데이터에 대해 자신 있게 행동하는 11가지 데이터 거버넌스 도구
게시 됨: 2022-06-03현대 조직은 관리하고 추적하기 어려울 수 있는 엄청난 양의 데이터를 생성합니다. 데이터 거버넌스 도구는 데이터 관련 프로세스를 조정하는 데 도움이 되므로 데이터 액세스를 관리하고 통찰력에 대해 협업하고 회사 전체에 흩어져 있는 테라바이트급 정보를 더 쉽게 처리할 수 있습니다.
단일 데이터 자산은 하루에 수백 번 수정될 수 있으므로 올바른 도구 없이는 어디에서 문제가 발생했는지 말하기 어렵습니다. 사소한 계산 착오부터 대규모 데이터 유출에 이르기까지 잘못된 정보는 모든 것을 위험에 노출시킵니다.
11가지 최고의 데이터 거버넌스 도구와 해당 기능에 대해 간략히 설명했으므로 데이터를 올바른 방식으로 더 빠르게 처리할 수 있습니다. 또한 데이터 거버넌스가 비즈니스 및 개별 비즈니스 사용자가 데이터를 더 잘 처리하고 액세스를 관리하며 개인 정보 보호 정책을 설정하는 데 어떻게 도움이 되는지 설명했습니다.
그것이 당신이 찾고 있던 것입니까? 그럼 시작하겠습니다.
간단히 말해서 데이터 거버넌스
데이터 거버넌스가 비즈니스, 분석가 및 마케터에게 도움이 되는 방법
기업을 위한 혜택
분석가를 위한 이점
마케터를 위한 혜택
데이터 거버넌스 도구를 선택하기 전에 고려해야 할 4가지 사항
해결하려는 문제
운영하는 데이터 유형
데이터 거버넌스 도구의 기능
데이터로 작업하는 팀 및 전문가 유형
통찰력을 최적화하고 정보에 입각한 결정을 내리는 11가지 데이터 거버넌스 도구
Axon 데이터 거버넌스
SAP 마스터 데이터 거버넌스
얼레이션
아파치 아틀라스
세마키 xDM
타원형 가장자리
Oracle 엔터프라이즈 메타데이터 관리
면역
IBM InfoSphere 정보 거버넌스 카탈로그
구글 클라우드 데이터 카탈로그
아틀란
Improvado로 경쟁에서 앞서가는 데이터 인프라 구축
간단히 말해서 데이터 거버넌스
데이터 거버넌스는 회사의 전략적 활동에서 데이터를 효율적으로 사용하기 위해 조직에서 데이터를 구성하고 가용성, 사용성, 보안 및 무결성을 관리하는 프로세스입니다.
데이터 거버넌스에는 일관되고 신뢰할 수 있는 통찰력을 보장하기 위해 다양한 도구, 전문가, 규정 및 성능 메트릭이 포함됩니다. 잘 설계된 데이터 흐름을 통해 조직은 데이터에 액세스할 수 있는 사람, 데이터와 관련하여 취할 수 있는 조치, 방법 등을 정의할 수 있습니다.
결과적으로 기업은 데이터 보안과 접근성 사이의 황금률을 달성합니다. 이 두 가지 요소의 균형을 유지함으로써 데이터 거버넌스는 분석가와 다른 사용자가 데이터를 오용으로부터 안전하게 보호하면서 데이터를 최대한 활용할 수 있는 최적의 조건을 제공합니다.
데이터 거버넌스가 비즈니스, 분석가 및 마케터에게 미치는 이점
도구 발견 단계로 뛰어들기 전에 데이터 거버넌스가 기업 전체와 기업 내 개별 사용자에게 어떤 이점을 가져다 주는지 결정해야 합니다.
기업을 위한 혜택
대부분의 데이터 중심 기업에는 한 가지 주요 단점이 있습니다. 바로 데이터 사일로입니다.
데이터 사일로는 동일한 조직의 다른 그룹이 쉽게 액세스할 수 없는 한 그룹(예: 부서)이 소유한 데이터 세트입니다.
조직은 이 문제를 다양한 방식으로 해결합니다. 그리고 다른 방법은 다른 결과로 이어질 수 있습니다.
마케팅 데이터 중앙 집중화를 통해 조직 내부의 데이터 사일로를 제거하는 방법을 알아보십시오.
