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개요데이터 레이크와 데이터 웨어하우스의 경계가 허물어지면서, 실시간 스트리밍 데이터 처리와 안정적인 저장을 동시에 지원하는 새로운 데이터 관리 기술이 필요해졌습니다. Apache Paimon은 이러한 요구를 충족하기 위해 설계된 오픈소스 프로젝트로, 스트리밍과 배치 처리를 통합 지원하는 차세대 데이터 레이크 테이블 저장소입니다.1. 개념 및 정의Apache Paimon은 대규모 스트리밍 데이터를 안정적으로 저장하고 관리할 수 있는 테이블 포맷 기반 데이터 레이크 저장소입니다. Flink, Spark 등과 통합되어 실시간 데이터 처리와 분석을 지원하며, 데이터 레이크의 일관성 및 효율성을 강화합니다.주요 목적은 스트리밍 데이터의 안정적 저장, 빠른 쿼리 처리, 데이터 레이크 일관성 보장입니다.2. 특징특징..

개요데이터 레이크와 데이터 웨어하우스 환경에서 가장 큰 과제 중 하나는 데이터 관리의 일관성, 버저닝, 협업입니다. 이러한 문제를 해결하기 위해 등장한 것이 Project Nessie입니다. Nessie는 Git과 유사한 방식으로 데이터 레이크를 관리할 수 있는 오픈소스 프로젝트로, 데이터 변경 이력 추적, 브랜치 관리, 협업 환경을 지원합니다.1. 개념 및 정의Project Nessie는 데이터 레이크용 오픈소스 메타스토어로, Git 스타일의 브랜치 및 태그 기능을 제공하여 데이터 버저닝과 협업을 단순화하는 플랫폼입니다. Apache Iceberg, Delta Lake, Apache Hudi 등과 통합되어 데이터 관리 효율성을 극대화합니다.주요 목적은 데이터 레이크 환경에서의 안정적 버저닝 및 협업 지..

개요클라우드 환경에서 데이터는 기업의 핵심 자산이자 경쟁력의 원천입니다. 그러나 클라우드 데이터가 급격히 증가함에 따라 데이터 거버넌스, 보안, 프라이버시, 규제 준수 문제를 어떻게 해결할지가 중요한 과제가 되었습니다. 이를 체계적으로 평가하고 관리할 수 있도록 EDM Council이 개발한 표준 프레임워크가 바로 **CDMC(Cloud Data Management Capabilities)**입니다.1. 개념 및 정의CDMC는 클라우드 상에서 데이터 관리 역량을 평가하고 개선할 수 있는 글로벌 표준 프레임워크입니다. 기업이 데이터 거버넌스, 보안, 윤리, 운영 관리 등 다양한 영역에서 클라우드 데이터 활용 성숙도를 객관적으로 측정할 수 있도록 설계되었습니다.주요 목적은 클라우드 데이터 관리의 신뢰성, 투..

개요금융감독기관은 방대한 데이터를 수집·분석하여 시장 안정성과 투명성을 확보해야 하는 역할을 수행합니다. 이러한 요구에 대응하여 등장한 개념이 **SupTech(Supervisory Technology)**이며, 그 핵심 인프라 중 하나가 바로 **SupTech Data Lake(SDLake)**입니다. SDLake는 다양한 소스에서 수집되는 구조적/비구조적 데이터를 통합 저장하고, 규제·감독 목적에 따라 유연하게 분석할 수 있도록 설계된 차세대 데이터 레이크 기반 아키텍처입니다.1. 개념 및 정의**SupTech Data Lake(SDLake)**는 금융감독기관이나 규제기관이 수집하는 대규모 데이터를 통합하여 저장하고, 머신러닝, 시각화, 규제 분석 등 다양한 용도로 활용할 수 있도록 지원하는 통합 데..

