조직은 규모에 맞는 데이터 기반 의사 결정을 지원하기 위해 데이터 관리 참여를 확대하고 있습니다

데이터의 상태에 대해 생각해 보신 적 있습니까? 데이터가 어디에 있고 누가 얼마나 자주 사용하는지 알고 계십니까? 조직의 직원은 의사 결정에 적절한 데이터가 무엇이고 그 데이터에 액세스하는 방법을 알고 있습니까?

데이터 기반 경영진은 분산된 데이터 파이프라인을 통합하는 새로운 솔루션으로 조직을 차별화합니다. 데이터가 어떻게 준비되고 선별되는지, 비즈니스에서 어떻게 공유되는지에 대한 역할과 프로세스가 데이터 기술에 이미 일어난 진보와 함께 변하고 있습니다. IT는 영화, 고스트버스터즈(Ghostbusters)에서 배울 점이 있습니다. 유령 잡는 총의 광선을 겹치는 것이 권장되지는 않지만 때때로 가장 심각하고 무서운 문제를 해결할 수 있습니다. 이 경우 데이터 관리를 둘러싼 IT 책임과 비즈니스 책임을 구분 짓지 않게 되어 조직은 영역별 경계로 더 이상 제한받지 않고, 규모에 맞게 엔터프라이즈급 데이터 통합을 실현하며, 조직 전체의 직원에게 올바른 데이터를 적시에 사용할 수 있는 권한을 주게 됩니다.

조직이 비즈니스의 전체적 상황을 파악하고 고객을 이해하며 새로운 비즈니스 기회를 찾는 것은 물론, 내부 및 외부 규정 준수를 유지 관리하기 위해서도 데이터 통합 문제를 해결해야 합니다. 많은 조직이 조직 전체에 가장 이로운 데이터를 식별하여 준비 및 관리하고 널리 사용되도록 하기 위해 노력하고 있습니다. 성공이 있는 곳이라면, 기술에서부터 데이터 관리가 변하고 있습니다.

솔루션 제공업체에서는 IT뿐만 아니라 더 폭넓은 사용자를 염두에 두고 데이터 관리 기능을 점점 통합하고 있습니다. 그리고 기능이 분석 플랫폼과 비즈니스 사용자의 워크플로우에 점점 더 포함되고 있기 때문에, 기존에 IT가 맡았던 데이터 관리 책임에 대해 직원이 더 적극적인 역할을 할 것입니다. 이는 비즈니스 인텔리전스의 셀프 서비스 진화에서 자연스러운 다음 단계입니다. 맨 처음 조직은 데이터 액세스를 넓혔고, 그다음 더 깊은 탐색이 가능해지고 새로운 유형의 사용자가 분석 콘텐츠를 작성하도록 했습니다. 이제 일부 비즈니스 사용자는 데이터 자체에 관여할 수 있습니다. 그러한 각 단계에서 IT는 거버넌스와 셀프 서비스 간의 균형을 이루는 법을 배웠고 이 덕분에 비즈니스 사용자는 부담을 조금 덜 수 있었습니다. 비즈니스와 IT의 협업은 기업 전체에 걸쳐 확장되기 때문에 데이터와 분석 관리에 매우 중요합니다.

셀프 서비스 데이터 준비는 이러한 진보를 잘 보여줍니다. 이제는 기존의 추출, 변형, 로드(ETL) 프로세스의 다양한 측면을 분석 워크플로우와 통합된 최신 도구를 사용하여 셀프 서비스 방식으로 실행할 수 있습니다. 이로 인해 더 우수한 애드혹 발견이 가능하고, 새로운 사용 사례를 조직 전체로 확장하기 전에 출발점으로서 테스트해 볼 수 있습니다. 그리고 이것은 모두에게 좋습니다(win-win). 비즈니스의 역량 강화로 데이터 관리의 더 많은 부분에 직접 관여할 수 있어 이전에 길었던 개발 주기를 단축할 수 있고, IT는 자신이 가장 잘 할 수 있는 고도로 전문화된 작업에 시간을 쏟을 수 있습니다.

이 진보의 또 다른 예는 데이터 정의 및 검증을 돕고 데이터 원본과 콘텐츠, 사용자 간의 관계를 추적하는 데이터 자산의 인벤토리인 데이터 카탈로그입니다. 카탈로그는 데이터 통합과 관리의 책임을 분산한 조직에서 회사의 데이터 자산 현황을 중앙에서 볼 수 있게 하는 중요한 역할을 합니다. 또한 카탈로그는 데이터를 더욱 쉽게 발견 및 홍보하고 데이터의 관련성과 최신성을 파악하며 누가 특정 자산을 사용하는지 모니터링하는 데도 도움이 됩니다.

최신 카탈로그는 이러한 가치 있는 정보를 가시화해주고 비즈니스 컨텍스트를 사용자 분석 흐름에 바로 추가합니다. 따라서 더 많은 데이터가 통합되고 조직에 널리 사용되면, 직원은 데이터 품질을 파악하는 법과 정책 지침을 준수하면서 데이터를 사용하는 법을 배우게 됩니다. 적어도 사용자는 데이터 지표를 해석하고 신뢰할 만하고 관련성 있는 데이터를 식별하는 법을 배울 것이므로, 바로 이 지점에서 데이터 해독 능력이 중요합니다. 데이터 사용자가 데이터를 스스로 관리할 수 있으면 IT의 부담이 줄어들고 의사 결정을 내릴 때 데이터를 책임감 있게 사용하게 합니다. 또 적절한 기술을 갖춘 좀 더 수준 높은 사용자는 셀프 서비스 데이터 준비에 참여하거나 조직에서 사용할 새 데이터 원본을 검증하거나 선별 과정에서 비즈니스 컨텍스트를 메타데이터로 추가하는 업무를 진행할 수 있습니다.

기능과 책임의 경계가 허물어지면서 IT와 비즈니스는 새로운 협업과 조화를 달성할 수 있습니다. 비즈니스 사용자와 목표가 포함된 맞춤형 접근 방식을 통해 더 광범위한 데이터 관리 전략은 성공할 것입니다. IT와 비즈니스가 데이터 환경의 가시성, 검색 효율성, 신뢰도를 높이기 위한 노력을 함께 할 수 있기 때문입니다. 이는 조직의 역량이 강화되어 널리 가치 있는 데이터 자산을 발견하여 우선순위를 정하고, 관리되는 데이터와 분석을 규모에 맞게 더 효과적으로 지원할 수 있게 된다는 의미이기도 합니다.

조직은 규모에 맞는 데이터 기반 의사 결정을 지원하기 위해 데이터 관리 참여를 확대하고 있습니다

데이터의 상태에 대해 생각해 보신 적 있습니까? 데이터가 어디에 있고 누가 얼마나 자주 사용하는지 알고 계십니까? 조직의 직원은 의사 결정에 적절한 데이터가 무엇이고 그 데이터에 액세스하는 방법을 알고 있습니까?

데이터 기반 경영진은 분산된 데이터 파이프라인을 통합하는 새로운 솔루션으로 조직을 차별화합니다. 데이터가 어떻게 준비되고 선별되는지, 비즈니스에서 어떻게 공유되는지에 대한 역할과 프로세스가 데이터 기술에 이미 일어난 진보와 함께 변하고 있습니다. IT는 영화, 고스트버스터즈(Ghostbusters)에서 배울 점이 있습니다. 유령 잡는 총의 광선을 겹치는 것이 권장되지는 않지만 때때로 가장 심각하고 무서운 문제를 해결할 수 있습니다. 이 경우 데이터 관리를 둘러싼 IT 책임과 비즈니스 책임을 구분 짓지 않게 되어 조직은 영역별 경계로 더 이상 제한받지 않고, 규모에 맞게 엔터프라이즈급 데이터 통합을 실현하며, 조직 전체의 직원에게 올바른 데이터를 적시에 사용할 수 있는 권한을 주게 됩니다.

조직이 비즈니스의 전체적 상황을 파악하고 고객을 이해하며 새로운 비즈니스 기회를 찾는 것은 물론, 내부 및 외부 규정 준수를 유지 관리하기 위해서도 데이터 통합 문제를 해결해야 합니다. 많은 조직이 조직 전체에 가장 이로운 데이터를 식별하여 준비 및 관리하고 널리 사용되도록 하기 위해 노력하고 있습니다. 성공이 있는 곳이라면, 기술에서부터 데이터 관리가 변하고 있습니다.

솔루션 제공업체에서는 IT뿐만 아니라 더 폭넓은 사용자를 염두에 두고 데이터 관리 기능을 점점 통합하고 있습니다. 그리고 기능이 분석 플랫폼과 비즈니스 사용자의 워크플로우에 점점 더 포함되고 있기 때문에, 기존에 IT가 맡았던 데이터 관리 책임에 대해 직원이 더 적극적인 역할을 할 것입니다. 이는 비즈니스 인텔리전스의 셀프 서비스 진화에서 자연스러운 다음 단계입니다. 맨 처음 조직은 데이터 액세스를 넓혔고, 그다음 더 깊은 탐색이 가능해지고 새로운 유형의 사용자가 분석 콘텐츠를 작성하도록 했습니다. 이제 일부 비즈니스 사용자는 데이터 자체에 관여할 수 있습니다. 그러한 각 단계에서 IT는 거버넌스와 셀프 서비스 간의 균형을 이루는 법을 배웠고 이 덕분에 비즈니스 사용자는 부담을 조금 덜 수 있었습니다. 비즈니스와 IT의 협업은 기업 전체에 걸쳐 확장되기 때문에 데이터와 분석 관리에 매우 중요합니다.

셀프 서비스 데이터 준비는 이러한 진보를 잘 보여줍니다. 이제는 기존의 추출, 변형, 로드(ETL) 프로세스의 다양한 측면을 분석 워크플로우와 통합된 최신 도구를 사용하여 셀프 서비스 방식으로 실행할 수 있습니다. 이로 인해 더 우수한 애드혹 발견이 가능하고, 새로운 사용 사례를 조직 전체로 확장하기 전에 출발점으로서 테스트해 볼 수 있습니다. 그리고 이것은 모두에게 좋습니다(win-win). 비즈니스의 역량 강화로 데이터 관리의 더 많은 부분에 직접 관여할 수 있어 이전에 길었던 개발 주기를 단축할 수 있고, IT는 자신이 가장 잘 할 수 있는 고도로 전문화된 작업에 시간을 쏟을 수 있습니다.

이 진보의 또 다른 예는 데이터 정의 및 검증을 돕고 데이터 원본과 콘텐츠, 사용자 간의 관계를 추적하는 데이터 자산의 인벤토리인 데이터 카탈로그입니다. 카탈로그는 데이터 통합과 관리의 책임을 분산한 조직에서 회사의 데이터 자산 현황을 중앙에서 볼 수 있게 하는 중요한 역할을 합니다. 또한 카탈로그는 데이터를 더욱 쉽게 발견 및 홍보하고 데이터의 관련성과 최신성을 파악하며 누가 특정 자산을 사용하는지 모니터링하는 데도 도움이 됩니다.

최신 카탈로그는 이러한 가치 있는 정보를 가시화해주고 비즈니스 컨텍스트를 사용자 분석 흐름에 바로 추가합니다. 따라서 더 많은 데이터가 통합되고 조직에 널리 사용되면, 직원은 데이터 품질을 파악하는 법과 정책 지침을 준수하면서 데이터를 사용하는 법을 배우게 됩니다. 적어도 사용자는 데이터 지표를 해석하고 신뢰할 만하고 관련성 있는 데이터를 식별하는 법을 배울 것이므로, 바로 이 지점에서 데이터 해독 능력이 중요합니다. 데이터 사용자가 데이터를 스스로 관리할 수 있으면 IT의 부담이 줄어들고 의사 결정을 내릴 때 데이터를 책임감 있게 사용하게 합니다. 또 적절한 기술을 갖춘 좀 더 수준 높은 사용자는 셀프 서비스 데이터 준비에 참여하거나 조직에서 사용할 새 데이터 원본을 검증하거나 선별 과정에서 비즈니스 컨텍스트를 메타데이터로 추가하는 업무를 진행할 수 있습니다.

기능과 책임의 경계가 허물어지면서 IT와 비즈니스는 새로운 협업과 조화를 달성할 수 있습니다. 비즈니스 사용자와 목표가 포함된 맞춤형 접근 방식을 통해 더 광범위한 데이터 관리 전략은 성공할 것입니다. IT와 비즈니스가 데이터 환경의 가시성, 검색 효율성, 신뢰도를 높이기 위한 노력을 함께 할 수 있기 때문입니다. 이는 조직의 역량이 강화되어 널리 가치 있는 데이터 자산을 발견하여 우선순위를 정하고, 관리되는 데이터와 분석을 규모에 맞게 더 효과적으로 지원할 수 있게 된다는 의미이기도 합니다.

조직은 규모에 맞는 데이터 기반 의사 결정을 지원하기 위해 데이터 관리 참여를 확대하고 있습니다

데이터의 상태에 대해 생각해 보신 적 있습니까? 데이터가 어디에 있고 누가 얼마나 자주 사용하는지 알고 계십니까? 조직의 직원은 의사 결정에 적절한 데이터가 무엇이고 그 데이터에 액세스하는 방법을 알고 있습니까?

데이터 기반 경영진은 분산된 데이터 파이프라인을 통합하는 새로운 솔루션으로 조직을 차별화합니다. 데이터가 어떻게 준비되고 선별되는지, 비즈니스에서 어떻게 공유되는지에 대한 역할과 프로세스가 데이터 기술에 이미 일어난 진보와 함께 변하고 있습니다. IT는 영화, 고스트버스터즈(Ghostbusters)에서 배울 점이 있습니다. 유령 잡는 총의 광선을 겹치는 것이 권장되지는 않지만 때때로 가장 심각하고 무서운 문제를 해결할 수 있습니다. 이 경우 데이터 관리를 둘러싼 IT 책임과 비즈니스 책임을 구분 짓지 않게 되어 조직은 영역별 경계로 더 이상 제한받지 않고, 규모에 맞게 엔터프라이즈급 데이터 통합을 실현하며, 조직 전체의 직원에게 올바른 데이터를 적시에 사용할 수 있는 권한을 주게 됩니다.

조직이 비즈니스의 전체적 상황을 파악하고 고객을 이해하며 새로운 비즈니스 기회를 찾는 것은 물론, 내부 및 외부 규정 준수를 유지 관리하기 위해서도 데이터 통합 문제를 해결해야 합니다. 많은 조직이 조직 전체에 가장 이로운 데이터를 식별하여 준비 및 관리하고 널리 사용되도록 하기 위해 노력하고 있습니다. 성공이 있는 곳이라면, 기술에서부터 데이터 관리가 변하고 있습니다.

솔루션 제공업체에서는 IT뿐만 아니라 더 폭넓은 사용자를 염두에 두고 데이터 관리 기능을 점점 통합하고 있습니다. 그리고 기능이 분석 플랫폼과 비즈니스 사용자의 워크플로우에 점점 더 포함되고 있기 때문에, 기존에 IT가 맡았던 데이터 관리 책임에 대해 직원이 더 적극적인 역할을 할 것입니다. 이는 비즈니스 인텔리전스의 셀프 서비스 진화에서 자연스러운 다음 단계입니다. 맨 처음 조직은 데이터 액세스를 넓혔고, 그다음 더 깊은 탐색이 가능해지고 새로운 유형의 사용자가 분석 콘텐츠를 작성하도록 했습니다. 이제 일부 비즈니스 사용자는 데이터 자체에 관여할 수 있습니다. 그러한 각 단계에서 IT는 거버넌스와 셀프 서비스 간의 균형을 이루는 법을 배웠고 이 덕분에 비즈니스 사용자는 부담을 조금 덜 수 있었습니다. 비즈니스와 IT의 협업은 기업 전체에 걸쳐 확장되기 때문에 데이터와 분석 관리에 매우 중요합니다.