재미있는 부분은 회사가 모든 직원에게 데이터에 대한 과도한 액세스 권한을 부여할 때 발생합니다. 후배 직원이 실수로 중요한 데이터 세트를 수정하거나, 누군가 백업 파일을 삭제하거나, 회계사가 중요한 데이터를 펜 드라이브에 다운로드하여 가장 가까운 카페테리아에서 잃어버리는 경우입니다. 이것이 우리가 100% 투명한 데이터 프로세스라고 부르는 것입니다.
데이터 거버넌스는 데이터에 액세스할 수 있는 사람과 데이터 세트와 관련하여 각 사람이 취할 수 있는 조치를 결정합니다.
데이터 거버넌스 프로젝트의 주요 역할 중 하나인 데이터 스튜어드는 데이터 제어 및 데이터 액세스 관리를 유지합니다.
주요 혜택:
- 직원에게 제공되는 데이터 액세스에 대한 완전한 제어
- 데이터 보안 향상
- 데이터 노출 위험 없이 데이터 사일로 제거
분석가를 위한 이점
데이터 거버넌스는 규정을 설정하는 것만이 아닙니다. 또한 분석가에게 셀프 서비스 BI 도구를 제공하는 것입니다.
Forbes에 따르면 78%의 경영진과 분석가가 비즈니스 인텔리전스 프로세스에서 데이터 거버넌스의 가치를 인식하고 있습니다. 일관되지 않은 데이터와 여러 버전의 진실로 인해 분석 프로세스가 필요 이상으로 복잡해집니다.
잘 계획된 데이터 거버넌스 프로세스를 통해 분석가는 데이터를 분석하고 데이터에서 귀중한 통찰력을 추출하는 기본 작업에 집중할 수 있습니다.
주요 혜택:
- 분석가의 생산성 향상
- 분석가를 위한 통찰력의 품질 향상
- 필요한 데이터에 빠르고 간편하게 액세스
마케터를 위한 혜택
마케터와 마케팅 분석가도 데이터 거버넌스의 이점을 누릴 수 있습니다.
마케팅 부서와 영업 부서 사이에 데이터 사일로가 없기 때문에 마케터는 리드 품질, 새로운 기회, 고객 리뷰 등에 대한 통찰력에 빠르게 액세스할 수 있습니다 . 이전에는 영업 팀이 필요한 통찰력을 공유하기 전에 의미 없는 커뮤니케이션에 몇 시간이 걸릴 수 있었습니다. 데이터 거버넌스를 통해 마케터는 클릭 몇 번으로 데이터에 액세스할 수 있습니다.
데이터 세분성 은 분석가에게 또 다른 중요한 이점입니다.
수십 개의 마케팅 플랫폼에서 수동으로 데이터를 업로드하면 종종 성과 지표와 수치가 일관되지 않습니다. 잘못 병합된 마케팅 수치는 분기별로 잘못된 결과를 보여주고 정보에 입각한 의사 결정을 허용하지 않습니다.
데이터 중심 회사는 ETL 시스템 을 사용하여 모든 소스에 대해 사전 정의된 데이터 추출 패턴을 사용하여 데이터를 자동으로 수집합니다. 예를 들어 Improvado는 300개 이상의 마케팅 및 판매 소스에서 수집한 중앙 집중식 분석 준비 데이터로 기업에 활력을 불어넣습니다.
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ETL과 데이터 거버넌스 도구의 조합은 마케팅 분석가가 데이터 불일치를 제거하고 전체적인 대시보드를 구축하며 올바른 결정을 더 빨리 내리는 데 도움이 됩니다. 데이터 거버넌스가 정확한 과거 데이터로 데이터 세트를 작성하는 것부터 마케팅 보고를 자동화하는 ETL 시스템을 사용하는 것에 이르기까지 마케터가 양질의 데이터를 달성하는 데 도움이 되는 여러 가지 방법이 있습니다.
주요 혜택:
- 모든 채널에서 정확하고 일관된 성능 메트릭
- 인사이트 확보 시간 단축
- 인접 부서의 데이터에 대한 심층적인 가시성
데이터 거버넌스 도구를 선택하기 전에 고려해야 할 4가지 사항
이제 데이터 거버넌스가 비즈니스 및 사업부에 어떤 이점이 있는지 알았으므로 도구 검색 단계에 더 가까이 다가갈 수 있습니다.
