역할 및 책임
클라우드 규모 분석 전략을 정의한 후에는 이를 제공할 팀을 구성해야 합니다. 이 문서에서는 클라우드 규모 분석에 대해 고려해야 하는 역할 및 책임 중 일부를 설명합니다. 이전 문서에서 설명한 다양한 팀에 이러한 역할 및 책임을 매핑할 수 있습니다.
Important
이 문서에서는 잠재적인 역할 및 책임을 강조 표시하지만 전체 목록은 아닙니다. 이 문서의 지침을 고려한 다음, 조직 내에서 작동하는 항목에 맞게 변경합니다. 소규모 조직인 경우 이러한 역할을 리소스로 사용하지 않을 수도 있지만 클라우드 규모 분석 플랫폼을 배포하는 것을 방해해서는 안 됩니다. 대규모 조직인 경우 역할을 간소화하고 통합하기로 결정할 수 있습니다.
Roles
클라우드 규모 분석 배포에는 여러 역할이 포함됩니다. 다음 표에서는 각 역할, 직위, 책임에 대해 설명합니다.
| 역할 | 기타 직위 | 책임 | 기술 | 적용 대상: |
|---|---|---|---|---|
| 솔루션 아키텍처 | 플랫폼 설계자, 솔루션 설계자 | 비즈니스/고객 요구 사항을 충족하는 클라우드 기술 디자인 및 감독 | 클라우드 기술 주제 전문가, 아키텍처 패턴 개발 | 데이터 애플리케이션 팀, 플랫폼 그룹 |
| 플랫폼 운영 | 클라우드 엔지니어, 인프라 엔지니어, 시스템 엔지니어 | 클라우드 기술 디자인 지원, 클라우드 서비스와 기능 구현 및 사용, 클라우드 리소스 관리 | 클라우드 기술 주제 전문가, 프로그래밍, DevOps | 데이터 랜딩 존 작업, 플랫폼 그룹 |
| 보안 설계자 | 보안 표준 및 정책 디자인, 보안 표준 및 정책 감독, 보안 도구 결정, 보안 평가 및 감사, 보안 패턴 및 프로세스 | 보안 기술 주제 전문가, 규정, 규정 준수 및 법적 규제, 의사 결정, 위협 방지 및 취약성 관리 | 플랫폼 그룹 | |
| 보안 엔지니어 | 보안 작업 | 보안 정책, 표준, 도구 구현, 보안 평가 및/또는 감사 지원 | 보안 기술 주제 전문 지식, 규정, 규정 준수 및 법적 규제, 위협 탐지, 취약성 관리, SOC 프로세스 | 플랫폼 그룹 |
| DataOps 엔지니어 | 데이터 플랫폼 운영 | 분석 파이프라인 오케스트레이션, 기능을 프로덕션으로 승격, 품질 자동화 | Agile 개발, DevOps, 통계 프로세스 제어 | 데이터 애플리케이션 팀 |
| 데이터 모델링 설계자 | 데이터 모델러 | 데이터 모델링, 데이터 매핑, 데이터 패턴 | 업계 데이터 표준, 데이터 도구 기능, 레이크 데이터베이스 템플릿, 데이터 거버넌스 | 데이터 애플리케이션 팀 |
| 데이터 솔루션 설계자 | 데이터 솔루션 설계자 | 데이터 플랫폼 모범 사례 애플리케이션, 데이터 게시자/데이터 제품 소유자 지침, 데이터 패턴 | 업계 데이터 표준, 데이터 도구 기능, 레이크 데이터베이스 템플릿, 데이터 거버넌스 | 데이터 애플리케이션 팀, 플랫폼 그룹 |
| 데이터 엔지니어 | 데이터 QA 엔지니어, ETL 엔지니어 | 레이크 데이터베이스 템플릿/데이터 레이크/웨어하우스/마트 구현, 데이터 이동, 데이터 변환 | 데이터베이스, 프로그래밍/스크립팅, 단순 스토리지, 데이터 API | 데이터 애플리케이션 팀 |
| 데이터 소유자 | 원본 데이터 소유자, 기술 게시자 | 데이터 원본 온보딩을 위한 제어 파일의 액세스 승인, 데이터 품질, 비즈니스 용어 정의, 사용 규칙 정의, 데이터 사양 | 도메인 주제 전문가 및 비즈니스 관계 | 데이터 애플리케이션 팀 |
| 데이터 제품 소유자 | 데이터 과학자 관리자, 데이터 분석가 관리자 | 데이터 제품, 데이터 제품 사용량, 메트릭 정의에 대한 비전 | 비즈니스 주제 전문가, 비즈니스 관계, 분석 개념, 사용자 환경 디자인, 제품 관리 | 데이터 애플리케이션 팀 |
| 데이터 분석가 | 데이터 시각화, 디자이너, 비즈니스 데이터 분석가, BI 개발자, BI 엔지니어, 보고 분석가 | 시각화, 차트, 그래프, 대시보드, 테이블, 보고서, 예비 데이터 분석 | 프로그래밍/스크립팅/SQL, 통계, 데이터 정리, 데이터 시각화 | 소비자, 데이터 애플리케이션 팀 |