셀프 서비스 데이터 준비는 이러한 진보를 잘 보여줍니다. 이제는 기존의 추출, 변형, 로드(ETL) 프로세스의 다양한 측면을 분석 워크플로우와 통합된 최신 도구를 사용하여 셀프 서비스 방식으로 실행할 수 있습니다. 이로 인해 더 우수한 애드혹 발견이 가능하고, 새로운 사용 사례를 조직 전체로 확장하기 전에 출발점으로서 테스트해 볼 수 있습니다. 그리고 이것은 모두에게 좋습니다(win-win). 비즈니스의 역량 강화로 데이터 관리의 더 많은 부분에 직접 관여할 수 있어 이전에 길었던 개발 주기를 단축할 수 있고, IT는 자신이 가장 잘 할 수 있는 고도로 전문화된 작업에 시간을 쏟을 수 있습니다.

이 진보의 또 다른 예는 데이터 정의 및 검증을 돕고 데이터 원본과 콘텐츠, 사용자 간의 관계를 추적하는 데이터 자산의 인벤토리인 데이터 카탈로그입니다. 카탈로그는 데이터 통합과 관리의 책임을 분산한 조직에서 회사의 데이터 자산 현황을 중앙에서 볼 수 있게 하는 중요한 역할을 합니다. 또한 카탈로그는 데이터를 더욱 쉽게 발견 및 홍보하고 데이터의 관련성과 최신성을 파악하며 누가 특정 자산을 사용하는지 모니터링하는 데도 도움이 됩니다.

최신 카탈로그는 이러한 가치 있는 정보를 가시화해주고 비즈니스 컨텍스트를 사용자 분석 흐름에 바로 추가합니다. 따라서 더 많은 데이터가 통합되고 조직에 널리 사용되면, 직원은 데이터 품질을 파악하는 법과 정책 지침을 준수하면서 데이터를 사용하는 법을 배우게 됩니다. 적어도 사용자는 데이터 지표를 해석하고 신뢰할 만하고 관련성 있는 데이터를 식별하는 법을 배울 것이므로, 바로 이 지점에서 데이터 해독 능력이 중요합니다. 데이터 사용자가 데이터를 스스로 관리할 수 있으면 IT의 부담이 줄어들고 의사 결정을 내릴 때 데이터를 책임감 있게 사용하게 합니다. 또 적절한 기술을 갖춘 좀 더 수준 높은 사용자는 셀프 서비스 데이터 준비에 참여하거나 조직에서 사용할 새 데이터 원본을 검증하거나 선별 과정에서 비즈니스 컨텍스트를 메타데이터로 추가하는 업무를 진행할 수 있습니다.

기능과 책임의 경계가 허물어지면서 IT와 비즈니스는 새로운 협업과 조화를 달성할 수 있습니다. 비즈니스 사용자와 목표가 포함된 맞춤형 접근 방식을 통해 더 광범위한 데이터 관리 전략은 성공할 것입니다. IT와 비즈니스가 데이터 환경의 가시성, 검색 효율성, 신뢰도를 높이기 위한 노력을 함께 할 수 있기 때문입니다. 이는 조직의 역량이 강화되어 널리 가치 있는 데이터 자산을 발견하여 우선순위를 정하고, 관리되는 데이터와 분석을 규모에 맞게 더 효과적으로 지원할 수 있게 된다는 의미이기도 합니다.

조직은 규모에 맞는 데이터 기반 의사 결정을 지원하기 위해 데이터 관리 참여를 확대하고 있습니다

데이터의 상태에 대해 생각해 보신 적 있습니까? 데이터가 어디에 있고 누가 얼마나 자주 사용하는지 알고 계십니까? 조직의 직원은 의사 결정에 적절한 데이터가 무엇이고 그 데이터에 액세스하는 방법을 알고 있습니까?

데이터 기반 경영진은 분산된 데이터 파이프라인을 통합하는 새로운 솔루션으로 조직을 차별화합니다. 데이터가 어떻게 준비되고 선별되는지, 비즈니스에서 어떻게 공유되는지에 대한 역할과 프로세스가 데이터 기술에 이미 일어난 진보와 함께 변하고 있습니다. IT는 영화, 고스트버스터즈(Ghostbusters)에서 배울 점이 있습니다. 유령 잡는 총의 광선을 겹치는 것이 권장되지는 않지만 때때로 가장 심각하고 무서운 문제를 해결할 수 있습니다. 이 경우 데이터 관리를 둘러싼 IT 책임과 비즈니스 책임을 구분 짓지 않게 되어 조직은 영역별 경계로 더 이상 제한받지 않고, 규모에 맞게 엔터프라이즈급 데이터 통합을 실현하며, 조직 전체의 직원에게 올바른 데이터를 적시에 사용할 수 있는 권한을 주게 됩니다.

조직이 비즈니스의 전체적 상황을 파악하고 고객을 이해하며 새로운 비즈니스 기회를 찾는 것은 물론, 내부 및 외부 규정 준수를 유지 관리하기 위해서도 데이터 통합 문제를 해결해야 합니다. 많은 조직이 조직 전체에 가장 이로운 데이터를 식별하여 준비 및 관리하고 널리 사용되도록 하기 위해 노력하고 있습니다. 성공이 있는 곳이라면, 기술에서부터 데이터 관리가 변하고 있습니다.

솔루션 제공업체에서는 IT뿐만 아니라 더 폭넓은 사용자를 염두에 두고 데이터 관리 기능을 점점 통합하고 있습니다. 그리고 기능이 분석 플랫폼과 비즈니스 사용자의 워크플로우에 점점 더 포함되고 있기 때문에, 기존에 IT가 맡았던 데이터 관리 책임에 대해 직원이 더 적극적인 역할을 할 것입니다. 이는 비즈니스 인텔리전스의 셀프 서비스 진화에서 자연스러운 다음 단계입니다. 맨 처음 조직은 데이터 액세스를 넓혔고, 그다음 더 깊은 탐색이 가능해지고 새로운 유형의 사용자가 분석 콘텐츠를 작성하도록 했습니다. 이제 일부 비즈니스 사용자는 데이터 자체에 관여할 수 있습니다. 그러한 각 단계에서 IT는 거버넌스와 셀프 서비스 간의 균형을 이루는 법을 배웠고 이 덕분에 비즈니스 사용자는 부담을 조금 덜 수 있었습니다. 비즈니스와 IT의 협업은 기업 전체에 걸쳐 확장되기 때문에 데이터와 분석 관리에 매우 중요합니다.

셀프 서비스 데이터 준비는 이러한 진보를 잘 보여줍니다. 이제는 기존의 추출, 변형, 로드(ETL) 프로세스의 다양한 측면을 분석 워크플로우와 통합된 최신 도구를 사용하여 셀프 서비스 방식으로 실행할 수 있습니다. 이로 인해 더 우수한 애드혹 발견이 가능하고, 새로운 사용 사례를 조직 전체로 확장하기 전에 출발점으로서 테스트해 볼 수 있습니다. 그리고 이것은 모두에게 좋습니다(win-win). 비즈니스의 역량 강화로 데이터 관리의 더 많은 부분에 직접 관여할 수 있어 이전에 길었던 개발 주기를 단축할 수 있고, IT는 자신이 가장 잘 할 수 있는 고도로 전문화된 작업에 시간을 쏟을 수 있습니다.

이 진보의 또 다른 예는 데이터 정의 및 검증을 돕고 데이터 원본과 콘텐츠, 사용자 간의 관계를 추적하는 데이터 자산의 인벤토리인 데이터 카탈로그입니다. 카탈로그는 데이터 통합과 관리의 책임을 분산한 조직에서 회사의 데이터 자산 현황을 중앙에서 볼 수 있게 하는 중요한 역할을 합니다. 또한 카탈로그는 데이터를 더욱 쉽게 발견 및 홍보하고 데이터의 관련성과 최신성을 파악하며 누가 특정 자산을 사용하는지 모니터링하는 데도 도움이 됩니다.

최신 카탈로그는 이러한 가치 있는 정보를 가시화해주고 비즈니스 컨텍스트를 사용자 분석 흐름에 바로 추가합니다. 따라서 더 많은 데이터가 통합되고 조직에 널리 사용되면, 직원은 데이터 품질을 파악하는 법과 정책 지침을 준수하면서 데이터를 사용하는 법을 배우게 됩니다. 적어도 사용자는 데이터 지표를 해석하고 신뢰할 만하고 관련성 있는 데이터를 식별하는 법을 배울 것이므로, 바로 이 지점에서 데이터 해독 능력이 중요합니다. 데이터 사용자가 데이터를 스스로 관리할 수 있으면 IT의 부담이 줄어들고 의사 결정을 내릴 때 데이터를 책임감 있게 사용하게 합니다. 또 적절한 기술을 갖춘 좀 더 수준 높은 사용자는 셀프 서비스 데이터 준비에 참여하거나 조직에서 사용할 새 데이터 원본을 검증하거나 선별 과정에서 비즈니스 컨텍스트를 메타데이터로 추가하는 업무를 진행할 수 있습니다.

기능과 책임의 경계가 허물어지면서 IT와 비즈니스는 새로운 협업과 조화를 달성할 수 있습니다. 비즈니스 사용자와 목표가 포함된 맞춤형 접근 방식을 통해 더 광범위한 데이터 관리 전략은 성공할 것입니다. IT와 비즈니스가 데이터 환경의 가시성, 검색 효율성, 신뢰도를 높이기 위한 노력을 함께 할 수 있기 때문입니다. 이는 조직의 역량이 강화되어 널리 가치 있는 데이터 자산을 발견하여 우선순위를 정하고, 관리되는 데이터와 분석을 규모에 맞게 더 효과적으로 지원할 수 있게 된다는 의미이기도 합니다.

조직은 규모에 맞는 데이터 기반 의사 결정을 지원하기 위해 데이터 관리 참여를 확대하고 있습니다

데이터의 상태에 대해 생각해 보신 적 있습니까? 데이터가 어디에 있고 누가 얼마나 자주 사용하는지 알고 계십니까? 조직의 직원은 의사 결정에 적절한 데이터가 무엇이고 그 데이터에 액세스하는 방법을 알고 있습니까?

데이터 기반 경영진은 분산된 데이터 파이프라인을 통합하는 새로운 솔루션으로 조직을 차별화합니다. 데이터가 어떻게 준비되고 선별되는지, 비즈니스에서 어떻게 공유되는지에 대한 역할과 프로세스가 데이터 기술에 이미 일어난 진보와 함께 변하고 있습니다. IT는 영화, 고스트버스터즈(Ghostbusters)에서 배울 점이 있습니다. 유령 잡는 총의 광선을 겹치는 것이 권장되지는 않지만 때때로 가장 심각하고 무서운 문제를 해결할 수 있습니다. 이 경우 데이터 관리를 둘러싼 IT 책임과 비즈니스 책임을 구분 짓지 않게 되어 조직은 영역별 경계로 더 이상 제한받지 않고, 규모에 맞게 엔터프라이즈급 데이터 통합을 실현하며, 조직 전체의 직원에게 올바른 데이터를 적시에 사용할 수 있는 권한을 주게 됩니다.

조직이 비즈니스의 전체적 상황을 파악하고 고객을 이해하며 새로운 비즈니스 기회를 찾는 것은 물론, 내부 및 외부 규정 준수를 유지 관리하기 위해서도 데이터 통합 문제를 해결해야 합니다. 많은 조직이 조직 전체에 가장 이로운 데이터를 식별하여 준비 및 관리하고 널리 사용되도록 하기 위해 노력하고 있습니다. 성공이 있는 곳이라면, 기술에서부터 데이터 관리가 변하고 있습니다.

솔루션 제공업체에서는 IT뿐만 아니라 더 폭넓은 사용자를 염두에 두고 데이터 관리 기능을 점점 통합하고 있습니다. 그리고 기능이 분석 플랫폼과 비즈니스 사용자의 워크플로우에 점점 더 포함되고 있기 때문에, 기존에 IT가 맡았던 데이터 관리 책임에 대해 직원이 더 적극적인 역할을 할 것입니다. 이는 비즈니스 인텔리전스의 셀프 서비스 진화에서 자연스러운 다음 단계입니다. 맨 처음 조직은 데이터 액세스를 넓혔고, 그다음 더 깊은 탐색이 가능해지고 새로운 유형의 사용자가 분석 콘텐츠를 작성하도록 했습니다. 이제 일부 비즈니스 사용자는 데이터 자체에 관여할 수 있습니다. 그러한 각 단계에서 IT는 거버넌스와 셀프 서비스 간의 균형을 이루는 법을 배웠고 이 덕분에 비즈니스 사용자는 부담을 조금 덜 수 있었습니다. 비즈니스와 IT의 협업은 기업 전체에 걸쳐 확장되기 때문에 데이터와 분석 관리에 매우 중요합니다.

셀프 서비스 데이터 준비는 이러한 진보를 잘 보여줍니다. 이제는 기존의 추출, 변형, 로드(ETL) 프로세스의 다양한 측면을 분석 워크플로우와 통합된 최신 도구를 사용하여 셀프 서비스 방식으로 실행할 수 있습니다. 이로 인해 더 우수한 애드혹 발견이 가능하고, 새로운 사용 사례를 조직 전체로 확장하기 전에 출발점으로서 테스트해 볼 수 있습니다. 그리고 이것은 모두에게 좋습니다(win-win). 비즈니스의 역량 강화로 데이터 관리의 더 많은 부분에 직접 관여할 수 있어 이전에 길었던 개발 주기를 단축할 수 있고, IT는 자신이 가장 잘 할 수 있는 고도로 전문화된 작업에 시간을 쏟을 수 있습니다.

이 진보의 또 다른 예는 데이터 정의 및 검증을 돕고 데이터 원본과 콘텐츠, 사용자 간의 관계를 추적하는 데이터 자산의 인벤토리인 데이터 카탈로그입니다. 카탈로그는 데이터 통합과 관리의 책임을 분산한 조직에서 회사의 데이터 자산 현황을 중앙에서 볼 수 있게 하는 중요한 역할을 합니다. 또한 카탈로그는 데이터를 더욱 쉽게 발견 및 홍보하고 데이터의 관련성과 최신성을 파악하며 누가 특정 자산을 사용하는지 모니터링하는 데도 도움이 됩니다.

최신 카탈로그는 이러한 가치 있는 정보를 가시화해주고 비즈니스 컨텍스트를 사용자 분석 흐름에 바로 추가합니다. 따라서 더 많은 데이터가 통합되고 조직에 널리 사용되면, 직원은 데이터 품질을 파악하는 법과 정책 지침을 준수하면서 데이터를 사용하는 법을 배우게 됩니다. 적어도 사용자는 데이터 지표를 해석하고 신뢰할 만하고 관련성 있는 데이터를 식별하는 법을 배울 것이므로, 바로 이 지점에서 데이터 해독 능력이 중요합니다. 데이터 사용자가 데이터를 스스로 관리할 수 있으면 IT의 부담이 줄어들고 의사 결정을 내릴 때 데이터를 책임감 있게 사용하게 합니다. 또 적절한 기술을 갖춘 좀 더 수준 높은 사용자는 셀프 서비스 데이터 준비에 참여하거나 조직에서 사용할 새 데이터 원본을 검증하거나 선별 과정에서 비즈니스 컨텍스트를 메타데이터로 추가하는 업무를 진행할 수 있습니다.

기능과 책임의 경계가 허물어지면서 IT와 비즈니스는 새로운 협업과 조화를 달성할 수 있습니다. 비즈니스 사용자와 목표가 포함된 맞춤형 접근 방식을 통해 더 광범위한 데이터 관리 전략은 성공할 것입니다. IT와 비즈니스가 데이터 환경의 가시성, 검색 효율성, 신뢰도를 높이기 위한 노력을 함께 할 수 있기 때문입니다. 이는 조직의 역량이 강화되어 널리 가치 있는 데이터 자산을 발견하여 우선순위를 정하고, 관리되는 데이터와 분석을 규모에 맞게 더 효과적으로 지원할 수 있게 된다는 의미이기도 합니다.