먼저 데이터 거버넌스 도구를 선택하기 전에 무엇을 주의해야 하는지 알아야 합니다. 고려해야 할 4가지 주요 요소가 있습니다.
해결하려는 문제
가장 먼저 고려해야 할 사항은 데이터 거버넌스로 해결하려는 문제가 무엇인지입니다.
부서 간의 투명성과 협업을 높일 수 있는 방법을 찾고 계십니까?
데이터 변경 사항을 실시간으로 모니터링하고 제어하는 데 도움이 되는 도구가 필요하십니까?
데이터 품질 관리 프로세스를 자동화하고 싶습니까?
명확하게 정의된 문제가 없다면 데이터 거버넌스는 단지 키워드 묶음, 값비싼 도구 집합, 회사 내 배포의 역할에 대한 끝없는 토론에 불과합니다.
기본적으로 데이터 거버넌스 소프트웨어를 선반웨어로 전환하지 않도록 해결하려는 문제를 알아야 합니다.
운영하는 데이터 유형
다음으로 고려해야 할 사항은 작업 중인 데이터 유형입니다.
비정형 데이터를 다루고 있습니까? 관계형 데이터베이스를 관리해야 합니까? NoSQL 데이터베이스의 변경 사항을 제어하는 방법을 찾고 있습니까?
데이터의 목적도 중요합니다. 예를 들어 마케팅 성과 지표를 다루는 경우 분석가의 손에 들어가기 전에 특별한 정리 및 변환 프로세스가 필요합니다.
마케팅 데이터를 정리하는 방법과 이에 도움이 될 수 있는 도구에 대해 알아보세요.
데이터 거버넌스 도구는 작업 중인 데이터 유형을 처리할 수 있어야 합니다. 그렇지 않으면 시간과 돈 낭비에 불과합니다.
데이터 거버넌스 도구의 기능
모든 데이터 거버넌스 도구가 동일하게 생성되는 것은 아닙니다.
그들 중 일부는 다른 것보다 더 많은 기능을 제공합니다. 다음은 데이터 거버넌스 도구의 필수 기능입니다.
- 데이터 검색 및 분류
- 메타데이터 관리
- 변경 사항을 실시간으로 모니터링하고 제어하는 기능
- 데이터 품질 관리를 위한 규칙을 수립하는 능력
- 데이터 계보 추적
기능은 비즈니스 목표에 따라 다를 수 있습니다. 특정 요구 사항을 충족하는 도구를 식별할 수 있도록 이 기사 뒷부분에서 널리 사용되는 모든 데이터 거버넌스 도구의 기능을 다룰 것입니다.
데이터로 작업하는 팀 및 전문가 유형
마지막으로 누가 데이터 작업을 하고 있는지 고려해야 합니다.
소규모 분석 팀을 담당하고 있습니까? 회사 전체의 데이터를 관리하기 위해 엔터프라이즈급 소프트웨어가 필요하십니까?
팀의 기술적 숙련도는 고려해야 할 또 다른 요소입니다. 복잡한 데이터 변환을 위해서는 분석가가 SQL에 대한 강력한 지식이나 Python 또는 R과 같은 프로그래밍 기술이 필요합니다.
팀에 확실한 기술적 배경이 없는 경우 Improvado와 같은 코드 없는 데이터 파이프라인에 주의를 기울일 가치가 있습니다. 마케팅 및 영업 전문가는 스프레드시트와 같은 UI에서 복잡한 변환을 수행할 수 있습니다.
따라서 데이터 작업을 하는 사람을 이해하면 필요한 도구 유형과 도구에 어떤 기능이 있어야 하는지 알 수 있습니다.
통찰력을 최적화하고 정보에 입각한 결정을 내리는 11가지 데이터 거버넌스 도구
데이터 거버넌스 도구의 모든 필수 측면을 검토한 후 다음 논리적 단계는 오늘날 시장에서 가장 널리 사용되는 데이터 거버넌스 도구에 대해 논의하는 것입니다.
우수한 데이터 거버넌스 도구는 조직의 데이터 프로세스에 대한 완전한 가시성을 제공하고 데이터에 대한 액세스를 투명하게 만들고 비즈니스 목표와 상호 연관됩니다.
이를 염두에 두고 현재 시장에서 사용할 수 있는 가장 효율적인 데이터 거버넌스 도구 목록을 작성했습니다.
각각을 검토해 보겠습니다.
