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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..

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..

개요기업이나 기관 간 데이터 협업이 증가하면서 개인정보나 민감정보를 보호한 채 데이터 간의 연산을 수행할 수 있는 기술이 주목받고 있습니다. 특히 두 개 이상의 당사자가 자신의 데이터셋을 서로 노출하지 않고 교집합(Intersection)만을 추출하는 기술이 바로 **PSI(Private Set Intersection)**이며, 이를 보다 강력하게 보호하기 위해 **MPC(Multi-Party Computation)**를 결합한 형태가 Privacy-Preserving PSI-MPC입니다.이 기술은 프라이버시를 보장하면서도 데이터 분석 및 협업을 가능하게 만들어, 마케팅, 의료, 금융, 보안 등 다양한 분야에서 활용되고 있습니다.1. 개념 및 정의Privacy-Preserving PSI-MPC는 두 개 ..

개요Delta Sharing은 다양한 플랫폼 간에 안전하고 효율적으로 데이터를 공유할 수 있도록 설계된 오픈 소스 데이터 공유 프로토콜입니다. Databricks에서 주도하여 개발되었으며, Delta Lake 포맷을 기반으로 하되 Apache Arrow, Parquet 등의 오픈 포맷과 호환되는 구조로, 조직 간 실시간 데이터 협업과 분석을 가능하게 합니다. 데이터 레이크에서 직접 데이터를 공유함으로써 복잡한 ETL, 복사 작업 없이 효율적인 데이터 활용이 가능합니다.1. 개념 및 정의 항목 설명 정의Delta Sharing은 오픈 포맷 데이터를 다양한 클라이언트와 안전하게 공유하기 위한 REST 기반 프로토콜입니다.목적플랫폼, 언어, 클라우드 환경과 무관한 안전하고 통합된 데이터 공유 실현필요성사일로..

개요CAEP(Continuous Access Evaluation Protocol)은 클라우드 기반 보안 환경에서 사용자나 디바이스의 상태 변화에 따라 실시간으로 액세스 권한을 재평가할 수 있도록 설계된 개방형 보안 프로토콜입니다. OAuth 2.0과 OpenID Connect를 기반으로 하며, 토큰 유효 기간에 의존하지 않고 동적으로 정책 변경이나 리스크 이벤트를 반영하여 세션을 관리할 수 있게 해 줍니다. Microsoft, Google, Cisco, Okta 등이 참여한 OpenID Foundation WG에서 표준화가 진행되고 있습니다.1. 개념 및 정의 항목 설명 정의CAEP는 사용자 상태 변화나 정책 변경에 따라 인증 세션을 실시간으로 무효화하거나 재검토하는 프로토콜입니다.목적동적 정책 반영과..

개요데이터 클린 룸(Data Clean Room)은 기업들이 개인정보를 보호하면서도 협력하여 데이터를 안전하게 분석할 수 있도록 하는 보안 환경이다. 광고, 마케팅, 금융, 의료 산업에서 개인정보 보호 규제를 준수하면서도 데이터 인사이트를 도출하는 데 사용된다. 본 글에서는 데이터 클린 룸의 개념, 주요 특징, 활용 사례, 장점과 한계, 그리고 미래 전망을 살펴본다.1. 데이터 클린 룸이란?데이터 클린 룸은 기업 간 데이터 공유 및 협업을 가능하게 하면서도, 개인 정보 보호를 보장하는 보안 환경이다. 데이터는 암호화되거나 익명화된 상태로 제공되며, 사용자는 개별 데이터가 아닌 집계된 데이터 분석 결과만 확인 가능하다.1.1 데이터 클린 룸의 필요성개인정보 보호 법규(예: GDPR, CCPA) 강화로 인해..