조직은 규모에 맞는 데이터 기반 의사 결정을 지원하기 위해 데이터 관리 참여를 확대하고 있습니다

데이터의 상태에 대해 생각해 보신 적 있습니까? 데이터가 어디에 있고 누가 얼마나 자주 사용하는지 알고 계십니까? 조직의 직원은 의사 결정에 적절한 데이터가 무엇이고 그 데이터에 액세스하는 방법을 알고 있습니까?

데이터 기반 경영진은 분산된 데이터 파이프라인을 통합하는 새로운 솔루션으로 조직을 차별화합니다. 데이터가 어떻게 준비되고 선별되는지, 비즈니스에서 어떻게 공유되는지에 대한 역할과 프로세스가 데이터 기술에 이미 일어난 진보와 함께 변하고 있습니다. IT는 영화, 고스트버스터즈(Ghostbusters)에서 배울 점이 있습니다. 유령 잡는 총의 광선을 겹치는 것이 권장되지는 않지만 때때로 가장 심각하고 무서운 문제를 해결할 수 있습니다. 이 경우 데이터 관리를 둘러싼 IT 책임과 비즈니스 책임을 구분 짓지 않게 되어 조직은 영역별 경계로 더 이상 제한받지 않고, 규모에 맞게 엔터프라이즈급 데이터 통합을 실현하며, 조직 전체의 직원에게 올바른 데이터를 적시에 사용할 수 있는 권한을 주게 됩니다.

조직이 비즈니스의 전체적 상황을 파악하고 고객을 이해하며 새로운 비즈니스 기회를 찾는 것은 물론, 내부 및 외부 규정 준수를 유지 관리하기 위해서도 데이터 통합 문제를 해결해야 합니다. 많은 조직이 조직 전체에 가장 이로운 데이터를 식별하여 준비 및 관리하고 널리 사용되도록 하기 위해 노력하고 있습니다. 성공이 있는 곳이라면, 기술에서부터 데이터 관리가 변하고 있습니다.

솔루션 제공업체에서는 IT뿐만 아니라 더 폭넓은 사용자를 염두에 두고 데이터 관리 기능을 점점 통합하고 있습니다. 그리고 기능이 분석 플랫폼과 비즈니스 사용자의 워크플로우에 점점 더 포함되고 있기 때문에, 기존에 IT가 맡았던 데이터 관리 책임에 대해 직원이 더 적극적인 역할을 할 것입니다. 이는 비즈니스 인텔리전스의 셀프 서비스 진화에서 자연스러운 다음 단계입니다. 맨 처음 조직은 데이터 액세스를 넓혔고, 그다음 더 깊은 탐색이 가능해지고 새로운 유형의 사용자가 분석 콘텐츠를 작성하도록 했습니다. 이제 일부 비즈니스 사용자는 데이터 자체에 관여할 수 있습니다. 그러한 각 단계에서 IT는 거버넌스와 셀프 서비스 간의 균형을 이루는 법을 배웠고 이 덕분에 비즈니스 사용자는 부담을 조금 덜 수 있었습니다. 비즈니스와 IT의 협업은 기업 전체에 걸쳐 확장되기 때문에 데이터와 분석 관리에 매우 중요합니다.

셀프 서비스 데이터 준비는 이러한 진보를 잘 보여줍니다. 이제는 기존의 추출, 변형, 로드(ETL) 프로세스의 다양한 측면을 분석 워크플로우와 통합된 최신 도구를 사용하여 셀프 서비스 방식으로 실행할 수 있습니다. 이로 인해 더 우수한 애드혹 발견이 가능하고, 새로운 사용 사례를 조직 전체로 확장하기 전에 출발점으로서 테스트해 볼 수 있습니다. 그리고 이것은 모두에게 좋습니다(win-win). 비즈니스의 역량 강화로 데이터 관리의 더 많은 부분에 직접 관여할 수 있어 이전에 길었던 개발 주기를 단축할 수 있고, IT는 자신이 가장 잘 할 수 있는 고도로 전문화된 작업에 시간을 쏟을 수 있습니다.

이 진보의 또 다른 예는 데이터 정의 및 검증을 돕고 데이터 원본과 콘텐츠, 사용자 간의 관계를 추적하는 데이터 자산의 인벤토리인 데이터 카탈로그입니다. 카탈로그는 데이터 통합과 관리의 책임을 분산한 조직에서 회사의 데이터 자산 현황을 중앙에서 볼 수 있게 하는 중요한 역할을 합니다. 또한 카탈로그는 데이터를 더욱 쉽게 발견 및 홍보하고 데이터의 관련성과 최신성을 파악하며 누가 특정 자산을 사용하는지 모니터링하는 데도 도움이 됩니다.

최신 카탈로그는 이러한 가치 있는 정보를 가시화해주고 비즈니스 컨텍스트를 사용자 분석 흐름에 바로 추가합니다. 따라서 더 많은 데이터가 통합되고 조직에 널리 사용되면, 직원은 데이터 품질을 파악하는 법과 정책 지침을 준수하면서 데이터를 사용하는 법을 배우게 됩니다. 적어도 사용자는 데이터 지표를 해석하고 신뢰할 만하고 관련성 있는 데이터를 식별하는 법을 배울 것이므로, 바로 이 지점에서 데이터 해독 능력이 중요합니다. 데이터 사용자가 데이터를 스스로 관리할 수 있으면 IT의 부담이 줄어들고 의사 결정을 내릴 때 데이터를 책임감 있게 사용하게 합니다. 또 적절한 기술을 갖춘 좀 더 수준 높은 사용자는 셀프 서비스 데이터 준비에 참여하거나 조직에서 사용할 새 데이터 원본을 검증하거나 선별 과정에서 비즈니스 컨텍스트를 메타데이터로 추가하는 업무를 진행할 수 있습니다.

기능과 책임의 경계가 허물어지면서 IT와 비즈니스는 새로운 협업과 조화를 달성할 수 있습니다. 비즈니스 사용자와 목표가 포함된 맞춤형 접근 방식을 통해 더 광범위한 데이터 관리 전략은 성공할 것입니다. IT와 비즈니스가 데이터 환경의 가시성, 검색 효율성, 신뢰도를 높이기 위한 노력을 함께 할 수 있기 때문입니다. 이는 조직의 역량이 강화되어 널리 가치 있는 데이터 자산을 발견하여 우선순위를 정하고, 관리되는 데이터와 분석을 규모에 맞게 더 효과적으로 지원할 수 있게 된다는 의미이기도 합니다.

조직은 규모에 맞는 데이터 기반 의사 결정을 지원하기 위해 데이터 관리 참여를 확대하고 있습니다

데이터의 상태에 대해 생각해 보신 적 있습니까? 데이터가 어디에 있고 누가 얼마나 자주 사용하는지 알고 계십니까? 조직의 직원은 의사 결정에 적절한 데이터가 무엇이고 그 데이터에 액세스하는 방법을 알고 있습니까?

데이터 기반 경영진은 분산된 데이터 파이프라인을 통합하는 새로운 솔루션으로 조직을 차별화합니다. 데이터가 어떻게 준비되고 선별되는지, 비즈니스에서 어떻게 공유되는지에 대한 역할과 프로세스가 데이터 기술에 이미 일어난 진보와 함께 변하고 있습니다. IT는 영화, 고스트버스터즈(Ghostbusters)에서 배울 점이 있습니다. 유령 잡는 총의 광선을 겹치는 것이 권장되지는 않지만 때때로 가장 심각하고 무서운 문제를 해결할 수 있습니다. 이 경우 데이터 관리를 둘러싼 IT 책임과 비즈니스 책임을 구분 짓지 않게 되어 조직은 영역별 경계로 더 이상 제한받지 않고, 규모에 맞게 엔터프라이즈급 데이터 통합을 실현하며, 조직 전체의 직원에게 올바른 데이터를 적시에 사용할 수 있는 권한을 주게 됩니다.

조직이 비즈니스의 전체적 상황을 파악하고 고객을 이해하며 새로운 비즈니스 기회를 찾는 것은 물론, 내부 및 외부 규정 준수를 유지 관리하기 위해서도 데이터 통합 문제를 해결해야 합니다. 많은 조직이 조직 전체에 가장 이로운 데이터를 식별하여 준비 및 관리하고 널리 사용되도록 하기 위해 노력하고 있습니다. 성공이 있는 곳이라면, 기술에서부터 데이터 관리가 변하고 있습니다.

솔루션 제공업체에서는 IT뿐만 아니라 더 폭넓은 사용자를 염두에 두고 데이터 관리 기능을 점점 통합하고 있습니다. 그리고 기능이 분석 플랫폼과 비즈니스 사용자의 워크플로우에 점점 더 포함되고 있기 때문에, 기존에 IT가 맡았던 데이터 관리 책임에 대해 직원이 더 적극적인 역할을 할 것입니다. 이는 비즈니스 인텔리전스의 셀프 서비스 진화에서 자연스러운 다음 단계입니다. 맨 처음 조직은 데이터 액세스를 넓혔고, 그다음 더 깊은 탐색이 가능해지고 새로운 유형의 사용자가 분석 콘텐츠를 작성하도록 했습니다. 이제 일부 비즈니스 사용자는 데이터 자체에 관여할 수 있습니다. 그러한 각 단계에서 IT는 거버넌스와 셀프 서비스 간의 균형을 이루는 법을 배웠고 이 덕분에 비즈니스 사용자는 부담을 조금 덜 수 있었습니다. 비즈니스와 IT의 협업은 기업 전체에 걸쳐 확장되기 때문에 데이터와 분석 관리에 매우 중요합니다.

셀프 서비스 데이터 준비는 이러한 진보를 잘 보여줍니다. 이제는 기존의 추출, 변형, 로드(ETL) 프로세스의 다양한 측면을 분석 워크플로우와 통합된 최신 도구를 사용하여 셀프 서비스 방식으로 실행할 수 있습니다. 이로 인해 더 우수한 애드혹 발견이 가능하고, 새로운 사용 사례를 조직 전체로 확장하기 전에 출발점으로서 테스트해 볼 수 있습니다. 그리고 이것은 모두에게 좋습니다(win-win). 비즈니스의 역량 강화로 데이터 관리의 더 많은 부분에 직접 관여할 수 있어 이전에 길었던 개발 주기를 단축할 수 있고, IT는 자신이 가장 잘 할 수 있는 고도로 전문화된 작업에 시간을 쏟을 수 있습니다.

이 진보의 또 다른 예는 데이터 정의 및 검증을 돕고 데이터 원본과 콘텐츠, 사용자 간의 관계를 추적하는 데이터 자산의 인벤토리인 데이터 카탈로그입니다. 카탈로그는 데이터 통합과 관리의 책임을 분산한 조직에서 회사의 데이터 자산 현황을 중앙에서 볼 수 있게 하는 중요한 역할을 합니다. 또한 카탈로그는 데이터를 더욱 쉽게 발견 및 홍보하고 데이터의 관련성과 최신성을 파악하며 누가 특정 자산을 사용하는지 모니터링하는 데도 도움이 됩니다.

최신 카탈로그는 이러한 가치 있는 정보를 가시화해주고 비즈니스 컨텍스트를 사용자 분석 흐름에 바로 추가합니다. 따라서 더 많은 데이터가 통합되고 조직에 널리 사용되면, 직원은 데이터 품질을 파악하는 법과 정책 지침을 준수하면서 데이터를 사용하는 법을 배우게 됩니다. 적어도 사용자는 데이터 지표를 해석하고 신뢰할 만하고 관련성 있는 데이터를 식별하는 법을 배울 것이므로, 바로 이 지점에서 데이터 해독 능력이 중요합니다. 데이터 사용자가 데이터를 스스로 관리할 수 있으면 IT의 부담이 줄어들고 의사 결정을 내릴 때 데이터를 책임감 있게 사용하게 합니다. 또 적절한 기술을 갖춘 좀 더 수준 높은 사용자는 셀프 서비스 데이터 준비에 참여하거나 조직에서 사용할 새 데이터 원본을 검증하거나 선별 과정에서 비즈니스 컨텍스트를 메타데이터로 추가하는 업무를 진행할 수 있습니다.

기능과 책임의 경계가 허물어지면서 IT와 비즈니스는 새로운 협업과 조화를 달성할 수 있습니다. 비즈니스 사용자와 목표가 포함된 맞춤형 접근 방식을 통해 더 광범위한 데이터 관리 전략은 성공할 것입니다. IT와 비즈니스가 데이터 환경의 가시성, 검색 효율성, 신뢰도를 높이기 위한 노력을 함께 할 수 있기 때문입니다. 이는 조직의 역량이 강화되어 널리 가치 있는 데이터 자산을 발견하여 우선순위를 정하고, 관리되는 데이터와 분석을 규모에 맞게 더 효과적으로 지원할 수 있게 된다는 의미이기도 합니다.

조직은 규모에 맞는 데이터 기반 의사 결정을 지원하기 위해 데이터 관리 참여를 확대하고 있습니다

데이터의 상태에 대해 생각해 보신 적 있습니까? 데이터가 어디에 있고 누가 얼마나 자주 사용하는지 알고 계십니까? 조직의 직원은 의사 결정에 적절한 데이터가 무엇이고 그 데이터에 액세스하는 방법을 알고 있습니까?

데이터 기반 경영진은 분산된 데이터 파이프라인을 통합하는 새로운 솔루션으로 조직을 차별화합니다. 데이터가 어떻게 준비되고 선별되는지, 비즈니스에서 어떻게 공유되는지에 대한 역할과 프로세스가 데이터 기술에 이미 일어난 진보와 함께 변하고 있습니다. IT는 영화, 고스트버스터즈(Ghostbusters)에서 배울 점이 있습니다. 유령 잡는 총의 광선을 겹치는 것이 권장되지는 않지만 때때로 가장 심각하고 무서운 문제를 해결할 수 있습니다. 이 경우 데이터 관리를 둘러싼 IT 책임과 비즈니스 책임을 구분 짓지 않게 되어 조직은 영역별 경계로 더 이상 제한받지 않고, 규모에 맞게 엔터프라이즈급 데이터 통합을 실현하며, 조직 전체의 직원에게 올바른 데이터를 적시에 사용할 수 있는 권한을 주게 됩니다.

조직이 비즈니스의 전체적 상황을 파악하고 고객을 이해하며 새로운 비즈니스 기회를 찾는 것은 물론, 내부 및 외부 규정 준수를 유지 관리하기 위해서도 데이터 통합 문제를 해결해야 합니다. 많은 조직이 조직 전체에 가장 이로운 데이터를 식별하여 준비 및 관리하고 널리 사용되도록 하기 위해 노력하고 있습니다. 성공이 있는 곳이라면, 기술에서부터 데이터 관리가 변하고 있습니다.

솔루션 제공업체에서는 IT뿐만 아니라 더 폭넓은 사용자를 염두에 두고 데이터 관리 기능을 점점 통합하고 있습니다. 그리고 기능이 분석 플랫폼과 비즈니스 사용자의 워크플로우에 점점 더 포함되고 있기 때문에, 기존에 IT가 맡았던 데이터 관리 책임에 대해 직원이 더 적극적인 역할을 할 것입니다. 이는 비즈니스 인텔리전스의 셀프 서비스 진화에서 자연스러운 다음 단계입니다. 맨 처음 조직은 데이터 액세스를 넓혔고, 그다음 더 깊은 탐색이 가능해지고 새로운 유형의 사용자가 분석 콘텐츠를 작성하도록 했습니다. 이제 일부 비즈니스 사용자는 데이터 자체에 관여할 수 있습니다. 그러한 각 단계에서 IT는 거버넌스와 셀프 서비스 간의 균형을 이루는 법을 배웠고 이 덕분에 비즈니스 사용자는 부담을 조금 덜 수 있었습니다. 비즈니스와 IT의 협업은 기업 전체에 걸쳐 확장되기 때문에 데이터와 분석 관리에 매우 중요합니다.