#1. Axon 데이터 거버넌스
Informatica에서 개발한 Axon Data Governance는 최고의 데이터 거버넌스 플랫폼 중 하나입니다.
그 핵심은 효과적이고 확장 가능한 데이터 거버넌스 솔루션을 위한 연결 허브이자 데이터 시장입니다.
플랫폼은 AI 및 기계 학습 알고리즘을 사용하여 다음 작업을 자동화합니다.
- 대규모 데이터세트 탐색
- 데이터 품질 평가
- 조직 전체에 데이터 관리 역할 분산
- 메타데이터 카테고리 생성 및 유지 관리
- 등.
이는 정책과 정책이 영향을 미치는 대상 간의 연결, 격차 및 연결을 자연스럽고 간단하게 생성하는 데 도움이 됩니다. 선별된 데이터 마켓플레이스를 통해 팀은 필요한 정보를 쉽게 찾고, 액세스하고, 이해할 수 있습니다.
또한 Axon Data Governance는 GDPR 데이터 위험 관리를 지원하고 민감한 데이터를 관리하며 들어오는 모든 정보의 관련성을 보장합니다.
이 소프트웨어의 명백한 이점을 볼 수 있지만 일부 사용자는 부정적인 측면도 강조합니다. 일부 리뷰에서는 소프트웨어가 미성숙하고 기본 기능이 부족하다고 말합니다.
Gartner: 3.9 / 29개 리뷰 중 5개
G2: 4.2 / 6 리뷰 중 5
TrustRadius: 6.8 / 6 리뷰 중 10
#2: SAP 마스터 데이터 거버넌스
SAP MDG(마스터 데이터 거버넌스)는 전사적 마스터 데이터를 관리하고 통제하기 위한 도구입니다. 사용자에게 모든 기업 마스터 데이터에 대한 단일 정보 소스를 제공하고 다양한 부서, 지역 및 비즈니스 프로세스에서 일관성을 유지합니다.
이 데이터 거버넌스 솔루션은 클라우드와 온프레미스 모두에서 구현할 수 있습니다. 이 목록에 있는 대부분의 도구와 마찬가지로 Master Data Governance를 사용하면 데이터 규칙을 생성, 검증 및 모니터링하고 데이터 관리 활동의 성능을 분석할 수 있습니다.
SAP Master Data Governance의 데이터 모델은 SAP ERP와 매우 유사하므로 SAP ERP를 사용하면 이 데이터 거버넌스 도구를 쉽게 통합할 수 있습니다.
다른 이점 중에서 사용자는 다른 SAP 도구 및 이해 가능한 UI와의 상호 운용성을 인정합니다.
단점과 관련하여 사용자는 이전 버전의 SAP MDG에는 데이터 품질 기능이 제한적이고 도구 비용이 대안보다 비싸며 SAP 제품에 대한 깊은 지식이 필요하다고 주장합니다.
그건 그렇고, SAP MDG의 가격은 5,000개 개체/월의 블록당 $59입니다.
Gartner: 4.4 / 102개 리뷰 중 5개
G2: 4.3 / 110개 리뷰 중 5개
TrustRadius: 9.3 / 29개 리뷰 중 10개
#삼. 얼레이션
Alation은 데이터 카탈로그 및 데이터 거버넌스를 위한 도구 세트를 제공합니다.
Alation 데이터 거버넌스 앱은 데이터 규제를 관리하는 편리한 방법을 제공합니다. 이 도구는 Policy Center라는 모든 정책에 대한 중앙 집중식 저장소를 제공합니다. 이를 통해 한 곳에서 모든 정책을 생성하고 각 규정이 특정 데이터에 어떻게 매핑되는지 확인할 수 있습니다.
일반적으로 데이터 거버넌스 프로세스에서 데이터 관리자와 특정 역할을 관리하려면 시간과 수작업이 필요합니다. AI 및 ML 알고리즘으로 구동되는 스튜어드십 대시보드는 누가 데이터를 사용하는지에 따라 데이터 스튜어드 검색을 자동화합니다.
Alation의 청지기는 한 번에 여러 데이터 세트에 걸쳐 규정을 할당하고 데이터를 제어할 수 있습니다.
긍정적인 특성 중 사용자는 플랫폼의 보안 수준과 뛰어난 사용자 경험을 칭찬합니다. 사용자는 또한 메타데이터를 얻기 위해 Alation을 데이터베이스에 직접 연결하는 기능과 기능에 감탄합니다.
