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데이터 사전은 데이터 관리와 분석에서 매우 중요한 도구입니다.
데이터 사전은 데이터베이스의 각 테이블과 컬럼, 그 속성과 제약 조건을 명확하게 문서화하기 위한 도구 또는 문서를 의미합니다. 이 문서화 작업은 데이터의 일관성과 품질을 보장하고, 팀 간 커뮤니케이션을 원활하게 하여 데이터 관리와 분석 분야에서 필수적입니다.
이 기사에서는 데이터 사전에 대해 쉽게 설명합니다.
데이터 사전은 정보 시스템이 다루는 모든 데이터 항목을 이해하기 쉽게 정의하고, 자세히 기술하며, 이를 중앙에서 관리합니다.
예를 들어, 상품명, 거래처, 고객명, 매출 등 각 데이터 항목에 대한 의미와 설명이 포함됩니다.
이 상세 정보는 개발자, 애플리케이션 설계자, 데이터베이스 관리자, 최종 사용자 등 관계자들이 데이터베이스 정보를 쉽게 공유하고 이해하는 데 도움을 줍니다.
반적으로 시스템에서 사용하는 DBMS를 예로 들면, MySQL과 PostgreSQL에서는 INFORMATION_SCHEMA 데이터베이스에 메타데이터가 저장되며, Oracle Database에서는 ALL_TABLES, USER_TABLES, DBA_TABLES와 같은 데이터베이스에 메타데이터가 보관됩니다.
데이터 사전은 기업 정보 시스템에서 정보의 공유성과 일관성을 유지하기 위한 중요한 도구로서, 데이터 항목의 명확한 정의와 의미 기술을 통해 데이터의 정합성을 보장하고 시스템의 효율적인 운영을 지원합니다. 데이터 사전을 구축할 때는 장기적인 유지보수성을 고려해야 하며, 데이터 항목 관리를 적절히 수행하는 것이 요구됩니다.
정보 시스템이 발전하고 변화함에 따라 기존 데이터와 신규 데이터 간 충돌 또는 같은 데이터를 다른 이름으로 정의하는 문제가 발생할 가능성이 높아집니다. 데이터 사전을 구축하면 이러한 혼란을 사전에 방지하고 시스템의 복잡성을 효과적으로 제어할 수 있습니다.
여기에서는 데이터 사전과 데이터 카탈로그의 차이를 정의·목적과 용도를 비교하며 설명하고, 나아가 각각을 연계했을 때의 이점에 대해서도 소개해드리겠습니다
데이터 사전은 데이터베이스 내의 테이블, 열(Column), 속성, 제약 조건 등의 상세 정보를 문서 또는 도구에 기록한 것을 의미합니다. 주요 목적은 데이터의 구조, 형식, 제약 조건 및 관계를 명확히 하여 데이터베이스의 설계 및 운영을 지원하는 것입니다.
데이터 카탈로그는 기업 전체의 데이터 자산(데이터베이스, 테이블, 보고서 등) 에 대한 메타데이터를 통합하여 데이터 탐색과 이해를 용이하게 하는 도구 또는 플랫폼입니다. 주요 목적은 데이터 자산의 발견, 이해 및 활용을 촉진하고 데이터 거버넌스와 품질 관리를 지원하는 것입니다.
데이터 사전의 주요 용도는 특정 데이터베이스 또는 시스템 내의 데이터 요소에 대한 기술 정보를 제공하는 것입니다. 주로 데이터 엔지니어나 데이터 분석가가 사용하며, 데이터 구조, 데이터 형식, 제약 조건 등을 명확히 정의하고 기술적 세부 정보를 문서화합니다.
데이터 카탈로그의 주요 용도는 조직 내 데이터 자산을 탐색, 이해, 접근할 수 있도록 지원하는 중앙 플랫폼으로 기능하는 것입니다. 구체적으로 데이터의 출처, 연관성, 비즈니스 용어 등의 정보를 제공하여 사용자가 데이터를 효과적으로 활용할 수 있도록 돕습니다. 또한 데이터 거버넌스 및 품질 향상에도 기여합니다.
데이터 사전과과 데이터 카탈로그를 연계함으로써 얻을 수 있는 이점은 아래 세 가지로 정리할 수 있습니다.
첫째, 데이터 카탈로그와 데이터 사전을 연계하면 데이터 관리 및 활용의 효율성이 향상됩니다. 데이터 카탈로그는 조직 전체의 데이터 자산 개요를 제공하여 데이터 검색과 이해를 지원합니다. 반면, 데이터 사전은 데이터의 상세한 기술 정보를 제공합니다.
둘째, 데이터 카탈로그 내에서 데이터 사전에 대한 링크나 참조를 제공함으로써 사용자는 필요에 따라 데이터의 기술적 세부 정보를 쉽게 확인할 수 있습니다. 이를 통해 데이터 사용자는 데이터를 쉽게 검색할 수 있을 뿐만 아니라 데이터의 정확성과 신뢰성을 확인할 수 있습니다.