| 데이터 과학자 | 기계 학습 연구원, 기계 학습 엔지니어, 정량적 분석가, AI 프로그래머 | 알고리즘, 모델, 데이터 제품 큐레이션, 예비 데이터 분석, 결과 측정, 개선, 결과 전달 | 비즈니스 주제 전문가, 고급 수학, 기계 학습, 데이터 마이닝 도구, 프로그래밍/스크립팅/SQL, 통계, 데이터 시각화 | 데이터 애플리케이션 팀 |
| 데이터 거버넌스 관리자 | 데이터 거버넌스 리더, 데이터 거버넌스 스폰서 | 데이터 거버넌스 프로그램 감독, 데이터 거버넌스 표준, 정책과 규칙, 거버넌스 기능을 지원하는 도구 승인 | 거버넌스 규정 및 제어 프레임워크, 비즈니스 관계 및 목표에 부합하는 비즈니스 전략 | 플랫폼 그룹, 거버넌스 |
| 데이터 관리자(data steward) | 데이터 트러스티 | 데이터 의미, 데이터 품질, 데이터 규정 준수, 데이터 자산의 적합성, 데이터 제품 및 해당 사용에 대한 지식, 데이터 팀 지원, 개념적 주체 영역 소유권, 기술 데이터 소유자와의 주체 영역 리더십, 데이터 주체 영역 관리 | 도메인 주체 전문 지식, 데이터 품질, 거버넌스 규정, 거버넌스 제어 프레임워크 | 데이터 애플리케이션 팀, 거버넌스 |
책임
클라우드 규모 분석 배포에는 여러 책임 영역이 포함됩니다. 다음 표에서는 이러한 각 영역에 대한 개요를 제공합니다.
Compute
| 책임 영역 | 데이터 소유자 | 데이터 제품 소유자 | 데이터 분석가 | 데이터 과학자 | 데이터 거버넌스 관리자 | 데이터 관리자(data steward) | 솔루션 아키텍처 | 플랫폼 운영 | 보안 설계자 | 보안 엔지니어 | DataOps 엔지니어 | 데이터 솔루션 설계자 | 데이터 모델링 설계자 | 데이터 엔지니어 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 컴퓨팅을 요청하기 위한 UI 관리 | A | R | ||||||||||||
| IaC(데이터 플랫폼 인프라) 템플릿으로 컴퓨팅을 가져오는 데 사용되는 도구를 지정합니다. | A | R | ||||||||||||
| 데이터 플랫폼에 액세스하는 컴퓨팅 구성 및 모니터링 | A | R | R | R | R | R | ||||||||
| 데이터 플랫폼에 액세스하는 컴퓨팅에 대한 생산자 지원 제공 | A | R | R | |||||||||||
| 데이터 큐레이션에 대한 비즈니스 규칙 이해, 모니터링 및 실행 클린 | A | R | R | R | R |
데이터 수명 주기
| 책임 영역 | 데이터 소유자 | 데이터 제품 소유자 | 데이터 분석가 | 데이터 과학자 | 데이터 거버넌스 관리자 | 데이터 관리자(data steward) | 솔루션 아키텍처 | 플랫폼 운영 | 보안 설계자 | 보안 엔지니어 | DataOps 엔지니어 | 데이터 솔루션 설계자 | 데이터 모델링 설계자 | 데이터 엔지니어 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 데이터 플랫폼 영역에 대한 데이터 모델 아키텍처 담당 | R | R | A | R | R | |||||||||
| 데이터 플랫폼의 전반적인 연속성에 대한 아키텍처 승인 추진 | R | A | R | |||||||||||
| 데이터 플랫폼에 로드된 원본 데이터 소유 | A | R | ||||||||||||
| 데이터 플랫폼에 로드된 원본 데이터 관리 | A | R | R | |||||||||||
| 데이터 플랫폼에서 수집 서비스 관리 | A | |||||||||||||
| 데이터 플랫폼에서 핸드셰이크 서비스 관리 | A | |||||||||||||
| 원시 영역에서 보관 데이터 관리(보존 및 보관 정책) | R | A | R | |||||||||||
| 다른 영역에 드롭 또는 랜딩할 수집 데이터 준비 | A | |||||||||||||