개요디지털 전환이 가속화되면서 조직의 데이터 생성량과 다양성이 기하급수적으로 증가하고 있습니다. 이에 따라 데이터를 효율적으로 수집, 처리, 저장, 활용하기 위한 체계적인 구조가 필요하며, 그 핵심이 바로 데이터 관리 및 저장 아키텍처입니다. 본 글에서는 전통적 데이터웨어하우스부터 클라우드 네이티브 스토리지, 레이크하우스 아키텍처 등 최신 트렌드까지 포함하여 데이터 저장 전략의 흐름과 구성 요소, 기술 적용 사례를 종합적으로 설명합니다.1. 개념 및 정의데이터 아키텍처는 조직 내 데이터가 어떻게 수집되고 저장되며 흐르고, 접근되고 분석되는지를 정의하는 기술적·논리적 구조입니다.데이터 저장 아키텍처는 특히 데이터를 물리적으로 저장하고 관리하는 계층으로, 구조화/비정형 데이터, 접근 속도, 확장성 등을 고려..

개요데이터 분석, 머신러닝, 리포팅 등 데이터 기반 업무가 고도화되면서, 데이터가 **어디서 왔고, 어떻게 변형되었는지 추적하는 계보(lineage)**에 대한 중요성이 증가하고 있습니다. 특히 컬럼 단위까지 추적 가능한 **Column-Level Lineage(CLL)**는 데이터 품질, 규제 대응, 디버깅, 거버넌스에 필수 요소로 부상하고 있습니다. 이에 대한 오픈소스 표준으로 OpenLineage의 CLL 확장 기능이 주목받고 있으며, 본 글에서는 그 개념, 아키텍처, 구현 방식, 도입 효과를 심층 분석합니다.1. 개념 및 정의OpenLineage는 데이터 계보를 자동 수집하고 표준화된 메타데이터로 기록·공유할 수 있도록 설계된 오픈소스 메타데이터 표준 및 API 규격입니다.**Column-Leve..

개요데이터 중심 의사결정이 보편화되면서, 데이터 품질 문제는 조직의 신뢰성과 경쟁력에 직접적인 영향을 미치고 있습니다. 특히 데이터 파이프라인이 복잡해지고 다양한 팀이 협업하는 환경에서는 데이터 품질 보증에 대한 명확한 기준과 책임 범위 정의가 필요합니다. 이를 해결하기 위한 구조화된 접근 방식이 바로 **Data Quality Contract(DQC)**입니다. 본 글에서는 DQC의 개념, 구성, 기술 적용 전략, 도입 효과를 실무 관점에서 정리합니다.1. 개념 및 정의**Data Quality Contract(DQC)**는 데이터 제공자와 소비자 간에 데이터 품질 기준, 책임, 검증 방식 등을 명시적으로 정의한 계약형 메타데이터 문서입니다.이는 단순한 데이터 스키마 정의를 넘어서 정합성, 완전성, 최..

개요디지털 기술이 전 산업에 깊이 통합됨에 따라 기업과 공공기관은 점점 더 투명성과 책임성에 대한 요구에 직면하고 있습니다. 이에 대응하기 위한 법적 프레임워크로 주목받는 것이 바로 ‘Digital Accountability Act(디지털 책임법)’입니다. 이 법은 데이터 처리, 기술 운영, 알고리즘 관리 전반에 걸쳐 조직이 어떻게 책임을 질 수 있는지를 규정합니다. 본 글에서는 Digital Accountability Act의 핵심 내용과 준비 전략을 실무 중심으로 정리합니다.1. 개념 및 정의Digital Accountability Act는 공공 및 민간 부문에서 디지털 시스템과 데이터 활용에 있어 책임성과 투명성을 법적으로 강화하기 위한 제도입니다. 특히 AI, 자동화, 빅데이터 기반의 의사결정이 ..

개요Data Sharing Contract Language(DSCL)는 다양한 조직 간 또는 시스템 간의 데이터 공유 시, 정책, 권한, 조건 등을 명시적으로 선언하고 자동으로 검증 가능한 계약을 정의하기 위한 특수 목적 언어입니다. DSCL은 데이터의 사용 범위, 목적 제한, 삭제 주기, 접근 권한 등 데이터 거버넌스의 핵심 요소를 기계가 이해 가능한 형식으로 기술하며, 특히 분산 데이터 환경과 개인정보 보호 규제 대응에 유용합니다.1. 개념 및 정의 항목 설명 비고 정의데이터 공유 조건을 명세하고 검증 가능한 형태로 선언하는 계약 언어정책 + 규칙 + 권한 명세 포함목적데이터 공유 시 법적/정책적 요구사항 자동 반영수동 검토에서 자동 검증으로 전환필요성다양한 파트너 간 데이터 이동 시 법적 위험 ..