셀프 서비스 데이터 준비는 이러한 진보를 잘 보여줍니다. 이제는 기존의 추출, 변형, 로드(ETL) 프로세스의 다양한 측면을 분석 워크플로우와 통합된 최신 도구를 사용하여 셀프 서비스 방식으로 실행할 수 있습니다. 이로 인해 더 우수한 애드혹 발견이 가능하고, 새로운 사용 사례를 조직 전체로 확장하기 전에 출발점으로서 테스트해 볼 수 있습니다. 그리고 이것은 모두에게 좋습니다(win-win). 비즈니스의 역량 강화로 데이터 관리의 더 많은 부분에 직접 관여할 수 있어 이전에 길었던 개발 주기를 단축할 수 있고, IT는 자신이 가장 잘 할 수 있는 고도로 전문화된 작업에 시간을 쏟을 수 있습니다.

이 진보의 또 다른 예는 데이터 정의 및 검증을 돕고 데이터 원본과 콘텐츠, 사용자 간의 관계를 추적하는 데이터 자산의 인벤토리인 데이터 카탈로그입니다. 카탈로그는 데이터 통합과 관리의 책임을 분산한 조직에서 회사의 데이터 자산 현황을 중앙에서 볼 수 있게 하는 중요한 역할을 합니다. 또한 카탈로그는 데이터를 더욱 쉽게 발견 및 홍보하고 데이터의 관련성과 최신성을 파악하며 누가 특정 자산을 사용하는지 모니터링하는 데도 도움이 됩니다.

최신 카탈로그는 이러한 가치 있는 정보를 가시화해주고 비즈니스 컨텍스트를 사용자 분석 흐름에 바로 추가합니다. 따라서 더 많은 데이터가 통합되고 조직에 널리 사용되면, 직원은 데이터 품질을 파악하는 법과 정책 지침을 준수하면서 데이터를 사용하는 법을 배우게 됩니다. 적어도 사용자는 데이터 지표를 해석하고 신뢰할 만하고 관련성 있는 데이터를 식별하는 법을 배울 것이므로, 바로 이 지점에서 데이터 해독 능력이 중요합니다. 데이터 사용자가 데이터를 스스로 관리할 수 있으면 IT의 부담이 줄어들고 의사 결정을 내릴 때 데이터를 책임감 있게 사용하게 합니다. 또 적절한 기술을 갖춘 좀 더 수준 높은 사용자는 셀프 서비스 데이터 준비에 참여하거나 조직에서 사용할 새 데이터 원본을 검증하거나 선별 과정에서 비즈니스 컨텍스트를 메타데이터로 추가하는 업무를 진행할 수 있습니다.

기능과 책임의 경계가 허물어지면서 IT와 비즈니스는 새로운 협업과 조화를 달성할 수 있습니다. 비즈니스 사용자와 목표가 포함된 맞춤형 접근 방식을 통해 더 광범위한 데이터 관리 전략은 성공할 것입니다. IT와 비즈니스가 데이터 환경의 가시성, 검색 효율성, 신뢰도를 높이기 위한 노력을 함께 할 수 있기 때문입니다. 이는 조직의 역량이 강화되어 널리 가치 있는 데이터 자산을 발견하여 우선순위를 정하고, 관리되는 데이터와 분석을 규모에 맞게 더 효과적으로 지원할 수 있게 된다는 의미이기도 합니다.

조직은 규모에 맞는 데이터 기반 의사 결정을 지원하기 위해 데이터 관리 참여를 확대하고 있습니다

데이터의 상태에 대해 생각해 보신 적 있습니까? 데이터가 어디에 있고 누가 얼마나 자주 사용하는지 알고 계십니까? 조직의 직원은 의사 결정에 적절한 데이터가 무엇이고 그 데이터에 액세스하는 방법을 알고 있습니까?

데이터 기반 경영진은 분산된 데이터 파이프라인을 통합하는 새로운 솔루션으로 조직을 차별화합니다. 데이터가 어떻게 준비되고 선별되는지, 비즈니스에서 어떻게 공유되는지에 대한 역할과 프로세스가 데이터 기술에 이미 일어난 진보와 함께 변하고 있습니다. IT는 영화, 고스트버스터즈(Ghostbusters)에서 배울 점이 있습니다. 유령 잡는 총의 광선을 겹치는 것이 권장되지는 않지만 때때로 가장 심각하고 무서운 문제를 해결할 수 있습니다. 이 경우 데이터 관리를 둘러싼 IT 책임과 비즈니스 책임을 구분 짓지 않게 되어 조직은 영역별 경계로 더 이상 제한받지 않고, 규모에 맞게 엔터프라이즈급 데이터 통합을 실현하며, 조직 전체의 직원에게 올바른 데이터를 적시에 사용할 수 있는 권한을 주게 됩니다.

조직이 비즈니스의 전체적 상황을 파악하고 고객을 이해하며 새로운 비즈니스 기회를 찾는 것은 물론, 내부 및 외부 규정 준수를 유지 관리하기 위해서도 데이터 통합 문제를 해결해야 합니다. 많은 조직이 조직 전체에 가장 이로운 데이터를 식별하여 준비 및 관리하고 널리 사용되도록 하기 위해 노력하고 있습니다. 성공이 있는 곳이라면, 기술에서부터 데이터 관리가 변하고 있습니다.

솔루션 제공업체에서는 IT뿐만 아니라 더 폭넓은 사용자를 염두에 두고 데이터 관리 기능을 점점 통합하고 있습니다. 그리고 기능이 분석 플랫폼과 비즈니스 사용자의 워크플로우에 점점 더 포함되고 있기 때문에, 기존에 IT가 맡았던 데이터 관리 책임에 대해 직원이 더 적극적인 역할을 할 것입니다. 이는 비즈니스 인텔리전스의 셀프 서비스 진화에서 자연스러운 다음 단계입니다. 맨 처음 조직은 데이터 액세스를 넓혔고, 그다음 더 깊은 탐색이 가능해지고 새로운 유형의 사용자가 분석 콘텐츠를 작성하도록 했습니다. 이제 일부 비즈니스 사용자는 데이터 자체에 관여할 수 있습니다. 그러한 각 단계에서 IT는 거버넌스와 셀프 서비스 간의 균형을 이루는 법을 배웠고 이 덕분에 비즈니스 사용자는 부담을 조금 덜 수 있었습니다. 비즈니스와 IT의 협업은 기업 전체에 걸쳐 확장되기 때문에 데이터와 분석 관리에 매우 중요합니다.

셀프 서비스 데이터 준비는 이러한 진보를 잘 보여줍니다. 이제는 기존의 추출, 변형, 로드(ETL) 프로세스의 다양한 측면을 분석 워크플로우와 통합된 최신 도구를 사용하여 셀프 서비스 방식으로 실행할 수 있습니다. 이로 인해 더 우수한 애드혹 발견이 가능하고, 새로운 사용 사례를 조직 전체로 확장하기 전에 출발점으로서 테스트해 볼 수 있습니다. 그리고 이것은 모두에게 좋습니다(win-win). 비즈니스의 역량 강화로 데이터 관리의 더 많은 부분에 직접 관여할 수 있어 이전에 길었던 개발 주기를 단축할 수 있고, IT는 자신이 가장 잘 할 수 있는 고도로 전문화된 작업에 시간을 쏟을 수 있습니다.

이 진보의 또 다른 예는 데이터 정의 및 검증을 돕고 데이터 원본과 콘텐츠, 사용자 간의 관계를 추적하는 데이터 자산의 인벤토리인 데이터 카탈로그입니다. 카탈로그는 데이터 통합과 관리의 책임을 분산한 조직에서 회사의 데이터 자산 현황을 중앙에서 볼 수 있게 하는 중요한 역할을 합니다. 또한 카탈로그는 데이터를 더욱 쉽게 발견 및 홍보하고 데이터의 관련성과 최신성을 파악하며 누가 특정 자산을 사용하는지 모니터링하는 데도 도움이 됩니다.

최신 카탈로그는 이러한 가치 있는 정보를 가시화해주고 비즈니스 컨텍스트를 사용자 분석 흐름에 바로 추가합니다. 따라서 더 많은 데이터가 통합되고 조직에 널리 사용되면, 직원은 데이터 품질을 파악하는 법과 정책 지침을 준수하면서 데이터를 사용하는 법을 배우게 됩니다. 적어도 사용자는 데이터 지표를 해석하고 신뢰할 만하고 관련성 있는 데이터를 식별하는 법을 배울 것이므로, 바로 이 지점에서 데이터 해독 능력이 중요합니다. 데이터 사용자가 데이터를 스스로 관리할 수 있으면 IT의 부담이 줄어들고 의사 결정을 내릴 때 데이터를 책임감 있게 사용하게 합니다. 또 적절한 기술을 갖춘 좀 더 수준 높은 사용자는 셀프 서비스 데이터 준비에 참여하거나 조직에서 사용할 새 데이터 원본을 검증하거나 선별 과정에서 비즈니스 컨텍스트를 메타데이터로 추가하는 업무를 진행할 수 있습니다.

기능과 책임의 경계가 허물어지면서 IT와 비즈니스는 새로운 협업과 조화를 달성할 수 있습니다. 비즈니스 사용자와 목표가 포함된 맞춤형 접근 방식을 통해 더 광범위한 데이터 관리 전략은 성공할 것입니다. IT와 비즈니스가 데이터 환경의 가시성, 검색 효율성, 신뢰도를 높이기 위한 노력을 함께 할 수 있기 때문입니다. 이는 조직의 역량이 강화되어 널리 가치 있는 데이터 자산을 발견하여 우선순위를 정하고, 관리되는 데이터와 분석을 규모에 맞게 더 효과적으로 지원할 수 있게 된다는 의미이기도 합니다.

조직은 규모에 맞는 데이터 기반 의사 결정을 지원하기 위해 데이터 관리 참여를 확대하고 있습니다

데이터의 상태에 대해 생각해 보신 적 있습니까? 데이터가 어디에 있고 누가 얼마나 자주 사용하는지 알고 계십니까? 조직의 직원은 의사 결정에 적절한 데이터가 무엇이고 그 데이터에 액세스하는 방법을 알고 있습니까?

데이터 기반 경영진은 분산된 데이터 파이프라인을 통합하는 새로운 솔루션으로 조직을 차별화합니다. 데이터가 어떻게 준비되고 선별되는지, 비즈니스에서 어떻게 공유되는지에 대한 역할과 프로세스가 데이터 기술에 이미 일어난 진보와 함께 변하고 있습니다. IT는 영화, 고스트버스터즈(Ghostbusters)에서 배울 점이 있습니다. 유령 잡는 총의 광선을 겹치는 것이 권장되지는 않지만 때때로 가장 심각하고 무서운 문제를 해결할 수 있습니다. 이 경우 데이터 관리를 둘러싼 IT 책임과 비즈니스 책임을 구분 짓지 않게 되어 조직은 영역별 경계로 더 이상 제한받지 않고, 규모에 맞게 엔터프라이즈급 데이터 통합을 실현하며, 조직 전체의 직원에게 올바른 데이터를 적시에 사용할 수 있는 권한을 주게 됩니다.

조직이 비즈니스의 전체적 상황을 파악하고 고객을 이해하며 새로운 비즈니스 기회를 찾는 것은 물론, 내부 및 외부 규정 준수를 유지 관리하기 위해서도 데이터 통합 문제를 해결해야 합니다. 많은 조직이 조직 전체에 가장 이로운 데이터를 식별하여 준비 및 관리하고 널리 사용되도록 하기 위해 노력하고 있습니다. 성공이 있는 곳이라면, 기술에서부터 데이터 관리가 변하고 있습니다.

솔루션 제공업체에서는 IT뿐만 아니라 더 폭넓은 사용자를 염두에 두고 데이터 관리 기능을 점점 통합하고 있습니다. 그리고 기능이 분석 플랫폼과 비즈니스 사용자의 워크플로우에 점점 더 포함되고 있기 때문에, 기존에 IT가 맡았던 데이터 관리 책임에 대해 직원이 더 적극적인 역할을 할 것입니다. 이는 비즈니스 인텔리전스의 셀프 서비스 진화에서 자연스러운 다음 단계입니다. 맨 처음 조직은 데이터 액세스를 넓혔고, 그다음 더 깊은 탐색이 가능해지고 새로운 유형의 사용자가 분석 콘텐츠를 작성하도록 했습니다. 이제 일부 비즈니스 사용자는 데이터 자체에 관여할 수 있습니다. 그러한 각 단계에서 IT는 거버넌스와 셀프 서비스 간의 균형을 이루는 법을 배웠고 이 덕분에 비즈니스 사용자는 부담을 조금 덜 수 있었습니다. 비즈니스와 IT의 협업은 기업 전체에 걸쳐 확장되기 때문에 데이터와 분석 관리에 매우 중요합니다.

셀프 서비스 데이터 준비는 이러한 진보를 잘 보여줍니다. 이제는 기존의 추출, 변형, 로드(ETL) 프로세스의 다양한 측면을 분석 워크플로우와 통합된 최신 도구를 사용하여 셀프 서비스 방식으로 실행할 수 있습니다. 이로 인해 더 우수한 애드혹 발견이 가능하고, 새로운 사용 사례를 조직 전체로 확장하기 전에 출발점으로서 테스트해 볼 수 있습니다. 그리고 이것은 모두에게 좋습니다(win-win). 비즈니스의 역량 강화로 데이터 관리의 더 많은 부분에 직접 관여할 수 있어 이전에 길었던 개발 주기를 단축할 수 있고, IT는 자신이 가장 잘 할 수 있는 고도로 전문화된 작업에 시간을 쏟을 수 있습니다.

이 진보의 또 다른 예는 데이터 정의 및 검증을 돕고 데이터 원본과 콘텐츠, 사용자 간의 관계를 추적하는 데이터 자산의 인벤토리인 데이터 카탈로그입니다. 카탈로그는 데이터 통합과 관리의 책임을 분산한 조직에서 회사의 데이터 자산 현황을 중앙에서 볼 수 있게 하는 중요한 역할을 합니다. 또한 카탈로그는 데이터를 더욱 쉽게 발견 및 홍보하고 데이터의 관련성과 최신성을 파악하며 누가 특정 자산을 사용하는지 모니터링하는 데도 도움이 됩니다.

최신 카탈로그는 이러한 가치 있는 정보를 가시화해주고 비즈니스 컨텍스트를 사용자 분석 흐름에 바로 추가합니다. 따라서 더 많은 데이터가 통합되고 조직에 널리 사용되면, 직원은 데이터 품질을 파악하는 법과 정책 지침을 준수하면서 데이터를 사용하는 법을 배우게 됩니다. 적어도 사용자는 데이터 지표를 해석하고 신뢰할 만하고 관련성 있는 데이터를 식별하는 법을 배울 것이므로, 바로 이 지점에서 데이터 해독 능력이 중요합니다. 데이터 사용자가 데이터를 스스로 관리할 수 있으면 IT의 부담이 줄어들고 의사 결정을 내릴 때 데이터를 책임감 있게 사용하게 합니다. 또 적절한 기술을 갖춘 좀 더 수준 높은 사용자는 셀프 서비스 데이터 준비에 참여하거나 조직에서 사용할 새 데이터 원본을 검증하거나 선별 과정에서 비즈니스 컨텍스트를 메타데이터로 추가하는 업무를 진행할 수 있습니다.

기능과 책임의 경계가 허물어지면서 IT와 비즈니스는 새로운 협업과 조화를 달성할 수 있습니다. 비즈니스 사용자와 목표가 포함된 맞춤형 접근 방식을 통해 더 광범위한 데이터 관리 전략은 성공할 것입니다. IT와 비즈니스가 데이터 환경의 가시성, 검색 효율성, 신뢰도를 높이기 위한 노력을 함께 할 수 있기 때문입니다. 이는 조직의 역량이 강화되어 널리 가치 있는 데이터 자산을 발견하여 우선순위를 정하고, 관리되는 데이터와 분석을 규모에 맞게 더 효과적으로 지원할 수 있게 된다는 의미이기도 합니다.

