데이터 카탈로그란 무엇이며 왜 필요한가요?

데이터 세계가 발전함에 따라 데이터 카탈로그는 현대 데이터 관리의 핵심 구성 요소로 빠르게 자리잡고 있습니다. 이미 데이터 카탈로그를 활용하고 있는 조직에서는 데이터 액세스 및 데이터 기반 의사결정의 속도와 품질이 크게 변화하고 있습니다. 반대로 데이터 카탈로그가 없다는 놀라운 소식을 접한 조직은 종종 다음과 같은 질문을 합니다. 데이터 카탈로그란 무엇입니까? 데이터 카탈로그가 왜 그렇게 중요한가요? 데이터 카탈로그의 이점은 무엇입니까? 데이터 카탈로그가 우리 비즈니스에 적합한 솔루션인가요?

이 문서에서는 모든 데이터 카탈로그 질문에 답변하고 데이터 카탈로그 도구에서 찾아야 할 사항을 공유합니다. 그것에 들어가 보자 :

데이터 카탈로그란 무엇입니까?

간단히 말해서 데이터 카탈로그는 모든 데이터 세트, 시각화 및 대시보드의 라이브러리 또는 인벤토리입니다. 모든 데이터가 깔끔하게 정리되고, 색인화되어 바로 사용할 수 있도록 보관되는 곳입니다. 데이터 관리 및 검색 도구와 결합된 메타데이터를 사용하여 조직이 데이터를 관리하도록 돕고 데이터 전문가가 거버넌스 또는 비즈니스 목적을 위해 데이터를 검색, 이해, 신뢰 및 관리하도록 지원합니다.

선도적인 연구 회사 –Gartner는 데이터 카탈로그를 다음과 같이 정의합니다.

 “데이터 카탈로그는 분산된 데이터 세트의 검색, 설명 및 구성을 통해 데이터 자산의 인벤토리를 생성하고 유지 관리합니다. 데이터 카탈로그는 데이터 관리자, 데이터/비즈니스 분석가, 데이터 엔지니어, 데이터 과학자 및 기타 LOB(기간 업무) 데이터 소비자가 비즈니스 가치 추출을 목적으로 관련 데이터 세트를 찾고 이해할 수 있도록 컨텍스트를 제공합니다. 최신 기계 학습으로 강화된 데이터 카탈로그는 메타데이터 검색, 수집, 번역, 강화 및 메타데이터 간의 의미 체계 관계 생성을 포함하여 데이터 카탈로그 작성과 관련된 다양하고 지루한 작업을 자동화합니다. 따라서 이러한 차세대 데이터 카탈로그는 비즈니스 사용자가 메타데이터를 이해하고 강화하고 사용하여 데이터 및 분석 이니셔티브를 알리고 발전시킬 수 있도록 함으로써 엔터프라이즈 메타데이터 관리 프로젝트를 추진할 수 있습니다.''

– Gartner, Augmented Data Catalogs 2019. (Gartner 구독자만 액세스할 수 있습니다.)

데이터 카탈로그가 중요한 이유는 무엇입니까?

데이터는 귀중한 자산이지만, 사용자가 이를 이해하고 의미 있는 정보로 변환할 수 있을 때만 데이터의 잠재력을 최대한 활용할 수 있습니다. 빅데이터와 BI 시대에 조직은 더 이상 비즈니스 사용자를 IT 및 데이터 분석 전문가에게 의존하게 둘 수 없습니다. 특히 그들이 생성하는 엄청난 양의 데이터를 고려할 때 더욱 그렇습니다. 데이터 솔루션이 부족한 조직에서 IT 또는 분석가 전문가는 일반적으로 데이터를 찾고 이해하고 검증한 다음 그 이면의 의미와 비즈니스 논리를 결정하는 데 몇 주를 낭비합니다.

데이터 카탈로그는 사용자가 필요할 때 신뢰할 수 있는 데이터를 쉽게 찾고 액세스할 수 있도록 하여 이 프로세스를 개선합니다. 데이터 카탈로그는 사용자에게 조직이 보유하고 있는 데이터에 대한 보기를 제공하는 신뢰할 수 있는 정보의 단일 소스입니다. 이는 조직이 데이터 중심이 되도록 돕고 사용자가 데이터의 중요성을 더 잘 이해할 수 있도록 안내하므로 필수 요소가 되고 있습니다.

데이터 카탈로그는 데이터 자산에 초점을 맞추고 관련 메타데이터와 함께 자산 내의 데이터 세트를 모든 데이터 소비자가 쉽게 이해할 수 있는 정의되고 의미 있고 검색 가능한 자산으로 연결하여 결과적으로 통찰력을 얻는 시간을 단축하고 보다 현명한 비즈니스 결정을 내릴 수 있도록 합니다.

