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데이터는 현대 비즈니스에서 중요한 자산이며, 기업은 경쟁력을 유지하기 위해 효과적인 데이터 관리와 활용이 필요합니다. 그러나 많은 조직과 기업이 데이터 가시성 부족, 데이터 활용의 어려움 등 데이터와 관련된 다양한 문제에 직면해 있어 데이터를 실용적으로 활용하기 어렵습니다. 데이터를 이용하고 활용하려고 해도 데이터 가시성 부족, 데이터 활용의 어려움 등으로 인해 실행에 옮기기 어려울 수 있습니다.
이러한 문제를 해결하기 위한 한 가지 수단으로 '데이터 카탈로그'가 사용됩니다. 데이터 카탈로그는 데이터의 속성과 특성을 설명하는 메타데이터를 관리하는 시스템입니다.
이 문서에서는 데이터 활용을 촉진하기 위해 데이터 카탈로그를 구축하려는 사람들을 위한 이점과 구축 단계에 대해 설명합니다. 또한 실제로 자체 제작을 할지, 툴을 사용할지 고민하는 분들을 위해 각각의 장단점과 툴 선택 시 고려해야 할 사항을 관련 사례를 들어 설명해드립니다.
먼저, 데이터 카탈로그가 데이터 활용에 유용한 이유를 이해해 보겠습니다.
데이터는 조직 내 여러 위치에 분산되어 있어 가시성을 확보하기 어려운 경우가 많습니다. 데이터 카탈로그는 이러한 혼란스러운 상태를 정리하고 데이터의 위치, 특성, 사용 현황을 중앙에서 기록합니다. 그 결과 시스템 사용자는 필요한 데이터를 원활하게 찾고 데이터 검색에 걸리는 시간을 크게 줄일 수 있습니다.
특히 규모가 크고 복잡한 데이터 환경에서 데이터 카탈로그는 데이터 엔지니어와 데이터 과학자가 데이터 수집에 드는 수고를 줄이고 전략적 분석에 더 많은 시간을 할애할 수 있도록 도와줍니다. 데이터에 쉽게 액세스할 수 있어 데이터 사용자의 귀중한 시간을 절약하고 조직 전체의 효율성을 개선할 수 있습니다.
데이터를 활용할 때 가장 중요한 것은 데이터 품질과 신뢰성입니다. 데이터 카탈로그를 구현하면 데이터 특성, 통계, 소스, 소유자, 업데이트 내역 등의 정보를 수집하는 메타데이터를 관리하여 데이터의 이해도와 신뢰도를 높일 수 있습니다.
이렇게 집계된 정보를 제공함으로써 시스템 사용자는 데이터가 정확한지 확인하고 잘못된 데이터에 기반한 의사결정을 내리는 것을 방지할 수 있습니다. 또한 데이터 카탈로그는 데이터 거버넌스의 일부로서 데이터의 출처와 사용 방법을 명확하게 문서화하여 규정 준수를 지원하고 보안을 개선합니다. 데이터 카탈로그를 도입하여 데이터 품질을 개선하면 정확하고 신뢰할 수 있는 데이터를 사용하여 전략적 의사 결정을 내리는 것이 더 쉬워집니다.
데이터 카탈로그를 구축하고 활용하기 위해 필요한 사항을 단계별로 이해하고 인식해 보겠습니다.
데이터 카탈로그의 기초는 분석 사용자의 요구 사항을 철저히 이해하는 것입니다. 조직 내 데이터의 용도와 필요성을 파악하고, 데이터 카탈로그를 도입하여 검색을 더 쉽게 할 수 있는 방안과 같은 문제를 파악합니다. 이렇게 하면 데이터 카탈로그의 목적이 명확해지고 효과적인 설계가 가능해집니다.
분석 사용자의 요청에 따라 필요한 메타데이터 스키마를 구축합니다. 즉, 데이터 특성, 소스, 관계, 기록 정보, 액세스 권한 등 각 요소를 정의하고 연결해야 합니다. 이를 통해 정확한 데이터 이해와 신속한 데이터 검색이 가능합니다.
구축한 메타데이터 스키마를 기반으로 데이터 소스에서 메타데이터를 수집하여 데이터 카탈로그의 핵심 데이터베이스에 통합합니다. 이 프로세스를 통해 데이터를 통합 관리하고 데이터 검색 및 접근성을 개선할 수 있습니다.
데이터 카탈로그를 구축할 때 보안은 절대적으로 중요합니다. 데이터 카탈로그의 데이터에 대한 엄격한 액세스 권한과 보안 정책을 통해 데이터 보호를 보장하면 데이터 기밀성을 보장하고 무단 액세스로부터 조직을 보호할 수 있습니다.
끊임없이 변화하는 데이터 환경을 따라잡으려면 새로운 데이터 원본이 추가되거나 메타데이터가 변경되면 데이터 카탈로그를 정기적으로 업데이트하세요. 이를 통해 데이터 카탈로그의 정확성과 적용 가능성을 유지하여 데이터 기반의 성공을 지원합니다.
