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개요SodaCL(Soda Checks Language)은 데이터 품질 규칙을 선언적으로 정의할 수 있도록 설계된 DSL(Domain Specific Language)입니다. YAML 형식으로 작성된 규칙을 통해 데이터의 무결성, 정확성, 완전성을 검증할 수 있으며, 데이터 엔지니어와 분석가가 손쉽게 데이터 품질을 코드로 관리할 수 있도록 돕습니다.1. 개념 및 정의 구분 내용 정의SodaCL은 YAML 기반 DSL로, 데이터 품질 검증 규칙을 작성·관리하기 위한 언어입니다.목적데이터 파이프라인에서 자동화된 품질 검증을 지원하고, 데이터 신뢰성을 보장필요성데이터 오류가 비즈니스 의사결정에 큰 영향을 미치므로, 코드 기반의 자동 검증 체계 필요2. 특징특징설명비교선언적 언어YAML 기반의 직관적 문법SQL..

개요Soda Core는 데이터 엔지니어와 분석가가 데이터 품질을 검증하고 모니터링할 수 있도록 지원하는 오픈소스 데이터 품질 프레임워크입니다. 파이프라인에 통합되어 데이터 무결성, 정확성, 완전성을 지속적으로 확인하며, 데이터 신뢰성을 확보하기 위한 자동화된 검사 기능을 제공합니다.1. 개념 및 정의 구분 내용 정의Soda Core는 SQL 기반 테스트 정의를 통해 데이터 품질을 자동으로 검증하는 오픈소스 툴입니다.목적데이터 파이프라인에 데이터 품질 검증을 내재화하여 신뢰할 수 있는 분석과 의사결정을 지원필요성빅데이터 및 분산 데이터 환경에서 데이터 품질 보장은 비즈니스 성과와 직결됨2. 특징특징설명비교SQL 기반 검사SQL 쿼리를 활용하여 데이터 품질 규칙 정의프로그래밍 기반 프레임워크보다 직관적경량..

개요Training Data Poisoning은 머신러닝 및 대규모 언어 모델(LLM)의 학습 데이터셋을 조작하여 모델 성능을 왜곡하거나 악용하는 공격 기법입니다. 공격자는 의도적으로 잘못된 데이터를 삽입해 모델이 오작동하도록 유도하며, 이는 AI 신뢰성과 보안을 위협하는 핵심 문제로 부각되고 있습니다.1. 개념 및 정의 구분 내용 정의Training Data Poisoning은 학습 데이터에 악의적·조작된 데이터를 포함시켜 모델의 정확성과 안정성을 저해하는 공격입니다.목적모델 성능 저하, 특정 결과 왜곡, 백도어 삽입 등필요성AI가 데이터 중심으로 학습하기 때문에 데이터 무결성이 보안의 핵심 요소이 공격은 OWASP LLM Top 10의 세 번째 주요 위험 요소로 분류됩니다.2. 특징특징설명비교데이터..

개요Synthetic Data Watermarking은 인공지능(AI) 모델이나 프로그램에 의해 생성된 합성 데이터(Synthetic Data)에 눈에 보이지 않는 식별자(Watermark)를 삽입하여, 데이터의 출처를 추적하고 무단 사용을 방지하며, 생성 데이터의 신뢰성과 무결성을 보장하는 기술입니다. 데이터 유출 대응, 저작권 보호, 합성 데이터 투명성 확보 등을 위해 빠르게 중요성이 부각되고 있습니다.1. 개념 및 정의 항목 내용 정의합성 데이터에 식별 가능한 패턴이나 특성을 은밀히 삽입하여 소유권 추적과 무결성 검증을 가능하게 하는 기술목적생성 데이터의 소유권 증명, 무단 복제 방지, 신뢰성 강화필요성합성 데이터 확산에 따른 저작권 문제, 데이터 신뢰성 검증 필요성 증가Synthetic Data..

개요Temporal Database는 데이터 값뿐만 아니라 시간(Time)을 기본 요소로 관리하는 데이터베이스입니다. 특히 Bitemporal Model은 유효 시간(Valid Time)과 기록 시간(Transaction Time)을 동시에 관리하여, 데이터의 변천 과정과 시스템 내 기록 이력을 완전하게 보존합니다. 복잡한 데이터 변경 이력 추적, 규제 준수, 감사 추적(audit trail)이 필수적인 현대 비즈니스 환경에서 필수적인 기술로 주목받고 있습니다.1. 개념 및 정의 항목 내용 정의데이터의 값과 시간(이력이 발생한 시점, 기록된 시점)을 함께 저장하고 관리하는 데이터베이스목적시간 변화에 따른 데이터 상태를 정확하게 추적하고 관리필요성단순 데이터 상태만으로는 비즈니스, 법적 규정 준수에 한계..

개요ISO/IEC 25024는 데이터 품질을 정량적으로 측정하기 위한 국제 표준으로, ISO/IEC 25012에서 정의한 데이터 품질 모델을 기반으로 평가 메트릭을 제공합니다. 이를 통해 데이터의 정확성, 일관성, 보안성 등을 객관적으로 평가할 수 있으며, 데이터 기반 의사결정의 신뢰성을 향상할 수 있습니다. 본 글에서는 ISO/IEC 25024의 개념, 품질 측정 모델, 주요 품질 메트릭, 적용 방법 및 준수의 필요성을 살펴봅니다.1. ISO/IEC 25024란?ISO/IEC 25024는 데이터 품질을 측정할 수 있도록 품질 속성별 정량적 메트릭을 정의하는 국제 표준입니다. 이는 데이터의 무결성, 정확성, 일관성, 접근성 등을 평가하여, 데이터가 실제로 품질 기준을 충족하는지 판단하는 데 활용됩니다.1..

개요관계형 데이터 모델(Relational Data Model)은 데이터를 테이블(릴레이션, Relation)의 형태로 구조화하여 저장하고 관리하는 데이터 모델입니다. 오늘날 대부분의 데이터베이스 관리 시스템(DBMS)이 관계형 모델을 기반으로 운영되며, 이를 통해 효율적인 데이터 저장, 검색 및 관리가 가능합니다. 본 글에서는 관계형 데이터 모델의 개념과 주요 구성 요소, 정규화, 장단점 및 최신 트렌드를 살펴봅니다. 1. 관계형 데이터 모델이란?관계형 데이터 모델은 데이터를 행(Row)과 열(Column)로 구성된 테이블(릴레이션) 형태로 표현하는 모델입니다. 이 모델은 고유한 키(Primary Key)와 관계(Foreign Key)를 기반으로 데이터 무결성을 보장하며, SQL(Structured Q..

개요데이터베이스 설계에서 **정규화(Normalization)**와 **비정규화(Denormalization)**는 데이터의 무결성과 성능 최적화를 위해 중요한 개념이다. 정규화는 데이터 중복을 최소화하여 일관성을 유지하는 반면, 비정규화는 성능 향상을 위해 데이터 중복을 허용하는 방식이다. 본 글에서는 정규화와 비정규화의 개념, 특징, 장점과 단점, 그리고 실무에서의 활용 방안을 살펴본다.1. 데이터 정규화(Normalization)란?정규화는 데이터의 중복을 줄이고, 데이터 무결성을 보장하기 위한 프로세스이다. 이를 통해 데이터 일관성을 유지하고, 저장 공간을 효율적으로 사용할 수 있다.정규화의 주요 목적:데이터 중복 방지 및 일관성 유지데이터베이스 크기 절감이상(Anomaly) 제거 (삽입 이상, ..