| 변경 관리 - 기존 데이터 원본에 대한 변경 내용 | A | R | ||||||||||||
| 엔드투엔드 테스트 수행 및 결과 보고 | R | R | A | R | R | R | ||||||||
| 테스트 후 버그 수정 수행 | R | R | A | R | R | R |
데이터 제품 및 작업
| 책임 영역 | 데이터 소유자 | 데이터 제품 소유자 | 데이터 분석가 | 데이터 과학자 | 데이터 거버넌스 관리자 | 데이터 관리자(data steward) | 솔루션 아키텍처 | 플랫폼 운영 | 보안 설계자 | 보안 엔지니어 | DataOps 엔지니어 | 데이터 솔루션 설계자 | 데이터 모델링 설계자 | 데이터 엔지니어 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 백업 및 복구 관리 | A | R | ||||||||||||
| 데이터베이스 성능 및 가용성 관리 | A | R | R | R | ||||||||||
| 데이터 플랫폼에 대한 ITSM 프로세스 관리(인시던트, 문제, 변경, 요청 등) | R | R | R | R | R | R | R | R | R | R | R | R | ||
| 데이터 플랫폼 서비스의 서비스 수준 계약 감독 | A | R | ||||||||||||
| Azure 구독 지원 및 관리 | A | R | ||||||||||||
| 구독 모델을 설정하기 위해 조직, 구독, 라이선스, 사용자 계정, 테넌트 간의 관계 이해 | A | R | ||||||||||||
| 월별 Azure 청구서 검토와 사용량 및 요금 이해 | R | R | A | |||||||||||
| 비용 관리와 쇼백 및 차지백 보고서 만들기 | R | A | ||||||||||||
| 비용 관리 - 비용 모델에서 보고 및 요금을 정의할 수 있도록 합니다. | R | A | ||||||||||||
| 비용 관리 - 추세 및 사용량 증가에 대한 비용 보고서 사용 | R | A | ||||||||||||
| 강력한 무결성을 보장하기 위한 코드 검토 수행 | R | R | A | R | ||||||||||
| 승인된 데이터 솔루션 아키텍처 빌드 및 제공 | R | R | R | R |
드롭 영역
| 책임 영역 | 데이터 소유자 | 데이터 제품 소유자 | 데이터 분석가 | 데이터 과학자 | 데이터 거버넌스 관리자 | 데이터 관리자(data steward) | 솔루션 아키텍처 | 플랫폼 운영 | 보안 설계자 | 보안 엔지니어 | DataOps 엔지니어 | 데이터 솔루션 설계자 | 데이터 모델링 설계자 | 데이터 엔지니어 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 드롭 영역 프로비저닝 UI 관리 | A | R | ||||||||||||
| 드롭 영역 요청 | A | R | R | |||||||||||
| 드롭 영역 프로비저닝 승인 | A | R | ||||||||||||
| 드롭 영역 프로비저닝 실행 관리 | A | R |
일반
| 책임 영역 | 데이터 소유자 | 데이터 제품 소유자 | 데이터 분석가 | 데이터 과학자 | 데이터 거버넌스 관리자 | 데이터 관리자(data steward) | 솔루션 아키텍처 | 플랫폼 운영 | 보안 설계자 | 보안 엔지니어 | DataOps 엔지니어 | 데이터 솔루션 설계자 | 데이터 모델링 설계자 | 데이터 엔지니어 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 아키텍처가 승인되면 관련자 통신 관리 | A | |||||||||||||
| 향후 프로젝트의 계기 재사용 가능성 | R | R | R | R | R | A | R | R | ||||||
| 비즈니스 팀 교육 | ||||||||||||||
| 인프라 팀 지원 | R | R | R | R | R | R | A | R | R | R | ||||