조직은 규모에 맞는 데이터 기반 의사 결정을 지원하기 위해 데이터 관리 참여를 확대하고 있습니다

데이터의 상태에 대해 생각해 보신 적 있습니까? 데이터가 어디에 있고 누가 얼마나 자주 사용하는지 알고 계십니까? 조직의 직원은 의사 결정에 적절한 데이터가 무엇이고 그 데이터에 액세스하는 방법을 알고 있습니까?

데이터 기반 경영진은 분산된 데이터 파이프라인을 통합하는 새로운 솔루션으로 조직을 차별화합니다. 데이터가 어떻게 준비되고 선별되는지, 비즈니스에서 어떻게 공유되는지에 대한 역할과 프로세스가 데이터 기술에 이미 일어난 진보와 함께 변하고 있습니다. IT는 영화, 고스트버스터즈(Ghostbusters)에서 배울 점이 있습니다. 유령 잡는 총의 광선을 겹치는 것이 권장되지는 않지만 때때로 가장 심각하고 무서운 문제를 해결할 수 있습니다. 이 경우 데이터 관리를 둘러싼 IT 책임과 비즈니스 책임을 구분 짓지 않게 되어 조직은 영역별 경계로 더 이상 제한받지 않고, 규모에 맞게 엔터프라이즈급 데이터 통합을 실현하며, 조직 전체의 직원에게 올바른 데이터를 적시에 사용할 수 있는 권한을 주게 됩니다.

조직이 비즈니스의 전체적 상황을 파악하고 고객을 이해하며 새로운 비즈니스 기회를 찾는 것은 물론, 내부 및 외부 규정 준수를 유지 관리하기 위해서도 데이터 통합 문제를 해결해야 합니다. 많은 조직이 조직 전체에 가장 이로운 데이터를 식별하여 준비 및 관리하고 널리 사용되도록 하기 위해 노력하고 있습니다. 성공이 있는 곳이라면, 기술에서부터 데이터 관리가 변하고 있습니다.

솔루션 제공업체에서는 IT뿐만 아니라 더 폭넓은 사용자를 염두에 두고 데이터 관리 기능을 점점 통합하고 있습니다. 그리고 기능이 분석 플랫폼과 비즈니스 사용자의 워크플로우에 점점 더 포함되고 있기 때문에, 기존에 IT가 맡았던 데이터 관리 책임에 대해 직원이 더 적극적인 역할을 할 것입니다. 이는 비즈니스 인텔리전스의 셀프 서비스 진화에서 자연스러운 다음 단계입니다. 맨 처음 조직은 데이터 액세스를 넓혔고, 그다음 더 깊은 탐색이 가능해지고 새로운 유형의 사용자가 분석 콘텐츠를 작성하도록 했습니다. 이제 일부 비즈니스 사용자는 데이터 자체에 관여할 수 있습니다. 그러한 각 단계에서 IT는 거버넌스와 셀프 서비스 간의 균형을 이루는 법을 배웠고 이 덕분에 비즈니스 사용자는 부담을 조금 덜 수 있었습니다. 비즈니스와 IT의 협업은 기업 전체에 걸쳐 확장되기 때문에 데이터와 분석 관리에 매우 중요합니다.

셀프 서비스 데이터 준비는 이러한 진보를 잘 보여줍니다. 이제는 기존의 추출, 변형, 로드(ETL) 프로세스의 다양한 측면을 분석 워크플로우와 통합된 최신 도구를 사용하여 셀프 서비스 방식으로 실행할 수 있습니다. 이로 인해 더 우수한 애드혹 발견이 가능하고, 새로운 사용 사례를 조직 전체로 확장하기 전에 출발점으로서 테스트해 볼 수 있습니다. 그리고 이것은 모두에게 좋습니다(win-win). 비즈니스의 역량 강화로 데이터 관리의 더 많은 부분에 직접 관여할 수 있어 이전에 길었던 개발 주기를 단축할 수 있고, IT는 자신이 가장 잘 할 수 있는 고도로 전문화된 작업에 시간을 쏟을 수 있습니다.

이 진보의 또 다른 예는 데이터 정의 및 검증을 돕고 데이터 원본과 콘텐츠, 사용자 간의 관계를 추적하는 데이터 자산의 인벤토리인 데이터 카탈로그입니다. 카탈로그는 데이터 통합과 관리의 책임을 분산한 조직에서 회사의 데이터 자산 현황을 중앙에서 볼 수 있게 하는 중요한 역할을 합니다. 또한 카탈로그는 데이터를 더욱 쉽게 발견 및 홍보하고 데이터의 관련성과 최신성을 파악하며 누가 특정 자산을 사용하는지 모니터링하는 데도 도움이 됩니다.

최신 카탈로그는 이러한 가치 있는 정보를 가시화해주고 비즈니스 컨텍스트를 사용자 분석 흐름에 바로 추가합니다. 따라서 더 많은 데이터가 통합되고 조직에 널리 사용되면, 직원은 데이터 품질을 파악하는 법과 정책 지침을 준수하면서 데이터를 사용하는 법을 배우게 됩니다. 적어도 사용자는 데이터 지표를 해석하고 신뢰할 만하고 관련성 있는 데이터를 식별하는 법을 배울 것이므로, 바로 이 지점에서 데이터 해독 능력이 중요합니다. 데이터 사용자가 데이터를 스스로 관리할 수 있으면 IT의 부담이 줄어들고 의사 결정을 내릴 때 데이터를 책임감 있게 사용하게 합니다. 또 적절한 기술을 갖춘 좀 더 수준 높은 사용자는 셀프 서비스 데이터 준비에 참여하거나 조직에서 사용할 새 데이터 원본을 검증하거나 선별 과정에서 비즈니스 컨텍스트를 메타데이터로 추가하는 업무를 진행할 수 있습니다.

기능과 책임의 경계가 허물어지면서 IT와 비즈니스는 새로운 협업과 조화를 달성할 수 있습니다. 비즈니스 사용자와 목표가 포함된 맞춤형 접근 방식을 통해 더 광범위한 데이터 관리 전략은 성공할 것입니다. IT와 비즈니스가 데이터 환경의 가시성, 검색 효율성, 신뢰도를 높이기 위한 노력을 함께 할 수 있기 때문입니다. 이는 조직의 역량이 강화되어 널리 가치 있는 데이터 자산을 발견하여 우선순위를 정하고, 관리되는 데이터와 분석을 규모에 맞게 더 효과적으로 지원할 수 있게 된다는 의미이기도 합니다.

조직은 규모에 맞는 데이터 기반 의사 결정을 지원하기 위해 데이터 관리 참여를 확대하고 있습니다

데이터의 상태에 대해 생각해 보신 적 있습니까? 데이터가 어디에 있고 누가 얼마나 자주 사용하는지 알고 계십니까? 조직의 직원은 의사 결정에 적절한 데이터가 무엇이고 그 데이터에 액세스하는 방법을 알고 있습니까?

데이터 기반 경영진은 분산된 데이터 파이프라인을 통합하는 새로운 솔루션으로 조직을 차별화합니다. 데이터가 어떻게 준비되고 선별되는지, 비즈니스에서 어떻게 공유되는지에 대한 역할과 프로세스가 데이터 기술에 이미 일어난 진보와 함께 변하고 있습니다. IT는 영화, 고스트버스터즈(Ghostbusters)에서 배울 점이 있습니다. 유령 잡는 총의 광선을 겹치는 것이 권장되지는 않지만 때때로 가장 심각하고 무서운 문제를 해결할 수 있습니다. 이 경우 데이터 관리를 둘러싼 IT 책임과 비즈니스 책임을 구분 짓지 않게 되어 조직은 영역별 경계로 더 이상 제한받지 않고, 규모에 맞게 엔터프라이즈급 데이터 통합을 실현하며, 조직 전체의 직원에게 올바른 데이터를 적시에 사용할 수 있는 권한을 주게 됩니다.

조직이 비즈니스의 전체적 상황을 파악하고 고객을 이해하며 새로운 비즈니스 기회를 찾는 것은 물론, 내부 및 외부 규정 준수를 유지 관리하기 위해서도 데이터 통합 문제를 해결해야 합니다. 많은 조직이 조직 전체에 가장 이로운 데이터를 식별하여 준비 및 관리하고 널리 사용되도록 하기 위해 노력하고 있습니다. 성공이 있는 곳이라면, 기술에서부터 데이터 관리가 변하고 있습니다.

솔루션 제공업체에서는 IT뿐만 아니라 더 폭넓은 사용자를 염두에 두고 데이터 관리 기능을 점점 통합하고 있습니다. 그리고 기능이 분석 플랫폼과 비즈니스 사용자의 워크플로우에 점점 더 포함되고 있기 때문에, 기존에 IT가 맡았던 데이터 관리 책임에 대해 직원이 더 적극적인 역할을 할 것입니다. 이는 비즈니스 인텔리전스의 셀프 서비스 진화에서 자연스러운 다음 단계입니다. 맨 처음 조직은 데이터 액세스를 넓혔고, 그다음 더 깊은 탐색이 가능해지고 새로운 유형의 사용자가 분석 콘텐츠를 작성하도록 했습니다. 이제 일부 비즈니스 사용자는 데이터 자체에 관여할 수 있습니다. 그러한 각 단계에서 IT는 거버넌스와 셀프 서비스 간의 균형을 이루는 법을 배웠고 이 덕분에 비즈니스 사용자는 부담을 조금 덜 수 있었습니다. 비즈니스와 IT의 협업은 기업 전체에 걸쳐 확장되기 때문에 데이터와 분석 관리에 매우 중요합니다.

셀프 서비스 데이터 준비는 이러한 진보를 잘 보여줍니다. 이제는 기존의 추출, 변형, 로드(ETL) 프로세스의 다양한 측면을 분석 워크플로우와 통합된 최신 도구를 사용하여 셀프 서비스 방식으로 실행할 수 있습니다. 이로 인해 더 우수한 애드혹 발견이 가능하고, 새로운 사용 사례를 조직 전체로 확장하기 전에 출발점으로서 테스트해 볼 수 있습니다. 그리고 이것은 모두에게 좋습니다(win-win). 비즈니스의 역량 강화로 데이터 관리의 더 많은 부분에 직접 관여할 수 있어 이전에 길었던 개발 주기를 단축할 수 있고, IT는 자신이 가장 잘 할 수 있는 고도로 전문화된 작업에 시간을 쏟을 수 있습니다.

이 진보의 또 다른 예는 데이터 정의 및 검증을 돕고 데이터 원본과 콘텐츠, 사용자 간의 관계를 추적하는 데이터 자산의 인벤토리인 데이터 카탈로그입니다. 카탈로그는 데이터 통합과 관리의 책임을 분산한 조직에서 회사의 데이터 자산 현황을 중앙에서 볼 수 있게 하는 중요한 역할을 합니다. 또한 카탈로그는 데이터를 더욱 쉽게 발견 및 홍보하고 데이터의 관련성과 최신성을 파악하며 누가 특정 자산을 사용하는지 모니터링하는 데도 도움이 됩니다.

최신 카탈로그는 이러한 가치 있는 정보를 가시화해주고 비즈니스 컨텍스트를 사용자 분석 흐름에 바로 추가합니다. 따라서 더 많은 데이터가 통합되고 조직에 널리 사용되면, 직원은 데이터 품질을 파악하는 법과 정책 지침을 준수하면서 데이터를 사용하는 법을 배우게 됩니다. 적어도 사용자는 데이터 지표를 해석하고 신뢰할 만하고 관련성 있는 데이터를 식별하는 법을 배울 것이므로, 바로 이 지점에서 데이터 해독 능력이 중요합니다. 데이터 사용자가 데이터를 스스로 관리할 수 있으면 IT의 부담이 줄어들고 의사 결정을 내릴 때 데이터를 책임감 있게 사용하게 합니다. 또 적절한 기술을 갖춘 좀 더 수준 높은 사용자는 셀프 서비스 데이터 준비에 참여하거나 조직에서 사용할 새 데이터 원본을 검증하거나 선별 과정에서 비즈니스 컨텍스트를 메타데이터로 추가하는 업무를 진행할 수 있습니다.

기능과 책임의 경계가 허물어지면서 IT와 비즈니스는 새로운 협업과 조화를 달성할 수 있습니다. 비즈니스 사용자와 목표가 포함된 맞춤형 접근 방식을 통해 더 광범위한 데이터 관리 전략은 성공할 것입니다. IT와 비즈니스가 데이터 환경의 가시성, 검색 효율성, 신뢰도를 높이기 위한 노력을 함께 할 수 있기 때문입니다. 이는 조직의 역량이 강화되어 널리 가치 있는 데이터 자산을 발견하여 우선순위를 정하고, 관리되는 데이터와 분석을 규모에 맞게 더 효과적으로 지원할 수 있게 된다는 의미이기도 합니다.

조직은 규모에 맞는 데이터 기반 의사 결정을 지원하기 위해 데이터 관리 참여를 확대하고 있습니다

데이터의 상태에 대해 생각해 보신 적 있습니까? 데이터가 어디에 있고 누가 얼마나 자주 사용하는지 알고 계십니까? 조직의 직원은 의사 결정에 적절한 데이터가 무엇이고 그 데이터에 액세스하는 방법을 알고 있습니까?

데이터 기반 경영진은 분산된 데이터 파이프라인을 통합하는 새로운 솔루션으로 조직을 차별화합니다. 데이터가 어떻게 준비되고 선별되는지, 비즈니스에서 어떻게 공유되는지에 대한 역할과 프로세스가 데이터 기술에 이미 일어난 진보와 함께 변하고 있습니다. IT는 영화, 고스트버스터즈(Ghostbusters)에서 배울 점이 있습니다. 유령 잡는 총의 광선을 겹치는 것이 권장되지는 않지만 때때로 가장 심각하고 무서운 문제를 해결할 수 있습니다. 이 경우 데이터 관리를 둘러싼 IT 책임과 비즈니스 책임을 구분 짓지 않게 되어 조직은 영역별 경계로 더 이상 제한받지 않고, 규모에 맞게 엔터프라이즈급 데이터 통합을 실현하며, 조직 전체의 직원에게 올바른 데이터를 적시에 사용할 수 있는 권한을 주게 됩니다.

조직이 비즈니스의 전체적 상황을 파악하고 고객을 이해하며 새로운 비즈니스 기회를 찾는 것은 물론, 내부 및 외부 규정 준수를 유지 관리하기 위해서도 데이터 통합 문제를 해결해야 합니다. 많은 조직이 조직 전체에 가장 이로운 데이터를 식별하여 준비 및 관리하고 널리 사용되도록 하기 위해 노력하고 있습니다. 성공이 있는 곳이라면, 기술에서부터 데이터 관리가 변하고 있습니다.

솔루션 제공업체에서는 IT뿐만 아니라 더 폭넓은 사용자를 염두에 두고 데이터 관리 기능을 점점 통합하고 있습니다. 그리고 기능이 분석 플랫폼과 비즈니스 사용자의 워크플로우에 점점 더 포함되고 있기 때문에, 기존에 IT가 맡았던 데이터 관리 책임에 대해 직원이 더 적극적인 역할을 할 것입니다. 이는 비즈니스 인텔리전스의 셀프 서비스 진화에서 자연스러운 다음 단계입니다. 맨 처음 조직은 데이터 액세스를 넓혔고, 그다음 더 깊은 탐색이 가능해지고 새로운 유형의 사용자가 분석 콘텐츠를 작성하도록 했습니다. 이제 일부 비즈니스 사용자는 데이터 자체에 관여할 수 있습니다. 그러한 각 단계에서 IT는 거버넌스와 셀프 서비스 간의 균형을 이루는 법을 배웠고 이 덕분에 비즈니스 사용자는 부담을 조금 덜 수 있었습니다. 비즈니스와 IT의 협업은 기업 전체에 걸쳐 확장되기 때문에 데이터와 분석 관리에 매우 중요합니다.

