데이터 전략 프레임워크 - AWS 규범적 지침

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데이터 전략 프레임워크

이 가이드에 제시된 데이터 전략 프레임워크는 다음과 같은 최신 데이터 및 분석 아키텍처 원칙을 기반으로 합니다.

  1. 사용 및비용 효율적이고 확장 가능한 통합 스토리지 계층따라서 모든 데이터 생산자와 소비자는 데이터와 상호 작용할 수 있는 기술적 역량을 갖추고 있습니다.

  2. 보안은 필수입니다.. 데이터 프라이버시 규칙을 적용하고, 암호화를 통한 데이터 보호를 제공하고, 감사를 활성화하고, 자동화된 규정 준수를 제공합니다.

  3. 공유할 데이터 관리회사 전체에서 말이죠. 사용자가 필요한 데이터를 찾고 사용할 수 있도록 고유한 데이터 카탈로그와 비즈니스 용어집을 제공합니다.

  4. 선택올바른 작업에 적합한 서비스. 구성 요소를 선택할 때는 기능, 확장성, 데이터 지연 시간, 서비스 실행에 필요한 노력, 복원력, 통합 및 자동화를 고려하십시오.

  5. 용도인공 지능 (AI) 및 기계 학습 (ML).

  6. 제공하다데이터 리터러시및 다음과 같은 도구비즈니스맨을 위한 추상화.

  7. 가설 테스트데이터 이니셔티브 및결과를 측정하십시오.

데이터 프레임워크는 다음과 같은 접근 방식을 사용합니다.고객으로부터 다시 일하기. 이 방법은 아마존에서 사용되며AWS, 다음 다섯 단계를 따릅니다.

  1. 회사 비즈니스 영역의 사용자와 인터뷰하세요. 데이터 이니셔티브를 통해 해결할 수 있는 비즈니스 문제와 기회를 선택합니다.

  2. 비즈니스 영역 내에서 예상되는 비즈니스 성과를 정의합니다.

  3. 비즈니스에 가장 큰 영향을 미치는 이니셔티브의 우선순위를 정하세요.

  4. 비즈니스 성과를 달성하기 위한 데이터 공유 및 기술 역량을 식별하고 이를 지원 프로젝트에 그룹화합니다.

  5. 데이터 기반 이니셔티브를 활성화하기 위한 역할과 책임을 식별하고 다분야 팀 빌딩에 대해 논의하세요.

다음 섹션에서는 이 프로세스의 주요 단계에 대해 설명합니다.