보장하기 위해 수행하는 관리 프로세스

 

나. 데이터 거버넌스의 주요 기능

기능	설명
데이터 품질 관리 (DQM)	- 데이터 프로파일링 및 데이터 정제와 같은 작업을 포함하여 데이터 사용 방법에 따라 실행
메타 데이터 관리	- 데이터 검색 중 데이터 찾기, 분석 도구에 의한 빅데이터 분석에 사용할 수 있도록 관리
데이터 주기 관리	- 데이터 생성 및 초기 저장부터 데이터 폐기까지 시스템의 데이터 흐름 관리
데이터 보안 및 프라이버시	- 데이터 요구 사항 및 정책에 따라 필요한 데이터 보호 수준 정의 및 관리

 

 

Ⅱ. 마스터 데이터의 개념과 필요성

가. 마스터 데이터의 개념

- 기업의 모든 비즈니스 활동 및 경영진의 비즈니스 의사결정에 근간이 되는 데이터 관련 시스템들의 기준이 정의된 데이터

 

나. 마스터 데이터 관리의 필요성

필요성	설명
데이터 품질	- 조직 전체의 데이터 정확성, 완전성, 일관성 관리로 품질 향상
데이터 통합	- 여러 시스템의 데이터 통합하여 단일 통합 데이터 생성
운영 효율성	- 중앙 집중식 데이터 관리로 중복 데이터 제거 및 데이터 공유 개선
규정 준수	- 데이터의 정확성, 완전성, 최신성 관리로 규정 준수 요구사항 충족
고객 만족	- 고객 데이터 정확한 제공으로 만족도 개선
비용 절감	- 데이터 오류 감소, 데이터 중복 제거로 운영 효율성 개선 및 비용  절감

 

Ⅲ. 마스터 데이터 관리의 구성요소와 구축 시 고려사항

가. 마스터 데이터 관리 구성요소

구분	구성요소	설명
기술	EAI	- 다수의 이기종 시스템 애플리케이션 통합을 위한 연동 솔루션
	Repository	- 트랜잭션, 마스터, 메타, 스테이징 등 데이터 저장을 위한 저장소
	ETL	- Source DB로 부터 데이터 추출, 변환, 적재하기 위한 기술
	Enterprise Portal	- 기준 정보 및 데이터 관리 편의성 확보를 위한 전사 통합 포털
관리	DQM	- 데이터 관리의 효율성 확보를 위한 데이터 품질 관리 체계
	Dashboard	- 데이터 관리 기준, 권한 관리, 관련 KPI 공지 등 활용
	MRM	- 업무 규칙, 메타 데이터 관리 규정, 저장소 관리 기준 등 관리
	Integration	- 기존에 분산되어 있던 기준 정보 통합으로 일관성 향상

 

나. 마스터 데이터 관리 구축 시 고려사항

고려사항	설명
비즈니스 요구 사항 정의	- 데이터 도메인, 비즈니스 프레소스, 데이터 거버넌스 정책 및 절차 식별
MDM 공급 업체 평가	- 공급업체의 경험, 평판 및 실적 기준 평가 - 업계 전문 지식, 고객 기반의 규모 및 범위, 혁신 수준
MDM 플랫폼 평가	- 확장성, 유연성 및 통합 기능을 기반으로 플랫폼 평가 - 데이터 모델, 처리 기능, 거버넌스 관리 지원, 시스템 통합 요소
데이터 품질 기능 평가	- 데이터 프로파일링 및 분석, 데이터 정리 및 검증 - 데이터 품질 모니터링 및 보고 지원 요소 고려
배포 옵션 고려	- 클라우드 기반, 온프레미스 또는 하이브리드와 같은 배포 옵션 고려
비용 고려	- 라이선스, 구현, 지속적인 유리 관리 및 지원 비용 고려