경쟁력 있는 서비스나 제품을 만들고 고객 경험을 개선하기 위한 밑바탕이 되는 데이터 거버넌스(Data Governance)에 대해 당신이 알아야 할 모든 것!데이터는 우리가 새로운 시장에 침투하고, 비용을 통제하고, 수익을 창출하고, 위험을 관리하고, 주변의 세상을 발견하는 데 도움을 준다. 하지만 데이터의 이러한 이점을 살리려면 데이터를 제대로 관리하고 주관해야 한다. 이 책은 사람, 프로세스, 도구, 데이터 소유권, 데이터 품질, 개인정보보호 및 보안 등 데이터 관리와 데이터 거버넌스(Data Governance)의 여러 측면을 실용적이고도 독자가 이해하기 쉬운 방식으로 설명한다. 또한, 저자들의 풍부한 경험과 전문성을 바탕으로 실무에 바로 적용 가능한 구체적인 방법론과 실천 전략을 제시한다. 데이터를 신뢰할 수 있게 만드는 프로세스나 기술을 구현해야 하는 사람은 모두 읽어야 하는 책이다!
Ph.D. 구글 클라우드의 데이터 분석 및 데이터 관리 제품군 책임자다. 구글 클라우드 CTO 오피스의 기술 이사로 구글 클라우드에 합류한 이후, 인더스트리얼 엔터프라이즈 솔루션을 향한 구글 클라우드의 여러 시도를 이끌고 있다. 구글 클라우드는 CTO 오피스를 설립했으며, 신뢰할 수 있는 조언자이자 파트너로서 전 세계기업들과 함께 일할 팀(클라우드 컴퓨팅, 분석, AI, 머신러닝 분야 최고의 전문가로 구성된)을 만드는 중이다. 구글 클라우드 CTO 오피스에서 기술 이사로서 리더십 역할을 맡은 외부 인사는 에브렌이 최초다. 테네시대학교를 졸업하고 원자력 공학 석사 학위와 박사 학위를 취득했으며, 60개가 넘는 미국 특허를 보유하고 있다.
1장 데이터 거버넌스란_데이터 거버넌스는 무엇에 관여하는가___데이터 거버넌스에 대한 전일적 접근 방식___데이터의 신뢰 향상___분류 및 접근 제어___데이터 거버넌스 대 데이터 활성화 및 데이터 보안_데이터 거버넌스가 점점 더 중요해지는 이유___데이터의 크기가 증가하고 있다___데이터를 다루거나 열람하는 사람의 수가 기하급수적으로 증가했다___데이터 수집 방법이 발전했다___수집되는 데이터의 종류가 늘어나고 있다(좀 더 민감한 데이터도 포함해서)___데이터의 용례가 확장되었다___데이터 취급에 관한 새로운 규제와 법규___데이터 사용에 관한 윤리적 우려 사항_데이터 거버넌스의 실제 적용 사례___발견성, 보안, 설명책임성의 관리___데이터 품질 개선_데이터 거버넌스의 비즈니스 가치___혁신 촉진___데이터 거버넌스와 데이터 분석 민주화의 갈등___위험 관리(도난, 오용, 데이터 손상)___규제 준수___데이터 거버넌스를 고민하는 조직이 고려할 사항들_공용 클라우드에서 데이터 거버넌스가 더 쉬운 이유___위치___표면적 감소___임시 컴퓨팅___서버리스와 강력함의 조합___분류된 자원___하이브리드 시스템의 보안_요약2장 데이터 거버넌스의 구성요소: 도구_전사적 사전___데이터 부류___데이터 부류와 정책___데이터 분류와 조직화___데이터 카탈로그화와 메타데이터 관리___데이터 평가와 프로파일링___데이터 품질___계보 추적___키 관리와 암호화___데이터 보존과 데이터 삭제___데이터 취득을 위한 작업흐름 관리___IAM: 신원 및 접근 관리___사용자 인가와 접근 관리_요약3장 데이터 거버넌스의 구성요소: 사람과 프로세스_사람: 역할, 책임, 그리고 모자___사용자 모자의 정의___데이터 보강과 그 중요성_프로세스: 회사는 많고 거버넌스에 대한 요구와 접근 방식도 다양하다___구식 회사___클라우드 네이티브/디지털 전용___유통업체___고도 규제 회사___중소기업___대기업_사람과 프로세스의 조합: 고려사항, 문제점, 그리고 성공적인 전략 몇 가지___고려사항과 문제점.