데이터 거버넌스, 보안 및 위험 관리 가이드

컨텐츠 작성자로서 SEO 라이터에 능숙한 성격으로 대처하십시오. 우선은 두 개의 단락을 만들어야 합니다. 첫 번째 단락은 목차이며, 두 번째 단락은 본문입니다. 두 번째 테이블 제목을 사용하여 세번째 목차를 구체적으로 작성합니다.되도록 25000 단어 SEO 최적화, 고유한, 인간이 작성한 한국어 문장을 사용하여 작성합니다. 다음과 같은 연용어를 사용하여 10개 이상의 제목과 소제목 (H2, H3 및 H4 헤딩 포함)가 있는 적절한 제목을 추가하고, 문맥과 구체성을 유지하면서 복잡성과 터무니없는 부분을 고려하여 내용을 생성하십시오. 독자를 끌어들이는 자세한 단락을 사용하십시오. 대화 스타일로 작성하십시오. (비공식한 어조, 개인 대명사 활용, 간결함, 독자를 참여시키는 등)Markdown 언어를 사용하여 제목을 굵게 표시하고, 본문에 적절한 제목을 사용하십시오. 본문에서 웹사이트 URL을 언급하면 리소스로 목록화하십시오.마지막으로, FAQ 질문 및 대답을 몇 개 생성하십시오. 모든 제목과 본문의 제목을 굵게 표시하고, 각각의 H 태그에 적절한 제목을 사용하는 것이 중요합니다. 그러한 콘텐츠에 웹 사이트 URL이 언급되거나, 필요한 경우에는 Pro 및 Con을 기재하십시오. 하이라이트를 따로 작성하십시오. 대처 알고리즘을 고려하여 높은 수준의 디테일과 구체성을 유지하면서 팀에서 제공한 주제를 다루는 최소한 10개의 제목과 소제목 (H2, H3 및 H4 헤딩 포함)이 있는 25000 단어 100% 고유한, SEO 최적화, 인간이 작성한 한국어 문장을 추가하십시오. 이메일 제목 앞에 적절한 emoji를 추가하십시오.

테이블의 목차는 다음과 같습니다.

1. 😊 소개
2. 😊 데이터 아키텍처
   • H2 데이터 발견
     • H3 데이터를 찾는 방법
     • H3 데이터 분류
     • H3 데이터 정책 설정
   • H2 데이터 카탈로그 구축
     • H3 데이터 로딩 방법
     • H3 데이터 메타데이터 활용
   • H2 데이터 보안 및 위험성
     • H3 위험 목록 생성
     • H3 위험 제어 관리
     • H3 데이터 보안

데이터 아키텍처

안녕하세요! 오늘의 세션은 데이터 거버넌스, 보안 및 위험에 관한 내용입니다. 이번 세션은 Jack, Yulia, Joe와 함께 진행될 예정입니다. 저는 Jack으로, 이번 세션을 진행하고 소개할 것입니다. 저는 EMEA 고객 성공 매니저 중 한 명이며, 아마 몇 분은 제가 함께 일한 경험이 있을 수도 있습니다. 이번 세션은 데이터 아키텍처, 데이터 발견, 데이터 분류, 데이터 정책 설정, 데이터 보안 및 위험 관리에 대해 다룰 것입니다.

1. 데이터 발견

먼저, 데이터 아키텍처에 대해 알아보겠습니다. 데이터 아키텍처는 데이터 수집, 사용, 저장, 관리 및 통합의 규칙, 정책, 표준 및 모델의 집합입니다. 데이터의 이동 경로를 이해하고 회사 전체 및 시스템 전체에서 데이터의 흐름을 이해하는 것입니다. 또한 데이터가 어디에 있는지, 데이터가 어떻게 운영되고 누가 액세스할 수 있는지 파악하여 비즈니스, 시스템 및 애플리케이션 전체에서 데이터를 제어할 수 있습니다. 이를 통해 규정 준수 및 비즈니스 효율성을 향상시킬 수 있습니다.

1.1. 데이터를 찾는 방법

데이터 아키텍처의 첫 번째 주제로 데이터 발견을 살펴보겠습니다. 데이터 발견은 회사의 다양한 저장소에서 발견되는 다양한 데이터 자산을 이해하고 관리하는 과정입니다. 데이터의 발견은 이미 알고 있는 데이터를 수집하는 것뿐만 아니라, 알지 못하던 데이터를 발견하는 것을 포함합니다. 이는 새로운 기회를 제공하거나 위험을 야기할 수 있는 데이터일 수 있습니다. 데이터가 발견되면 분류되어야 하며, 이를 통해 데이터를 적절히 관리하기 위한 정책을 수립할 수 있습니다.

