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유용한 리소스

메타데이터 관리의 이점, 주의 사항, 방법 및 모범 사례를 소개합니다.

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메타데이터는 데이터 자산을 관리하고 효과적으로 활용하는 데 매우 중요합니다. 하지만 일부에서는 이러한 이점이나 관리 방식을 완전히 이해하지 못할 수도 있습니다.

이 도움말에서는 메타데이터 관리의 중요성, 유의해야 할 사항, 모범 사례, 메타데이터 관리를 효과적으로 시작하는 단계에 대해 설명합니다.

메타데이터 관리란 무엇인가요?

메타데이터 관리에는 데이터의 이해, 사용 및 감독을 지원하기 위해 데이터에 대한 정보를 정리하고 기록하는 작업이 포함됩니다.

우선 , 메타데이터는 "데이터에 관한 데이터"입니다. 메타데이터는 데이터의 본질과 특성을 설명하는 데이터로, 데이터를 관리하고 활용하는 데 사용됩니다. 예를 들어 파일 작성자, 타임스탬프, 파일 크기, 데이터 형식, 저장 위치와 같은 파일에 대한 정보는 메타데이터입니다. 이 정보는 데이터를 이해하고 효과적으로 관리 및 활용하기 위해 필수적인 정보입니다.

메타데이터는 다음과 같은 여러 범주로 나뉩니다:

  • 기술 메타데이터:

데이터베이스 열 속성, 액세스 권한, 변환 방법 등 데이터의 기술적 측면에 중점을 둡니다. 데이터의 물리적 측면에 초점을 맞추고 IT에서 데이터에 대한 정보를 나타내는 정보입니다. 여기에는 데이터베이스 열 속성, 액세스 권한, 데이터 변환 방법 등이 포함됩니다. 데이터베이스 열 정보, 액세스 권한 설정, 데이터 변환 방법 등을 확인할 수 있습니다.

  • 비즈니스 메타데이터:

'업계 용어, 규칙, 보안 설정, 미정의 등 비즈니스 관련 정보를 설명합니다'는 비즈니스 영역과 관련된 정보를 설명하며 업계 용어, 비즈니스 규칙, 보안 설정, 비즈니스 용어의 정의 등을 포함합니다. 업계 용어, 비즈니스 규칙, 데이터 보안 설정, 비즈니스 용어 정의 등의 사전입니다.

  • 운영메타데이터:↪f_200D↩운영메타데이터

여기에는 시스템 운영 중에 생성되는 로그와 시스템 효율성 개선에 대한 정보를 제공하는 결과가 포함됩니다. 배치 작업 로그, 데이터 추출 결과 등 시스템 운영 중 생성되는 정보로, 시스템 효율성 향상을 위한 정보를 제공합니다. 일괄 작업 실행 로그, 데이터 추출 결과, 데이터 수명 추적 정보 등을 제공합니다.

메타데이터 관리의 중요성

메타데이터 관리는 데이터 활용, 보안 강화, 데이터 검색 가속화 등의 이유로 데이터 중심 비즈니스에서 매우 중요합니다. 이는 데이터를 이해하고, 활용하고, 관리하는 데 있어 기본이 됩니다. 메타데이터의 적절한 관리는 오늘날의 비즈니스 환경에서 데이터의 잠재력을 최대한 활용하기 위한 핵심 요소입니다.

데이터 활용

메타데이터 관리는 데이터 활용의 핵심입니다. 예를 들어 데이터 분석, 의사 결정, 비즈니스 프로세스 개선 등 많은 데이터 관련 활동에서 메타데이터를 활용합니다. 메타데이터를 사용하면 데이터의 의미와 맥락을 더 쉽게 이해할 수 있어 데이터의 효과를 극대화할 수 있으며, 이 메타데이터를 관리하는 것이 비즈니스 성공의 핵심입니다.

