전체 데이터 수명 주기에 대한 전사적 가시성 달성
데이터 계보(Lineage)는 규정 준수, 변경 관리, 데이터 거버넌스, 고객 경험 등 수많은 데이터 중심 비즈니스 요구 사항을 해결하는 데 있어 매우 중요합니다. 하지만 오늘날 데이터의 양과 규모를 고려할 때 데이터 계보(Lineage)를 어떻게 따라잡을 수 있을까요?
새로운 비즈니스 중요성”에서는 모든 소스에 대한 광범위한 메타데이터 연결성과 결합되어 있는 AI 및 기기 학습을 통해 전체 데이터 수명 주기에 대한 진정한 전사적 가시성을 지원할 수 있는 방법을 설명합니다. 여기에서는 다음과 같은 내용을 다루고 있습니다.
- 데이터 계보(Lineage)가 그 어느 때보다도 중요한 이유
- 8가지 핵심적인 데이터 계보(Lineage) 활용 사례
- 엔드 투 엔드 데이터 계보(Lineage) 솔루션의 7가지 주요 기능
클라우드 및 온 프레미스 시스템 전반에서 세부적인 뷰까지 드릴다운하거나 높은 수준의 요약을 작성해야 하는지에 관계 없이, 데이터의 출처, 데이터를 사용하는 사람 및 사용하는 방식을 이해하는 것은 데이터 중심 비즈니스 이니셔티브를 위해 관련 있고 신뢰할 수 있는 기초를 확보하는 데 있어 핵심 요소입니다.
