Data Assets를 위한 Data Governance Framework 개발 방법

3 단계 : Data Policies 및 Standards를 설치

Policies는 데이터 처리 규칙을 설정하고, 표준은 이러한 규칙을 measurable 및 시행합니다. 데이터 분류 (공공, 내부, 기밀, 제한), 액세스 제어 원칙, 유지 기간 및 엔지니어링 팀과 외부 파트너를 통해 데이터 공유를 포함하는 고급 데이터 관리 정책으로 시작하십시오.

이 웹 사이트는 귀하가 웹 사이트를 탐색하는 동안 귀하의 경험을 향상시키기 위해 쿠키를 사용합니다. 이 쿠키들 중에서 필요에 따라 분류 된 쿠키는 웹 사이트의 기본적인 기능을 수행하는 데 필수적이므로 브라우저에 저장됩니다. 또한이 웹 사이트의 사용 방식을 분석하고 이해하는 데 도움이되는 제 3 자 쿠키를 사용합니다. 이 쿠키는 귀하의 동의하에 만 브라우저에 저장됩니다. 이러한 쿠키 중 일부를 선택 해제하면 검색 환경에 영향을 미칠 수 있습니다. 이러한 쿠키 중 일부를 선택 해제하면 검색 환경에 영향을 미칠 수 있습니다.

4단계: Data Management Process 구현

프로세스는 삶에 정책을 가져다줍니다. 데이터 라이프 사이클에 중점을 둡니다. 생성 또는 섭취에서부터 고고학 또는 토론에 이르기까지. 주요 프로세스는 다음과 같습니다.

• 데이터 품질 검사: 입력 시점에서 누락된 값, 아웃리에, 또는 형식의 mismatches를 잡는 자동화된 검증 규칙.
• 데이터 라인age 추적: 기록 변환 및 소스-투-타겟 매핑 그래서 엔지니어는 그 원료 데이터로 결과를 추적 할 수 있습니다.
• Approval 워크플로우: 기본 테스트 시나리오 또는 업데이 트 재료 속성을 개정하는 것과 같은 중요한 데이터셋에 대한 변경.
• 데이터 카탈로그: 생성일, 소유자, 버전, 사용 제한과 같은 메타데이터 엔지니어링 데이터 자산의 검색 가능한 재고를 유지한다.

엔지니어링 시스템 (PDM, PLM, 시뮬레이션 플랫폼)과 통합되는 도구를 사용합니다. 예를 들어, Directus과 같은 헤드리스 CMS는 기존 데이터베이스와 API를 통해 메타데이터에 연결하는 데이터 주관 허브 역할을 할 수 있습니다. 데이터 품질 득점 및 시그니처 데이터의 알림과 같은 자동화 반복 작업은 수동 오버 헤드를 줄이기 위해.

5 단계 : 준수 및 보안을 보장

엔지니어링 데이터는 종종 엄격한 규제 및 계약 의무에 따라 떨어졌습니다. ITAR, GDPR, HIPAA, 또는 항공 우주에 대한 AS9100과 같은 업계 표준. 감도에 따라 분류 데이터 및 적절한 제어를 적용합니다.

• Access controls: 특정 데이터 자산을 볼 수 있는 역할 기반 권한 제한.
• 암호화: 나머지와 transit에서, 특히 독점 디자인 파일 또는 개인 식별 정보를 위해.
• Audit trail: 은 모든 접근 및 민감한 엔지니어링 데이터로 변경하여, 유지 보수가 필요함으로 정렬됩니다.
• Data masking: 데모 또는 훈련에서 사용되는 데이터 세트에 대한, 또는 은밀한 값을 제거하거나 obfuscate.

본 계약에 따라, 계약에 따라, 계약에 따라, 계약에 따라, 계약에 따라 계약에 따라 계약에 따라 계약에 따라 계약에 따라 계약에 따라 계약에 따라 계약에 따라 계약에 따라 계약에 따라 계약에 따라 계약에 따라 계약에 따라 계약에 따라 계약에 따라 계약에 따라 계약에 따라 계약에 따라 계약에 따라 계약에 따라 계약이 체결될 수 있습니다.

6 단계 : 모니터 및 개선

Governance는 정적 프로젝트가 아닙니다. 지속적인 측정과 정제가 필요합니다. 데이터 완성 비율과 같은 주요 성능 지표 (KPIs)를 정의하여 데이터 품질 문제, 준수 감사 합격률 및 데이터 카탈로그 도구의 사용자 채택을 해결하십시오. Governance 협의회 및 엔지니어링 리더에 볼 수있는 대시보드를 만듭니다.

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자주 묻는 질문

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Governance를 위한 활용 기술

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다른 기술은 데이터 품질 도구 (예 : Great Expectations, Ataccama), 데이터 선량 솔루션 (예 : Apache Atlas, Collibra) 및 준수 자동화 플랫폼 (예 : OneTrust)를 포함합니다. 기존 엔지니어링 스택과 통합하는 사람들을 선택하고 지배 규칙의 사용자 정의를 허용하는 경우 도구 선택 도구가 사전 처리 될 수 있습니다. 작은 데이터 세트와 같은 증거 계약은 엔터프라이즈 롤아웃 전에 공구를 검증 할 수 있습니다.

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데이터 자산을 엔지니어링하는 데이터 관리 프레임 워크는 사고가 발생하기 때문에, 중요한 계획, 이해 관계자 구매인 및 이행을 필요로 합니다. 명확한 목표에 따라, 회계 가능한 역할 할당, 강력한 프로세스 구현, 보안 및 준수를 보장하고 지속적으로 모니터링 성능, 조직은 전략적 자산으로 기업의 엔지니어링 데이터를 변환할 수 있습니다. 결과 데이터 품질, 빠른 혁신 주기 및 감소 위험 - 데이터 기반 엔지니어링 분야에서 경쟁력을 유지하기 위한 필수 요소가 향상되었습니다. 각 팀은 숙련된 기술, 기술 및 기술, 기술 및 기술, 기술 및 기술 및 기술에 대한 통합을 통해 귀사의 비즈니스를 위한 최적의 솔루션을 제공합니다.