보안

메타데이터 관리로 데이터 보안이 향상됩니다. 이는 접근 권한과 보안 정보를 메타데이터로 통합하여 데이터 기밀성을 보장하고 보안 위험을 줄이기 위한 것입니다. 적절한 메타데이터 관리는 데이터에 대한 적절한 액세스를 보장합니다.

신속한 데이터 수집

메타데이터 관리를 구현하면 필요한 정보를 더 쉽게 빠르게 검색할 수 있습니다. 예를 들어, 데이터의 위치와 속성을 명확히 하면 데이터에 더 쉽게 액세스할 수 있습니다. 그 결과 데이터 검색 시간이 줄어들고 의사 결정이 빨라집니다.

위에서 언급했듯이 메타데이터는 데이터를 이해하고, 활용하고, 관리하는 데 있어 필수적인 요소입니다. 오늘날의 데이터 중심 비즈니스 환경에서는 이러한 메타데이터를 적절히 관리하는 것이 성공의 열쇠이며 데이터 활용의 잠재력을 극대화하는 것입니다.

메타데이터 관리의 5가지 이점

1. 데이터 집계

메타데이터 관리는 흩어져 있는 데이터를 중앙 집중화하여 위치와 속성을 명확히 함으로써 조직 내 통합을 돕습니다. 메타데이터 관리는 데이터 분산과 파편화를 없애고 흩어져 있는 데이터를 중앙 집중화하는 데 도움이 됩니다. 데이터 위치 및 속성 정보의 명확성은 조직 내 데이터 통합과 조직화에 기여합니다. 그 결과 더 신뢰할 수 있는 데이터와 더 많은 정보를 바탕으로 한 의사 결정이 가능해집니다.

2. 데이터 품질 개선

데이터 의미와 정확성을 명시적으로 기록하면 데이터 품질이 향상됩니다. 메타데이터를 통해 모니터링과 개선이 용이해져 신뢰할 수 있는 의사결정을 지원합니다. 메타데이터 관리는 데이터 품질 향상에 기여합니다. 즉, 데이터의 의미와 정확성이 명시적으로 기록되어 데이터 품질을 유지하고 개선할 수 있습니다. 메타데이터에는 데이터 업데이트 내역과 품질 정보도 포함되어 있어 데이터 품질을 모니터링하고 개선하는 데 도움이 됩니다. 데이터 품질이 개선되면 신뢰할 수 있는 의사 결정을 지원하고 전략적인 비즈니스 활동을 개발할 수 있습니다.

3. 효율적인 데이터 검색

메타데이터 관리를 통해 데이터를 빠르게 검색하고 검색할 수 있으므로 운영 효율성이 향상되고 데이터 분석과 전략적 조치가 빨라집니다. 필요한 데이터를 검색하는 번거로움을 없애 분석과 의사 결정의 속도를 높일 수 있습니다. 메타데이터를 관리하면 데이터를 빠르게 검색하고 검색하여 운영 효율성을 높일 수 있습니다.

4. 통찰력 있는 다면 분석

메타데이터는 데이터 속성과 관계를 이해함으로써 전략적 의사 결정에 필수적인 종합적인 평가와 통합을 지원합니다. 메타데이터는 데이터의 다각적인 분석을 지원합니다. 즉, 데이터의 속성과 관계를 이해함으로써 데이터의 진정한 가치와 비즈니스에 대한 잠재적 기여도를 정교하게 평가할 수 있습니다. 또한 서로 다른 데이터 소스를 통합하여 포괄적인 인사이트를 얻을 수 있습니다. 다양한 관점에서 데이터를 분석하는 것은 전략적 의사 결정에 필수적이며 경쟁 우위를 확보하는 열쇠입니다.

5. 강화된 보안

메타데이터는 액세스 권한과 개인 정보를 기록하여 적절한 데이터 사용과 모니터링을 용이하게 함으로써 위반 위험을 줄이고 규정을 준수할 수 있도록 합니다. 메타데이터 관리는 데이터 보안 향상에 기여합니다. 특히 데이터 액세스 권한, 데이터 흐름, 개인 정보에 대한 정보는 메타데이터로 기록되어 데이터의 적절한 사용과 모니터링을 용이하게 합니다. 개인 식별 플래그와 보안 정책을 메타데이터에 통합하면 데이터를 적절히 보호하여 데이터 유출 위험을 줄이고 법적 규정을 준수할 수 있습니다.

