데이터 관리란 무엇인가요?

데이터 관리에는 조직의 데이터 수집, 정리, 보호 및 유지 관리가 포함됩니다.

데이터 관리 개요

데이터 관리란 데이터의 수명 주기 동안 정확성, 접근성, 보안을 보장하기 위해 데이터를 체계적으로 조직, 저장, 처리하는 것을 말합니다. 데이터 관리 전략을 올바르게 계획하고 실행하면 기업은 더 나은 정보에 기반한 의사 결정을 내리고, 운영 효율성을 개선하고, 규정을 준수하고, 위험을 완화하고, 더 빠르고 효과적으로 혁신할 수 있습니다.

이 페이지에서 다룹니다:

데이터 관리가 중요한 이유는 무엇인가요?
데이터 관리 유형
데이터 관리의 이점
데이터 관리 과제
데이터 관리 전략 개발
데이터 관리 플랫폼
결론

데이터 관리가 중요한 이유는 무엇인가요?

현대의 조직에서 데이터는 의사 결정부터 운영, 고객 경험에 이르기까지 비즈니스의 모든 중요한 측면을 뒷받침합니다. 데이터의 가치를 극대화하려면 모든 비즈니스 데이터를 체계적으로 정리하고 통합하여 액세스할 수 있어야 합니다. 데이터는 최신 상태여야 하고, 일관성이 있어야 하며, 정확해야 의미가 있습니다. 또한 규제 요건을 충족하고 고객의 신뢰를 유지하기 위해 보안이 유지되어야 합니다. 데이터 관리는 조직의 데이터가 항상 이러한 모든 요건을 충족하도록 보장하는 관행입니다.

효과적인 데이터 관리가 가능합니다:

정보에 기반한 의사 결정
기업은 방대한 양의 데이터를 생성하고 축적합니다. 효과적인 데이터 관리는 이러한 데이터가 체계적이고 정확하며 액세스 가능하도록 하여 사용자가 신뢰할 수 있는 정보를 바탕으로 언제든 중요한 의사 결정을 빠르고 자신 있게 내릴 수 있도록 합니다.

비즈니스 인텔리전스(BI) 및 분석
의사 결정권자는 종종 BI 및 분석 도구에 의존하지만, 이러한 도구는 분석하는 데이터만큼만 유용합니다. 데이터 관리 프로세스는 도구가 필요한 형식의 완전하고 정확한 데이터로 작동하도록 보장합니다. 그런 다음 조직의 모든 수준의 경영진과 비즈니스 사용자는 도구를 사용하여 시장 동향, 고객 행동, 내부 운영에 대한 인사이트를 확보하여 일상적인 의사 결정과 장기적인 전략을 추진할 수 있습니다.

운영 효율성
적절한 데이터 관리로 비즈니스 프로세스 간소화 및 개선 운영 효율성직원 생산성을 높입니다. 데이터를 잘 관리하면 정보를 더 빠르고 정확하게 검색할 수 있어 비즈니스 사용자와 비즈니스 애플리케이션이 업무를 수행하는 데 필요한 시간과 노력을 줄일 수 있습니다.

규정 준수
많은 산업에서 데이터 취급 및 개인정보 보호에 관한 엄격한 규제 요건이 적용됩니다. 효과적인 데이터 관리를 통해 조직은 광범위하고 복잡할 수 있는 모든 데이터 보호 법률과 업계 표준을 준수할 수 있습니다. 데이터 규정을 준수하면 처벌 및 법적 문제의 위험을 줄이고 고객 신뢰를 구축할 수 있습니다.

경쟁 우위
잘 관리되고 분석적으로 풍부한 데이터 세트는 경쟁이 치열한 비즈니스 환경에서 상당한 이점이 됩니다. 데이터를 효과적으로 활용하여 혁신, 효율성 및 고객 만족도를 향상시킬 수 있는 기업은 경쟁사보다 더 나은 성과를 거둘 가능성이 높습니다.

데이터 관리 유형

데이터 관리에는 데이터의 수집, 저장, 처리, 품질 및 보안 보장과 관련된 다양한 활동이 포함됩니다. 데이터 관리 유형에 따라 데이터 수명 주기의 여러 영역에 중점을 둡니다. 데이터 관리의 주요 유형은 다음과 같습니다:

데이터베이스 관리
A 관계형 데이터베이스 관리 시스템(RDBMS)은 관련 데이터 요소를 연결하는 테이블에서 구조화된 데이터를 관리합니다. A NoSQL 데이터베이스 관리 시스템은 높은 유연성과 확장성으로 비정형 및 반정형 데이터를 처리하는 데 이상적입니다.