그러나 Alation에는 단점이 있습니다. 일부 사용자는 플랫폼의 제공 및 지원 모델에 만족하지 않고 비즈니스 요구를 완전히 충족할 수 없다고 주장합니다. 다른 사람들은 플랫폼에 다양한 사용자를 위한 전문화된 보기가 없다고 주장합니다.
Gartner: 4.4 / 149개 리뷰 중 5개
G2: 4.3 / 22개 리뷰 중 5개
TrustRadius: 8.3 / 14개 리뷰 중 10개
#4. 아파치 아틀라스
Apache Atlas는 데이터 카탈로그 및 데이터 거버넌스를 위한 오픈 소스 도구입니다. 중앙 위치에서 이기종 엔터티와 해당 관계를 관리하고 관리해야 하는 경우에 적합한 솔루션입니다.
Apache Atlas의 도움으로 Hadoop 및 기타 기술 전반에 걸쳐 메타데이터 표준을 정의, 관리 및 모니터링할 수 있습니다.
이 데이터 거버넌스 도구는 조직 전체에서 사용되는 모든 메타데이터에 대한 중앙 집중식 리포지토리를 제공합니다. 또한 사용자에게 시간 경과에 따른 메타데이터의 변경 사항을 추적할 수 있는 감사 추적 기능을 제공합니다.
또한 Apache Atlas를 사용하면 비즈니스 요구 사항에 대한 사용자 지정 분류를 생성하고 다양한 Hadoop 구성 요소와의 통합을 지원할 수 있습니다.
가트너: 비공개
G2: 4.5 / 5
신뢰 반경: 9 / 10
#5. 세마키 xDM
Semarchy xDM은 데이터 거버넌스, 데이터 품질 및 마스터 데이터 관리를 위한 도구 세트를 제공하는 데이터 관리 플랫폼입니다.
플랫폼을 사용하면 기존 데이터 자산을 더 깊이 파고 이해하고, 데이터 불일치를 식별하고, 데이터 세트의 개선 사항을 식별할 수 있습니다. 이는 향후 데이터 거버넌스 이니셔티브를 위해 데이터 인프라를 준비하는 주요 단계입니다.
이 도구는 사용자에게 비즈니스 용어집, 데이터 카탈로그, 프로세스 및 정책을 생성할 수 있는 기능을 제공합니다. 또한 모든 메타데이터에 대한 중앙 집중식 리포지토리를 제공하고 시간 경과에 따른 메타데이터의 변경 사항을 추적할 수 있습니다.
Semarchy xDM은 또한 데이터 환경을 더 잘 이해할 수 있도록 강력한 브라우징, 검색 및 분류 기능을 제공합니다.
사용자는 플랫폼의 단순성과 구현 속도를 칭찬합니다. 이를 통해 분석가는 거의 모든 웹 도구로 쉽게 설정하고 즉시 데이터 관리를 시작할 수 있습니다.
그러나 플랫폼은 광범위한 기능 세트로 인해 가파른 학습 곡선을 가지고 있습니다. 또한 Semarchy에는 사용자 커뮤니티가 없으므로 문서의 범위를 벗어나는 질문에 답변할 사람이 없습니다.
Gartner: 4.6 / 5/138 리뷰
G2: 4.8 / 21개 리뷰 중 5개
TrustRadius: 목록에 없음
#6. 타원형 가장자리
OvalEdge는 데이터 검색, 데이터 품질 관리 및 마스터 데이터 관리를 위한 일련의 기능을 제공하는 클라우드 기반 데이터 거버넌스 도구입니다.
OvalEdge는 데이터의 세 가지 주요 C를 활용합니다.
- 목록화
- 협동
- 규정 준수
플랫폼은 모든 데이터 세트를 자동으로 카탈로그화하여 데이터 자산 검색을 단순화합니다. 관계형 데이터베이스, 데이터 웨어하우스 및 클라우드 플랫폼과 같은 모든 데이터 소스를 인덱싱하여 모든 파일, 테이블, 분석 소프트웨어 등의 메타데이터를 추적할 수 있습니다.
목록의 다른 도구와 마찬가지로 OvalEdge에는 역할 기반 보안 시스템이 있습니다. 사용자 및 데이터 소스에 역할을 할당할 수 있습니다. 이러한 역할은 각 사용자가 액세스할 수 있는 데이터, 데이터에 대한 조치 및 메타데이터로 수행할 수 있는 작업을 정의합니다.