개요국가데이터정책 기본법은 대한민국의 데이터 기반 혁신 사회를 실현하기 위한 데이터 정책의 헌법적 토대 역할을 하는 법률입니다. 2023년 12월 제정되어 2024년 9월 시행 예정인 이 법은 공공과 민간의 데이터 생산·유통·활용을 통합적으로 관리하고, 데이터의 안전성과 신뢰성을 확보하기 위한 국가 차원의 기본 방향을 규정합니다. 디지털 대전환, 인공지능 산업, 데이터 경제 시대를 대비한 핵심 법체계로 주목받고 있습니다.1. 개념 및 정의항목설명비고정의데이터 기반 사회 실현을 위한 국가 차원의 종합 정책 방향과 추진체계를 정립한 기본법제1차 국가데이터정책 기본계획과 연계목적데이터의 안전한 활용과 유통 촉진, 공공성과 신뢰성 제고AI·디지털플랫폼 정책과 통합 운영적용 대상공공기관, 민간기업, 지자체, 교육..

개요Data Mesh Gateway(DMG)는 데이터 메시(Data Mesh) 아키텍처 내에서 각 도메인별 데이터 제품에 대한 접근 제어, 정책 적용, 요청 라우팅을 중앙이 아닌 분산형 구조에서 수행하는 데이터 인터페이스 허브입니다. 중앙 집중형 데이터 플랫폼의 한계를 극복하고, 도메인 자율성을 보장하면서도 통합된 거버넌스와 보안 통제를 제공하기 위한 필수 구성 요소로 주목받고 있습니다.1. 개념 및 정의DMG는 데이터 메시의 핵심 원칙인 도메인 주도 설계와 데이터 제품화(Data-as-a-Product)를 기반으로, 사용자/서비스의 데이터 접근 요청을 해당 도메인의 데이터 제품으로 안전하고 유연하게 연결해주는 API 기반 데이터 게이트웨이입니다.이는 전통적인 API Gateway 또는 Data API ..

개요Data Sharing Agreement Catalog(DSAC)는 조직 간 또는 내부 부서 간 데이터 공유를 체계적으로 관리하기 위한 계약 기반 메타데이터 관리 시스템입니다. 데이터 공유 시 발생하는 법적, 윤리적, 기술적 이슈를 사전에 정의된 계약 조건(Agreement)으로 표준화하고, 이를 중앙 카탈로그로 관리함으로써 데이터 거버넌스, 프라이버시 보호, 규제 준수를 지원하는 핵심 도구로 주목받고 있습니다.1. 개념 및 정의DSAC는 데이터 공유에 대한 계약 조건(공유 목적, 범위, 기간, 접근 권한 등)을 구조화된 메타데이터로 정리하고, 이를 검색, 추적, 자동화된 정책 적용이 가능하도록 중앙화된 카탈로그 형태로 관리하는 체계입니다.주요 목적은 데이터 공유의 신뢰성과 투명성을 확보하며, 조직 ..

개요Active Metadata Management(AMM)는 단순한 정적 메타데이터 관리가 아닌, 지속적으로 변화하는 데이터 자산의 흐름과 맥락(Context)을 실시간으로 캡처하고 활용하는 메타데이터 전략이다. AMM은 데이터 거버넌스, 카탈로그, 품질, 보안, 계보 등 다양한 기능과 연계되어 데이터 중심 의사결정과 자동화를 지원한다.1. 개념 및 정의항목설명정의데이터 시스템에서 실시간으로 수집된 메타데이터를 활용하여 분석, 거버넌스, 오케스트레이션을 자동화하는 접근 방식목적정적 메타데이터의 한계를 극복하고, 동적 메타데이터 기반 통찰력 및 운영 효율성 확보필요성클라우드·하이브리드 환경에서 데이터 흐름의 실시간 가시성과 통제력 확보 필요2. 특징특징설명기존 메타데이터 관리와 차이실시간 수집데이터 소스..