데이터 카탈로그를 활용할 수 있다면 매우 편리하지만, 데이터 카탈로그를 직접 만들든 도구를 사용하든 장단점이 있습니다.
데이터 카탈로그를 자체적으로 제작하면 다음과 같은 이점이 있습니다:
자체 제작한 데이터 카탈로그를 통해 다양한 데이터 요구사항에 유연하게 대응할 수 있습니다. 자체적으로 데이터 카탈로그를 만들어 모든 서비스의 데이터를 축적하고 통합 데이터 분석 환경을 제공할 수 있게 되었습니다. 이는 데이터의 민주화로 이어져 더 많은 사용자가 데이터에 액세스할 수 있게 되었습니다.
사내 데이터 카탈로그를 통해 데이터 액세스 권한을 엄격하게 제어하여 데이터 보안과 개인정보 보호를 보장할 수 있습니다. 이를 통해 민감한 정보 유출의 위험을 최소화하고 데이터에 대한 액세스를 제어할 수 있습니다.
위에서 언급했듯이 사내에서 데이터 카탈로그를 만들면 요구 사항에 더 잘 맞고 조직 내 구성원들의 다양한 요청을 충족할 수 있는 고도로 맞춤화된 시스템을 만들 수 있습니다.
반면에 데이터 카탈로그를 자체 제작하는 방식에는 다음과 같은 단점도 있습니다.
사내 데이터 카탈로그는 설계, 구현 및 유지 관리 비용이 많이 듭니다. 많은 자원과 시간을 투자해야 하므로 예산과 자원을 적절히 배분해야 합니다.
대용량 데이터 환경을 처리하는 데는 기술적인 문제가 발생할 위험이 있습니다. 성능을 최적화하고 데이터 보안을 보장하는 것은 어려울 수 있으며 적절한 설계와 확장이 필요합니다.
사내 데이터 카탈로그를 활용하려면 데이터에 대한 전문 지식을 갖춘 사람이 필요합니다. 즉, 데이터 엔지니어와 데이터 거버넌스 인력을 확보해야 합니다.
데이터 카탈로그는 데이터 환경의 변화를 따라잡고 데이터의 정확성과 최신성을 유지해야 하므로 정기적인 업데이트와 사용자 지정이 필수적입니다. 이를 위해서는 추가 리소스와 시간이 필요합니다.
이처럼 사내에서 데이터 카탈로그를 제작할 때는 노력, 시간, 비용, 전문성 등의 자원을 확보해야 합니다.
데이터 카탈로그 도구를 사용하면 다음과 같은 이점을 누릴 수 있습니다:
도구는 데이터의 메타데이터(데이터에 대한 정보)를 정리하고 데이터를 빠르게 검색할 수 있도록 도와줍니다. 이를 통해 데이터를 안정적으로 찾을 수 있고 데이터를 직관적으로 시각화할 수 있습니다.
데이터 카탈로그 도구를 도입하면 운영을 자동화하고 데이터 자산의 총 수를 파악하고 관리할 수 있습니다. 이를 통해 데이터 세트를 쉽게 검색하고, 메타데이터에 태그를 지정하고, 데이터를 정리하여 비즈니스 및 기술적 맥락을 모두 개선할 수 있습니다.
매우 유용한 데이터 카탈로그 도구이지만 다음과 같은 단점이 있다는 점에 유의하세요.
데이터 카탈로그 도구를 구현하고 유지 관리하는 데는 많은 비용이 듭니다. 여기에는 라이선스 비용, 하드웨어 요구 사항, 교육 비용, 지속적인 유지 관리 등이 포함되며, 조직은 적절한 예산을 책정해야 합니다.
데이터 카탈로그 도구의 적절한 구성 및 사용자 지정에는 기술적인 지식이 필요할 수 있습니다. 데이터가 커질수록 성능 최적화와 보안 조치에도 신경을 써야 하며, 이를 위한 리소스도 확보해야 합니다.
이와 같은 데이터 카탈로그 도구 도입의 장단점에 대해서는 다음 두 개의 문서에서 설명합니다.
관련 문서
위의 장단점을 바탕으로 업무 효율을 높일 수 있는 데이터 카탈로그 도구를 선택할 때 고려해야 할 사항을 설명합니다.
데이터 카탈로그 도구의 성공 요인 중 가장 먼저 주목해야 할 것은 메타데이터의 유연성과 확장성입니다. 여기에는 데이터의 특성과 조직의 비즈니스 요구에 맞게 메타데이터를 사용자 지정할 수 있는 기능이 포함됩니다. 예를 들어 비즈니스 용어를 실제 데이터 항목과 쉽게 연결하거나 새로운 사용자 지정 메타데이터 필드를 추가하여 유연성과 확장성을 확보할 수 있습니다.
데이터에 대한 액세스 제어는 데이터 카탈로그 도구의 매우 중요한 요소이기도 합니다. 데이터에 대한 액세스 권한을 세밀하게 관리하고 사용자 및 역할에 따라 액세스 권한을 설정하는 기능은 필수입니다.
또한 데이터를 저장하고 전송할 때 강력한 암호화를 제공하는지 확인하세요. 데이터가 안전하게 전송되고 저장되도록 하는 것은 필수적인 보안 조치입니다.