셋째, 이 두 가지 기술을 연계하면 데이터의 일관성과 데이터 거버넌스가 향상되어 조직 내에서 데이터를 더욱 효과적으로 활용할 수 있습니다. 이는 데이터 기반 의사 결정과 비즈니스 프로세스 최적화에 기여하며, 그 결과 조직 전체의 데이터 활용 능력을 높이는 데 도움을 줍니다.
데이터 사전의 목적은 크게 아래 3가지로 구분할 수 있습니다.
첫째, 데이터 사전은 정보 시스템 내 데이터 요소에 대한 상세 정보를 제공합니다. 구체적으로 데이터의 이름, 의미, 표기 방식, 데이터 타입 등이 포함됩니다. 이러한 정보는 개발자와 데이터베이스 관리자가 데이터를 정확히 이해하고 일관성을 유지하는 데 도움이 됩니다. 서로 다른 팀이나 프로젝트가 동일한 데이터를 다른 방식으로 해석하는 것을 방지하여 데이터의 신뢰성을 향상시킵니다.
둘째, 정보 시스템은 시간이 지남에 따라 변화하며 새로운 데이터 요소가 추가되거나 기존 데이터가 변경될 수 있습니다. 이러한 과정에서 동일한 데이터를 다른 이름으로 등록하거나, 서로 다른 데이터에 같은 이름을 할당하는 실수가 발생할 수 있으며, 이로 인해 내부 혼란이 초래될 위험이 있습니다. 그러나 이 경우 데이터 사전을 활용하면 데이터 표준화가 가능해지고 데이터베이스의 무결성이 확보됩니다. 데이터가 일관성 있게 정의되고 관리되므로 조직 내 혼란이 줄어들고 데이터 품질이 향상됩니다.
셋째, 데이터 사전은 정보 시스템에 관여하는 다양한 역할이나 부서의 사람들에게 공통의 참조 자료가 됩니다. 시스템 개발자, 애플리케이션 설계자, 데이터베이스 관리자, 최종 사용자 등 모든 이해관계자가 데이터 사전을 공유함으로써 데이터에 대해 일관된 이해를 가질 수 있습니다. 이를 통해 커뮤니케이션이 원활해지고 데이터 활용이 효과적으로 이루어지며, 정보 시스템 전반의 효율성이 향상됩니다.
데이터 사전은 크게 실테이블(Table)과 뷰(View) 두 가지 구성 요소로 나뉘며, 이 장에서는 각각에 대해 설명합니다.
데이터 사전 내의 실테이블은 데이터베이스 전체에 대한 정보를 제공하며, 백엔드에서 이루어지는 복잡한 프로세스를 지원하는 중요한 요소입니다.
이 테이블들은 보통 데이터베이스만이 읽기 및 쓰기가 가능하도록 엄격히 제한되어 있으며, 대부분의 데이터는 암호화된 형태로 저장됩니다. 일반 사용자가 이러한 테이블에 직접 접근하는 경우는 거의 없습니다.
데이터 사전 내 뷰(View)는 실테이블에 저장된 정보를 사용자가 이해하기 쉬운 형식으로 변환해 필요한 정보를 제공합니다.
예를 들어, 사용자 이름이나 테이블 이름 등 실용적인 정보를 기준으로 데이터를 정리하고, JOIN이나 WHERE 절을 사용해 데이터를 조회합니다. 뷰는 데이터 시각화와 이해를 쉽게 하는 역할을 수행합니다.
데이터사전의 구성 방식과 사용 방법은 사용하는 데이터베이스 관리 시스템(DBMS)에 따라 다릅니다. 예를 들어, Oracle DBMS에서는 데이터 사전이 특정 접두사로 시작하는 뷰들로 구성됩니다.
이러한 접두사로 구분된 뷰 세트는 Oracle DBMS의 특징으로, 사용자가 필요한 정보에 원활하게 접근할 수 있도록 설계되어 있습니다. 그러나 다른 DBMS에서는 데이터 사전의 구성 방식과 사용 방법이 다를 수 있습니다. 따라서 특정 DBMS의 구조와 문맥을 정확히 이해하고, 이를 기반으로 데이터 사전을 조사하고 활용하는 것이 중요합니다.
이 글에서는 데이터 사전의 개요, 데이터 카탈로그와의 차이점, 목적 및 구성 요소에 대해 설명했습니다.
회사의 성장과 직원 수 증가에 따라 동일한 의미의 데이터에 서로 다른 이름이 부여되는 사례가 발생할 수 있습니다. 이러한 경우, 데이터 사전을 활용하면 조직 내 공통된 참조 자료를 제공함으로써 데이터에 대한 일관된 이해를 구축하기 쉽고, 데이터베이스 내에서 데이터의 정합성을 유지할 수 있습니다.
