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기업 데이터 매니지먼트의 새로운 패러다임
Strategy of DataOps |
데이터 개발에서 운영, 활용까지,
데이터 관리 프로세스와 조직간의 유연한 협업 오케스트레이션을 지원합니다. |
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유기적인 데이터 거버넌스 체계로
지속적인 고품질의 데이터 공급 기반 확보 |
Digitalization, Business Innovation, AI, RPA,ML 등 최신 IT 기술의 도입 복잡하게 얽혀있는 On-Premise와
다양한 타입의 클라우드 서비스. 기업의 새로운 기술과 인프라에 대한 적극적인 도입을 통해
데이터를 활용한 성공적인 비즈니스 퍼포먼스를 기대하지만,
일회성의 관리로는 지속적인 비즈니스 가치 창출은 불가능합니다.
비즈니스에 최적화된 고품질의 데이터 활용을 위하여는 조직, 프로세스, 기술의 조화로운 오케스트레이션이 필요합니다.
데이터 관리 조직과 소비 조직과의 원활한 커뮤니케이션,
그리고 그 기반이 되는 데이터 거버넌스까지 이상적으로 관리할 수 있는 DataOps 전략은
지금까지 기업이 해결하고자 하는 데이터 관리와 활용에 대한 문제점을 해결할 수 있는 최적의 전략입니다. |
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| DataOps 전략 |
| 신뢰할 수 있는 고품질의 데이터를 사용자에게 신속하게 제공하기 위한 기반 전략 수립 |
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데이터 분석과 활용을 극대화하기 위한
Data 관리 조직과 Data 활용 조직과의 유연한 협업 체계 |
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| - 고객 Needs - |
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클라우드
운영상의 민첩성 |
기업의 운영, 분석, 거버넌스 강화를 통한
고품질 데이터 |
데이터 활용과 운영 핵심,
빅데이터 분석 플랫폼 |
데이터 검색을 위한
카탈로그 및 지원 프로세스 |
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| - 필요 기술 및 서비스 - |
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Cloud & On-Premise
하이브리드 서비스 |
데이터 통합 및
데이터 가상화 서비스 |
데이터 거버넌스 및
품질관리 서비스 |
데이터 카탈로그 및
메타 데이터 관리 서비스 |
셀프
서비스 |
마스터 데이터
관리 서비스 |
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데이터 기반 의사 결정을 가능하게 하는
데이터 거버넌스 기반의 데이터 활용 플랫폼 |
고품질의 데이터를 유지하기 위하여는 지속적이고 전반적이 데이터 관리가 이루어져야 합니다.
데이터 관리를 위한 데이터 거버넌스는 데이터 관리 프로세스가 유기적으로 연계되어야 하며
데이터 관리 조직, 프로세스, 자동화 도구 및 솔루션을 통해 그 기반을 구성함으로써 고품질의 데이터 자산을 확보할 수 있습니다. |
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데이터옵스 전략으로 확보된 고품질의 데이터를 활용하기 위하여 데이터 검색과 소비 기반으로 데이터 포털을 활용할 수 있습니다.
데이터포털은 컴플라이언스와 사용자 오너쉽을 고려한 데이터 검색 및 요청 프로세스 체제를 지원함으로써 데이터옵스의 핵심 축으로 활용될 수 있습니다. |
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기업 데이터 협업 관리를 위한 최선의 목표, 데이터옵스 구현
엔코아가 제안하는 데이터옵스 전략, ENSTACK |
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