기술의 발전으로 인해 오늘날 우리는 방대한 양의 데이터를 생성하고 수집할 수 있게 되었습니다.
이에 따라 다양한 분야에서 데이터의 활용도가 빠르게 확대되고 있지만,
그만큼 "이 증가하는 데이터를 어떻게 체계적으로 관리할 것인가"라는 데이터 관리(Data Management)의 과제는 여전히 남아 있습니다.
특히 빅데이터 시대에는 단순 저장을 넘어,
데이터의 위치, 구조, 출처, 의미를 명확히 파악할 수 있는 체계적인 관리 방식이 중요해지고 있습니다.
이 글에서는 그러한 데이터 관리 과제에 효과적으로 대응할 수 있는 도구인 데이터 카탈로그(Data Catalog)에 대해 설명합니다.
또한 마지막에는 데이터 카탈로그를 실천할 때 도움이 될 수 있는 조언도 함께 소개해 드릴 예정입니다.
"이 데이터는 어떤 구조를 가졌는가?", "어디에 저장되어 있는가?", "어떻게 수집되었는가?"
이처럼 데이터를 둘러싼 다양한 정보를 메타데이터(Metadata)라고 부릅니다.
그리고 데이터 카탈로그는 간단히 말해,
이러한 메타데이터를 수집하고 중앙에서 체계적으로 관리하는 시스템입니다.
데이터 카탈로그의 핵심 역할은
원본 데이터에 직접 접근하지 않고도 해당 데이터의 특성과 활용 가능성을 파악할 수 있게 해주는 데 있습니다.
이는 곧 기업 전체에서 데이터 검색성(Searchability), 데이터 품질 관리, 데이터 활용의 일관성을 높이는 데 중요한 역할을 합니다.
즉, 데이터 카탈로그는 고도화된 데이터 관리 체계의 출발점이자,
데이터 거버넌스의 핵심 인프라로 간주될 수 있습니다.
메타데이터 관리는 다소 복잡하게 느껴질 수 있지만, 개념적으로는 매우 익숙한 구조입니다.
예를 들어, 도서관의 장서 목록 시스템과 유사하다고 볼 수 있습니다.
한 도시 내의 여러 도서관이 각각 장서 목록을 작성하고,
이를 중앙 시스템에서 통합 관리하면,
이용자는 어느 도서관에 가든 전체 장서를 검색하고 접근할 수 있는 구조가 만들어집니다.
데이터 카탈로그도 동일한 원리로 작동합니다.
사내 여러 시스템에서 관리되고 있는 메타데이터를 중앙에서 수집·정리·관리함으로써,
모든 사용자가 필요한 데이터를 쉽게 검색하고 활용할 수 있는 기반을 제공하는 것입니다.
데이터 카탈로그를 구축하려면 다음과 같은 단계들이 필요합니다:
이러한 일련의 과정을 통해 구축된 데이터 카탈로그는
데이터 활용 효율을 높이고, 데이터 기반 의사결정을 지원하는 핵심 도구로 작용하게 됩니다.
데이터 카탈로그는 두 가지 주요 측면에서 데이터 활용을 촉진합니다.
데이터 호수 (Lake) 계층의 데이터베이스에는 형식, 포맷, 데이터 순서가 제각각인 원시 데이터가 저장됩니다. 따라서 DWH(Data Warehouse)를 생성하려고 할 때는 방대한 데이터 중에서 필요한 데이터를 추출하는 작업부터 시작하는 것이 일반적입니다. (데이터 호수수와 DWH 간의 관계에 대해서는 여기를 참조하세요.)
다루는 데이터 양이 많을수록 이러한 작업의 부담도 커지며, 이러한 반복적이고 수고스러운 작업은 사내 데이터 엔지니어와 데이터 사이언티스트에게 분석의 큰 장애물이 됩니다.
반면, 데이터 카탈로그 시스템이 잘 정비된 환경에서는 데이터 양이 아무리 방대하더라도 추출 작업이 용이해지기 때문에, 데이터를 분석하고 향후 전략 및 시책의 효과를 측정하는 등 진정으로 가치 있는 작업에 리소스를 집중할 수 있게 됩니다.
데이터 리니지(Data Lineage)에 대해 언급했듯이, 적절한 데이터 관리(Data Management)는 데이터 분석의 신뢰성을 높일 수 있습니다.
앞서 언급한 것처럼 데이터 분석의 첫 단계는 방대한 데이터 중에서 필요한 데이터를 추출하는 것이지만, 분석에 포함되어야 할 데이터를 누락하거나, 포함해서는 안 되는 데이터(예: 중복 데이터 등)를 포함한 채로 분석을 진행하면 올바른 분석 결과를 얻을 수 없습니다.
필요한 데이터에 쉽게 접근할 수 있다는 것은, 반대로 말하면 분석과 관계없는 데이터를 검색 단계에서 걸러내는 것도 용이하다는 뜻입니다. 따라서 분석에 사용하는 데이터에 대한 신뢰성이 높아지고, 이는 간접적으로 데이터 분석 결과를 더욱 정확하게 만들어 줍니다.
또한, 데이터베이스 관리자와 같은 보안 정보를 메타데이터에 포함해 기록함으로써 사내 데이터에 대한 체계를 강화할 수 있습니다.
다루는 데이터 양에 비례하여 큰 이점을 제공하는 데이터 카탈로그지만, 운영 시 주의해야 할 몇 가지 점이 있습니다.
사용자의 요구사항이 불명확한 상태에서 데이터 카탈로그를 구축하면, 사용자가 원하는 데이터에 도달하지 못하거나, 원하는 데이터에 비해 메타데이터가 과도하게 작성되는 등 균형이 맞지 않는 데이터 카탈로그가 될 수 있습니다. 처음에는 사용자의 요구를 명확히 하고, 이에 맞춰 정비하는 것이 이상적이지만, 사용자의 요구는 항상 일정하지 않기 때문에 변화에 따라 데이터 카탈로그도 대응이 필요하며, 이에 따른 수정 작업이 발생할 가능성이 있습니다.
한 번 데이터 카탈로그의 체계를 구축했다고 하더라도, 운영 과정에서는 매일 새롭게 축적되는 모든 데이터에 대해 메타데이터를 작성하고 내용을 지속적으로 업데이트해야 합니다.
메타데이터 작성과 수집에 시간이 과도하게 소요된다면 이는 본래의 목적을 잃게 되므로, 데이터 카탈로그를 정비하는 동시에 메타데이터를 효율적으로 작성하고 수집할 수 있는 체계를 마련하는 것이 요구됩니다
이번 글에서는 데이터 카탈로그의 개념과 필요성,
그리고 그 장점과 단점까지 폭넓게 살펴보았습니다.
데이터 카탈로그는 메타데이터를 중앙에서 체계적으로 관리함으로써,
조직 내 데이터를 더욱 쉽게 검색하고 안전하게 활용할 수 있도록 지원하는 핵심 시스템입니다.
물론, 도입 및 운영 초기에는
메타데이터 정의, 수집 체계 마련, 유지보수 체계 구축 등에서 어려움이 따를 수 있습니다.
하지만 이러한 초기 허들을 넘어서면,
사내 데이터 분석 및 데이터 거버넌스를 획기적으로 개선할 수 있는 강력한 기반이 됩니다.
데이터의 연계, 정비, 운영을 체계적이고 자동화된 방식으로 관리하고자 하시는 분,
또는 데이터 카탈로그를 통해 분석 기반을 강화하고자 하시는 분이라면
관련 제품 사이트를 방문하여 실제 도입 사례와 기능을 꼭 확인해 보시기 바랍니다.
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