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data classification model
Translation of "data classification model" in Korean
데이터 분류 모델을
데이터 분류 모델
데이터 분류 모델은
The resulting data classification model can then be used to either build a business case around current enterprise storage practices or to facilitate the implementation of storage-related program recommendations.
그 결과 얻게 되는 데이터 분류 모델은 현재의 엔터프라이즈 스토리지 관행에서 비즈니스 사례를 남기거나 스토리지 관련 프로그램 권장 사항 구현을 촉진시키는 데 사용될 수 있습니다.
And finally, there's the data classification model itself.
마지막으로, 데이터 분류 모델 자체를 들 수 있습니다.
By aligning the detailed storage services with the value of the data in each group, your organization can utilize a completed data classification model to drive overall data management optimization.
조직은 상세한 스토리지 서비스와 각 그룹에 있는 데이터의 가치를 알맞게 정렬함으로써 완성된 데이터 분류 모델을 통해 전반적인 데이터 관리를 최적화시킬 수 있습니다.
It will also produce the most actionable data classification model for your program objective since most storage-related recommendations are implemented at the application level within an enterprise.
대부분의 스토리지 관련 권장 사항이 기업 내 애플리케이션 수준에서 구현되므로, 애플리케이션 관점은 프로그램 목적에 맞는 가장 유용한 데이터 분류 모델이 생성될 수 있습니다.
The resulting data classification model that you create can then be used to facilitate the implementation of storage-related program recommendations.
이렇게 생성된 데이터 분류 모델은 스토리지 관련 프로그램 요구 사항의 이행을 촉진하는 데 사용될 수 있으며,
The paper asserts that with effective planning, a data classification model can be used to validate current enterprise storage practices - or to facilitate implementation of storage-related program recommendations.
효과적인 계획을 수립할 경우 데이터 분류 모델을 사용하여 현재 기업 스토리지 정책을 검증하거나 스토리지 관련 프로그램 권장 지침의 실행을 촉진할 수 있음을 강조하여 설명하고 있습니다.
Once the required data has been collected, you can populate your data classification model framework.
필요한 데이터가 수집되면 데이터 분류 모델 프레임워크 (서류 또는 데이터베이스의 형태) 에
Interview questionnaires to guide the gathering of detailed information from key stakeholders and users, and a system application-mapping tool such as the aforementioned, are also essential to creating a viable data classification model.
핵심 담당자 및 사용자에게서 자세한 정보를 수집하기 위한 인터뷰 질문지와 앞서 설명한 시스템 애플리케이션 매핑 툴 역시, 실용적인 데이터 분류 모델을 만드는 데 필수적인 요소입니다.
As mentioned earlier, the output of a data classification effort is a populated data classification model that is actionable.
앞서 언급했듯이 데이터 분류를 통해 데이터가 자동으로 입력되는 효율적인 데이터 분류 모델을 구축할 수 있습니다.
The resulting data classification model outlined two classes of criticality, Critical Business Data and Non-Critical Data.
이에 따라 구성된 데이터 분류 모델은 비즈니스 크리티컬 데이터와 Non- 크리티컬 데이터 수준의 중요도가 지정된 두 가지 클래스로 구분됩니다.
In addition to the data classification model, other recommendations relating to the classification and subsequent realignment within the model included Storage Virtualization, Storage Provisioning, Storage Configuration, Storage Capacity Planning, Data Classification Owner, and Performance Management.
데이터 분류 모델 외에, 모델 내 분류 및 그에 따른 재배열과 관련된 기타 권고 사항으로는 스토리지 가상화, 스토리지 프로비저닝, 스토리지 구성, 스토리지 용량 계획, 데이터 분류 소유자, 성능 관리 등이 있습니다.
Synonyms and analogies of "data classification model" in English
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