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데이터 카탈로그의 이점

조직이 데이터 채택 및 관리에 어려움을 겪고 있는 상황에서 데이터 카탈로그의 이점은 판도를 바꾸는 것입니다. 조직이 누릴 수 있는 기본 데이터 카탈로그 이점은 다음과 같습니다.

모든 데이터에 대한 통합 보기 확보

데이터 카탈로그는 사용자에게 질문에 대한 답변을 손쉽게 제공합니다. 조직 전체의 모든 데이터에 대한 통합 보기를 얻으면 필요한 올바른 데이터를 쉽게 찾을 수 있으며 검색 시간을 줄이고 분석하는 데 더 많은 시간을 할애할 수 있습니다. 또한 비즈니스 사용자와 기술 사용자의 조합을 포함하여 광범위한 사용자 간의 협업을 촉진하는 데 도움이 됩니다.

데이터 접근성 향상

이는 데이터 카탈로그의 가장 강력한 이점 중 하나입니다. 데이터는 검색 가능하고 쉽게 액세스할 수 있어야 합니다. 그렇지 않으면 팀이 필요한 데이터를 찾는 데 최대 80%의 시간을 소비하게 됩니다. 그리고 데이터 카탈로그는 데이터 접근성을 향상시키기 때문에 팀은 데이터를 찾기 위해 다른 소스를 탐색하는 데 시간을 낭비하는 대신 데이터 분석에서 수집한 통찰력을 활용하는 것과 같은 유용한 작업에 시간과 노력을 집중할 수 있습니다.

가속화된 데이터 검색

사용 가능한 메타데이터 덕분에 사용자는 데이터 검색 프로세스 속도를 최대 5배까지 높일 수 있습니다. 비즈니스 용어로 데이터와 정의를 인증한 소스를 즉시 볼 수 있으므로 사용자는 자신이 찾은 데이터 세트가 자신의 목적에 맞는지 이해할 수 있습니다.

데이터 중심 문화 조성

우리는 조직의 데이터 중심 문화의 중요성을 끊임없이 강조할 것입니다. 팀이 정확한 데이터에 쉽게 액세스할 수 있으면 이를 실행 가능한 통찰력으로 전환할 수 있습니다. 모든 수준과 부서에서 모든 선택에 대한 통찰력의 핵심 소스로 데이터를 처리하는 것이 중요합니다. 회사의 모든 사람이 데이터에 의존하는 것이 전략이라는 것을 알게 되면 일상 생활에서 해당 접근 방식을 사용하기 시작합니다. А 데이터 기반 문화는 조직이 보다 신속하게 건전한 결정을 내리는 데 도움이 될 수 있으며, 이를 통해 결과를 개선하고 위험을 제거하며 비용을 절감할 수도 있습니다.

향상된 데이터 분석

아마도 데이터 카탈로그의 가장 큰 가치는 데이터 분석 활동에 미치는 영향에서 확인할 수 있습니다. 성공적인 데이터 카탈로그 구현을 갖춘 조직은 데이터 분석의 품질과 효율성이 크게 향상된다는 것을 보장할 수 있습니다. 그리고 데이터 분석이 올바르게 수행되면 더 많은 고객 만족, 신규 사용자, 더 높은 수익 및 성공적인 전략으로 이어질 수 있습니다.

비용을 줄이다

올바른 데이터 카탈로그를 사용하면 데이터 정리에 드는 노력을 절반으로 줄일 수 있을 뿐만 아니라 비용도 절감할 수 있습니다. 데이터 카탈로그는 실제 비용이 드는 투자이지만 적시에 의사 결정 프로세스를 추진 하기 위해 올바르게 사용하면 장기적으로 많은 비용을 절약하고 수익을 늘릴 수도 있습니다. 데이터 분석 플랫폼의 일부로 데이터 카탈로그를 제공하는 소프트웨어는 가격이 비쌀 수 있지만 자체 초기 카탈로그 구축과 관련된 운영 비용을 크게 줄일 수 있습니다.

데이터 카탈로그 VS 데이터 사전

데이터 사전은 데이터 요소와 모델에 대한 이름, 속성, 비즈니스 정의의 모음입니다. 또한 데이터 소유권, 다른 개체와의 데이터 관계 및 기타 데이터와 같은 데이터베이스의 다른 개체에 대한 레코드도 포함됩니다. 데이터 사전은 서로 다른 데이터베이스 테이블 간의 관계에 대한 추가 정보를 제공하고 쉽게 검색 가능한 방식으로 데이터를 깔끔하게 구성하는 데 도움이 됩니다.

그렇다면 데이터 카탈로그와 데이터 사전의 차이점은 무엇입니까?

데이터 카탈로그에는 일반적으로 데이터 자산의 데이터 사전이 포함됩니다. 이는 데이터 사전이 데이터 카탈로그의 구성 요소로 간주될 수 있음을 의미합니다.

