데이터 레이크하우스에 대한 데이터 및 AI 거버넌스
데이터 및 AI 거버넌스 핵심 요소의 아키텍처 원칙은 자산 및 액세스를 중앙에서 관리하는 방법을 다룹니다.
데이터 및 AI 거버넌스의 원칙
데이터 및 AI 관리 통합
데이터 및 AI 관리는 데이터 및 AI 거버넌스 전략을 실행하기 위한 기초입니다. 조직에서 가치를 극대화할 수 있도록 신뢰할 수 있는 데이터 자산의 수집, 통합, 조직 및 지속성이 포함됩니다. 통합 카탈로그는 모든 데이터 및 분석 아티팩트와 각 데이터 개체와 연결된 메타데이터를 중앙에서 일관되게 저장합니다. 최종 사용자가 사용할 수 있는 데이터 집합을 검색하고 모든 데이터 자산의 계보를 추적하여 출처 가시성을 제공할 수 있습니다.
데이터 및 AI 보안 통합
효과적인 데이터 보안 거버넌스의 두 가지 테넌트는 누가 어떤 데이터에 액세스할 수 있는지, 누가 최근에 어떤 데이터 자산에 액세스했는지를 이해하는 것입니다. 이 정보는 규제 산업의 거의 모든 규정 준수 요구 사항에 중요하며 모든 보안 거버넌스 프로그램의 기본 사항입니다. 통합 데이터 보안 시스템을 사용하면 모든 데이터 자산에서 권한 모델을 중앙에서 일관되게 관리할 수 있습니다. 데이터 액세스는 책임을 높이기 위해 경고 및 모니터링 기능을 사용하여 중앙에서 감사됩니다.
데이터 품질 표준 설정
데이터 품질은 데이터에서 정확하고 의미 있는 인사이트를 도출하는 데 기본입니다. 데이터 품질에는 완전성, 정확도, 유효성 및 일관성을 비롯한 다양한 차원이 있습니다. 데이터가 비즈니스 사용자에게 안정적이고 신뢰할 수 있는 정보로 작동하도록 최종 데이터 세트의 품질을 개선하기 위해 적극적으로 관리해야 합니다.
다음: 데이터 거버넌스 모범 사례
데이터 및 AI 거버넌스에 대한 모범 사례를 참조 하세요.