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개요OpenMetadata는 데이터 카탈로그, 데이터 계보(Lineage), 품질 검사, 정책 관리, 협업 기능 등을 통합 제공하는 오픈소스 기반 메타데이터 관리 플랫폼입니다. 다양한 데이터 소스와의 연결성, 유연한 확장성, UI/API 기반 통합 관리 기능으로 인해 데이터 거버넌스 체계 구축에 최적화된 도구로 각광받고 있습니다.이 글에서는 OpenMetadata의 주요 기능, 아키텍처, 기술 요소, 실제 활용 사례 등을 통해 데이터 중심 조직을 위한 메타데이터 전략을 소개합니다.1. 개념 및 정의 항목 설명 정의OpenMetadata는 다양한 데이터 자산의 메타데이터를 수집, 표준화, 연결하고 이를 통합 관리할 수 있는 오픈소스 플랫폼입니다.목적데이터 검색성 향상, 책임성 부여, 품질 유지, 정책 기..

개요Column-Level Data Lineage는 데이터 계보 추적(Data Lineage) 중에서도 컬럼 단위까지 데이터를 추적하여, 데이터가 어떻게 생성·변환·활용되는지를 보다 정밀하게 파악할 수 있는 기법입니다. 데이터 신뢰성과 규제 준수, 오류 추적 및 품질 관리 향상을 위해 빅데이터 및 분석 시스템에서 점점 더 중요해지고 있습니다. 특히 금융, 헬스케어, 제조 등 데이터 품질이 비즈니스에 직결되는 산업에서 널리 채택되고 있습니다.1. 개념 및 정의 항목 내용 정의Column-Level Data Lineage는 데이터베이스의 테이블 내 특정 컬럼 단위로 데이터의 흐름과 연산 과정을 추적하는 기능입니다.목적데이터 품질 관리, 거버넌스, 컴플라이언스를 위한 상세한 추적 정보 확보가 목적입니다.필요..

개요Data Product Thinking은 데이터를 단순한 분석용 원자재가 아닌, 명확한 사용자(consumer)와 목적을 가진 제품(Product)처럼 설계하고 운영하는 사고방식입니다. 데이터 팀이 데이터셋, 파이프라인, API 등을 신뢰성 있는 제품으로 관리하여, 비즈니스 가치 창출과 데이터 소비자 만족을 동시에 달성하는 것을 목표로 합니다. Data Mesh, 데이터 거버넌스, 자율 팀 운영과 긴밀히 연결됩니다.1. 개념 및 정의 항목 내용 정의데이터와 데이터를 소비하는 기능을 명확한 제품(Product)으로 정의하고, 명세, 품질, 지속 가능성 관점에서 관리하는 접근목적데이터 신뢰성, 재사용성, 소비자 중심 설계를 통해 비즈니스 가치 극대화필요성데이터 파편화, 품질 저하, 소비자 경험 미흡 문..