데이터 카탈로그 도구의 성공 여부는 사용자 경험과 지원 구조에 따라 크게 달라집니다.
사용성과 관련하여 핵심은 도구가 사용자에게 직관적이고 이해하기 쉬운지 여부입니다. 구체적인 평가 항목으로는 사용하기 쉬운 사용자 인터페이스, 사용 방법에 대한 도움말 기능, 엔지니어가 아닌 사람도 사용할 수 있는 사용 편의성 등이 있습니다. 따라서 사용자가 도구를 원활하게 작동하고 데이터의 가치를 극대화하는 것은 매우 중요합니다.
운영의 용이성도 고려해야 할 사항입니다. 운영 멤버 수가 적고 설정 항목이 간단한 경우 효율적이고 원활하게 도구를 운영할 수 있습니다. 그 외에도 종합적인 매뉴얼과 교육 자료 제공, 예산 범위 내 지원 체계 등을 평가합니다.
이러한 데이터 카탈로그를 효과적으로 활용하려면 다음 두 가지 요소가 필수적입니다.
데이터 카탈로그의 기초는 정확하고 상세한 메타데이터입니다. 메타데이터는 데이터의 본질을 드러내어 데이터를 이해하고, 탐색하고, 활용하고, 효과적으로 관리할 수 있게 해줍니다. 메타데이터의 품질과 정확성은 데이터 카탈로그의 신뢰성을 높이고 전략적 의사 결정을 지원합니다.
메타데이터에는 다음 요소가 포함됩니다:
데이터 카탈로그의 가치를 극대화하려면 위의 요소를 정확하게 기록하고 적절하게 유지 관리하는 것이 필수적입니다.
성공적인 데이터 카탈로그를 위해서는 분석 사용자의 요구 사항을 철저히 이해하고 이러한 요구 사항을 충족하도록 설계된 데이터 카탈로그가 필요합니다. 다음은 사용자의 요구 사항을 파악하기 위해 취할 수 있는 몇 가지 단계입니다:
먼저, 점점 더 다양해지는 사용자 기반을 파악하여 데이터 카탈로그 요구 사항을 이해합니다. 어떤 사용자 그룹이 어떤 데이터에 액세스해야 하는지 명확하게 파악하세요.
사용자를 파악한 후에는 사용자의 요구 사항을 완전히 이해하고 이를 데이터 카탈로그에 대한 구체적인 요구 사항으로 변환하세요. 사용자가 달성하려는 목표에 맞는 데이터 카탈로그를 디자인하고 제공하세요.
데이터 카탈로그를 사용할 수 있다면 데이터의 민주화를 촉진하고 조직 내에서 사용되는 데이터의 품질을 개선하여 운영 효율성과 데이터 기반 관리를 개선하는 데 도움이 될 수 있습니다.
데이터 카탈로그를 자체적으로 제작할 수 있다면 각 개인의 요구를 더 잘 충족시킬 수 있지만 일반적으로 비용, 시간, 인력 등 상당한 자원이 필요합니다.
트로코의 데이터 카탈로그 기능은 다음과 같은 특징을 가지고 있으며, 비용을 절감하면서도 큰 효과를 기대할 수 있습니다.
문제 해결 및 사용성 향상
데이터 분석의 기초부터 고급 단계까지 사용 문제를 해결합니다. 메타데이터를 자동으로 수집하고 활용할 수 있어 데이터의 위치와 내용이 불명확한 상황을 없애 효율적인 데이터 활용이가능합니다.
자체 성장하는 데이터 카탈로그↪CF_200D↩
메타데이터는 데이터 전송 설정과 데이터 마트가 확장됨에 따라 자동으로 증가하고 누적됩니다. 시간이 많이 소요되는 메타데이터 입력 작업을 없애고 데이터 카탈로그가 스스로 성장할 수 있도록 하여 메타데이터 관리의 부담을 크게 줄일 수 있습니다.
데이터 이해를 돕는 테이블 세부 정보 화면↪cf_200D↩
트로코의 테이블 세부 정보 화면에서는 테이블과 각 열에 대한 자세한 메타데이터를 쉽게 확인할 수 있습니다.
또한 각 열에 대한 요약 통계 표시, 테이블 미리 보기에서 필터링 및 정렬을 지원하는 등 광범위한 미리 보기 기능이 제공됩니다. 이를 통해 데이터를 더 원활하게 처리하고 데이터를 더 빠르게 이해할 수 있습니다.↪cf_200D↩
엔지니어도 만족할 수 있는 쿼리 편집기
어느 화면에서나 클릭 한 번으로 쿼리를 생성할 수 있으며, 자동 완성 기능과 메타데이터 표시가 쿼리 생성을 지원합니다. 또한 쿼리 저장, 실행 결과 미리 보기, 결과를 CSV로 내보내기 등 다양한 기능을 갖추고 있습니다.
이러한 문제를 해결하기 위한 보다 구체적인 솔루션을 알고 싶으신 분들은 영업 지원 글로벌 팀에 문의해 주시면 기꺼이 도와드리겠습니다!
