1. 명확한 아키텍처 및 데이터 관리 원칙 정의: 조직은 아키텍처 및 데이터 관리에 접근하는 방법을 설명하는 명확한 원칙을 수립해야 합니다. 이러한 원칙은 조직 전체의 이해 관계자를 포함하여 공동으로 개발해야 하며 전반적인 조직 목표 및 전략과 일치해야 합니다.
2. 교차 기능 팀 구성: 조직은 교차 기능 팀을 만들어 아키텍처와 데이터 관리 관행을 일치시킬 수 있습니다. 이러한 팀에는 IT, 데이터 관리, 비즈니스 및 재무를 비롯한 여러 부서의 대표와 응집력을 촉진하기 위한 팀 리더가 포함되어야 합니다.
3. 데이터 및 아키텍처 용어 표준화: 조직은 혼란을 피하기 위해 여러 부서에서 데이터 및 아키텍처에 사용되는 용어를 표준화해야 합니다. 공유된 어휘는 더 나은 의사 소통을 촉진하고 오해를 줄이는 데 도움이 됩니다.
4. 데이터 아키텍처 프레임워크 개발: 조직은 데이터 환경의 구조와 구성 요소를 정의하는 데이터 아키텍처 프레임워크를 개발해야 합니다. 이 프레임워크에는 데이터 모델, 데이터 흐름, 데이터 사전 및 데이터 계보가 포함되어야 합니다.
5. 거버넌스 구조 수립: 정책, 절차 및 표준을 포함하는 아키텍처 및 데이터 관리를 위한 거버넌스 구조를 수립합니다. 명확한 거버넌스 구조는 역할, 책임 및 의사 결정 프로세스를 정의하는 데 도움이 되어 데이터 관리와 아키텍처 사례 간의 조정을 보장합니다.
6. 기술 활용: 데이터 품질, ETL 및 데이터 매핑 도구와 같은 IT 도구는 조직이 데이터를 보다 효과적으로 관리하는 데 도움이 될 수 있습니다. 아키텍처 도구를 활용하여 다양한 아키텍처 구성 요소에 대한 다이어그램을 생성할 수 있으므로 조직의 모든 사람이 '큰 그림'을 이해할 수 있습니다.
7. 정기적인 평가 수행: 조직은 아키텍처 명확성과 데이터 관리 관행이 일치하는지 확인하기 위해 정기적인 평가를 수행해야 합니다. 또한 관행이 여전히 현재 비즈니스 목표 및 목표와 일치하는지 평가해야 합니다.
8. 교육 및 지원 제공: 조직은 직원이 아키텍처 및 데이터 관리 원칙을 이해할 수 있도록 적절한 교육 및 지원을 제공해야 합니다. 교육 세션은 모든 사람이 이러한 관행의 최신 개발에 뒤떨어지지 않도록 정기적으로 실시해야 합니다.
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