데이터는 현대 기업의 중요한 구성 요소입니다. 기업은 소비자, 공급업체 및 내부 시스템과 같은 다양한 출처에서 데이터를 얻고 이를 활용하여 현명한 결정을 내립니다. 그러나 데이터의 양과 복잡성이 증가함에 따라 이를 효율적으로 관리하고 사용하는 것이 어려워질 수 있습니다.
데이터 카탈로그가 도움이 될 수 있습니다. 기업에서 데이터 자산을 관리하는 데 사용하는 도구입니다. 즉, 단순히 회사에 대한 사실의 디렉토리입니다. 이러한 사실에는 위치, 구조 및 응용 프로그램이 포함될 수 있습니다.
효과적인 데이터 자산 관리를 위해서는 데이터 카탈로그가 필수적입니다. 데이터 카탈로그가 없으면 회사는 데이터를 추적하지 못할 위험이 있습니다. 어떤 데이터가 있는지, 어디에 있는지, 어떻게 사용하는지 알 수 없습니다. 이로 인해 발생하는 데이터 오류, 중복 및 불일치는 비즈니스에 심각한 영향을 미칠 수 있습니다.
데이터 카탈로그의 구성 요소
메타데이터, 데이터 계보및 데이터 품질 세부 정보는 데이터 카탈로그의 세 가지 핵심 부분입니다.
메타 데이터
카탈로그의 데이터를 특징짓는 세부 정보를 메타데이터라고 합니다. 여기에는 데이터의 이름, 위치, 형식 및 의도된 용도와 같은 세부 정보가 포함됩니다. 데이터 컨텍스트를 제공함으로써 메타데이터를 통해 사용자는 데이터 자산을 더 빨리 찾고 이해할 수 있습니다.
데이터 기록
데이터 계보는 다양한 시스템 간의 데이터 생성, 변환 및 이동에 대한 문서입니다. 데이터 경로에 대한 포괄적인 관점을 제공하므로 데이터의 정확성을 확인하고 기록을 추적하는 것이 더 간단해집니다.
품질 데이터 정보
데이터 품질에 대한 정보는 완전성, 정확성, 일관성 및 적시성을 포함한 요소를 검사합니다. 특정 용도에 대한 데이터의 적합성을 결정하는 수단을 제공합니다. 또한 데이터가 조직의 요구 사항을 준수함을 보장합니다.
데이터 카탈로그 이해
데이터 카탈로그는 각 데이터 컬렉션에 대한 정확한 정보를 포함하는 데이터 자산의 완전한 인벤토리입니다. 여기에는 조직이 데이터 자산을 효과적으로 관리하는 데 도움이 되는 메타데이터, 데이터 계보 및 데이터 품질 정보가 포함됩니다.
메타데이터는 스키마, 형식, 데이터 유형 및 데이터 소스와 같은 데이터 세트의 중요한 기능을 설명합니다. 데이터 계보는 원본, 수정 및 종속성을 포함하여 데이터 세트의 기록을 설명합니다. 그리고 데이터 품질 정보는 데이터 세트의 정확성, 완전성 및 신뢰성을 보여줍니다.
데이터 카탈로그는 데이터 사전 또는 데이터 인벤토리와 동일하지는 않지만 종종 오인됩니다. 데이터 사전은 데이터 조각을 정의하고 설명하지만 데이터 카탈로그는 완전한 데이터 세트에 대한 자세한 정보를 제공합니다. 반대로 데이터 인벤토리는 추가 정보를 제공하지 않고 데이터 자산만 나열합니다.
데이터 카탈로그 계획
회사의 요구 사항을 충족할 수 있도록 데이터 카탈로그를 구축하기 전에 적절하게 준비하는 것이 중요합니다. 데이터 소스 식별, 메타데이터 표준 설정 및 사용자 요구 이해는 모두 중요한 문제입니다.
조직에 대한 데이터 소스의 관련성과 가치를 신중하게 고려해야 합니다. 회사 전체에서 일관성과 상호 운용성을 유지하려면 메타데이터 표준을 사용해야 합니다. 데이터 카탈로그를 염두에 두고 생성되도록 사용자 요구 사항을 정의해야 합니다.
데이터 카탈로그 생성 단계
1단계: 데이터 소스 찾기
데이터 카탈로그 생성의 첫 번째 단계는 조직의 모든 데이터 소스를 식별하는 것입니다. 이것은 데이터베이스, 데이터웨어 하우스, 스프레드시트 및 기타 데이터 저장소. 모든 소스를 식별했으면 메타데이터 수집을 시작할 수 있습니다.
2단계: 메타데이터 수집
다음 단계는 나열된 모든 데이터 소스에서 메타데이터를 수집하는 것입니다. 메타데이터는 스키마, 형식, 데이터 유형 및 소스와 같은 데이터세트의 주요 특성을 지정합니다. 메타데이터 수집은 데이터 구성을 돕고 검색 및 찾기를 더 쉽게 만듭니다.
3단계: 데이터 프로파일링
메타데이터 수집 후 데이터가 프로파일링됩니다. 데이터 세트를 검토하여 구조, 물질 및 품질을 식별하는 프로세스를 데이터 프로파일링이라고 합니다. 프로파일링은 누락된 데이터와 같은 데이터 품질 문제를 식별하는 데 도움이 됩니다. 데이터가 깨끗하고 사용하기에 적합하도록 합니다.
