데이터 거버넌스 개요 data-governance-overview
Adobe Experience Platform의 핵심 기능 중 하나는 마케터가 고객을 식별하고, 이해하고, 참여시킬 수 있도록 여러 엔터프라이즈 시스템의 데이터를 통합하는 것입니다. 이 데이터에는 조직 규정이나 법적 규정에 따른 사용 제한이 적용될 수 있습니다. 따라서 Experience Platform 내의 데이터 작업이 데이터 사용 정책을 준수하는지 확인하는 것이 중요합니다.
Adobe Experience Platform 데이터 거버넌스를 통해 고객 데이터를 관리하고 데이터 사용에 적용되는 규정, 제한 사항 및 정책을 준수하도록 합니다. 데이터 거버넌스는 카탈로그 작성, 데이터 계보, 데이터 사용 레이블, 데이터 사용 정책 및 마케팅 작업을 위한 데이터 사용 제어 등 다양한 수준에서 Experience Platform 내에서 중요한 역할을 합니다.
데이터 거버넌스 역할 data-governance-roles
개념상 데이터 거버넌스는 자동적이지도 않으며, 진공 상태에서 발생하지도 않습니다. 데이터 거버넌스 생태계가 확대되면서 일반적으로 데이터 관리자로 인식되는 한 개인의 역할로 시작된 것이 상당히 성장했다. 오늘날 데이터 거버넌스의 성공을 위해서는 지속적인 관리와 모니터링이 필요합니다. 효과적인 데이터 거버넌스는 데이터에 적절한 레이블을 지정하고 사용 정책을 만들 수 있으며 이러한 정책을 준수하도록 강제할 수 있는 도구를 보유한 데이터 관리자에 의존합니다.
데이터 거버넌스는 조직 내 모든 개인의 책임이지만 데이터 거버넌스 주기 내에서 다음과 같은 몇 가지 중요한 역할이 있습니다.
데이터 관리자 data-steward
데이터 관리자는 데이터 거버넌스의 핵심입니다. 이 역할은 규제, 계약 제한, 정책을 해석하고 데이터에 직접 적용하는 역할을 담당한다. 이러한 규정, 제한 사항 및 정책에 대한 이해를 바탕으로 데이터 관리자의 역할은 다음과 같습니다.
- 데이터, 데이터 세트 및 데이터 샘플을 검토하여 메타데이터 사용 레이블 적용 및 관리
- 데이터 정책을 만들고 데이터 세트 및 필드에 적용합니다.
- 조직에 데이터 정책 전달.
마케터 marketer
마케터는 데이터 거버넌스의 끝점입니다. 데이터 관리자, 과학자 및 엔지니어가 만든 데이터 거버넌스 인프라에서 데이터를 요청합니다. 마케팅 담당자는 다음과 같은 마케팅 우산 아래 다양한 전문 분야를 포괄합니다.
- 마케팅 분석가는 개인 및 그룹(세그먼트라고도 함) 모두에서 고객을 이해할 수 있도록 데이터를 요청합니다.
- 마케팅 전문가 및 경험 디자이너는 데이터를 사용하여 새로운 고객 경험을 디자인합니다.
데이터 거버넌스 프레임워크 data-governance-framework
데이터 거버넌스 프레임워크는 데이터를 분류하고 데이터 사용 정책을 만드는 프로세스를 단순화하고 간소화합니다. 데이터 레이블이 적용되고 데이터 사용 정책이 적용되면 데이터를 올바르게 사용하기 위해 마케팅 작업을 평가할 수 있습니다.
데이터 거버넌스 프레임워크에는 레이블, 정책 및 시행의 세 가지 주요 요소가 있습니다.
- 레이블: 개인 정보 관련 고려 사항 및 계약 조건을 반영하여 규정 및 조직 정책을 준수하는 데이터를 분류합니다.
- 정책: 특정 데이터에 대해 허용되는 마케팅 작업과 허용되지 않는 마케팅 작업 종류를 설명합니다.
- 적용: 정책 프레임워크를 사용하여 다양한 데이터 액세스 패턴에 정책을 권고하고 적용합니다.
데이터 사용 레이블 data-usage-labels
데이터 거버넌스를 사용하면 데이터 관리자가 스키마 필드 수준에서 사용 레이블을 적용하여 적용되는 정책 유형에 따라 데이터를 분류할 수 있습니다.