셀프 서비스 데이터 준비는 이러한 진보를 잘 보여줍니다. 이제는 기존의 추출, 변형, 로드(ETL) 프로세스의 다양한 측면을 분석 워크플로우와 통합된 최신 도구를 사용하여 셀프 서비스 방식으로 실행할 수 있습니다. 이로 인해 더 우수한 애드혹 발견이 가능하고, 새로운 사용 사례를 조직 전체로 확장하기 전에 출발점으로서 테스트해 볼 수 있습니다. 그리고 이것은 모두에게 좋습니다(win-win). 비즈니스의 역량 강화로 데이터 관리의 더 많은 부분에 직접 관여할 수 있어 이전에 길었던 개발 주기를 단축할 수 있고, IT는 자신이 가장 잘 할 수 있는 고도로 전문화된 작업에 시간을 쏟을 수 있습니다.

이 진보의 또 다른 예는 데이터 정의 및 검증을 돕고 데이터 원본과 콘텐츠, 사용자 간의 관계를 추적하는 데이터 자산의 인벤토리인 데이터 카탈로그입니다. 카탈로그는 데이터 통합과 관리의 책임을 분산한 조직에서 회사의 데이터 자산 현황을 중앙에서 볼 수 있게 하는 중요한 역할을 합니다. 또한 카탈로그는 데이터를 더욱 쉽게 발견 및 홍보하고 데이터의 관련성과 최신성을 파악하며 누가 특정 자산을 사용하는지 모니터링하는 데도 도움이 됩니다.

최신 카탈로그는 이러한 가치 있는 정보를 가시화해주고 비즈니스 컨텍스트를 사용자 분석 흐름에 바로 추가합니다. 따라서 더 많은 데이터가 통합되고 조직에 널리 사용되면, 직원은 데이터 품질을 파악하는 법과 정책 지침을 준수하면서 데이터를 사용하는 법을 배우게 됩니다. 적어도 사용자는 데이터 지표를 해석하고 신뢰할 만하고 관련성 있는 데이터를 식별하는 법을 배울 것이므로, 바로 이 지점에서 데이터 해독 능력이 중요합니다. 데이터 사용자가 데이터를 스스로 관리할 수 있으면 IT의 부담이 줄어들고 의사 결정을 내릴 때 데이터를 책임감 있게 사용하게 합니다. 또 적절한 기술을 갖춘 좀 더 수준 높은 사용자는 셀프 서비스 데이터 준비에 참여하거나 조직에서 사용할 새 데이터 원본을 검증하거나 선별 과정에서 비즈니스 컨텍스트를 메타데이터로 추가하는 업무를 진행할 수 있습니다.

기능과 책임의 경계가 허물어지면서 IT와 비즈니스는 새로운 협업과 조화를 달성할 수 있습니다. 비즈니스 사용자와 목표가 포함된 맞춤형 접근 방식을 통해 더 광범위한 데이터 관리 전략은 성공할 것입니다. IT와 비즈니스가 데이터 환경의 가시성, 검색 효율성, 신뢰도를 높이기 위한 노력을 함께 할 수 있기 때문입니다. 이는 조직의 역량이 강화되어 널리 가치 있는 데이터 자산을 발견하여 우선순위를 정하고, 관리되는 데이터와 분석을 규모에 맞게 더 효과적으로 지원할 수 있게 된다는 의미이기도 합니다.

조직은 규모에 맞는 데이터 기반 의사 결정을 지원하기 위해 데이터 관리 참여를 확대하고 있습니다

데이터의 상태에 대해 생각해 보신 적 있습니까? 데이터가 어디에 있고 누가 얼마나 자주 사용하는지 알고 계십니까? 조직의 직원은 의사 결정에 적절한 데이터가 무엇이고 그 데이터에 액세스하는 방법을 알고 있습니까?

데이터 기반 경영진은 분산된 데이터 파이프라인을 통합하는 새로운 솔루션으로 조직을 차별화합니다. 데이터가 어떻게 준비되고 선별되는지, 비즈니스에서 어떻게 공유되는지에 대한 역할과 프로세스가 데이터 기술에 이미 일어난 진보와 함께 변하고 있습니다. IT는 영화, 고스트버스터즈(Ghostbusters)에서 배울 점이 있습니다. 유령 잡는 총의 광선을 겹치는 것이 권장되지는 않지만 때때로 가장 심각하고 무서운 문제를 해결할 수 있습니다. 이 경우 데이터 관리를 둘러싼 IT 책임과 비즈니스 책임을 구분 짓지 않게 되어 조직은 영역별 경계로 더 이상 제한받지 않고, 규모에 맞게 엔터프라이즈급 데이터 통합을 실현하며, 조직 전체의 직원에게 올바른 데이터를 적시에 사용할 수 있는 권한을 주게 됩니다.

조직이 비즈니스의 전체적 상황을 파악하고 고객을 이해하며 새로운 비즈니스 기회를 찾는 것은 물론, 내부 및 외부 규정 준수를 유지 관리하기 위해서도 데이터 통합 문제를 해결해야 합니다. 많은 조직이 조직 전체에 가장 이로운 데이터를 식별하여 준비 및 관리하고 널리 사용되도록 하기 위해 노력하고 있습니다. 성공이 있는 곳이라면, 기술에서부터 데이터 관리가 변하고 있습니다.

솔루션 제공업체에서는 IT뿐만 아니라 더 폭넓은 사용자를 염두에 두고 데이터 관리 기능을 점점 통합하고 있습니다. 그리고 기능이 분석 플랫폼과 비즈니스 사용자의 워크플로우에 점점 더 포함되고 있기 때문에, 기존에 IT가 맡았던 데이터 관리 책임에 대해 직원이 더 적극적인 역할을 할 것입니다. 이는 비즈니스 인텔리전스의 셀프 서비스 진화에서 자연스러운 다음 단계입니다. 맨 처음 조직은 데이터 액세스를 넓혔고, 그다음 더 깊은 탐색이 가능해지고 새로운 유형의 사용자가 분석 콘텐츠를 작성하도록 했습니다. 이제 일부 비즈니스 사용자는 데이터 자체에 관여할 수 있습니다. 그러한 각 단계에서 IT는 거버넌스와 셀프 서비스 간의 균형을 이루는 법을 배웠고 이 덕분에 비즈니스 사용자는 부담을 조금 덜 수 있었습니다. 비즈니스와 IT의 협업은 기업 전체에 걸쳐 확장되기 때문에 데이터와 분석 관리에 매우 중요합니다.

셀프 서비스 데이터 준비는 이러한 진보를 잘 보여줍니다. 이제는 기존의 추출, 변형, 로드(ETL) 프로세스의 다양한 측면을 분석 워크플로우와 통합된 최신 도구를 사용하여 셀프 서비스 방식으로 실행할 수 있습니다. 이로 인해 더 우수한 애드혹 발견이 가능하고, 새로운 사용 사례를 조직 전체로 확장하기 전에 출발점으로서 테스트해 볼 수 있습니다. 그리고 이것은 모두에게 좋습니다(win-win). 비즈니스의 역량 강화로 데이터 관리의 더 많은 부분에 직접 관여할 수 있어 이전에 길었던 개발 주기를 단축할 수 있고, IT는 자신이 가장 잘 할 수 있는 고도로 전문화된 작업에 시간을 쏟을 수 있습니다.

이 진보의 또 다른 예는 데이터 정의 및 검증을 돕고 데이터 원본과 콘텐츠, 사용자 간의 관계를 추적하는 데이터 자산의 인벤토리인 데이터 카탈로그입니다. 카탈로그는 데이터 통합과 관리의 책임을 분산한 조직에서 회사의 데이터 자산 현황을 중앙에서 볼 수 있게 하는 중요한 역할을 합니다. 또한 카탈로그는 데이터를 더욱 쉽게 발견 및 홍보하고 데이터의 관련성과 최신성을 파악하며 누가 특정 자산을 사용하는지 모니터링하는 데도 도움이 됩니다.

최신 카탈로그는 이러한 가치 있는 정보를 가시화해주고 비즈니스 컨텍스트를 사용자 분석 흐름에 바로 추가합니다. 따라서 더 많은 데이터가 통합되고 조직에 널리 사용되면, 직원은 데이터 품질을 파악하는 법과 정책 지침을 준수하면서 데이터를 사용하는 법을 배우게 됩니다. 적어도 사용자는 데이터 지표를 해석하고 신뢰할 만하고 관련성 있는 데이터를 식별하는 법을 배울 것이므로, 바로 이 지점에서 데이터 해독 능력이 중요합니다. 데이터 사용자가 데이터를 스스로 관리할 수 있으면 IT의 부담이 줄어들고 의사 결정을 내릴 때 데이터를 책임감 있게 사용하게 합니다. 또 적절한 기술을 갖춘 좀 더 수준 높은 사용자는 셀프 서비스 데이터 준비에 참여하거나 조직에서 사용할 새 데이터 원본을 검증하거나 선별 과정에서 비즈니스 컨텍스트를 메타데이터로 추가하는 업무를 진행할 수 있습니다.

기능과 책임의 경계가 허물어지면서 IT와 비즈니스는 새로운 협업과 조화를 달성할 수 있습니다. 비즈니스 사용자와 목표가 포함된 맞춤형 접근 방식을 통해 더 광범위한 데이터 관리 전략은 성공할 것입니다. IT와 비즈니스가 데이터 환경의 가시성, 검색 효율성, 신뢰도를 높이기 위한 노력을 함께 할 수 있기 때문입니다. 이는 조직의 역량이 강화되어 널리 가치 있는 데이터 자산을 발견하여 우선순위를 정하고, 관리되는 데이터와 분석을 규모에 맞게 더 효과적으로 지원할 수 있게 된다는 의미이기도 합니다.

조직은 규모에 맞는 데이터 기반 의사 결정을 지원하기 위해 데이터 관리 참여를 확대하고 있습니다

데이터의 상태에 대해 생각해 보신 적 있습니까? 데이터가 어디에 있고 누가 얼마나 자주 사용하는지 알고 계십니까? 조직의 직원은 의사 결정에 적절한 데이터가 무엇이고 그 데이터에 액세스하는 방법을 알고 있습니까?

데이터 기반 경영진은 분산된 데이터 파이프라인을 통합하는 새로운 솔루션으로 조직을 차별화합니다. 데이터가 어떻게 준비되고 선별되는지, 비즈니스에서 어떻게 공유되는지에 대한 역할과 프로세스가 데이터 기술에 이미 일어난 진보와 함께 변하고 있습니다. IT는 영화, 고스트버스터즈(Ghostbusters)에서 배울 점이 있습니다. 유령 잡는 총의 광선을 겹치는 것이 권장되지는 않지만 때때로 가장 심각하고 무서운 문제를 해결할 수 있습니다. 이 경우 데이터 관리를 둘러싼 IT 책임과 비즈니스 책임을 구분 짓지 않게 되어 조직은 영역별 경계로 더 이상 제한받지 않고, 규모에 맞게 엔터프라이즈급 데이터 통합을 실현하며, 조직 전체의 직원에게 올바른 데이터를 적시에 사용할 수 있는 권한을 주게 됩니다.

조직이 비즈니스의 전체적 상황을 파악하고 고객을 이해하며 새로운 비즈니스 기회를 찾는 것은 물론, 내부 및 외부 규정 준수를 유지 관리하기 위해서도 데이터 통합 문제를 해결해야 합니다. 많은 조직이 조직 전체에 가장 이로운 데이터를 식별하여 준비 및 관리하고 널리 사용되도록 하기 위해 노력하고 있습니다. 성공이 있는 곳이라면, 기술에서부터 데이터 관리가 변하고 있습니다.

솔루션 제공업체에서는 IT뿐만 아니라 더 폭넓은 사용자를 염두에 두고 데이터 관리 기능을 점점 통합하고 있습니다. 그리고 기능이 분석 플랫폼과 비즈니스 사용자의 워크플로우에 점점 더 포함되고 있기 때문에, 기존에 IT가 맡았던 데이터 관리 책임에 대해 직원이 더 적극적인 역할을 할 것입니다. 이는 비즈니스 인텔리전스의 셀프 서비스 진화에서 자연스러운 다음 단계입니다. 맨 처음 조직은 데이터 액세스를 넓혔고, 그다음 더 깊은 탐색이 가능해지고 새로운 유형의 사용자가 분석 콘텐츠를 작성하도록 했습니다. 이제 일부 비즈니스 사용자는 데이터 자체에 관여할 수 있습니다. 그러한 각 단계에서 IT는 거버넌스와 셀프 서비스 간의 균형을 이루는 법을 배웠고 이 덕분에 비즈니스 사용자는 부담을 조금 덜 수 있었습니다. 비즈니스와 IT의 협업은 기업 전체에 걸쳐 확장되기 때문에 데이터와 분석 관리에 매우 중요합니다.

셀프 서비스 데이터 준비는 이러한 진보를 잘 보여줍니다. 이제는 기존의 추출, 변형, 로드(ETL) 프로세스의 다양한 측면을 분석 워크플로우와 통합된 최신 도구를 사용하여 셀프 서비스 방식으로 실행할 수 있습니다. 이로 인해 더 우수한 애드혹 발견이 가능하고, 새로운 사용 사례를 조직 전체로 확장하기 전에 출발점으로서 테스트해 볼 수 있습니다. 그리고 이것은 모두에게 좋습니다(win-win). 비즈니스의 역량 강화로 데이터 관리의 더 많은 부분에 직접 관여할 수 있어 이전에 길었던 개발 주기를 단축할 수 있고, IT는 자신이 가장 잘 할 수 있는 고도로 전문화된 작업에 시간을 쏟을 수 있습니다.

이 진보의 또 다른 예는 데이터 정의 및 검증을 돕고 데이터 원본과 콘텐츠, 사용자 간의 관계를 추적하는 데이터 자산의 인벤토리인 데이터 카탈로그입니다. 카탈로그는 데이터 통합과 관리의 책임을 분산한 조직에서 회사의 데이터 자산 현황을 중앙에서 볼 수 있게 하는 중요한 역할을 합니다. 또한 카탈로그는 데이터를 더욱 쉽게 발견 및 홍보하고 데이터의 관련성과 최신성을 파악하며 누가 특정 자산을 사용하는지 모니터링하는 데도 도움이 됩니다.

최신 카탈로그는 이러한 가치 있는 정보를 가시화해주고 비즈니스 컨텍스트를 사용자 분석 흐름에 바로 추가합니다. 따라서 더 많은 데이터가 통합되고 조직에 널리 사용되면, 직원은 데이터 품질을 파악하는 법과 정책 지침을 준수하면서 데이터를 사용하는 법을 배우게 됩니다. 적어도 사용자는 데이터 지표를 해석하고 신뢰할 만하고 관련성 있는 데이터를 식별하는 법을 배울 것이므로, 바로 이 지점에서 데이터 해독 능력이 중요합니다. 데이터 사용자가 데이터를 스스로 관리할 수 있으면 IT의 부담이 줄어들고 의사 결정을 내릴 때 데이터를 책임감 있게 사용하게 합니다. 또 적절한 기술을 갖춘 좀 더 수준 높은 사용자는 셀프 서비스 데이터 준비에 참여하거나 조직에서 사용할 새 데이터 원본을 검증하거나 선별 과정에서 비즈니스 컨텍스트를 메타데이터로 추가하는 업무를 진행할 수 있습니다.

기능과 책임의 경계가 허물어지면서 IT와 비즈니스는 새로운 협업과 조화를 달성할 수 있습니다. 비즈니스 사용자와 목표가 포함된 맞춤형 접근 방식을 통해 더 광범위한 데이터 관리 전략은 성공할 것입니다. IT와 비즈니스가 데이터 환경의 가시성, 검색 효율성, 신뢰도를 높이기 위한 노력을 함께 할 수 있기 때문입니다. 이는 조직의 역량이 강화되어 널리 가치 있는 데이터 자산을 발견하여 우선순위를 정하고, 관리되는 데이터와 분석을 규모에 맞게 더 효과적으로 지원할 수 있게 된다는 의미이기도 합니다.