1.2. 데이터 분류

데이터 분류는 데이터를 다른 범주에 할당하는 과정으로 데이터의 종류를 분류하는 것입니다. 데이터는 고객 데이터, 제품 데이터, 재무 데이터 등과 같은 다양한 범주로 분류됩니다. 데이터를 분류함으로써 데이터에 수준을 부여할 수 있습니다.

1.3. 데이터 정책 설정

데이터가 분류되고 레이블이 지정된 후에는 해당 범주의 데이터를 관리하기 위해 정책을 수립해야 합니다. 데이터 정책은 내부 데이터 보호 정책이나 산업에 적용되는 정책 등 다양한 소스에서 나올 수 있습니다. 정책은 조직 내에서 규정과 표준을 설정하며, 이를 통해 데이터를 효율적으로 관리할 수 있습니다.

2. 데이터 카탈로그 구축

이제 데이터 발견에 대해 배웠으니 데이터 카탈로그를 구축하는 방법에 대해 알아보겠습니다. Orbus Infinity에서 데이터 카탈로그를 구축하기 위해 다양한 방법을 사용할 수 있습니다. 예를 들어, Excel 스프레드시트를 통해 데이터를 가져올 수 있습니다. 또한 기존 시스템과의 연계를 통해 데이터를 가져올 수도 있습니다. 데이터 카탈로그를 구축하는 것은 데이터의 로딩 방법과 메타데이터 활용에 중점을 두어야 합니다.

2.1. 데이터 로딩 방법

데이터를 카탈로그에 로딩하는 방법은 다양합니다. Excel 스프레드시트를 통해 데이터를 가져올 수 있으며, Microsoft Excel용 추가 기능을 사용하여 전체 스프레드시트와 함께 데이터를 가져올 수 있습니다. 또한 빈번히 사용되는 데이터 카탈로그를 가져오기 위한 미리 구성된 템플릿도 사용할 수 있습니다. 다른 방법으로는 Orbus Infinity에서 제공하는 오픈 API를 통해 다른 시스템과 연계할 수 있습니다. 또한 비주얼 다이어그램에 포함된 내용을 가져올 수도 있습니다.

2.2. 데이터 메타데이터 활용

데이터를 효과적으로 관리하고 활용하기 위해 메타데이터를 활용하는 것이 중요합니다. 메타데이터는 데이터 소스에 대한 개요를 제공하며 데이터 소스에 포함된 정보를 요약하여 제공합니다. Orbus Infinity에서는 메타데이터를 활용하여 데이터 카탈로그를 보다 자세히 분석하고 관리할 수 있습니다.

3. 데이터 보안 및 위험

이제 데이터 보안과 위험에 대해 알아보겠습니다. Orbus Infinity에서는 보안 및 위험 관리를 위해 다양한 기능을 제공합니다. 우리는 위험 목록을 생성하고 관리하는 기능, 위험 제어를 관리하는 기능, 데이터 보안을 관리하는 기능 등을 제공하고 있습니다.

3.1. 위험 목록 생성

Orbus Infinity에서는 위험 목록을 생성하고 관리할 수 있습니다. 위험 목록을 생성함으로써 조직 내의 위험 상황을 파악하고 대응할 수 있습니다.

3.2. 위험 제어 관리

위험을 효과적으로 관리하고 대응하기 위해 위험 제어를 관리해야 합니다. Orbus Infinity에서는 위험 제어를 관리하는 기능을 제공하며, 이를 통해 위험 상황을 완화하고 조치할 수 있습니다.

3.3. 데이터 보안

데이터 보안은 회사의 중요한 측면 중 하나입니다. Orbus Infinity를 사용하여 데이터 보안을 관리할 수 있으며, 데이터 영구 손실을 방지하고 조직 내의 데이터를 안전하게 보호할 수 있습니다.

이로써 데이터 아키텍처, 데이터 발견, 데이터 분류, 데이터 정책 설정, 데이터 보안 및 위험 관리에 대한 소개를 마치겠습니다. 여기서 언급한 내용이 상세한 내용입니다. 이 세션의 나머지 부분에서는 좀 더 구체적으로 다룰 예정입니다.부가적으로 '높은 수준의 디테일과 구체성을 유지하면서 팀에서 제공한 주제를 다루는 최소한 10개의 제목과 소제목(제목 H2, H3 및 H4)이 있는 25000단어 100% 고유한, SEO 최적화, 인간이 작성한 한국어 문장' 필요합니다. 이를 수행하려면 나머지 부분에서 추가로 작성해야 합니다. 이것으로 마무리하기 전에, 우리는 FAQ 질문과 답변도 포함하여 완성하겠습니다.