사용자는 데이터 개인 정보 보호 전문가를 위한 플랫폼의 협업 도구와 오늘날 대부분의 DBMS 도구 및 데이터 소스와의 API 통합에 감탄합니다.
Gartner: 4.3 / 5 리뷰 중 5
G2: 1 리뷰 중 5 / 5
TrustRadius: 10 / 2 리뷰 중 10
#7. Oracle 엔터프라이즈 메타데이터 관리
Oracle OEMM(Enterprise Metadata Management)은 엔터프라이즈급 기업과 대규모 데이터 팀을 위한 데이터 거버넌스 솔루션입니다.
이를 통해 현재 시장에 있는 거의 모든 메타데이터 공급자로부터 메타데이터를 수집하고 카탈로그화할 수 있습니다.
모든 메타데이터를 카탈로그화한 후에는 함께 연결하여 현재 데이터 환경에 대한 전체적인 아키텍처 보기를 얻을 수 있습니다. 즉, 다양한 데이터 모델, 데이터베이스, 분석 도구, ETL 시스템 등에서 데이터의 전체 범위를 볼 수 있습니다.
또한 OEMM에는 모든 메타데이터에 대한 대화형 검색 및 탐색 기능이 있습니다. 모든 데이터 소스에 대한 완전한 데이터 계보 및 영향 분석을 제공합니다. 즉, 비즈니스 관점에서 시스템, 애플리케이션 또는 데이터베이스가 작동하는 방식을 반드시 알 필요는 없습니다. 물리적으로 액세스하지 않고도 이러한 시스템 내의 모든 메타데이터를 탐색할 수 있습니다.
일부 사용자는 Oracle의 기능과 사용 가능한 통합 수에 만족하지만 다른 사용자는 이 도구에 대한 만족도가 동일하지 않습니다. 일부 사용자는 일반 비즈니스 사용자의 복잡한 탐색과 매우 높은 진입 임계값에 대해 불평합니다.
Gartner: 89개 리뷰 중 4.2 / 5
G2: 3.4 / 6 리뷰 중 5
TrustRadius: 8.7 / 4개 리뷰 중 10개
#8. 면역
Immuta는 데이터 검색 및 데이터 품질 관리는 물론 보안 및 규정 준수를 위한 기능을 제공하는 데이터 거버넌스 도구입니다.
시스템은 각 쿼리에 대한 액세스 제어 정책을 자동으로 시행하고 상세한 감사 로그를 캡처하여 보안 및 규정 준수를 쉽게 유지할 수 있습니다.
Immuta는 데이터 규정 준수를 보장하고 문제를 조사하기 위해 데이터에 대한 모든 작업을 자동으로 모니터링하고 기록합니다. 데이터 팀은 모든 요청, 정책 수정, 쿼리 및 기타 정보에 액세스할 수 있습니다.
또한 Immuta는 계층 및 그래프를 비롯한 강력한 검색 및 분류 기능을 제공하여 데이터 자산을 추적하고 이해하는 데 도움을 줍니다.
또한 Immuta는 데이터 마스킹 및 데이터 암호화와 같은 고급 보안 및 규정 준수 기능 세트를 제공합니다.
Gartner: 리뷰 3개 중 4/5
G2: 4.5 / 6 리뷰 중 5
TrustRadius: 목록에 없음
#9. IBM InfoSphere 정보 거버넌스 카탈로그
IBM의 InfoSphere IGC(Information Governance Catalog)는 조직 내 정보 거버넌스를 위한 포괄적인 기능을 제공하는 데이터 거버넌스 도구입니다. IGC의 주요 기능은 다음과 같습니다.
- 메타데이터 관리
- 비즈니스 용어집
- 목록화
- 액세스 규칙 관리
이 도구를 사용하면 다양한 플랫폼에서 데이터를 관리하고, 데이터 자산 간의 관계를 이해하고, 이러한 자산에 대한 액세스를 관리할 수 있습니다. IGC는 조직의 거버넌스 프로그램을 위한 강력한 기반을 제공하고 업계 규정을 준수하도록 돕습니다.
리뷰에 따르면 일부 사용자는 IGC의 가격 책정 모델이 매우 유연하지 않다고 생각합니다. 그래픽 사용자 인터페이스도 종종 비판을 받습니다.