데이터 거버넌스 프레임워크에는 다음 세 가지 방법으로 데이터를 분류하는 데 사용할 수 있는 사전 정의된 데이터 사용 레이블이 포함되어 있습니다.
- 계약 "C" 데이터 레이블: 계약 의무가 있거나 고객 데이터 거버넌스 정책과 관련된 데이터에 레이블을 지정하고 분류합니다.
- ID "I" 데이터 레이블: 특정 사용자를 식별하거나 연결할 수 있는 데이터에 레이블을 지정하고 분류합니다.
- 중요 "S" 데이터 레이블: 지역 데이터와 같은 중요 데이터와 관련된 데이터에 레이블을 지정하고 데이터를 범주화합니다.
레이블은 언제든지 적용할 수 있으므로 데이터를 제어하는 방법을 유연하게 선택할 수 있습니다. 모범 사례에서는 데이터를 Experience Platform에 수집할 때 또는 Experience Platform에서 데이터를 사용할 수 있게 되는 즉시 데이터에 레이블을 지정하는 것을 권장합니다.
데이터 사용 레이블을 사용하여 데이터 거버넌스 규정을 준수하는 방법에 대한 자세한 내용은 데이터 사용 레이블에 대한 개요를 참조하십시오.
데이터 사용 정책 data-usage-policies
데이터 사용 레이블이 데이터 규정 준수를 효과적으로 지원하려면 데이터 사용 정책을 구현해야 합니다. 데이터 사용 정책은 Experience Platform 내에서 데이터 수행을 허용하거나 제한하는 마케팅 작업 종류를 설명하는 규칙입니다.
마케팅 액션의 예로는 데이터 세트를 서드파티 서비스로 내보내는 작업이 있을 수 있습니다. PII(개인 식별 정보)를 내보낼 수 없음을 선언하는 정책이 있는 경우 "I" 레이블(ID 데이터)이 해당 스키마의 필드 수준에 적용되었습니다. 그러면 정책 서비스는 이 데이터 세트를 서드파티 대상으로 내보내는 모든 작업을 방지합니다. 이러한 작업 시도 중 하나가 발생하면 Policy Service에서 데이터 사용 정책을 위반했다는 메시지를 보냅니다.
두 가지 유형의 정책을 사용할 수 있습니다.
- 데이터 거버넌스 정책: 수행되는 마케팅 작업과 해당 데이터가 전달하는 데이터 사용 레이블을 기반으로 데이터 활성화를 제한합니다.
- 동의 정책: 고객의 동의 또는 환경 설정에 따라 대상에 대해 활성화할 수 있는 프로필을 필터링합니다.
데이터 사용 레이블이 적용되면 데이터 관리자는 정책 서비스 API 또는 Experience Platform 사용자 인터페이스를 사용하여 정책을 만들 수 있습니다. 데이터 사용 정책 및 마케팅 작업에 대한 자세한 내용은 정책 개요를 참조하세요.
다음 단계
이 문서는 데이터 거버넌스 및 데이터 거버넌스 프레임워크에 대한 높은 수준의 소개를 제공합니다. 이제 데이터 사용 레이블 사용 안내서를 계속 진행하고 사용 레이블을 경험 데이터에 추가할 수 있습니다.
부록
다음 섹션에서는 데이터 거버넌스에 대한 추가 정보를 제공합니다.
데이터 거버넌스 용어 data-governance-terminology
다음 표에서는 데이터 거버넌스 및 데이터 거버넌스 프레임워크와 관련된 주요 용어를 간략하게 설명합니다.
다음 세 가지 조건이 충족되는 경우 관심 기반 타깃팅(개인화)이 발생합니다.
사이트에서 수집된 데이터는 다음과 같습니다.
- 사용자의 관심 사항을 추론하는 데 사용됩니다.
- 다른 사이트 또는 앱(오프사이트)과 같은 다른 컨텍스트에서 사용됩니다.
- 해당 추론을 기반으로 제공할 콘텐츠 또는 광고를 선택하는 데 사용됩니다.
추가 리소스
다음 비디오는 데이터 거버넌스 프레임워크에 대한 이해를 지원하기 위한 것입니다.
다음 비디오에서는 데이터 사용 레이블을 스키마 또는 Experience Platform의 데이터 세트 전체에 적용하는 방법에 대한 지침을 제공합니다.
