AWS에서 데이터 거버넌스 구현하기: 자동화, 태깅 및 라이프사이클 전략 – 1부

이 글은 AWS 환경에서 데이터 거버넌스를 구현하기 위한 자동화 중심의 전략과 아키텍처를 소개하는 2부작 시리즈의 첫 번째 부분입니다. 생성형 AI와 머신러닝 워크로드로 인해 데이터 양이 폭증하면서, 조직은 데이터 증가를 효과적으로 관리하고 규정을 준수하기 위한 데이터 거버넌스의 필요성이 커지고 있습니다.

Gartner 및 MIT CDOIQ 조사에 따르면 많은 조직이 데이터 거버넌스 전략 구현에 어려움을 겪고 있으며, 지속적인 점검과 발전이 중요함을 시사합니다. 본 글에서는 데이터를 일관되게 분류하고, 자동화된 제어를 통해 데이터 품질을 향상하며, 팀의 안전한 데이터 접근을 지원하고, 규정 준수 상태를 자동으로 모니터링하는 AWS 기반 데이터 거버넌스 프레임워크 구축 방법을 다룹니다.

특히 데이터 분류 프레임워크와 태깅 전략에 초점을 맞춥니다.