개요Data Contract Registry(DCR)는 데이터 생산자와 소비자 간의 데이터 계약을 중심으로 스키마, 품질, 정책 등을 명세하고 관리하는 중앙 저장소다. 데이터 제품화, Data Mesh, DataOps 환경에서 핵심 메타데이터 관리 허브로 작동하며, 데이터 파이프라인의 신뢰성과 변경 관리 체계를 제공한다.1. 개념 및 정의 항목 설명 정의데이터 스키마 및 품질, 정책 등을 계약(contract) 형태로 등록·관리하는 메타데이터 중심 플랫폼목적데이터 변경과 품질에 대한 명확한 계약 기반 관리 체계 구축필요성파편화된 데이터 환경에서 신뢰성, 추적성, 책임성 확보 필요2. 특징특징설명차별점계약 기반 데이터 관리JSON/YAML 형태로 스키마와 품질 기준을 계약서처럼 정의기존 스키마 레지스트리..

개요데이터 분산 환경이 급격히 확산되면서, 데이터 분석과 통합의 새로운 패러다임이 필요해졌습니다. 특히 다양한 도메인에서 생성된 데이터 소스를 중앙 집중 없이 통합하고 분석하려는 움직임이 활발해지고 있으며, 그 중심에는 Starburst Galaxy Federation이 있습니다. Starburst Galaxy는 오픈소스 쿼리 엔진인 Trino 기반의 고성능 SaaS 데이터 분석 플랫폼이며, Federation 기능을 통해 이기종 데이터 소스들을 하나의 가상 데이터 레이어에서 연결해주는 혁신적인 데이터 메쉬 전략을 제공합니다.1. 개념 및 정의Starburst Galaxy Federation은 다양한 데이터 소스를 단일 쿼리 레이어에서 통합해 분석할 수 있도록 지원하는 기능입니다. Federation이란..

개요OpenLineage는 데이터 파이프라인의 실행과 흐름을 표준화된 방식으로 기록하는 메타데이터 계보(lineage) 표준입니다. v1.2 버전에서는 특히 컬럼 단위 계보(Column-Level Lineage) 추적 기능이 공식 지원되면서, 데이터 품질 추적, 규정 준수, 영향도 분석에서의 실용성이 크게 향상되었습니다.1. 개념 및 정의Column-Level Lineage는 테이블 간의 흐름뿐만 아니라, 개별 컬럼 간 데이터 변환 및 이동을 정밀하게 추적하는 메타데이터 구조를 의미합니다.OpenLineage v1.2: 컬럼 종속성 명시 기능 포함Input/Output Facets: 컬럼 입출력 간 매핑 정보 제공명시적 ColumnMapping: 변환 로직 기반 의존성 정의 가능2. 특징 특징 설명 ..

개요Contracts-DSL은 데이터 계약(Data Contracts)을 코드로 명시하고 관리할 수 있도록 설계된 도메인 특화 언어(Domain Specific Language)입니다. 데이터 스키마, 품질 규칙, 계약 조건 등을 코드 기반으로 선언하고 자동 검증함으로써, 데이터 신뢰성과 협업 효율성을 극대화할 수 있습니다.1. 개념 및 정의Contracts-DSL은 데이터 프로듀서와 컨슈머 간의 데이터 인터페이스를 선언적이고 자동 검증 가능한 방식으로 명시하기 위한 언어로, GitOps 및 DevDataOps 흐름에서 중요한 역할을 합니다.DSL 정의: JSON/YAML/TOML/전용 구문 등으로 구성계약 요소: 스키마 정의, 유효성 조건, 버전 관리, 책임자 명시 등 포함CI/CD 통합: 파이프라인에..