조직은 규모에 맞는 데이터 기반 의사 결정을 지원하기 위해 데이터 관리 참여를 확대하고 있습니다

데이터의 상태에 대해 생각해 보신 적 있습니까? 데이터가 어디에 있고 누가 얼마나 자주 사용하는지 알고 계십니까? 조직의 직원은 의사 결정에 적절한 데이터가 무엇이고 그 데이터에 액세스하는 방법을 알고 있습니까?

데이터 기반 경영진은 분산된 데이터 파이프라인을 통합하는 새로운 솔루션으로 조직을 차별화합니다. 데이터가 어떻게 준비되고 선별되는지, 비즈니스에서 어떻게 공유되는지에 대한 역할과 프로세스가 데이터 기술에 이미 일어난 진보와 함께 변하고 있습니다. IT는 영화, 고스트버스터즈(Ghostbusters)에서 배울 점이 있습니다. 유령 잡는 총의 광선을 겹치는 것이 권장되지는 않지만 때때로 가장 심각하고 무서운 문제를 해결할 수 있습니다. 이 경우 데이터 관리를 둘러싼 IT 책임과 비즈니스 책임을 구분 짓지 않게 되어 조직은 영역별 경계로 더 이상 제한받지 않고, 규모에 맞게 엔터프라이즈급 데이터 통합을 실현하며, 조직 전체의 직원에게 올바른 데이터를 적시에 사용할 수 있는 권한을 주게 됩니다.

조직이 비즈니스의 전체적 상황을 파악하고 고객을 이해하며 새로운 비즈니스 기회를 찾는 것은 물론, 내부 및 외부 규정 준수를 유지 관리하기 위해서도 데이터 통합 문제를 해결해야 합니다. 많은 조직이 조직 전체에 가장 이로운 데이터를 식별하여 준비 및 관리하고 널리 사용되도록 하기 위해 노력하고 있습니다. 성공이 있는 곳이라면, 기술에서부터 데이터 관리가 변하고 있습니다.

솔루션 제공업체에서는 IT뿐만 아니라 더 폭넓은 사용자를 염두에 두고 데이터 관리 기능을 점점 통합하고 있습니다. 그리고 기능이 분석 플랫폼과 비즈니스 사용자의 워크플로우에 점점 더 포함되고 있기 때문에, 기존에 IT가 맡았던 데이터 관리 책임에 대해 직원이 더 적극적인 역할을 할 것입니다. 이는 비즈니스 인텔리전스의 셀프 서비스 진화에서 자연스러운 다음 단계입니다. 맨 처음 조직은 데이터 액세스를 넓혔고, 그다음 더 깊은 탐색이 가능해지고 새로운 유형의 사용자가 분석 콘텐츠를 작성하도록 했습니다. 이제 일부 비즈니스 사용자는 데이터 자체에 관여할 수 있습니다. 그러한 각 단계에서 IT는 거버넌스와 셀프 서비스 간의 균형을 이루는 법을 배웠고 이 덕분에 비즈니스 사용자는 부담을 조금 덜 수 있었습니다. 비즈니스와 IT의 협업은 기업 전체에 걸쳐 확장되기 때문에 데이터와 분석 관리에 매우 중요합니다.

셀프 서비스 데이터 준비는 이러한 진보를 잘 보여줍니다. 이제는 기존의 추출, 변형, 로드(ETL) 프로세스의 다양한 측면을 분석 워크플로우와 통합된 최신 도구를 사용하여 셀프 서비스 방식으로 실행할 수 있습니다. 이로 인해 더 우수한 애드혹 발견이 가능하고, 새로운 사용 사례를 조직 전체로 확장하기 전에 출발점으로서 테스트해 볼 수 있습니다. 그리고 이것은 모두에게 좋습니다(win-win). 비즈니스의 역량 강화로 데이터 관리의 더 많은 부분에 직접 관여할 수 있어 이전에 길었던 개발 주기를 단축할 수 있고, IT는 자신이 가장 잘 할 수 있는 고도로 전문화된 작업에 시간을 쏟을 수 있습니다.

이 진보의 또 다른 예는 데이터 정의 및 검증을 돕고 데이터 원본과 콘텐츠, 사용자 간의 관계를 추적하는 데이터 자산의 인벤토리인 데이터 카탈로그입니다. 카탈로그는 데이터 통합과 관리의 책임을 분산한 조직에서 회사의 데이터 자산 현황을 중앙에서 볼 수 있게 하는 중요한 역할을 합니다. 또한 카탈로그는 데이터를 더욱 쉽게 발견 및 홍보하고 데이터의 관련성과 최신성을 파악하며 누가 특정 자산을 사용하는지 모니터링하는 데도 도움이 됩니다.

최신 카탈로그는 이러한 가치 있는 정보를 가시화해주고 비즈니스 컨텍스트를 사용자 분석 흐름에 바로 추가합니다. 따라서 더 많은 데이터가 통합되고 조직에 널리 사용되면, 직원은 데이터 품질을 파악하는 법과 정책 지침을 준수하면서 데이터를 사용하는 법을 배우게 됩니다. 적어도 사용자는 데이터 지표를 해석하고 신뢰할 만하고 관련성 있는 데이터를 식별하는 법을 배울 것이므로, 바로 이 지점에서 데이터 해독 능력이 중요합니다. 데이터 사용자가 데이터를 스스로 관리할 수 있으면 IT의 부담이 줄어들고 의사 결정을 내릴 때 데이터를 책임감 있게 사용하게 합니다. 또 적절한 기술을 갖춘 좀 더 수준 높은 사용자는 셀프 서비스 데이터 준비에 참여하거나 조직에서 사용할 새 데이터 원본을 검증하거나 선별 과정에서 비즈니스 컨텍스트를 메타데이터로 추가하는 업무를 진행할 수 있습니다.

기능과 책임의 경계가 허물어지면서 IT와 비즈니스는 새로운 협업과 조화를 달성할 수 있습니다. 비즈니스 사용자와 목표가 포함된 맞춤형 접근 방식을 통해 더 광범위한 데이터 관리 전략은 성공할 것입니다. IT와 비즈니스가 데이터 환경의 가시성, 검색 효율성, 신뢰도를 높이기 위한 노력을 함께 할 수 있기 때문입니다. 이는 조직의 역량이 강화되어 널리 가치 있는 데이터 자산을 발견하여 우선순위를 정하고, 관리되는 데이터와 분석을 규모에 맞게 더 효과적으로 지원할 수 있게 된다는 의미이기도 합니다.

조직은 규모에 맞는 데이터 기반 의사 결정을 지원하기 위해 데이터 관리 참여를 확대하고 있습니다

데이터의 상태에 대해 생각해 보신 적 있습니까? 데이터가 어디에 있고 누가 얼마나 자주 사용하는지 알고 계십니까? 조직의 직원은 의사 결정에 적절한 데이터가 무엇이고 그 데이터에 액세스하는 방법을 알고 있습니까?

데이터 기반 경영진은 분산된 데이터 파이프라인을 통합하는 새로운 솔루션으로 조직을 차별화합니다. 데이터가 어떻게 준비되고 선별되는지, 비즈니스에서 어떻게 공유되는지에 대한 역할과 프로세스가 데이터 기술에 이미 일어난 진보와 함께 변하고 있습니다. IT는 영화, 고스트버스터즈(Ghostbusters)에서 배울 점이 있습니다. 유령 잡는 총의 광선을 겹치는 것이 권장되지는 않지만 때때로 가장 심각하고 무서운 문제를 해결할 수 있습니다. 이 경우 데이터 관리를 둘러싼 IT 책임과 비즈니스 책임을 구분 짓지 않게 되어 조직은 영역별 경계로 더 이상 제한받지 않고, 규모에 맞게 엔터프라이즈급 데이터 통합을 실현하며, 조직 전체의 직원에게 올바른 데이터를 적시에 사용할 수 있는 권한을 주게 됩니다.

조직이 비즈니스의 전체적 상황을 파악하고 고객을 이해하며 새로운 비즈니스 기회를 찾는 것은 물론, 내부 및 외부 규정 준수를 유지 관리하기 위해서도 데이터 통합 문제를 해결해야 합니다. 많은 조직이 조직 전체에 가장 이로운 데이터를 식별하여 준비 및 관리하고 널리 사용되도록 하기 위해 노력하고 있습니다. 성공이 있는 곳이라면, 기술에서부터 데이터 관리가 변하고 있습니다.

솔루션 제공업체에서는 IT뿐만 아니라 더 폭넓은 사용자를 염두에 두고 데이터 관리 기능을 점점 통합하고 있습니다. 그리고 기능이 분석 플랫폼과 비즈니스 사용자의 워크플로우에 점점 더 포함되고 있기 때문에, 기존에 IT가 맡았던 데이터 관리 책임에 대해 직원이 더 적극적인 역할을 할 것입니다. 이는 비즈니스 인텔리전스의 셀프 서비스 진화에서 자연스러운 다음 단계입니다. 맨 처음 조직은 데이터 액세스를 넓혔고, 그다음 더 깊은 탐색이 가능해지고 새로운 유형의 사용자가 분석 콘텐츠를 작성하도록 했습니다. 이제 일부 비즈니스 사용자는 데이터 자체에 관여할 수 있습니다. 그러한 각 단계에서 IT는 거버넌스와 셀프 서비스 간의 균형을 이루는 법을 배웠고 이 덕분에 비즈니스 사용자는 부담을 조금 덜 수 있었습니다. 비즈니스와 IT의 협업은 기업 전체에 걸쳐 확장되기 때문에 데이터와 분석 관리에 매우 중요합니다.

셀프 서비스 데이터 준비는 이러한 진보를 잘 보여줍니다. 이제는 기존의 추출, 변형, 로드(ETL) 프로세스의 다양한 측면을 분석 워크플로우와 통합된 최신 도구를 사용하여 셀프 서비스 방식으로 실행할 수 있습니다. 이로 인해 더 우수한 애드혹 발견이 가능하고, 새로운 사용 사례를 조직 전체로 확장하기 전에 출발점으로서 테스트해 볼 수 있습니다. 그리고 이것은 모두에게 좋습니다(win-win). 비즈니스의 역량 강화로 데이터 관리의 더 많은 부분에 직접 관여할 수 있어 이전에 길었던 개발 주기를 단축할 수 있고, IT는 자신이 가장 잘 할 수 있는 고도로 전문화된 작업에 시간을 쏟을 수 있습니다.

이 진보의 또 다른 예는 데이터 정의 및 검증을 돕고 데이터 원본과 콘텐츠, 사용자 간의 관계를 추적하는 데이터 자산의 인벤토리인 데이터 카탈로그입니다. 카탈로그는 데이터 통합과 관리의 책임을 분산한 조직에서 회사의 데이터 자산 현황을 중앙에서 볼 수 있게 하는 중요한 역할을 합니다. 또한 카탈로그는 데이터를 더욱 쉽게 발견 및 홍보하고 데이터의 관련성과 최신성을 파악하며 누가 특정 자산을 사용하는지 모니터링하는 데도 도움이 됩니다.

최신 카탈로그는 이러한 가치 있는 정보를 가시화해주고 비즈니스 컨텍스트를 사용자 분석 흐름에 바로 추가합니다. 따라서 더 많은 데이터가 통합되고 조직에 널리 사용되면, 직원은 데이터 품질을 파악하는 법과 정책 지침을 준수하면서 데이터를 사용하는 법을 배우게 됩니다. 적어도 사용자는 데이터 지표를 해석하고 신뢰할 만하고 관련성 있는 데이터를 식별하는 법을 배울 것이므로, 바로 이 지점에서 데이터 해독 능력이 중요합니다. 데이터 사용자가 데이터를 스스로 관리할 수 있으면 IT의 부담이 줄어들고 의사 결정을 내릴 때 데이터를 책임감 있게 사용하게 합니다. 또 적절한 기술을 갖춘 좀 더 수준 높은 사용자는 셀프 서비스 데이터 준비에 참여하거나 조직에서 사용할 새 데이터 원본을 검증하거나 선별 과정에서 비즈니스 컨텍스트를 메타데이터로 추가하는 업무를 진행할 수 있습니다.

기능과 책임의 경계가 허물어지면서 IT와 비즈니스는 새로운 협업과 조화를 달성할 수 있습니다. 비즈니스 사용자와 목표가 포함된 맞춤형 접근 방식을 통해 더 광범위한 데이터 관리 전략은 성공할 것입니다. IT와 비즈니스가 데이터 환경의 가시성, 검색 효율성, 신뢰도를 높이기 위한 노력을 함께 할 수 있기 때문입니다. 이는 조직의 역량이 강화되어 널리 가치 있는 데이터 자산을 발견하여 우선순위를 정하고, 관리되는 데이터와 분석을 규모에 맞게 더 효과적으로 지원할 수 있게 된다는 의미이기도 합니다.

조직은 규모에 맞는 데이터 기반 의사 결정을 지원하기 위해 데이터 관리 참여를 확대하고 있습니다

데이터의 상태에 대해 생각해 보신 적 있습니까? 데이터가 어디에 있고 누가 얼마나 자주 사용하는지 알고 계십니까? 조직의 직원은 의사 결정에 적절한 데이터가 무엇이고 그 데이터에 액세스하는 방법을 알고 있습니까?

데이터 기반 경영진은 분산된 데이터 파이프라인을 통합하는 새로운 솔루션으로 조직을 차별화합니다. 데이터가 어떻게 준비되고 선별되는지, 비즈니스에서 어떻게 공유되는지에 대한 역할과 프로세스가 데이터 기술에 이미 일어난 진보와 함께 변하고 있습니다. IT는 영화, 고스트버스터즈(Ghostbusters)에서 배울 점이 있습니다. 유령 잡는 총의 광선을 겹치는 것이 권장되지는 않지만 때때로 가장 심각하고 무서운 문제를 해결할 수 있습니다. 이 경우 데이터 관리를 둘러싼 IT 책임과 비즈니스 책임을 구분 짓지 않게 되어 조직은 영역별 경계로 더 이상 제한받지 않고, 규모에 맞게 엔터프라이즈급 데이터 통합을 실현하며, 조직 전체의 직원에게 올바른 데이터를 적시에 사용할 수 있는 권한을 주게 됩니다.

조직이 비즈니스의 전체적 상황을 파악하고 고객을 이해하며 새로운 비즈니스 기회를 찾는 것은 물론, 내부 및 외부 규정 준수를 유지 관리하기 위해서도 데이터 통합 문제를 해결해야 합니다. 많은 조직이 조직 전체에 가장 이로운 데이터를 식별하여 준비 및 관리하고 널리 사용되도록 하기 위해 노력하고 있습니다. 성공이 있는 곳이라면, 기술에서부터 데이터 관리가 변하고 있습니다.

솔루션 제공업체에서는 IT뿐만 아니라 더 폭넓은 사용자를 염두에 두고 데이터 관리 기능을 점점 통합하고 있습니다. 그리고 기능이 분석 플랫폼과 비즈니스 사용자의 워크플로우에 점점 더 포함되고 있기 때문에, 기존에 IT가 맡았던 데이터 관리 책임에 대해 직원이 더 적극적인 역할을 할 것입니다. 이는 비즈니스 인텔리전스의 셀프 서비스 진화에서 자연스러운 다음 단계입니다. 맨 처음 조직은 데이터 액세스를 넓혔고, 그다음 더 깊은 탐색이 가능해지고 새로운 유형의 사용자가 분석 콘텐츠를 작성하도록 했습니다. 이제 일부 비즈니스 사용자는 데이터 자체에 관여할 수 있습니다. 그러한 각 단계에서 IT는 거버넌스와 셀프 서비스 간의 균형을 이루는 법을 배웠고 이 덕분에 비즈니스 사용자는 부담을 조금 덜 수 있었습니다. 비즈니스와 IT의 협업은 기업 전체에 걸쳐 확장되기 때문에 데이터와 분석 관리에 매우 중요합니다.