실제로 메타데이터를 개발한 회사에서는 이제 직원들이 독립적으로 데이터를 검색할 수 있습니다.

전체 메타데이터를 검색 가능하게 만들고 누구나 메타데이터에 정보를 입력할 수 있도록 하는 등의 조치를 취한 아타마 플러스(주)를 예로 들어 보겠습니다. 그 결과, 기술 지식이 부족한 비즈니스 구성원이나 SQL 기술은 있지만 특정 데이터의 위치를 모르는 직원도 이제 필요한 데이터를 스스로 찾을 수 있게 되었습니다.

메타데이터 관리 시 고려 사항

메타데이터를 관리할 때는 개인정보를 신중하게 취급하고, 품질을 유지하기 위해 정기적으로 메타데이터를 업데이트하며, 필요한 비용과 리소스를 인식하는 것이 중요합니다. 메타데이터에는 데이터 내에 민감한 정보나 개인 정보가 포함되어 있는 경우가 많습니다. 예를 들어 사진 파일에는 사진을 찍은 날짜와 시간, 위치 정보 등의 개인 정보가 포함된 'Exif' 메타데이터가 포함되어 있습니다. 이러한 메타데이터를 제대로 관리하지 않으면 개인정보 침해 및 법적 문제가 발생할 수 있습니다. 특히 소셜 미디어 및 온라인 플랫폼에서 사진과 동영상을 공유할 때는 Exif 정보를 확인하고 올바르게 삭제해야 합니다. 회사 내에서도 기밀 및 개인 정보가 포함된 메타데이터를 적절히 처리하기 위해 충분한 주의를 기울여야 합니다.

메타데이터 관리 단계

수집 목적 및 대상을 정의합니다:

데이터 수집 목표를 명확하게 설정하여 수집 노력을 안내하고 데이터 손실이나 분석 초점이 희석되는 것을 방지하세요. 메타데이터 관리의 첫 번째 단계는 데이터 수집의 목적과 대상을 명확히 하는 것입니다. 예를 들어 신제품 개발, 보안 개선, 시장 분석과 같은 비즈니스 목표에 맞춰 데이터를 수집하는 등 목표에 기반한 데이터 수집이 중요합니다. 목표를 설정하지 않고 데이터 수집을 시작하면 정보 과부하, 데이터 손실, 분석 집중력 상실의 가능성이 높아집니다. 명확한 목표를 설정하고 데이터 수집에 대한 명확한 방향을 제시하세요.

메타데이터를 수집합니다:

정확한 메타데이터를 수집하여 데이터 사용 및 관리의 기반을 마련하세요. 목표가 결정되면 필요한 메타데이터를 수집합니다. 메타데이터는 데이터를 설명하고 조직 내에서 데이터를 이해하고 공유할 수 있도록 도와주는 중요한 정보입니다. 자동화 도구를 사용하여 데이터베이스에서 메타데이터를 추출할 수 있지만, 데이터 신뢰성과 품질을 보장하기 위해 데이터 검증 기술을 적용합니다. 이러한 정확한 메타데이터를 수집하는 것은 데이터 사용 및 관리의 기반을 마련하는 중요한 단계입니다.

메타데이터를 정리하고 분류합니다:

명확하고 이해하기 쉽도록 데이터 특성에 레이블을 지정하고, 설명하고, 식별합니다. 메타데이터를 수집한 후에는 이를 정리하고 적절하게 분류하세요. 메타데이터 구성에는 레이블 추가, 자세한 설명 제공, 데이터 특성 파악 등이 포함됩니다. 이렇게 하면 데이터가 무엇이고 어떻게 연관되어 있는지 명확하게 알 수 있어 이해하기 쉬워집니다. 정리할 때는 데이터의 계층 구조와 종속성을 명시적으로 설명해야 합니다. 이러한 정리와 분류는 메타데이터의 효과적인 관리와 신속한 검색을 위해 필수적입니다.