개요Data Contracts Hub는 데이터 생산자와 소비자 간의 스키마, 품질, 구조, 책임을 명시적으로 정의하고 추적하는 데이터 계약(Data Contract)을 중심으로 데이터를 공유하고 관리하는 플랫폼입니다. 데이터 품질 문제와 책임 불명확성 문제를 해소하며, 데이터 기반 의사결정과 자동화를 위한 핵심 인프라로 부상하고 있습니다.1. 개념 및 정의Data Contracts는 데이터 생산자(개발자, 백엔드 시스템 등)와 소비자(데이터 엔지니어, 분석가 등) 간에 주고받는 데이터의 형식과 의미, 규칙, 변경 정책 등을 사전에 정의한 일종의 '계약서'입니다. 이를 통합 관리하고 실행하는 플랫폼이 Data Contracts Hub입니다.데이터 계약서: 스키마, 예외처리, 유효성 검사 규칙 포함계약의 자..

개요Risk Atlas for LLM은 대규모 언어 모델(Large Language Model)의 설계, 배포, 운영 과정에서 발생할 수 있는 리스크를 체계적으로 식별하고 평가·관리하기 위한 프레임워크입니다. 개인정보 유출, 부정확한 응답, 편향, 보안 침해 등 다양한 위험을 사전에 분류하고 대응 전략을 수립함으로써, 기업 및 기관이 안전하고 책임감 있게 LLM을 활용할 수 있도록 돕습니다.1. 개념 및 정의Risk Atlas란 LLM 관련 리스크를 카테고리화하고, 각 리스크에 대한 영향도와 발생 가능성을 시각화한 지표 체계를 의미합니다.LLM: 대량의 자연어 데이터를 기반으로 학습된 언어 생성 모델 (예: GPT, PaLM)Risk Atlas 목적: LLM 기반 서비스의 투명성, 책임성, 보안성 확보관..

개요OpenMetadata는 데이터 카탈로그, 데이터 계보(Lineage), 품질 관리, 권한 통제 등을 포함하는 통합형 오픈소스 메타데이터 관리 플랫폼이다. 다양한 데이터 소스와 분석 도구를 자동 연동하며, API 중심 아키텍처를 통해 유연한 거버넌스, 데이터 탐색, 데이터 옵저버빌리티를 지원한다.1. 개념 및 정의 항목 내용 정의데이터 자산에 대한 메타데이터 수집, 탐색, 계보 추적, 품질 검사, 보안 정책을 통합 제공하는 오픈소스 메타데이터 플랫폼주관CNCF Landscape 등재, 오픈소스 GitHub 프로젝트 (https://github.com/open-metadata/OpenMetadata)주요 대상데이터 엔지니어, 데이터 거버넌스팀, 데이터 분석가, 보안 관리자 등OpenMetadata는 ..

개요Unity Catalog는 Databricks에서 제공하는 통합 데이터 거버넌스 솔루션으로, 조직의 모든 데이터 자산에 대한 중앙 집중적 카탈로그, 권한 관리, 감사 추적, 계보(라인리지) 정보를 제공하는 메타데이터 관리 플랫폼이다. Lakehouse 아키텍처에 최적화되어 있으며, 데이터 엔지니어, 분석가, 보안 관리자 모두를 위한 단일 관리 체계를 실현한다.1. 개념 및 정의 항목 설명 정의Databricks 내의 테이블, 뷰, 파일, ML 모델 등에 대한 메타데이터, 권한, 라인리지 등을 중앙 관리하는 플랫폼역할데이터 거버넌스, 카탈로그 관리, 접근 제어, 감사 로깅 제공대상 환경Databricks Lakehouse, Delta Lake 기반 워크스페이스 전반Unity Catalog는 Azure..

개요Data Product Lifecycle Canvas는 데이터 중심 조직이 데이터를 단순 자산이 아닌 ‘제품(Product)’으로 바라보고, 그 생애주기를 전략적으로 관리하기 위해 활용하는 프레임워크이다. 도메인 중심 데이터 설계, 제품 관리 원칙, 소비자 중심 가치 전달을 통합한 이 캔버스는 Data Mesh와 함께 현대적 데이터 아키텍처의 핵심 도구로 부상하고 있다.1. 개념 및 정의 항목 내용 정의데이터 제품의 기획, 설계, 구현, 운영, 폐기까지 전 생애주기를 시각적으로 정의하는 설계 도구목적데이터 소비자 중심의 설계 및 가치 실현 극대화필요성데이터 품질, 거버넌스, 소유권의 명확화 및 책임 관리 강화데이터를 제품처럼 설계하고 운영함으로써, 재사용성과 신뢰성을 높이는 것이 핵심이다.2. 특징..

