데이터 전략, 데이터 사이언스, 데이터 거버넌스, 데이터 플랫폼 이해하기 ㅣ 투이톡 영상 큐레이팅
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데이터 전략, 데이터 사이언스, 데이터 거버넌스, 데이터 플랫폼 이해하기 ㅣ 투이톡 영상 큐레이팅
  • 정소영
  • 승인 2021.09.13 16:44
  • 조회수 1862
  • 댓글 0
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오늘은 투이톡 영상 큐레이팅 서비스 두번째 시간으로, '데이터 전략'을 주제로 관련 영상들을 큐레이팅 해보겠습니다.

먼저 데이터 전략 관련하여 가장 먼저 보면 좋은 영상으로 데이터 엔터프라이즈 프레임워크의 구성요소와 추진전략을 추천 드립니다. 본 영상에서는 데이터엔터프라이즈로 탈바꿈하기 위한 추진전략을 설명하면서 데이터 기업이 갖추어야할 구성요소들까지 모두 소개하고 있습니다.

많은 주제의 내용을 포함하고 있어 중간중간 관련 참조 영상을 소개해 드리겠지만, 가급적 데이터 엔터프라이즈 프레임워크의 구성요소와 추진전략을 끝까지 먼저 시청 하신 후, 추가적으로 궁금하신 내용들은 추천 드린 영상을 보시면 좋을 것 같습니다.

데이터 엔터프라이즈 프레임워크의 구성요소와 추진전략 에서 다루는 내용을 간략하게 소개하겠습니다. 본 영상에서는 기업들이 데이터 엔터프라이즈로 탈바꿈 하기 위해서는 데이터 캐즘을 해소해야 한다고 설명하고 있습니다. 데이터 캐즘? 어려운 단어 나왔죠? 데이터 캐즘이 무엇이고 어떻게 해소할 수 있는지에 대한 자세한 설명은 '데이터 캐즘' 영상을 참조 하시면 됩니다.

데이터 캐즘이 발생하는 이유는 데이터 엔터프라이즈 프레임워크로 접근하지 않기 때문입니다. 데이터 엔터프라이즈 프레임워크는 1) 데이터 전략, 2) 데이터 사이언스, 3) 데이터 거버넌스, 4) 데이터 플랫폼 4가지 요소로 구성됩니다. 각 구성요소를 간략히 설명 드리면

 

1) 데이터 전략
데이터 전략은 상위수준에서 데이터 엔터프라이즈의 방향을 정하는 것입니다. 본 영상에서는 데이터를 활용하여 비즈니스 성과를 내는 방법으로 최적화(Optimization) 방법과 탈바꿈(Transformation) 방법 두가지를 소개하고 있습니다. 최적화 방법 및 탈바꿈 방법 등 데이터 전략에 대한 상세 내용은 '
데이터 전략이란 무엇인가' 영상에서 확인해 보실 수 있습니다.

 

2) 데이터 사이언스
데이터 사이언스는 데이터를 축적하고 분석하고 활용하는 능력입니다.  이중 데이터 활용역량을 데이터 리터러시라고 명명합니다.  데이터 리터러시가 무엇이고, 왜 필요한지에 대한 상세 내용은 ‘
데이터 리터러시, 어떻게 접근할것인가? 와 ‘데이터 가치창출이라는 영상을 통해 확인하실 수 있습니다.

 

3) 데이터 거버넌스
데이터 거버넌스는 데이터를 관리하는 조직, 역할과 책임, 프로세스 등입니다. 데이터 거버넌스만으로도 큰 주제이고 관련 영상이 많아 데이터거버넌스를 주제를 별도로 소개하는 큐레이팅 영상 을 만들었으니 이를 참고하시기 바랍니다. 또, 데이터 직무를 소개하는 영상도 추가로 보시면 데이터 거버넌스를 이해하시는데 큰 도움이 되실 것 같습니다.

 

4) 데이터 플랫폼
데이터 플랫폼은 데이터의 확보, 보관, 관리, 활용을 위한 인프라를 의미합니다. 데이터 플랫폼은 데이터 관련 하드웨어, 소프트웨어, 통신기술 등을 포함합니다. 데이터 플랫폼에 대한 내용은 
데이터 프레임워크 라는 영상을 보실 것을 추천 드립니다.

 

데이터 엔터프라이즈 프레임워크의 구성요소와 추진전략 영상의 결론부분에서는 데이터 엔터프라이즈 프레임워크를 구축하기 위해서는 주제 중심 전략과 성숙 중심 전략의 2가지 전략 방향이 있는데 데이터 엔터프라이즈로 탈바꿈하기 위해서는 주제 중심 전략 보다 성숙 중심 전략이 효과적이라고 설명하고 있습니다. 성숙 중심 전략은 앞서 설명 드린 데이터 엔터프라이즈 프레임워크를 바탕으로 합니다.

 

이번 영상에서는 데이터 전략을 데이터 엔터프라이즈 프레임워크를 기반으로 접근하고, 관련해서알아 두어야 할 데이터 캐즘, 데이터 리터러시, 데이터 거버넌스, 데이터 플랫폼 등을 설명하는 영상을 같이 소개하였습니다. 본 큐레이팅 영상을 통해 소개한 여러 영상들이 데이터 전략이라는 큰 주제와 관련 소주제를 체계적으로 이해하시는데 도움이 되셨기를 바랍니다.

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