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1장 데이터 거버넌스란_데이터 거버넌스는 무엇에 관여하는가___데이터 거버넌스에 대한 전일적 접근 방식___데이터의 신뢰 향상___분류 및 접근 제어___데이터 거버넌스 대 데이터 활성화 및 데이터 보안_데이터 거버넌스가 점점 더 중요해지는 이유___데이터의 크기가 증가하고 있다___데이터를 다루거나 열람하는 사람의 수가 기하급수적으로 증가했다___데이터 수집 방법이 발전했다___수집되는 데이터의 종류가 늘어나고 있다(좀 더 민감한 데이터도 포함해서)___데이터의 용례가 확장되었다___데이터 취급에 관한 새로운 규제와 법규___데이터 사용에 관한 윤리적 우려 사항_데이터 거버넌스의 실제 적용 사례___발견성, 보안, 설명책임성의 관리___데이터 품질 개선_데이터 거버넌스의 비즈니스 가치___혁신 촉진___데이터 거버넌스와 데이터 분석 민주화의 갈등___위험 관리(도난, 오용, 데이터 손상)___규제 준수___데이터 거버넌스를 고민하는 조직이 고려할 사항들_공용 클라우드에서 데이터 거버넌스가 더 쉬운 이유___위치___표면적 감소___임시 컴퓨팅___서버리스와 강력함의 조합___분류된 자원___하이브리드 시스템의 보안_요약2장 데이터 거버넌스의 구성요소: 도구_전사적 사전___데이터 부류___데이터 부류와 정책___데이터 분류와 조직화___데이터 카탈로그화와 메타데이터 관리___데이터 평가와 프로파일링___데이터 품질___계보 추적___키 관리와 암호화___데이터 보존과 데이터 삭제___데이터 취득을 위한 작업흐름 관리___IAM: 신원 및 접근 관리___사용자 인가와 접근 관리_요약3장 데이터 거버넌스의 구성요소: 사람과 프로세스_사람: 역할, 책임, 그리고 모자___사용자 모자의 정의___데이터 보강과 그 중요성_프로세스: 회사는 많고 거버넌스에 대한 요구와 접근 방식도 다양하다___구식 회사___클라우드 네이티브/디지털 전용___유통업체___고도 규제 회사___중소기업___대기업_사람과 프로세스의 조합: 고려사항, 문제점, 그리고 성공적인 전략 몇 가지___고려사항과 문제점.___다양한 프로세스와 전략의 성공/실패 사례_요약4장 데이터 수명 주기에 따른 데이터 거버넌스_데이터 수명 주기란_데이터 수명 주기의 단계들___데이터 생성___데이터 처리___데이터 저장___데이터 활용___데이터 보관___데이터 파기_데이터 수명 주기 관리___데이터 관리 계획서_데이터 수명 주기 전체에 대한 거버넌스 적용___데이터 거버넌스 프레임워크___데이터 거버넌스의 실제___데이터 플랫폼에서 데이터의 이동 방식을 보여주는 예_데이터 거버넌스 운영___데이터 거버넌스 정책서란___데이터 거버넌스 정책서의 중요성 ___데이터 거버넌스 정책서의 개발___데이터 거버넌스 정책서의 구조___역할과 책임___단계별 이행 지침___데이터 수명 주기 전반의 거버넌스 고려사항_요약5장 데이터 품질 향상_데이터 품질이란_데이터 품질이 중요한 이유___빅데이터 분석과 데이터 품질___AI/ML 모델과 데이터 품질_데이터 품질이 데이터 거버넌스 계획의 일부인 이유_데이터 품질을 위한 기법들___점수 카드___우선순위 지정___주해 추가___프로파일링_요약6장 이동 중인 데이터의 거버넌스_데이터 변환_계보___계보가 중요한 이유___계보 수집 방법___계보의 종류___네 번째 차원___이동 중 데이터의 거버넌스 방법_정책 관리, 시뮬레이션, 모니터링, 변화 관리_감사와 규제 준수_요약7장 데이터 보호_보호 계획 수립___계보와 품질___보호의 수준___분류_클라우드 환경의 데이터 보호___멀티 테넌트 환경___보안 표면___VM의 보안_물리적 보안___네트워크 보안___전송 중 데이터의 보안_데이터 외부유출___가상 사설 클라우드 서비스 제어(VPC-SC)___코드 보안___제로 트러스트 보안 모델_신원 및 접근 관리(IAM)___인증___인가___정책___데이터 손실 