또한 데이터 카탈로그는 정보, 메타데이터 및 목적을 검색하고 검색하는 기능이 데이터 사전과 다릅니다.

데이터 카탈로그 유형

Gartner는 데이터 카탈로그의 세 가지 하위 범주를 식별하므로 비즈니스 요구 사항에 적합한 유형을 결정할 수 있습니다.

특정 공급업체 또는 도구의 경우

특정 공급업체 또는 도구에 대한 이러한 데이터 카탈로그는 클라우드 기반 데이터 레이크 또는 데이터 준비 도구의 일부로 제공될 수 있습니다. 기업과 데이터에 능숙한 사람들에게 데이터를 쉽게 찾고 분석할 수 있는 방법을 제공하지만 여전히 기능이 제한되어 있습니다. 필요한 것을 찾기 위해 모든 데이터 도구에 대한 데이터 카탈로그를 뒤지는 것보다 하나의 데이터 카탈로그를 모든 데이터 소스에 연결하는 것이 훨씬 더 최적입니다.

분석가 및 팀워크를 위한 엔터프라이즈 데이터 카탈로그

Gartner는 엔터프라이즈 데이터 카탈로그를 "정보 거버넌스 및 정보경제학에서 더 폭넓게 사용하기 위한 일반적이고 비즈니스 지향적인 데이터 카탈로그로서 최고 데이터 책임자(CDO)를 대상으로 합니다"라고 정의합니다.

이러한 유형의 데이터 카탈로그는 데이터 권한 부여의 기초입니다. 이는 모든 정보를 색인화하는 장소일 뿐만 아니라 데이터, 사용자 및 분석을 통합하여 데이터 기반 문화를 쉽게 육성할 수 있도록 합니다.

데이터 과학자 및 데이터 엔지니어용

이름에서 알 수 있듯이 이러한 유형의 데이터 카탈로그는 주로 데이터 과학자와 데이터 엔지니어가 사용합니다. 데이터 레이크의 모든 정보를 수집하고 분류하지만 조직 전체의 적응성이 제한되어 비즈니스 사용자가 해당 데이터에 쉽게 액세스하고 활용하는 것을 허용하지 않습니다. 결과적으로 데이터 중심 문화를 구축하는 것이 매우 어려워집니다.

데이터 카탈로그 사용 사례

더 넓은 가시성과 데이터에 대한 더 나은, 더 깊은 액세스를 확보하는 것이 중요하므로 데이터 카탈로그는 다양한 방식으로 사용될 수 있습니다. 데이터 카탈로그를 실제로 적용할 수 있는 몇 가지 사용 사례를 소개합니다.

셀프 서비스 분석

많은 조직에서 데이터는 여러 부서에 분산되어 있으며 다양한 시스템에 저장됩니다. 결과적으로 조직은 데이터를 효과적으로 구성, 유지 관리 및 활용하는 데 어려움을 겪고 있습니다. 데이터 카탈로그는 모든 데이터를 찾고 액세스하기 위한 중앙 위치를 제공할 수 있습니다. 이를 통해 사용자는 필요한 데이터를 찾을 수 있을 뿐만 아니라 해당 데이터가 어떻게 사용되는지, 유용한지 여부를 이해할 수 있습니다. 물론 데이터 카탈로그가 제공되는 셀프 서비스 분석 솔루션을 사용하면 모든 사용자가 기다리거나 IT에 의존하지 않고 스스로 분석을 수행할 수 있습니다. 이를 통해 생산성이 향상되고 통찰력 확보 시간이 단축됩니다.

민감한 데이터 검색

데이터 카탈로그의 또 다른 사용 사례는 이를 사용하여 기업이 존재하는지 알지 못할 수도 있는 민감한 데이터를 검색하는 기능입니다. 해당 데이터는 고객 세부 정보, 결제 정보 또는 비밀번호일 수 있습니다. 비즈니스에 가장 필요한 것은 자신이 저장한 데이터를 인식하지 못했기 때문에 GDPR 벌금을 부과받는 것이기 때문에 이는 데이터 카탈로그에 대한 매우 유용한 사용 사례입니다.

맞춤형 의학

의료 시스템은 환자와 관련된 풍부한 데이터를 수집하고 있으며 의사의 진단서, 진단 장비 등을 포함한 다양한 시스템에서 수집됩니다. 데이터 카탈로그는 데이터 과학자가 병원 및 의료 시설에 새로운 서비스를 제공하여 더 나은 환자 치료를 지원하도록 돕 습니다. 기존 환자 데이터는 물론 새로운 데이터 세트에 대한 병원 전체의 단일 참조 지점 역할을 합니다.