4단계: 데이터 사전 생성
다음 단계는 데이터 사전을 만드는 것입니다. 데이터 사전은 회사의 모든 데이터에 대한 철저한 인벤토리입니다. 풍부한 메타데이터 설명, 데이터 품질 정보 및 데이터 계보를 제공합니다. 조직의 데이터를 이해하고 올바르게 사용하려면 데이터 사전이 중요합니다.
5단계: 데이터 관계 식별
다음 단계는 데이터 간의 연결을 식별하는 것입니다. 여기에는 데이터 세트 간의 링크를 감지하고 강조 표시하는 작업이 수반됩니다. 이를 통해 이해 관계자는 데이터 소스 간의 연결을 쉽게 이해할 수 있습니다.
6단계: 계보 구축
그래픽으로 묘사된 계보를 만드는 것은 데이터의 여정을 결정하는 데 중요합니다. 계보는 데이터 흐름과 관련된 많은 절차를 설명합니다. 이를 통해 이해 관계자는 단순히 계보를 추적하여 문제의 근본 원인을 신속하게 식별할 수 있습니다.
7단계: 데이터 구성
파일 또는 테이블에 포함된 데이터는 기술적으로 존재합니다. 비즈니스 요구 사항에 따라 이는 의미가 있을 수도 있고 그렇지 않을 수도 있습니다. 결과적으로 비즈니스 사용자가 이해하고 신뢰할 수 있는 방식으로 데이터를 구성하려면 수동 작업이 필요합니다. 데이터 태그 지정, 사용량 및 사용자 역할에 따라 데이터 정렬, 데이터 구성 자동화는 모두 데이터 구성 방법입니다.
8단계: 접근성 제공
데이터 카탈로그를 보다 효과적으로 사용하려면 데이터 스택 내에서 쉽게 사용할 수 있어야 합니다. 다음과 같은 도구를 사용하는 경우 웹 사이트에서 데이터 카탈로그를 활용할 수 있습니다. 소량, 데이터 카탈로그의 유용성을 향상시킵니다.
9단계: 보안 조치 마련
데이터 카탈로그에는 조직의 모든 데이터에 대한 개요가 있으므로 보안 요구 사항을 따르는 것이 중요합니다. 데이터 카탈로그에는 역할 기반 보안, 누가 언제 어떤 데이터를 사용했는지에 대한 정보, 감사 및 암호화가 있어야 합니다.
데이터 카탈로그 활용
데이터 자산에 대한 전체 정보를 사용자에게 제공함으로써 데이터 카탈로그는 데이터 관리 및 의사 결정을 향상시키는 데 도움이 될 수 있습니다.
예를 들어 데이터 분석가는 데이터 카탈로그를 활용하여 특정 연구에 대한 관련 데이터 세트를 찾을 수 있습니다. 또한 메타데이터를 사용하여 데이터의 구조와 내용을 이해할 수 있습니다. 비즈니스 사용자는 데이터 카탈로그를 사용하여 다양한 데이터 세트를 연구하고 소비자 행동, 제품 성능 또는 시장 추세에 대한 통찰력을 얻을 수 있습니다.
요약하면 데이터 카탈로그를 유지 관리하려면 신중한 계획과 일관된 작업이 필요합니다. 그러나 데이터 자산의 철저한 인벤토리를 갖는 이점은 많습니다. 의사 결정을 개선하고 생산성을 높일 수 있습니다.
데이터 사전, 데이터 인벤토리 및 데이터 카탈로그 간의 차이점
데이터 사전, 데이터 인벤토리 및 데이터 카탈로그는 모두 조직의 데이터 자산에 대한 세부 정보를 제공하지만 세부 정보의 범위와 양은 다양합니다.
사전 데이터
데이터 사전에는 테이블, 필드 및 연결의 이름과 설명을 포함하여 데이터 구조에 대한 세부 정보가 포함됩니다. 이들은 종종 데이터베이스 관리자에 의해 개발되며 특정 기술 정보에 집중합니다.
데이터 인벤토리
데이터 인벤토리에는 위치, 소유자 및 보안 수준을 포함하여 물리적 데이터 자산에 대한 세부 정보가 포함됩니다. 이들은 종종 데이터 자산의 인벤토리에 대한 관리 중심의 초점을 가진 IT 부서에서 개발합니다.
데이터 카탈로그
데이터 카탈로그는 메타데이터, 데이터 계보 및 데이터 품질 정보를 결합하여 조직의 데이터 자산에 대한 완전한 그림을 제공합니다. 데이터 자산을 이해하고 적용해야 하는 비즈니스 사용자, 데이터 과학자 및 기타 이해 관계자가 사용자 친화적이고 액세스할 수 있도록 고안되었습니다.
고려해야 할 중요한 사항
데이터 카탈로그를 개발하는 동안 많은 변수를 고려해야 합니다. 시작하려면 카탈로그에 포함되어야 하는 데이터 원본을 결정하는 것이 중요합니다. 이것은 모든 데이터가 기록되고 액세스 가능함을 보장합니다.
또한 카탈로그의 데이터가 정확하고 완전하며 최신임을 보장하기 위해 메타데이터 표준 및 데이터 거버넌스 절차를 수립해야 합니다. 카탈로그는 사용자가 이해할 수 있고 데이터 스택 내에서 쉽게 사용할 수 있는 방식으로 정렬되어야 하므로 데이터 구성 및 접근성도 고려해야 할 중요한 요소입니다.
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