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개요Data Contract Registry(DCR)는 데이터 생산자와 소비자 간에 정의된 '데이터 계약(Data Contract)'을 중앙에서 관리하고 이행 상태를 추적하는 시스템입니다. 데이터 계약은 스키마, 품질, 배포 주기, SLA, 민감도 등의 항목을 포함하며, 이를 레지스트리 형태로 중앙 통제함으로써 데이터 품질과 신뢰를 유지합니다. 본 글에서는 DCR의 개념, 기술 요소, 도입 사례를 중심으로 실무 적용 전략을 소개합니다.1. 개념 및 정의DCR은 데이터 계약(Data Contract)을 정의, 저장, 버전 관리하고 이를 통한 생산자-소비자 간의 기대 수준을 명시적으로 관리하는 레지스트리 시스템입니다. 계약의 준수 여부를 자동화된 테스트, 데이터 품질 검사, 변경 감지 등을 통해 지속적으로 ..

개요Data Mesh는 데이터 플랫폼을 도메인 중심의 자율적인 데이터 제품(product)으로 구성하여 데이터 소유권, 책임, 품질을 분산적으로 관리하는 접근 방식입니다. 이때 데이터 제품 간 API 또는 데이터 인터페이스가 명확히 정의되어야 하며, 그 신뢰성과 호환성을 지속적으로 검증할 수 있는 기법이 필요합니다. 이를 가능하게 하는 방법이 **Data Mesh Contract Testing(DCT)**입니다. 본 글에서는 DCT의 개념, 구조, 구현 방식 및 도입 시 고려사항을 심층적으로 살펴봅니다.1. 개념 및 정의Data Mesh Contract Testing은 데이터 제품 간의 계약(Contract)을 정의하고, 이 계약이 일관되게 준수되는지를 자동화된 테스트로 검증하는 프로세스를 의미합니다.이..

개요Virtual Time Travel(VTT)은 데이터 분석, 시뮬레이션, 머신러닝 모델 검증에서 특정 시간 지점을 기준으로 과거 또는 미래 상태를 가상 재현하는 기술이다. 주로 시계열 데이터 환경에서 적용되며, 데이터 재현성, 모델 회귀 테스트, 백테스팅(backtesting) 등 데이터 품질과 분석 정확도를 높이는 데 중요한 역할을 한다.1. 개념 및 정의Virtual Time Travel은 데이터 시스템 또는 분석 환경 내에서 시간 축을 이동하여 과거 상태의 데이터, 모델 상태, 시스템 출력을 그대로 재현하거나 시뮬레이션할 수 있도록 하는 기능이다.목적: 시간 기준 분석의 재현성과 정확성을 확보하여 분석 결과의 신뢰도 강화필요성: 시계열 기반 모델 검증, A/B 테스트 회귀, 데이터 품질 추적에 ..

개요Declarative Data Quality는 데이터 품질 관리에서 절차적인 코드 대신 원하는 상태와 조건을 선언하여 품질 검증을 수행하는 방식이다. 이 접근은 데이터 엔지니어와 분석가가 반복 가능한 품질 검사를 구조화된 방식으로 자동화하고, 코드 유지보수와 확장성을 크게 향상시킨다.1. 개념 및 정의Declarative Data Quality는 SQL, YAML 등 선언형 언어로 기대하는 데이터 상태를 명시하고, 해당 조건을 만족하는지를 검사하는 데이터 품질 관리 전략이다. 주로 데이터 파이프라인 내에서 품질 조건을 자동 검증하며, 품질 이슈가 있는 경우 경고나 차단이 가능하다.목적 및 필요성데이터 품질 문제 사전 탐지 및 예방코드 반복 최소화 및 유지보수 용이성 향상협업 가능한 품질 관리 체계 구..

개요Executable Data Contracts(EDC)는 데이터 품질 요구사항, 스키마 규칙, 접근 제어 정책 등을 코드 형태로 정의하고, 데이터 파이프라인에서 이를 실행 가능한 논리로 자동 적용하는 기술입니다. 이는 데이터 생산자와 소비자 간의 신뢰성과 협업을 강화하며, 파이프라인 내 데이터 이상을 조기 탐지하고 운영 리스크를 줄이는 데 핵심 역할을 합니다. '테스트 가능한 데이터'라는 새로운 패러다임으로, DevOps의 Infrastructure as Code처럼 DataOps를 구성하는 핵심 컴포넌트로 자리매김하고 있습니다.1. 개념 및 정의 항목 설명 비고 정의데이터 계약(Schema + Rule + Policy)을 코드화하고, 실시간 데이터 흐름에 자동으로 적용되는 시스템“Contract..

개요Data Contracts는 데이터 생산자(Producer)와 소비자(Consumer) 간의 신뢰성과 품질을 보장하기 위해 명시적으로 정의하는 "계약"입니다. 이는 데이터 스키마, 품질, SLA, 변경 정책 등을 사전에 명문화하여, 데이터 품질 저하, 의사소통 문제, 예기치 못한 장애를 예방할 수 있게 해주는 협업 프레임워크입니다. 데이터 중심 조직에서 데이터 품질 문제를 시스템적으로 해결하기 위한 핵심 도구로 부상하고 있습니다.1. 개념 및 정의 항목 설명 비고 정의데이터 생산자와 소비자 간의 스키마, 품질, SLA 등을 명시한 계약 문서기술적 계약 + 조직적 약속 포함목적데이터 변경 시 영향 범위를 최소화하고 신뢰 기반 협업 구축품질 보장, 장애 예방필요성데이터 파이프라인 확산에 따라 품질 이..

개요Data-Centric AI는 인공지능 시스템의 성능을 향상시키는 데 있어 모델 아키텍처보다는 데이터 품질을 핵심 변수로 삼는 접근 방식입니다. 이는 기존의 모델 중심(Model-Centric) 접근과 달리, 데이터의 정확성, 일관성, 다양성, 레이블링 품질 등을 개선하여 AI 성능을 높이는 전략입니다. Andrew Ng 교수의 제안으로 주목받은 이 패러다임은 특히 소규모 데이터셋, 레이블 오류, 편향된 데이터 분포가 문제인 분야에서 효과적입니다.1. 개념 및 정의 항목 설명 정의Data-Centric AI는 모델은 고정한 상태에서 데이터를 개선함으로써 AI 성능을 향상시키는 전략입니다.목적데이터 품질 최적화를 통해 모델 학습의 효율성과 정확도를 높임필요성고성능 모델이 보편화된 시대에 진짜 차별화 ..

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..

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..

개요ISO/IEC 25012는 데이터 품질(Data Quality)의 정의 및 평가를 위한 국제 표준입니다. 데이터 품질을 유지하고 개선하기 위해 필요한 핵심 특성과 측정 기준을 규정하며, 조직이 데이터를 효과적으로 관리하고 활용할 수 있도록 지원합니다. 본 글에서는 ISO/IEC 25012의 개념, 품질 모델 구성 요소, 적용 방법 및 기업이 이를 준수해야 하는 이유를 살펴봅니다.1. ISO/IEC 25012란?ISO/IEC 25012는 데이터 품질을 체계적으로 평가하고 관리하기 위한 국제 표준으로, 데이터를 활용하는 모든 조직이 데이터 품질을 보장하는 데 도움을 줍니다. 데이터의 일관성, 정확성, 신뢰성 등을 평가하고 개선하기 위한 프레임워크를 제공합니다.1.1 주요 목적데이터 품질 향상: 데이터의 ..