데이터 카탈로그 도구: 찾아야 할 사항

최고의 데이터 카탈로그는 조직을 더욱 데이터 중심으로 만드는 데 도움이 되는 카탈로그입니다. 이는 조직의 우선 순위, 데이터 전략 및 프로젝트 대부분과 일치해야 합니다. 사용자가 데이터를 최대한 활용하고 영향을 받는 시점에 더 현명한 결정을 내릴 수 있도록 지원하는 데이터 카탈로그를 찾아야 합니다. 데이터 카탈로그가 그렇게 할 수 없다면 다른 곳을 찾는 것이 좋습니다.

데이터 카탈로그 도구에서 찾아야 할 다른 사항은 다음과 같습니다.

데이터 검색 및 검색– 이 기능의 주요 목적은 모든 사용자가 작업하는 데이터에서 귀중한 통찰력을 얻을 수 있도록 데이터 검색 및 검색을 효율적이고 포괄적으로 만드는 시스템을 만드는 것입니다.

데이터 인텔리전스– 데이터 카탈로그는 AI/ML을 활용할 수 있어야 합니다. 자동화할 수 있는 모든 수동 작업은 AI 및 기계 학습 기술을 사용하여 자동화하여 인적 오류의 위험을 줄여야 합니다. 더욱이, 데이터 활용 능력을 향상하고, 정확한 통찰력을 얻는 시간을 단축하며, 데이터 준비를 강화합니다. 또한 최신 데이터 플랫폼의 데이터 카탈로그 사용자 및 기타 서비스 사용자에게 데이터 권장 사항을 제공할 수도 있습니다.

분석– 데이터 분석과 통합된 데이터 카탈로그를 통해 사용자는 데이터 및 카탈로그 작업을 쉽게 찾고 분석할 수 있습니다. 또한 데이터 세트 카탈로그, 데이터 분석 및 시각화 기능을 제공합니다. 올바른 도구를 사용하면 고급 데이터 작업도 가능합니다.

강력한 연결성– 조직에서 데이터 카탈로그를 구현할 때 다른 소스에 연결하기 위한 개방형 커넥터 SDK를 포함하여 다양한 소스에 대해 사전 구축된 커넥터를 활용할 수 있는 도구를 찾아야 합니다.

협업– 채팅, 토론 등과 같은 협업 데이터 카탈로그 기능은 팀이 서로에게서 배우고 서로의 작업을 기반으로 구축하는 데 도움이 될 수 있습니다. 협업은 비즈니스 환경, 특히 데이터와 관련된 가장 중요한 것 중 하나입니다. 사용자는 서로의 도움과 전문 지식이 필요하며 도구는 이를 제공할 수 있어야 이메일이나 기타 통신 도구에서 지식이 손실되지 않습니다.

이는 데이터 카탈로그 도구에서 찾아야 할 주요 기능일 뿐이지만 메타데이터 큐레이션, 거버넌스, 규정 준수, 배포, 통합 및 가격 책정도 살펴보아야 합니다.

Slingshot 사용한 데이터 카탈로그

Slingshot 하면 사용자에게 광범위한 분석 카탈로그, 데이터 소스 및 세트, 시각화 및 대시보드를 제공하여 데이터 기반이 더 쉽고 필요한 통찰력을 빠르게 찾을 수 있습니다. Slingshot의 데이터 카탈로그 기능 중 일부에는 사용자가 기술 메타데이터에 비즈니스 컨텍스트를 추가하는 데 도움이 되는 ML 기반 자동화 기능이 포함되어 있습니다. 적절한 사용자가 자산을 일관되게 유지 관리하고 관리할 수 있도록 역할과 책임을 할당하는 기능 데이터 카탈로그에서 최고 품질의 데이터를 홍보하기 위해 데이터 세트, 지표/KPI 및 보고서를 인증하는 데이터 인증입니다.

또한 Slingshot은 데이터 분석, 프로젝트 및 콘텐츠 관리, 채팅, 목표 기반 전략 벤치마킹을 하나의 직관적인 앱에 동시에 통합하는 도구입니다. 전체 BI 엔진이 내장되어 있어 Slingshot 사용자는 클릭 몇 번으로 다양한 데이터 원본에 쉽게 연결하고, 데이터를 분석하고, 멋지고 인터랙티브한 대시보드를 만들 수 있습니다.

Slingshot의 핵심은 데이터 중심 의사 결정 및 조직 문화에 중점을 두고 있습니다. 대시보드, KPI 추적 및 KPI 지표 스프레드시트를 통해 데이터 분석으로 변환되어 쉽게 공유할 수 있어 팀이 캠페인의 현재 데이터를 최신 상태로 유지할 수 있도록 설계되었습니다. 또한 시각화에서 더 많은 통찰력을 얻을 수 있는 일련의 통계 기능을 제공합니다.

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