데이터 모델링의 맥락에서 데이터 거버넌스는 데이터의 가용성, 접근성, 무결성, 품질 및 보안을 보장하기 위해 적용되는 프로세스, 정책, 조직 구조 및 기술을 포괄하는 조직 내 데이터의 공식적인 관리를 의미합니다. . 이는 규제 요구 사항을 준수하고 위험을 완화하는 동시에 조직 전체에서 데이터가 효과적이고 일관되게 사용되도록 보장하는 중요한 측면입니다. 데이터 거버넌스의 주요 목표는 조직이 데이터의 불일치와 불일치를 최소화하여 정보를 바탕으로 규정을 준수하는 데이터 기반 결정을 내릴 수 있도록 하는 것입니다.
현대 소프트웨어 개발에서는 비즈니스에서 생성, 수집, 저장 및 분석되는 데이터의 양이 계속 증가하고 있기 때문에 데이터 거버넌스가 가장 중요합니다. 결과적으로, 조직은 라이프사이클 전반에 걸쳐 데이터가 정확하고 일관되며 안전하게 유지되도록 잘 정의된 데이터 거버넌스 전략 및 구조를 갖추어야 합니다.
데이터 모델링 범위 내에서 데이터 거버넌스는 다음을 포함한 여러 주요 구성 요소를 포함합니다.
데이터 품질: 데이터의 정확성, 일관성, 완전성 및 적시성을 포함합니다. 효과적인 데이터 거버넌스는 데이터가 정확하고 사전 정의된 표준 세트를 준수하여 분석 및 의사 결정에 적합하도록 보장합니다.
데이터 관리: 데이터에 대한 책임 및 소유권 할당과 관련됩니다. 데이터 관리자는 데이터 품질을 유지하고 조직 전체에서 데이터가 적절하고 윤리적으로 사용되도록 보장할 책임이 있습니다.
데이터 보안: 무단 액세스, 손상 또는 유출로부터 데이터를 보호합니다. 데이터 거버넌스에는 민감한 정보를 보호하기 위한 적절한 액세스 제어, 암호화 메커니즘 및 모니터링 도구의 구현이 포함됩니다.
데이터 개인 정보 보호: 개인 식별 정보(PII) 보호 및 개인 정보 보호 법률 및 규정(예: GDPR, HIPAA) 준수를 강조합니다. 데이터 거버넌스는 조직 전체에서 PII의 수집, 저장 및 사용에 관한 정책을 정의하고 시행합니다.
데이터 계보(Data Lineage): 원본에서 최종 소비까지 데이터의 추적성을 수반하며 조직 전체에서 데이터가 어떻게 변경되고 이동하는지 보여줍니다. 데이터 거버넌스는 데이터 계보를 통합하여 데이터 처리 중에 이루어진 데이터 변환, 종속성 및 가정에 대한 가시성을 제공합니다.
데이터 카탈로그화: 조직의 데이터 자산에 대한 포괄적인 인벤토리 생성 및 유지 관리가 포함됩니다. 데이터 카탈로그는 빠르고 효율적인 데이터 검색을 위해 메타데이터를 중앙 집중화합니다. 이는 사용자가 작업 중인 데이터에 대한 명확한 이해를 제공함으로써 데이터 거버넌스를 지원합니다.
백엔드, 웹 및 모바일 애플리케이션을 생성하기 위한 no-code 플랫폼인 AppMaster 소프트웨어 개발에서 데이터 거버넌스의 중요성을 인식하고 있습니다. 이를 통해 고객은 데이터 모델(데이터베이스 스키마)을 시각적으로 생성하여 애플리케이션 전반에 걸쳐 데이터 무결성과 일관성을 보장할 수 있습니다. 또한 고객은 시각적 BP(비즈니스 프로세스) 디자이너를 사용하여 비즈니스 로직 및 API endpoints 설계하여 앱 개발 프로세스 전반에 걸쳐 적절한 데이터 처리 방식을 유지할 수 있습니다.
통합 개발 환경(IDE)을 제공함으로써 AppMaster 데이터 거버넌스를 핵심으로 하는 웹, 모바일 및 백엔드 애플리케이션 구축 프로세스를 간소화합니다. 요구 사항이 수정될 때마다 애플리케이션을 처음부터 다시 생성하는 AppMaster 의 접근 방식을 통해 기술 부채가 제거되고 데이터 모델이 최신 상태로 유지되고 거버넌스 정책을 완벽하게 준수하도록 보장됩니다.
AppMaster 의 강력한 no-code 기능은 조직에 데이터 거버넌스 요구 사항을 관리하는 원활하고 효율적인 방법을 제공합니다. 데이터 모델과 비즈니스 로직을 시각적으로 생성하고, 정확하고 신뢰할 수 있는 데이터 카탈로그를 유지하고, 데이터 개인정보 보호와 보안을 보장하는 기능을 갖춘 AppMaster 기업이 확장 가능하고 규정을 준수하는 애플리케이션을 빠르고 효과적으로 개발할 수 있도록 지원하는 포괄적인 데이터 거버넌스 솔루션을 제공합니다.