메타데이터 품질을 유지하세요:

정확성, 일관성, 업데이트 및 버전 관리를 위한 제어 기능을 구현하여 데이터의 신뢰성을 보장하세요. 메타데이터를 정기적으로 업데이트하지 않으면 데이터 품질이 저하되고 잘못된 정보가 확산될 수 있습니다. 메타데이터를 관리하고 업데이트하려면 데이터의 정확성과 신뢰성을 유지하기 위한 충분한 리소스와 계획이 필요합니다. 메타데이터 품질 관리에는 정확성, 일관성, 업데이트 및 버전 관리가 포함됩니다. 데이터 품질이 좋지 않으면 잘못된 정보가 의사 결정 및 분석에 영향을 미칠 수 있으므로 품질 관리가 필수적입니다. 정기적인 감사 및 데이터 정리도 품질 관리의 일부입니다. 품질 관리를 준수하면 데이터의 신뢰성과 유용성을 보장하고 데이터 자산의 활용을 극대화할 수 있습니다.

메타데이터 관리 모범 사례

데이터 거버넌스 전략을 정의합니다:

SMART 목표와 KPI를 설정하여 메타데이터 관리가 비즈니스 목표에 부합하도록 하세요.

좋은 메타데이터 관리 관행은 효과적인 데이터 거버넌스 전략을 개발하는 것에서 시작됩니다. 데이터 거버넌스는 메타데이터 관리가 조직의 비전과 일치하도록 하고 데이터 품질과 보안을 보장하기 위한 기반입니다. 데이터 거버넌스 전략을 정의하면 구체적이고 측정 가능한 목표(SMART 목표)와 핵심 성과 지표(KPI)를 구체적으로 설정하여 메타데이터 관리가 비즈니스 목표와 일치하도록 보장하므로 정기적으로 진행 상황을 평가하고 이를 통해 성공의 지침으로 삼을 수 있습니다.

메타데이터 관리 도구를 활용하세요:

메타데이터 처리를 간소화하고 데이터 자산 관리를 강화하는 도구를 사용하세요. 효과적인 메타데이터 관리를 위해서는 메타데이터 관리 도구를 올바르게 사용하는 것이 필수적입니다. 이러한 도구는 메타데이터의 수집, 저장, 검색을 간소화하고 데이터 자산을 효과적으로 관리할 수 있도록 도와줍니다.

교차 기능 팀을 만듭니다:

메타데이터 전략이 조직의 요구 사항을 충족할 수 있도록 비즈니스 부서와 IT 부서를 모두 포함하세요. 메타데이터 관리는 단순히 전문 부서만의 업무가 아닙니다. 전체 조직의 요구사항에 부합하는 메타데이터 프로세스와 전략을 지원하기 위해 비즈니스 부서와 IT 부서를 포함하는 기능 전반의 통합 팀을 구성하는 것이 필수적입니다. 비즈니스 부서의 인사이트와 IT 전문 지식의 결합으로 메타데이터 관리를 포괄적이고 효과적으로 구현할 수 있습니다.

요약

수동으로 메타데이터를 관리하면 인적 오류의 위험이 있습니다. 데이터 카탈로그를 사용하면 효율적인 관리가 크게 용이해집니다. 종합 분석 플랫폼 지원 도구인 Trocco®는 메타데이터 관리를 간소화하는 데이터 카탈로그 기능을 제공하여 운영 병목 현상을 제거합니다.

Trocco®는 분석 인프라의 구축 및 운영을 지원하는 SaaS로, ETL/데이터 전송, 데이터 마트 생성, 작업 관리 및 데이터 거버넌스와 같은 영역을 포괄합니다.

TROCCO는  파트너들에게서 신뢰받고 있습니다.