방지___암호화___차등 개인정보보호___접근 투명성_데이터 보호의 민첩성 유지___보안 건전성 분석___데이터 계보___이벤트 위협 검출_데이터 보호 모범관행___네트워크 분리 설계___물리적 보안___이동기기의 암호화 및 취급 정책___데이터 삭제 프로세스_요약8장 모니터링_모니터링이란_모니터링을 수행하는 이유_모니터링이 필요한 영역___데이터 품질 모니터링___데이터 계보 모니터링___규제 준수 모니터링___거버넌스 계획의 성과 모니터링___보안 모니터링_모니터링 시스템이란___실시간 분석___시스템 경보 ___알림(통지)___보고 및 분석___그래프 시각화 ___커스텀화_모니터링 기준_모니터링에서 중요하게 고려해야 하는 사항들_요약9장 데이터 보안과 개인정보보호를 위한 데이터 문화 구축_데이터 문화란 무엇이며 왜 중요한가_하향식 접근: 데이터 거버넌스가 비즈니스에 제공하는 이점들___분석과 총수익___기업 페르소나와 대중의 인식_의도, 교육, 의사소통___데이터 문화는 의도적이어야 한다___교육: 누가 무엇을 알아야 하는가_데이터 문해력을 넘어서___동기 부여와 연쇄 효과_민첩성 유지___요건, 규제, 준수___데이터 구조의 중요성___거버넌스 프로세스의 규모 확대/축소_법무 담당자와 보안 담당자의 상호작용___규제 파악 및 갱신___의사소통___상호작용의 효과___여전히 관건은 민첩성_사고 처리___‘모든 사람’의 책임은 그 누구의 책임도 아니다_투명성의 중요성___투명하다는 것의 의미___내부 신뢰 구축___외부 신뢰 구축___모범 전파_요약부록A 구글의 내부 데이터 거버넌스부록B 추가 자료
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Evren Eryurek
Uri Gilad
Valliappa (Lak) Lakshmana
Anita Kibunguchy-Grant
Jessi Ashdown
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| 이 책에서 다루는 내용 |- 사람, 프로세스, 도구를 위한 데이터 거버넌스 전략- 클라우드 기반 데이터 거버넌스 접근 방식의 장점과 해결해야 할 과제- 데이터 입수에서 준비, 사용까지 데이터 거버넌스의 진행 과정- 데이터 품질을 지속적으로 개선하는 방법- 스트리밍 데이터의 거버넌스에서 해결해야 할 과제와 관련 기술- 인증, 보안, 백업, 모니터링을 위한 데이터 보호- 조직 내 데이터 문화 조성 방법| 이 책의 대상 독자 |현재 데이터는 전례 없이 증가하고 있으며, 게다가 규제와 벌금도 늘고 있다. 그런 만큼, 조직이 불미스러운 위반 사례 통계에 포함되는 일이 없으려면 조직은 자신의 데이터 거버넌스 계획을 면밀히 검토해야 한다. 따라서 모든 조직은 자신이 수집하는 데이터를 파악해야 하며, 그 데이터와 관련한 각종 의무 사항과 규제를 이해하고 데이터에 접근할 수 있는 사람들을 파악해야 한다. 이 책은 이를 위해 어떤 일을 해야 하는지, 어떤 위험 요소를 조심해야 하고 어떤 사항을 유념해서 고려해야 하는지 알고 싶은 사람을 위한 책이다.데이터를 신뢰할 수 있게 만드는 프로세스나 기술을 구현해야 하는 사람은 모두 이 책의 대상 독자다. 이 책은 사람과 프로세스, 기술의 조합을 통해서 잘 정의되고 합의된 데이터 정책들을 감사 가능한 방식으로 준수하는 여러 방법을 다룬다. [지은이의 말] 최근 몇 년간 클라우드로의 이동이 쉬워지면서, 통찰과 의사결정을 위해 데이터를 수집, 갈무리, 저장, 분석하고자 하는 데이터 소비자 공동체가 빠르게 성장하고 활성화되었다. 또한 클라우드 컴퓨팅을 채용하는 기업(enterprise)이 많아지면서, 몇 가지 이유로 정보관리 이해관계자들은 데이터를 클라우드에서 관리할 때 발생할 수 있는 잠재적인 위험들에 관해 문의하게 되었다. 저자 중 한 명인 에브렌은 보건의료 업계에서 일하면서 그런 질문들에 처음으로 직면했다. 