셀프 서비스 데이터 준비는 이러한 진보를 잘 보여줍니다. 이제는 기존의 추출, 변형, 로드(ETL) 프로세스의 다양한 측면을 분석 워크플로우와 통합된 최신 도구를 사용하여 셀프 서비스 방식으로 실행할 수 있습니다. 이로 인해 더 우수한 애드혹 발견이 가능하고, 새로운 사용 사례를 조직 전체로 확장하기 전에 출발점으로서 테스트해 볼 수 있습니다. 그리고 이것은 모두에게 좋습니다(win-win). 비즈니스의 역량 강화로 데이터 관리의 더 많은 부분에 직접 관여할 수 있어 이전에 길었던 개발 주기를 단축할 수 있고, IT는 자신이 가장 잘 할 수 있는 고도로 전문화된 작업에 시간을 쏟을 수 있습니다.

이 진보의 또 다른 예는 데이터 정의 및 검증을 돕고 데이터 원본과 콘텐츠, 사용자 간의 관계를 추적하는 데이터 자산의 인벤토리인 데이터 카탈로그입니다. 카탈로그는 데이터 통합과 관리의 책임을 분산한 조직에서 회사의 데이터 자산 현황을 중앙에서 볼 수 있게 하는 중요한 역할을 합니다. 또한 카탈로그는 데이터를 더욱 쉽게 발견 및 홍보하고 데이터의 관련성과 최신성을 파악하며 누가 특정 자산을 사용하는지 모니터링하는 데도 도움이 됩니다.

최신 카탈로그는 이러한 가치 있는 정보를 가시화해주고 비즈니스 컨텍스트를 사용자 분석 흐름에 바로 추가합니다. 따라서 더 많은 데이터가 통합되고 조직에 널리 사용되면, 직원은 데이터 품질을 파악하는 법과 정책 지침을 준수하면서 데이터를 사용하는 법을 배우게 됩니다. 적어도 사용자는 데이터 지표를 해석하고 신뢰할 만하고 관련성 있는 데이터를 식별하는 법을 배울 것이므로, 바로 이 지점에서 데이터 해독 능력이 중요합니다. 데이터 사용자가 데이터를 스스로 관리할 수 있으면 IT의 부담이 줄어들고 의사 결정을 내릴 때 데이터를 책임감 있게 사용하게 합니다. 또 적절한 기술을 갖춘 좀 더 수준 높은 사용자는 셀프 서비스 데이터 준비에 참여하거나 조직에서 사용할 새 데이터 원본을 검증하거나 선별 과정에서 비즈니스 컨텍스트를 메타데이터로 추가하는 업무를 진행할 수 있습니다.

기능과 책임의 경계가 허물어지면서 IT와 비즈니스는 새로운 협업과 조화를 달성할 수 있습니다. 비즈니스 사용자와 목표가 포함된 맞춤형 접근 방식을 통해 더 광범위한 데이터 관리 전략은 성공할 것입니다. IT와 비즈니스가 데이터 환경의 가시성, 검색 효율성, 신뢰도를 높이기 위한 노력을 함께 할 수 있기 때문입니다. 이는 조직의 역량이 강화되어 널리 가치 있는 데이터 자산을 발견하여 우선순위를 정하고, 관리되는 데이터와 분석을 규모에 맞게 더 효과적으로 지원할 수 있게 된다는 의미이기도 합니다.

조직은 규모에 맞는 데이터 기반 의사 결정을 지원하기 위해 데이터 관리 참여를 확대하고 있습니다

데이터의 상태에 대해 생각해 보신 적 있습니까? 데이터가 어디에 있고 누가 얼마나 자주 사용하는지 알고 계십니까? 조직의 직원은 의사 결정에 적절한 데이터가 무엇이고 그 데이터에 액세스하는 방법을 알고 있습니까?

데이터 기반 경영진은 분산된 데이터 파이프라인을 통합하는 새로운 솔루션으로 조직을 차별화합니다. 데이터가 어떻게 준비되고 선별되는지, 비즈니스에서 어떻게 공유되는지에 대한 역할과 프로세스가 데이터 기술에 이미 일어난 진보와 함께 변하고 있습니다. IT는 영화, 고스트버스터즈(Ghostbusters)에서 배울 점이 있습니다. 유령 잡는 총의 광선을 겹치는 것이 권장되지는 않지만 때때로 가장 심각하고 무서운 문제를 해결할 수 있습니다. 이 경우 데이터 관리를 둘러싼 IT 책임과 비즈니스 책임을 구분 짓지 않게 되어 조직은 영역별 경계로 더 이상 제한받지 않고, 규모에 맞게 엔터프라이즈급 데이터 통합을 실현하며, 조직 전체의 직원에게 올바른 데이터를 적시에 사용할 수 있는 권한을 주게 됩니다.

조직이 비즈니스의 전체적 상황을 파악하고 고객을 이해하며 새로운 비즈니스 기회를 찾는 것은 물론, 내부 및 외부 규정 준수를 유지 관리하기 위해서도 데이터 통합 문제를 해결해야 합니다. 많은 조직이 조직 전체에 가장 이로운 데이터를 식별하여 준비 및 관리하고 널리 사용되도록 하기 위해 노력하고 있습니다. 성공이 있는 곳이라면, 기술에서부터 데이터 관리가 변하고 있습니다.

솔루션 제공업체에서는 IT뿐만 아니라 더 폭넓은 사용자를 염두에 두고 데이터 관리 기능을 점점 통합하고 있습니다. 그리고 기능이 분석 플랫폼과 비즈니스 사용자의 워크플로우에 점점 더 포함되고 있기 때문에, 기존에 IT가 맡았던 데이터 관리 책임에 대해 직원이 더 적극적인 역할을 할 것입니다. 이는 비즈니스 인텔리전스의 셀프 서비스 진화에서 자연스러운 다음 단계입니다. 맨 처음 조직은 데이터 액세스를 넓혔고, 그다음 더 깊은 탐색이 가능해지고 새로운 유형의 사용자가 분석 콘텐츠를 작성하도록 했습니다. 이제 일부 비즈니스 사용자는 데이터 자체에 관여할 수 있습니다. 그러한 각 단계에서 IT는 거버넌스와 셀프 서비스 간의 균형을 이루는 법을 배웠고 이 덕분에 비즈니스 사용자는 부담을 조금 덜 수 있었습니다. 비즈니스와 IT의 협업은 기업 전체에 걸쳐 확장되기 때문에 데이터와 분석 관리에 매우 중요합니다.

셀프 서비스 데이터 준비는 이러한 진보를 잘 보여줍니다. 이제는 기존의 추출, 변형, 로드(ETL) 프로세스의 다양한 측면을 분석 워크플로우와 통합된 최신 도구를 사용하여 셀프 서비스 방식으로 실행할 수 있습니다. 이로 인해 더 우수한 애드혹 발견이 가능하고, 새로운 사용 사례를 조직 전체로 확장하기 전에 출발점으로서 테스트해 볼 수 있습니다. 그리고 이것은 모두에게 좋습니다(win-win). 비즈니스의 역량 강화로 데이터 관리의 더 많은 부분에 직접 관여할 수 있어 이전에 길었던 개발 주기를 단축할 수 있고, IT는 자신이 가장 잘 할 수 있는 고도로 전문화된 작업에 시간을 쏟을 수 있습니다.

이 진보의 또 다른 예는 데이터 정의 및 검증을 돕고 데이터 원본과 콘텐츠, 사용자 간의 관계를 추적하는 데이터 자산의 인벤토리인 데이터 카탈로그입니다. 카탈로그는 데이터 통합과 관리의 책임을 분산한 조직에서 회사의 데이터 자산 현황을 중앙에서 볼 수 있게 하는 중요한 역할을 합니다. 또한 카탈로그는 데이터를 더욱 쉽게 발견 및 홍보하고 데이터의 관련성과 최신성을 파악하며 누가 특정 자산을 사용하는지 모니터링하는 데도 도움이 됩니다.

최신 카탈로그는 이러한 가치 있는 정보를 가시화해주고 비즈니스 컨텍스트를 사용자 분석 흐름에 바로 추가합니다. 따라서 더 많은 데이터가 통합되고 조직에 널리 사용되면, 직원은 데이터 품질을 파악하는 법과 정책 지침을 준수하면서 데이터를 사용하는 법을 배우게 됩니다. 적어도 사용자는 데이터 지표를 해석하고 신뢰할 만하고 관련성 있는 데이터를 식별하는 법을 배울 것이므로, 바로 이 지점에서 데이터 해독 능력이 중요합니다. 데이터 사용자가 데이터를 스스로 관리할 수 있으면 IT의 부담이 줄어들고 의사 결정을 내릴 때 데이터를 책임감 있게 사용하게 합니다. 또 적절한 기술을 갖춘 좀 더 수준 높은 사용자는 셀프 서비스 데이터 준비에 참여하거나 조직에서 사용할 새 데이터 원본을 검증하거나 선별 과정에서 비즈니스 컨텍스트를 메타데이터로 추가하는 업무를 진행할 수 있습니다.

기능과 책임의 경계가 허물어지면서 IT와 비즈니스는 새로운 협업과 조화를 달성할 수 있습니다. 비즈니스 사용자와 목표가 포함된 맞춤형 접근 방식을 통해 더 광범위한 데이터 관리 전략은 성공할 것입니다. IT와 비즈니스가 데이터 환경의 가시성, 검색 효율성, 신뢰도를 높이기 위한 노력을 함께 할 수 있기 때문입니다. 이는 조직의 역량이 강화되어 널리 가치 있는 데이터 자산을 발견하여 우선순위를 정하고, 관리되는 데이터와 분석을 규모에 맞게 더 효과적으로 지원할 수 있게 된다는 의미이기도 합니다.

조직은 규모에 맞는 데이터 기반 의사 결정을 지원하기 위해 데이터 관리 참여를 확대하고 있습니다

데이터의 상태에 대해 생각해 보신 적 있습니까? 데이터가 어디에 있고 누가 얼마나 자주 사용하는지 알고 계십니까? 조직의 직원은 의사 결정에 적절한 데이터가 무엇이고 그 데이터에 액세스하는 방법을 알고 있습니까?

데이터 기반 경영진은 분산된 데이터 파이프라인을 통합하는 새로운 솔루션으로 조직을 차별화합니다. 데이터가 어떻게 준비되고 선별되는지, 비즈니스에서 어떻게 공유되는지에 대한 역할과 프로세스가 데이터 기술에 이미 일어난 진보와 함께 변하고 있습니다. IT는 영화, 고스트버스터즈(Ghostbusters)에서 배울 점이 있습니다. 유령 잡는 총의 광선을 겹치는 것이 권장되지는 않지만 때때로 가장 심각하고 무서운 문제를 해결할 수 있습니다. 이 경우 데이터 관리를 둘러싼 IT 책임과 비즈니스 책임을 구분 짓지 않게 되어 조직은 영역별 경계로 더 이상 제한받지 않고, 규모에 맞게 엔터프라이즈급 데이터 통합을 실현하며, 조직 전체의 직원에게 올바른 데이터를 적시에 사용할 수 있는 권한을 주게 됩니다.

조직이 비즈니스의 전체적 상황을 파악하고 고객을 이해하며 새로운 비즈니스 기회를 찾는 것은 물론, 내부 및 외부 규정 준수를 유지 관리하기 위해서도 데이터 통합 문제를 해결해야 합니다. 많은 조직이 조직 전체에 가장 이로운 데이터를 식별하여 준비 및 관리하고 널리 사용되도록 하기 위해 노력하고 있습니다. 성공이 있는 곳이라면, 기술에서부터 데이터 관리가 변하고 있습니다.

솔루션 제공업체에서는 IT뿐만 아니라 더 폭넓은 사용자를 염두에 두고 데이터 관리 기능을 점점 통합하고 있습니다. 그리고 기능이 분석 플랫폼과 비즈니스 사용자의 워크플로우에 점점 더 포함되고 있기 때문에, 기존에 IT가 맡았던 데이터 관리 책임에 대해 직원이 더 적극적인 역할을 할 것입니다. 이는 비즈니스 인텔리전스의 셀프 서비스 진화에서 자연스러운 다음 단계입니다. 맨 처음 조직은 데이터 액세스를 넓혔고, 그다음 더 깊은 탐색이 가능해지고 새로운 유형의 사용자가 분석 콘텐츠를 작성하도록 했습니다. 이제 일부 비즈니스 사용자는 데이터 자체에 관여할 수 있습니다. 그러한 각 단계에서 IT는 거버넌스와 셀프 서비스 간의 균형을 이루는 법을 배웠고 이 덕분에 비즈니스 사용자는 부담을 조금 덜 수 있었습니다. 비즈니스와 IT의 협업은 기업 전체에 걸쳐 확장되기 때문에 데이터와 분석 관리에 매우 중요합니다.

셀프 서비스 데이터 준비는 이러한 진보를 잘 보여줍니다. 이제는 기존의 추출, 변형, 로드(ETL) 프로세스의 다양한 측면을 분석 워크플로우와 통합된 최신 도구를 사용하여 셀프 서비스 방식으로 실행할 수 있습니다. 이로 인해 더 우수한 애드혹 발견이 가능하고, 새로운 사용 사례를 조직 전체로 확장하기 전에 출발점으로서 테스트해 볼 수 있습니다. 그리고 이것은 모두에게 좋습니다(win-win). 비즈니스의 역량 강화로 데이터 관리의 더 많은 부분에 직접 관여할 수 있어 이전에 길었던 개발 주기를 단축할 수 있고, IT는 자신이 가장 잘 할 수 있는 고도로 전문화된 작업에 시간을 쏟을 수 있습니다.

이 진보의 또 다른 예는 데이터 정의 및 검증을 돕고 데이터 원본과 콘텐츠, 사용자 간의 관계를 추적하는 데이터 자산의 인벤토리인 데이터 카탈로그입니다. 카탈로그는 데이터 통합과 관리의 책임을 분산한 조직에서 회사의 데이터 자산 현황을 중앙에서 볼 수 있게 하는 중요한 역할을 합니다. 또한 카탈로그는 데이터를 더욱 쉽게 발견 및 홍보하고 데이터의 관련성과 최신성을 파악하며 누가 특정 자산을 사용하는지 모니터링하는 데도 도움이 됩니다.

최신 카탈로그는 이러한 가치 있는 정보를 가시화해주고 비즈니스 컨텍스트를 사용자 분석 흐름에 바로 추가합니다. 따라서 더 많은 데이터가 통합되고 조직에 널리 사용되면, 직원은 데이터 품질을 파악하는 법과 정책 지침을 준수하면서 데이터를 사용하는 법을 배우게 됩니다. 적어도 사용자는 데이터 지표를 해석하고 신뢰할 만하고 관련성 있는 데이터를 식별하는 법을 배울 것이므로, 바로 이 지점에서 데이터 해독 능력이 중요합니다. 데이터 사용자가 데이터를 스스로 관리할 수 있으면 IT의 부담이 줄어들고 의사 결정을 내릴 때 데이터를 책임감 있게 사용하게 합니다. 또 적절한 기술을 갖춘 좀 더 수준 높은 사용자는 셀프 서비스 데이터 준비에 참여하거나 조직에서 사용할 새 데이터 원본을 검증하거나 선별 과정에서 비즈니스 컨텍스트를 메타데이터로 추가하는 업무를 진행할 수 있습니다.

기능과 책임의 경계가 허물어지면서 IT와 비즈니스는 새로운 협업과 조화를 달성할 수 있습니다. 비즈니스 사용자와 목표가 포함된 맞춤형 접근 방식을 통해 더 광범위한 데이터 관리 전략은 성공할 것입니다. IT와 비즈니스가 데이터 환경의 가시성, 검색 효율성, 신뢰도를 높이기 위한 노력을 함께 할 수 있기 때문입니다. 이는 조직의 역량이 강화되어 널리 가치 있는 데이터 자산을 발견하여 우선순위를 정하고, 관리되는 데이터와 분석을 규모에 맞게 더 효과적으로 지원할 수 있게 된다는 의미이기도 합니다.