마스터 데이터 관리(MDM)
MDM은 고객 또는 제품 정보와 같은 중요한 비즈니스 데이터를 정리, 분류, 통합하여 조직의 다양한 시스템과 프로세스 전반에서 일관성과 정확성을 보장하는 신뢰할 수 있는 단일 소스를 만드는 분야입니다.

문서 관리
주로 문서 관리 시스템(DMS)에서 전자 문서를 정리, 저장 및 추적하는 작업을 포함합니다.

메타데이터 관리
메타데이터(다른 데이터에 대한 정보를 설명하고 제공하는 데이터)의 생성, 저장 및 관리를 말합니다. 메타데이터는 사용자가 데이터를 효과적으로 이해하고 사용할 수 있도록 도와줍니다.

데이터 품질 관리
데이터의 정확성, 완전성, 일관성을 보장합니다. 여기에는 데이터 프로파일링, 정리 및 유효성 검사와 같은 프로세스가 포함됩니다.

데이터 거버넌스
데이터 자산을 관리하고 데이터 품질, 보안 및 규정 준수를 보장하기 위한 정책과 절차를 수립합니다.

데이터 보안 관리
무단 액세스로부터 데이터를 보호하는 데 중점을 둡니다. 기밀성, 무결성, 가용성을 보장합니다.

데이터 통합
서로 다른 소스의 데이터를 결합하여 통합된 보기를 제공합니다. 통합은 종종 ETL(추출, 변환, 로드) 프로세스를 통해 이루어집니다.

데이터 웨어하우징
다양한 소스의 대량의 데이터를 중앙 집중화하고 정리하여 비즈니스 인텔리전스 및 보고를 지원합니다.

빅 데이터 관리
분산 컴퓨팅 환경에서 대량의 정형 및 비정형 데이터를 저장, 처리, 분석하는 업무를 담당합니다.

데이터 수명 주기 관리
생성부터 삭제까지 데이터를 관리하며 저장, 보관, 폐기와 같은 측면을 다룹니다.

기업은 일반적으로 다양한 데이터 관리 솔루션을 결합하고 상호 연결하여 중요한 데이터 관리 전략을 지원합니다. 조직의 구체적인 요구와 목표에 따라 채택하는 데이터 관리 솔루션이 결정되어야 합니다.

데이터 관리의 이점

위에서 설명한 것처럼 데이터 관리는 다음을 위해 매우 중요합니다. 최신 데이터 기반 비즈니스 정보에 입각한 의사 결정, BI 및 분석, 운영 효율성, 규정 준수, 경쟁 우위 확보 등을 지원합니다. 이러한 이유만으로도 조직이 데이터 관리 전략을 잘 계획하고 실행할 수 있는 충분한 이유가 되지만, 그 외에도 다양한 이점이 있습니다. 그 중 가장 중요한 것은 다음과 같습니다:

위험 관리 - 기업은 데이터 유출, 시스템 장애, 기타 보안 위협 등 무수히 많은 데이터 관련 위험에 직면해 있습니다. 적절한 데이터 관리에는 데이터 손실 위험을 줄이고 비즈니스 연속성을 보장하는 데 필요한 모든 데이터 보안, 백업 및 복구 조치가 포함됩니다.

전략적 계획 - 데이터는 전략적 계획과 예측을 위한 귀중한 리소스입니다. 조직은 과거 데이터를 사용하여 추세를 파악하고, 미래 시장 상황을 예측하고, 장기적인 성공을 위한 계획을 세울 수 있습니다.

비용 절감 - 효율적인 데이터 관리는 많은 데이터 관련 비용을 절감할 수 있습니다. 기업은 중복 데이터를 제거하고, 스토리지를 최적화하고, 프로세스를 자동화하여 인프라, 처리 및 관리와 관련된 운영 비용을 절감할 수 있습니다.

고객 만족도 - 고객의 요구와 선호도를 이해하는 것은 충성도를 높이는 매력적인 제품과 서비스를 제공하는 데 필수적입니다. 데이터 관리는 기업이 고객 데이터를 수집, 분석, 활용하여 고객 경험을 개선하고, 맞춤형 서비스를 제공하며, 더 강력한 관계를 구축하는 데 도움이 됩니다.

데이터 수익화 - 고품질 데이터를 보유한 조직은 데이터 기반 제품, 서비스 또는 인사이트를 외부에 제공함으로써 수익을 창출할 수 있는 기회를 가질 수 있습니다.