현재 구글 클라우드에서 일하는 다른 저자 우리(Uri)와 락(Lak) 역시 거의 매주 그런 질문에 답하면서, 데이터에서 가치를 얻는 방법과 데이터 사일로를 허무는 방법, 익명성을 유지하고 민감한 정보를 보호하는 방법, 그리고 데이터의 신뢰성을 개선하는 방법에 관한 조언을 제공한다. 우리 저자들은 고객들의 행동에 상전벽해 같은 변화를 일으킨 계기가 바로 GDPR(일반 데이터 보호 규정)이었음을 알게 되었다. 일부 고객은 GDPR 때문에 데이터를 삭제하기까지 했다(그것이 옳은 일이라고 생각하고는). 무엇보다도 그런 잘못된 대응이, 우리가 수년 동안 구글 클라우드의 고객들에게 제공한 조언을 한 권의 책으로 만들기로 한 계기였다. 데이터는 새로운 ‘통화(currency)’로 간주되는 만큼, 기업들이 데이터를 꺼리지 말았으면 하는 것이 우리의 바람이다. 신뢰할 수 없는 데이터는 아무 가치가 없다. 우리 저자들은 구글 클라우드 고객들이 기술적 비용 지출에 대한 가치를 얻도록 돕는 데 자부심이 있다. 데이터에 드는 돈이 막대하다는 점에서, 데이터에서 가치를 얻는 최선의 방법을 고객에게 제공하는 것을 우리의 의무로 생각한다.대체로 고객들은 ‘데이터 보안, 규제 준수, 가시성과 제어’의 위험에 대해 궁금해한다. 이와 같은 위험 요인들은 강화된 데이터 평가, 메타데이터 카탈로그화, 접근 제어 관리, 데이터 품질 및 정보 보안의 필요성을 잘 보여주며, 그런 사항들을 제대로 처리하는 것이 클라우드 제공업체가 제공해야 할 데이터 거버넌스의 핵심 능력이라는 점, 그리고 단지 이들을 제공하는 것에서 그치는 것이 아니라 지속적으로 투명하게 업그레이드할 필요가 있다는 점을 잘 보여준다. 클라우드 컴퓨팅이 제공하는 이점을 버리지 않으면서도 이런 위험 요인들을 해결하려고 노력하는 과정에서, 클라우드 안에서의 데이터 거버넌스(이하 간단히 클라우드 데이터 거버넌스)가 무엇인지를 이해하는 것뿐만 아니라 무엇이 중요한지를 아는 것의 중요성도 높아졌다. 훌륭한 데이터 거버넌스는 조직에 대한 고객의 신뢰를 높이고 고객의 경험을 크게 개선할 수 있다.[옮긴이의 말]데이터는 ‘제2의 원유’라고 불릴 정도로 가치 있는 자산입니다. 하지만 “이 방대한 데이터의 바다 안에 쓸 만한 데이터는 적고 챙겨야 할 데이터만 많다”라는 고민을 안고 있는 기업과 조직이 많습니다. 데이터의 바다를 조직이 안전하고 효과적으로 항해하는 지침이 되는 것이 바로 데이터 거버넌스입니다. 그러한 항해에서 뱃머리를 장식하기에 딱 좋은 동물은 아마도 이 책의 표지에 실린 올빼미가 아닐까 합니다. 올빼미와 부엉이는 어두운 밤에도 뛰어난 청력과 시력으로 먹이를 찾아내는 탁월한 사냥꾼이며, 신화와 문학 작품에서 지혜와 통찰의 상징으로 여겨집니다. 그러한 올빼미의 이미지는 복잡한 데이터 환경 속에서 중요한 정보를 찾아내고 유용한 통찰을 뽑는 데 도움을 주는 데이터 거버넌스를 떠올리게 합니다. 풍부한 경험을 가진 저자들이 쓴 이 책은 데이터 거버넌스의 중요성과 그 구현을 위한 실질적인 전략 및 모범관행을 다양한 사례 연구와 함께 알려줍니다. 책을 다 읽고 난 독자가 마치 올빼미처럼 지혜롭고 능숙하게 데이터 거버넌스를 계획하고 실행해서 조직을 성공으로 이끌게 되면 좋겠습니다. 이 책에는 수많은 용어가 등장합니다. 이 책을 번역하면서 데이터 거버넌스 분야에서 표준화된 용어가 아주 부족하다는 점을 실감했습니다. 가능한 한 널리 통용되는 익숙한 한국어 용어를 우선으로 선택했지만, 역주로 설명을 덧붙여야 했던 용어도 있었습니다. 또한 구글, 마이크로소프트, 아마존 등 관련 기업의 한국어 문서들도 중요하게 참고했음을 밝혀둡니다. 책을 읽으면서 오타나 오역을 발견하면, 또는 궁금하거나 토론하고 싶은 사항이 생기면 제 홈페이지 류광의 번역 이야기(https://occamsrazr.net/)에 이 책을 위한 페이지를 마련해 두었으니 활용해 주세요. ‘번역서 정보’ 페이지에 그 페이지로 가는 링크가 있습니다.
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