| 인시던트 관리 - 데이터 플랫폼 관련 문제 | R | A | ||||||||||||
| 데이터 전략 및 데이터 거버넌스 전략의 실행 정의, 통신, 추진 | A |
거버넌스
| 책임 영역 | 데이터 소유자 | 데이터 제품 소유자 | 데이터 분석가 | 데이터 과학자 | 데이터 거버넌스 관리자 | 데이터 관리자(data steward) | 솔루션 아키텍처 | 플랫폼 운영 | 보안 설계자 | 보안 엔지니어 | DataOps 엔지니어 | 데이터 솔루션 설계자 | 데이터 모델링 설계자 | 데이터 엔지니어 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 모범 사례를 보장하기 위해 데이터 제품 소유자/데이터 소유자 간의 파트너 관계 소유 | R | R | A | R | ||||||||||
| 데이터 플랫폼과 관련된 문서화된 표준에 대한 EA, 클라우드, 보안과의 기본 연락 담당자 | R | R | A | R | ||||||||||
| 데이터 무결성 노력을 위해 데이터 제품 소유자/데이터 소유자와 협력 | R | R | A | R | ||||||||||
| 데이터 플랫폼의 모든 데이터 관리 | R | R | A | R | ||||||||||
| 데이터 플랫폼과 관련된 메타데이터 관리 표준 정의(메타데이터 생성 및 유지 관리에 대한 정책과 규칙) | R | R | A | R | R | |||||||||
| 데이터 플랫폼에서 데이터 품질 및 데이터 관리 표준 보장 | R | R | R | R | A | R | R | R | ||||||
| 데이터 플랫폼에서 데이터 보안 및 규정 준수 보장 | R | R | A | R | R | R | R | |||||||
| 데이터 플랫폼에서 데이터 품질 모니터링 및 검토 | R | R | R | R | A | R | R | R | ||||||
| 데이터 플랫폼에서 데이터 품질을 측정하여 관리에 보고 | R | R | A | R |
레이크 데이터베이스 템플릿
| 책임 영역 | 데이터 소유자 | 데이터 제품 소유자 | 데이터 분석가 | 데이터 과학자 | 데이터 거버넌스 관리자 | 데이터 관리자(data steward) | 솔루션 아키텍처 | 플랫폼 운영 | 보안 설계자 | 보안 엔지니어 | DataOps 엔지니어 | 데이터 솔루션 설계자 | 데이터 모델링 설계자 | 데이터 엔지니어 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 데이터 플랫폼에서 데이터를 수집하기 위한 레이크 데이터베이스 템플릿 매핑 관리 | R | A | R | R | ||||||||||
| 데이터 플랫폼에서 레이크 데이터베이스 템플릿 소유 | R | R | A | R | R |
온보딩
| 책임 영역 | 데이터 소유자 | 데이터 제품 소유자 | 데이터 분석가 | 데이터 과학자 | 데이터 거버넌스 관리자 | 데이터 관리자(data steward) | 솔루션 아키텍처 | 플랫폼 운영 | 보안 설계자 | 보안 엔지니어 | DataOps 엔지니어 | 데이터 솔루션 설계자 | 데이터 모델링 설계자 | 데이터 엔지니어 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 새 데이터 사용 사례 프로세스 요청 소유 | R | R | A | |||||||||||
| 데이터 사용 사례에 대한 데이터 소유자 식별 | A | R | R | |||||||||||
| 데이터 소유자 및 데이터 제품 소유자로부터 데이터 사용 사례 요구 사항 수집 | R | R | A | |||||||||||
| 새 데이터 사용 사례 승인 | R | R | A | |||||||||||
| 데이터 사용 사례 분류 및 데이터 도메인 확인 | R | R | A | |||||||||||
| Data Catalog 대한 다른 데이터 사용 사례 메타데이터 정의(자산 설명, 연락처, 폴더 구조 등) | R | R | A | R | R | R | R | |||||||