데이터 관리 과제

현대 비즈니스에서 생성되는 데이터의 양과 다양성만으로도 데이터 관리는 상당한 도전 과제입니다. 다양한 소스의 데이터를 통합해야 하는 복잡성 때문에 어려움은 더욱 가중됩니다. 또한 비즈니스 요구사항과 기술의 끊임없는 발전으로 인해 중단 없이 성공적인 데이터 관리 관행을 유지하는 것이 더욱 어려워지고 있습니다. 가장 큰 과제는 다음과 같습니다:

데이터 품질 - 데이터는 다양한 출처에서 생성되기 때문에 불일치, 부정확성, 불완전성이 발생할 가능성이 높습니다. 이러한 문제를 해결하기 위해 조직은 데이터 품질 관리 프로세스를 구현하고, 정기적인 감사를 실시하고, 자동화된 데이터 정리 및 유효성 검사 도구에 투자해야 합니다. 명확한 데이터 품질 표준을 수립하는 것 외에도, 기업은 고품질 데이터를 유지하기 위해 지속적인 모니터링을 담당하는 공식 데이터 관리자를 임명해야 합니다.

데이터 통합 - 비즈니스에 유입되는 다양한 데이터 소스와 형식은 서로 다른 데이터 세트를 조정하고 조화시키는 데 복잡성을 야기합니다. 이를 해결하기 위해 조직은 강력한 데이터 통합 전략을 개발하고, 호환 가능한 기술을 채택하고, 표준화된 데이터 형식을 확립해야 합니다. Couchbase와 같은 다중 모델 데이터베이스는 특별히 다음을 지원하도록 설계되었습니다. 여러 데이터 모델 를 도입하여 복잡성, 관리, 데이터 확산, 비용을 최소화하면서 활용도를 높이고 있습니다.

데이터 보안 - 사이버 위협은 끊임없이 진화하고 더욱 정교해지기 때문에 데이터 보안은 항상 어려운 과제입니다. 한 발 앞서 나가기 위해 기업은 강력한 암호화, 액세스 제어 및 인증 조치를 구현해야 합니다. 또한 정기적인 보안 감사를 실시하고, 직원들에게 보안 모범 사례를 교육하며, 최신 보안 위협에 대한 최신 정보를 파악하는 것이 필수적입니다.

데이터 거버넌스 - 데이터 거버넌스는 나머지 데이터 관리 관행에 적용하고 시행할 데이터 관련 정책과 절차를 수립하는 데 중점을 둡니다. 데이터 거버넌스 문제는 일반적으로 불충분하거나 불명확한 정책과 절차에서 발생하므로 조직은 역할, 책임, 프로세스를 정의하는 포괄적인 데이터 거버넌스 프레임워크를 구현해야 합니다. 이 프레임워크에는 데이터 거버넌스 도구, 정기적인 교육 세션, 책임감 있는 문화 조성이 포함되어야 합니다.

데이터 인사이트 - 데이터에서 의미 있는 인사이트를 도출하려면 복잡한 분석과 해석은 물론 실행 가능한 정보를 추출할 수 있는 도구와 기술이 필요합니다. 기업은 고급 분석 도구에 기꺼이 투자하고 조직 전반의 데이터 해독 능력과 데이터 시각화 기술을 향상시키기 위한 교육을 제공해야 합니다. 비즈니스 팀과 데이터 팀 간의 협업을 장려하는 데이터 중심 문화를 조성하면 보다 효과적인 데이터 인사이트를 얻을 수 있습니다.

데이터 관리 전략 개발

성공적인 데이터 관리 전략을 수립하려면 조직의 데이터 수집, 저장, 처리, 품질 및 보안 보장에 관한 모든 측면을 포괄적으로 다루는 접근 방식이 필요합니다. 다음은 효과적인 계획을 실행하기 위한 주요 단계에 대한 개괄적인 개요입니다:

1. 비즈니스 목표 및 요구 사항 정의 - 비즈니스 목표를 명확하게 이해하고 이러한 목표를 뒷받침하는 데이터 요구 사항을 파악하세요.

2. 현재 데이터 관리 상태 평가 - 현재 데이터 관리 관행, 인프라, 역량에 대한 철저한 평가를 실시하세요.

3. 데이터 거버넌스 프레임워크 구축 - 데이터 관리 및 사용에 대한 정책, 절차, 역할, 책임을 개괄적으로 설명하는 강력한 프레임워크를 정의합니다.

4. 데이터 인벤토리 만들기 - 조직 내 모든 데이터 자산에 대한 종합적인 인벤토리를 구축하세요. 민감도, 중요도, 사용량에 따라 분류하고 분류하세요.