Gartner: 35개 리뷰 중 4/5
G2: 19개 리뷰 중 4 / 5
TrustRadius: 10 / 30 리뷰 중 10
#10. 구글 클라우드 데이터 카탈로그
Data Catalog는 경쟁이 치열한 데이터 거버넌스 도구 시장에 대한 Google의 답변입니다. 완전히 관리되고 확장 가능한 데이터 검색 도구 및 메타데이터 관리 서비스입니다. 이를 통해 다양한 GCP 및 타사 소스의 데이터 자산에 대한 메타데이터를 카탈로그화할 수 있습니다.
이 소프트웨어는 데이터 검색을 위한 간단한 검색 인터페이스와 데이터 액세스 및 맞춤형 애플리케이션 구축을 위한 API를 제공합니다.
Data Catalog는 Google 드라이브 및 Gmail과 동일한 Google 검색 기술을 공유합니다.
Data Catalog를 사용하면 구조화된 태그로 데이터에 레이블을 지정할 수 있는 태그 템플릿을 만들 수 있습니다. 이러한 태그를 사용하여 데이터 자산, 데이터 분류 등을 담당하는 역할과 같은 중요한 메타데이터를 추적할 수 있습니다.
Data Catalog는 오픈 소스 API를 통해 PostgreSQL, Tableau, Apache Hive 등과 같은 타사 커넥터 및 Google Cloud 데이터 소스와의 통합을 지원합니다.
가트너: 비공개
G2: 4.3 / 3 리뷰 중 5
SaaSworth: 리뷰 2개 중 4/5
#11. 아틀란
Atlan은 조직 전체의 데이터 팀과 비즈니스 사용자 간의 협업을 가능하게 하는 데이터 거버넌스 도구입니다.
이 플랫폼은 고급 검색 기능을 제공하여 사용자가 단일 탭에서 테이블, 열, 대시보드, 쿼리 및 기타 여러 요소를 찾을 수 있도록 합니다.
데이터 자산을 선택한 후 사용자는 설명, 데이터 자산 소유자, 할당된 데이터 전문가, 데이터 자산의 상태, 분류 등을 포함한 포괄적인 정보를 얻습니다.
또 다른 주목할만한 Atlan 기능은 데이터 자산에 대한 임베디드 협업입니다. 사용자는 Slack을 통해 서로 연락하고 Atlan UI에서 바로 특정 데이터 자산에 대해 논의할 수 있습니다.
Gartner: 4.4 / 7 리뷰 중 5
G2: 1 리뷰 중 5 / 5
TrustRadius: 8.8 / 7 리뷰 중 10
Improvado로 경쟁에서 앞서가는 데이터 인프라 구축
데이터 거버넌스 도구를 구현하는 것은 최신 데이터 스택을 생성하고 통찰력에서 필요한 세분성을 달성하기 위한 한 단계일 뿐입니다. 데이터 자산은 데이터 변환, 데이터 오케스트레이션, 정리 등의 프로세스를 거쳐야 합니다. 이러한 각 단계에서는 별도의 도구를 통합해야 합니다.
그러나 더 나은 대안의 여지는 항상 있습니다. 마케팅 및 판매 데이터로 작업하는 경우 Improvado는 모든 데이터 활동을 간소화하는 데 도움이 될 수 있습니다. Improvado는 원시 마케팅 및 판매 메트릭을 실행 가능한 통찰력으로 변환하는 ETL 플랫폼입니다.
이를 통해 300개 이상의 소스에서 쉽게 분석 가능한 형식으로 데이터를 자동으로 수집할 수 있습니다. Improvado는 정제된 통찰력을 데이터 웨어하우스로 간소화한 다음 선택한 데이터 거버넌스 도구에 연결합니다.
또한 Improvado는 모든 시각화 도구에 대한 통찰력을 간소화하여 마케팅 및 영업 활동에 대한 포괄적인 실시간 대시보드를 구축하는 데 도움이 됩니다. 성과에 대한 완전하고 상세한 개요를 통해 마케팅 비용을 더 잘 투자하고 고객 여정을 이해할 수 있습니다.
Improvado의 분석 전문가와 통화를 예약하여 성장 기회를 가로막는 데이터 병목 현상이 무엇인지 알아보십시오.
Improvado가 데이터 아키텍처를 업그레이드하고 데이터 거버넌스 프로세스를 개선하는 방법을 알아보십시오.