| 데이터 사용 사례에 대한 데이터 액세스 요구 사항 식별 | R | R | A | R | R | R | R | |||||||
| 데이터 사용 사례에 대한 자금 조달 승인 지원 | R | R | A | R | R | |||||||||
| 중요한 데이터 온보딩 시 개인 정보 평가 지원 | R | R | A | R | R | R | ||||||||
| 데이터 사용 사례에 대한 아키텍처 패턴 승인 가져오기 | R | R | A | R | R | |||||||||
| 데이터 사용 사례에 대해 데이터 엔지니어와 협업 | R | R | A | R | ||||||||||
| 기존 데이터 모델 표준이 충족되고 정렬되었는지 확인 | A | |||||||||||||
| 거버넌스 및 위험 지침을 따르는지 확인 | A | |||||||||||||
| “대상에 원본” 매핑 문서 및 자체 업데이트 만들기 | R | R | A | R | ||||||||||
| “대상에 원본” 매핑 문서 승인 | R | R | A | R |
Purview
| 책임 영역 | 데이터 소유자 | 데이터 제품 소유자 | 데이터 분석가 | 데이터 과학자 | 데이터 거버넌스 관리자 | 데이터 관리자(data steward) | 솔루션 아키텍처 | 플랫폼 운영 | 보안 설계자 | 보안 엔지니어 | DataOps 엔지니어 | 데이터 솔루션 설계자 | 데이터 모델링 설계자 | 데이터 엔지니어 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 데이터 용어집에 대한 읽기 액세스 권한 | R | R | A | |||||||||||
| 데이터 용어집 만들기, 업데이트, 삭제 관리 | R | R | A | R | ||||||||||
| 데이터 용어집 변경 승인 | R | R | A | |||||||||||
| Data Catalog 대한 읽기 액세스 권한 | R | R | A | |||||||||||
| Data Catalog 만들기, 업데이트, 삭제 관리 | R | R | A | R | ||||||||||
| Data Catalog 변경 승인 | R | R | A | |||||||||||
| Purview에서 데이터 원본 등록 | R | A | R | R | R | R | ||||||||
| Purview ADLS 검사 관리 | A | R | R | |||||||||||
| Purview 사용 권한 관리 | A | R | R | |||||||||||
| Purview 정책 관리(데이터 세트 액세스) | A | R | ||||||||||||
| purview 정책 승인(데이터 세트 액세스) | R | R | A | |||||||||||
| Purview 인사이트 보고서 모니터링 | R | R | A | R | ||||||||||
| Purview 컬렉션 관리 | A | R | R |
보안
| 책임 영역 | 데이터 소유자 | 데이터 제품 소유자 | 데이터 분석가 | 데이터 과학자 | 데이터 거버넌스 관리자 | 데이터 관리자(data steward) | 솔루션 아키텍처 | 플랫폼 운영 | 보안 설계자 | 보안 엔지니어 | DataOps 엔지니어 | 데이터 솔루션 설계자 | 데이터 모델링 설계자 | 데이터 엔지니어 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 데이터 플랫폼에 대한 암호화 및 암호화 서비스 관리 | R | A | R | R | R | |||||||||
| 구조적 영역에 대한 데이터 액세스 요청 승인 | R | R | R | R | ||||||||||
| 골드 존에 대한 데이터 액세스 요청 승인 | R | R | A | |||||||||||
| 원시 영역에 대한 데이터 액세스 요청 승인 | R | R | R | R | ||||||||||
| 데이터 플랫폼 액세스 모니터링 및 감사 | R | R | A | R |
다음 단계
데이터 관리 랜딩 존 및 데이터 랜딩 존 내의 그룹 정렬에 대해 알아봅니다.