5. 데이터 품질 보장 - 데이터 품질 보장 데이터 품질을 보장하기 위한 표준, 프로세스 및 도구를 구현합니다. 데이터 프로파일링, 정리 및 유효성 검사를 포함하고 데이터 품질 메트릭을 정기적으로 감사 및 모니터링할 계획을 세우세요.

6. 데이터 보안 조치 강화 - 데이터 보안 조치 강화 강력한 데이터 보안 조치를 구현하여 민감한 정보를 보호하세요. 암호화, 액세스 제어, 인증 메커니즘, 정기적인 보안 감사 등이 포함됩니다.

7. 데이터 통합 및 아키텍처 구현 - 확장성, 유연성, 상호 운용성을 지원하는 효율적인 데이터 아키텍처를 설계하세요.

8. 데이터 기반 문화 조성 - 의사 결정에 데이터를 우선시하는 문화를 장려합니다. 데이터 해독 능력을 향상하고 비즈니스 팀과 IT 팀 간의 협업을 장려하기 위한 교육과 리소스를 제공합니다.

9. 기술 및 도구에 대한 투자 - 데이터 관리 목적과 비즈니스 목표에 부합하는 확장 가능한 기술 솔루션과 도구를 파악하고 구현하세요.

10. 데이터 수명 주기 관리 수립 - 데이터 생성, 사용, 보관, 폐기를 포함한 데이터 수명 주기 관리를 위한 프로세스를 정의하세요.

11. 성능 모니터링 및 측정 - 데이터 관리 전략의 효과를 측정할 수 있는 핵심 성과 지표(KPI)를 설정하세요. 성능 문제를 즉시 해결하세요.

12. 지속적인 개선 - 진화하는 비즈니스 요구사항, 기술 발전, 규제 요건의 변화에 따라 전략을 정기적으로 검토하고 업데이트하세요.

데이터 관리 플랫폼

데이터 관리 플랫폼(DMP)은 조직이 다양한 소스에서 대량의 데이터를 수집, 저장, 관리 및 분석할 수 있도록 지원하는 중앙 집중식 기술 솔루션입니다. DMP는 산업 전반에 걸쳐 다양한 목적으로 사용될 수 있지만, 일반적으로 마케팅 및 광고 팀이 타겟팅 및 개인화를 최적화하기 위해 오디언스 데이터를 수집하고 구성하는 데 사용하는 플랫폼을 말합니다. DMP의 주요 기능은 다음과 같습니다:

데이터 수집 - DMP는 온라인 및 오프라인 채널의 데이터를 통합하여 소비자 행동과 선호도를 종합적으로 파악합니다.

데이터 세분화 - DMP는 특정 기준에 따라 데이터를 세그먼트로 분류하여 타겟팅 마케팅 및 광고 캠페인을 지원합니다.

잠재 고객 프로파일링 - DMP는 오디언스에 대한 상세한 프로필을 생성하여 마케터가 다양한 사용자 세그먼트의 특성과 행동을 이해하는 데 도움을 줍니다.

마케팅 도구와 통합 - DMP는 일반적으로 고객 관계 관리(CRM) 시스템, 광고 플랫폼 및 분석 도구와 같은 다른 마케팅 기술과 통합됩니다.

실시간 데이터 처리 - 많은 DMP가 실시간 기능을 제공하므로 마케터는 최신 정보를 기반으로 즉각적이고 고도로 개인화된 의사 결정을 내릴 수 있습니다.

개인정보 보호 및 규정 준수 - DMP에는 사용자 동의를 관리하여 데이터 보호 규정 및 개인정보 보호 표준을 준수하는 기능이 포함되어 있는 경우가 많습니다.

인기 있는 DMP는 다음과 같습니다. Adobe Audience Manager, 오라클 블루카이및 Lotame.

결론

데이터는 현대 비즈니스의 생명선이며, 데이터 관리에는 데이터를 깨끗하고 건강하며 안전하게 유지하고 이를 필요로 하는 조직의 모든 부서에 원활하게 전달하기 위한 모든 프로세스와 절차가 포함됩니다. 데이터 관리는 비즈니스의 성공에 큰 영향을 미치지만, 적절하게 유지 관리해야 하는 데이터의 양과 다양성이 방대하고 비즈니스 요구사항과 기술의 예측 불가능성과 지속적인 변화로 인해 많은 과제를 안고 있기도 합니다.

데이터 관리 및 관련 기술에 대해 자세히 알아보려면 다음 리소스를 확인하세요:

카우치베이스 모바일로 데이터 거버넌스 간소화

Couchbase의 다중 모델 NoSQL DBaaS

데이터 관리에 대해 자세히 알아보기