___다양한 프로세스와 전략의 성공/실패 사례_요약4장 데이터 수명 주기에 따른 데이터 거버넌스_데이터 수명 주기란_데이터 수명 주기의 단계들___데이터 생성___데이터 처리___데이터 저장___데이터 활용___데이터 보관___데이터 파기_데이터 수명 주기 관리___데이터 관리 계획서_데이터 수명 주기 전체에 대한 거버넌스 적용___데이터 거버넌스 프레임워크___데이터 거버넌스의 실제___데이터 플랫폼에서 데이터의 이동 방식을 보여주는 예_데이터 거버넌스 운영___데이터 거버넌스 정책서란___데이터 거버넌스 정책서의 중요성 ___데이터 거버넌스 정책서의 개발___데이터 거버넌스 정책서의 구조___역할과 책임___단계별 이행 지침___데이터 수명 주기 전반의 거버넌스 고려사항_요약5장 데이터 품질 향상_데이터 품질이란_데이터 품질이 중요한 이유___빅데이터 분석과 데이터 품질___AI/ML 모델과 데이터 품질_데이터 품질이 데이터 거버넌스 계획의 일부인 이유_데이터 품질을 위한 기법들___점수 카드___우선순위 지정___주해 추가___프로파일링_요약6장 이동 중인 데이터의 거버넌스_데이터 변환_계보___계보가 중요한 이유___계보 수집 방법___계보의 종류___네 번째 차원___이동 중 데이터의 거버넌스 방법_정책 관리, 시뮬레이션, 모니터링, 변화 관리_감사와 규제 준수_요약7장 데이터 보호_보호 계획 수립___계보와 품질___보호의 수준___분류_클라우드 환경의 데이터 보호___멀티 테넌트 환경___보안 표면___VM의 보안_물리적 보안___네트워크 보안___전송 중 데이터의 보안_데이터 외부유출___가상 사설 클라우드 서비스 제어(VPC-SC)___코드 보안___제로 트러스트 보안 모델_신원 및 접근 관리(IAM)___인증___인가___정책___데이터 손실 방지___암호화___차등 개인정보보호___접근 투명성_데이터 보호의 민첩성 유지___보안 건전성 분석___데이터 계보___이벤트 위협 검출_데이터 보호 모범관행___네트워크 분리 설계___물리적 보안___이동기기의 암호화 및 취급 정책___데이터 삭제 프로세스_요약8장 모니터링_모니터링이란_모니터링을 수행하는 이유_모니터링이 필요한 영역___데이터 품질 모니터링___데이터 계보 모니터링___규제 준수 모니터링___거버넌스 계획의 성과 모니터링___보안 모니터링_모니터링 시스템이란___실시간 분석___시스템 경보 ___알림(통지)___보고 및 분석___그래프 시각화 ___커스텀화_모니터링 기준_모니터링에서 중요하게 고려해야 하는 사항들_요약9장 데이터 보안과 개인정보보호를 위한 데이터 문화 구축_데이터 문화란 무엇이며 왜 중요한가_하향식 접근: 데이터 거버넌스가 비즈니스에 제공하는 이점들___분석과 총수익___기업 페르소나와 대중의 인식_의도, 교육, 의사소통___데이터 문화는 의도적이어야 한다___교육: 누가 무엇을 알아야 하는가_데이터 문해력을 넘어서___동기 부여와 연쇄 효과_민첩성 유지___요건, 규제, 준수___데이터 구조의 중요성___거버넌스 프로세스의 규모 확대/축소_법무 담당자와 보안 담당자의 상호작용___규제 파악 및 갱신___의사소통___상호작용의 효과___여전히 관건은 민첩성_사고 처리___‘모든 사람’의 책임은 그 누구의 책임도 아니다_투명성의 중요성___투명하다는 것의 의미___내부 신뢰 구축___외부 신뢰 구축___모범 전파_요약부록A 구글의 내부 데이터 거버넌스부록B 추가 자료
