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• 경쟁력 있는 서비스나 제품을 만들고 고객 경험을 개선하기 위한 밑바탕이 되는 데이터 거버넌스(Data Governance)에 대해 당신이 알아야 할 모든 것! 데이터는 우리가 새로운 시장에 침투하고, 비용을 통제하고, 수익을 창출하고, 위험을 관리하고, 주변의 세상을 발견하는 데 도움을 준다. 하지만 데이터의 이러한 이점을 살리려면 데이터를 제대로 관리하고 주관해야 한다. 이 책은 사람, 프로세스, 도구, 데이터 소유권, 데이터 품질, 개인정보보호 및 보안 등 데이터 관리와 데이터 거버넌스(Data Governance)의 여러 측면을 실용적이고도 독자가 이해하기 쉬운 방식으로 설명한다. 또한, 저자들의 풍부한 경험과 전문성을 바탕으로 실무에 바로 적용 가능한 구체적인 방법론과 실천 전략을 제시한다. 데이터를 신뢰할 수 있게 만드는 프로세스나 기술을 구현해야 하는 사람은 모두 읽어야 하는 책이다!
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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. [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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• 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 _요...약 2장 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 _요약 3장 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 _요약 4장 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 _요약 5장 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 _요약 6장 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 _요약 7장 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 _요약 8장 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 _요약 9장 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 _요약 부록A 구글의 내부 데이터 거버넌스 부록B 추가 자료
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• 발리아파 락쉬마난 [저]

• 구글 클라우드의 데이터와 머신 러닝 전문 서비스에 대한 기술 책임자다. 머신 러닝을 민주화해서 어느 곳에서 어느 사용자가 사용하든 하드웨어를 많이 갖고 있지 않아도, 통계나 프로그래밍을 깊이 있게 알지 못해도 구글의 놀라운 인프라를 사용할 수 있게 돕는다. 구글에서 근무하기 전에는 클라이미트 코퍼레이션(Climate Corporation)에서 데이터 과학자 팀을 이끌었고, NOAA 국립 폭풍 연구소의 연구 과학자로 혹독한 날씨의 진단 및 예측을 위한 머신 러닝 애플리케이션을 운영했다.

• 류광 [저]

• 1996년부터 활동해 온 프로그래밍 서적 전문 번역가로, Game Programming Gems 시리즈와 컴퓨터 프로그래밍의 예술(The Art of Computer Programming) 제1~4A권, UNIX 고급 프로그래밍(Advanced Programming in UNIX Environment) 제2판과 제3판을 포함하여 60여 권의 다양한 프로그래밍 서적을 번역했다. C++ 관련 번역서로는 일반적 프로그래밍과 STL, C++ Template Metaprogramming, (C++로 배우는) 프로그래밍의 원리와 실제 등이 있다. 수학 관련 번역서로는 《구체 수학》, 《3D 게임 프로그래밍 & 컴퓨터 그래픽을 위한 수학》 제1판·제2판 등이 있고, 심층학습 관련 번역서로는 《인공지능: 현대적 접근방식》 제4판, 《심층학습》, 《신경망과 심층 학습》 등이 있다. 번역과 프로그래밍 외에 소프트웨어 문서화에도 많은 관심이 있으며, 수많은 오픈소스 프로젝트들의 표준 문서 형식으로 쓰이는 DocBook의 국내 사용자 모임인 닥북 한국(http://docbook.kr)의 일원이다. 현재 번역서 정보 사이트 occam’s Razor(http://occamsrazr.net)와 게임 개발 및 개발서 관련 사이트 GpgStudy(http://www.gpgstudy.com)를 운영하고 있다.

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