에브렌 에류렉, 우리 길라드, 발리아파 락쉬마난, 아니타 키분구치그랜트, 제시 애시다운, 데이터 거버넌스: 사람, 기술, 도구, 프로세스 - 현대적인 데이터 관리와 활용을 위한 체계적 프레임워크, 책만
"데이터 거버넌스: 사람, 기술, 도구, 프로세스"는 데이터 관리의 중요성을 강조하며, 현대 비즈니스에서 데이터가 어떻게 활용될 수 있는지를 탐구하는 필독서입니다. 이 책은 데이터 거버넌스의 다양한 측면을 사람, 프로세스, 도구, 데이터 소유권, 품질, 개인정보 보호 및 보안과 같은 주제로 나누어 설명합니다. 저자들은 데이터의 신뢰성을 높이기 위한 실용적인 방법과 실제 사례를 통해 독자에게 실질적인 통찰을 제공합니다.
데이터는 기업의 경쟁력을 좌우하는 중요한 자산으로, 이를 효과적으로 관리하지 않으면 큰 위험을 초래할 수 있습니다. 이 책은 데이터 거버넌스의 필요성과 그에 따른 다양한 접근 방식을 제시하여, 독자가 데이터를 안전하고 효율적으로 관리할 수 있도록 돕습니다. 특히, 데이터 관리에 대한 최신 동향과 규제에 대한 이해를 높이는 데 중점을 두고 있습니다.
저자들은 구글 클라우드에서의 풍부한 경험을 바탕으로, 데이터 관리와 관련된 다양한 문제를 해결하기 위한 구체적인 전략과 방법론을 제시합니다. 데이터의 수명 주기 전반에 걸쳐 거버넌스를 적용하는 방법, 데이터 품질을 향상시키기 위한 기법, 그리고 클라우드 환경에서의 데이터 보호 방법 등 다양한 주제를 다루고 있습니다.
이 책은 데이터 거버넌스의 중요성을 이해하고, 이를 통해 조직의 신뢰성을 높이며 고객 경험을 개선하고자 하는 모든 이들에게 유용한 자료가 될 것입니다. 데이터 관리의 복잡성을 간결하고 명확하게 풀어낸 이 책을 통해, 독자들은 데이터가 제공하는 가치를 극대화할 수 있는 방법을 배울 수 있습니다. 데이터 거버넌스에 대한 깊이 있는 이해를 원하시는 분들께 적극 추천합니다.
목차
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
_요약
2장 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
_요약
3장 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
_요약
4장 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
_요약
5장 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
_요약
6장 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
_요약
7장 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
_요약
8장 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
_요약
9장 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
_요약
부록A 구글의 내부 데이터 거버넌스
부록B 추가 자료
- 교보문고: https://bitl.bz/Tz4QBj
- Yes24: https://bitl.bz/yRz9wL