개요Data Stewardship Matrix는 조직 내 데이터 거버넌스를 효과적으로 운영하기 위한 역할-책임 기반의 시각적 도구입니다. 각 데이터 영역(예: 품질, 보안, 적시성)에 대해 관련된 이해관계자(예: Data Owner, Data Steward, Data Custodian 등)의 역할과 책임을 명확히 정의함으로써, 데이터 품질 향상과 책임 소재 명확화, 조직 간 협업을 지원합니다.1. 개념 및 정의 항목 설명 정의데이터 자산별 책임 주체(Data Stewardship Role)와 관리 영역(Metadata, Quality 등)을 행/열로 매핑한 매트릭스목적데이터 운영 책임을 명확히 분산하고, 거버넌스 프레임워크 구현을 지원적용 분야데이터 거버넌스, 마스터 데이터 관리(MDM), 메타데이터 ..

개요Great Expectations(GX)는 데이터 파이프라인에서 신뢰할 수 있는 데이터를 보장하기 위해 데이터의 유효성, 정확성, 정합성을 사전에 자동 검증하는 오픈소스 데이터 품질 프레임워크입니다. 데이터 품질 테스트를 코드로 정의하고, 문서화 및 자동화할 수 있는 기능을 제공하여 DevDataOps, MLOps 환경에서 데이터 신뢰성과 품질 통제를 가능하게 합니다.1. 개념 및 정의 항목 설명 비고 정의데이터셋에 대해 기대(expectation)를 정의하고 검증하는 테스트 기반 품질 관리 도구오픈소스 프레임워크 (Python 기반)목적데이터 품질 테스트 자동화 및 결과 문서화데이터 이상 사전 탐지 및 SLA 준수필요성수동 품질 점검 한계, 데이터 품질 불일치 문제 대응ETL, 분석, AI의 품..

개요DAMA DQ Dimensions는 DAMA(DAMA International, 데이터 관리 전문가 협회)에서 정의한 데이터 품질(Data Quality, DQ)의 핵심 평가 기준으로, 데이터 거버넌스 및 품질관리 체계를 구축하는 데 있어 국제적으로 가장 널리 사용되는 프레임워크입니다. 총 6가지 주요 차원(Dimensions)은 조직의 데이터 정확성, 신뢰성, 적시성 등을 종합적으로 점검할 수 있도록 도와줍니다.1. 개념 및 정의 항목 설명 비고 정의데이터 품질을 평가하기 위한 핵심 기준의 집합ISO 8000, DAMA-DMBOK 기반목적데이터 기반 의사결정의 신뢰성 확보품질 문제 조기 식별필요성AI/분석/운영 시스템의 품질 확보정합성, 완전성 요구 증가DQ 차원은 데이터 라이프사이클 전반에 걸..

개요lakeFS는 데이터레이크를 위한 오픈소스 버전 관리 시스템으로, Git과 유사한 브랜치 및 커밋 기능을 지원하여 대규모 데이터 작업의 신뢰성과 재현성을 보장합니다. 데이터 엔지니어와 사이언티스트는 코드처럼 데이터를 안전하게 관리하고, 실험과 배포 과정을 체계적으로 운영할 수 있습니다.1. 개념 및 정의 항목 설명 정의객체 저장소(S3, GCS 등) 위에서 데이터 버전 관리를 제공하는 시스템목적데이터 변경을 추적 가능하게 하고, 안전한 실험 및 롤백 환경 제공주요 특징커밋, 브랜치, 머지, 리버트 등 Git과 유사한 기능 지원lakeFS는 데이터 신뢰성과 거버넌스를 동시에 확보할 수 있는 플랫폼으로 주목받고 있습니다.2. 특징특징설명기대 효과브랜치 기반 워크플로우데이터 환경을 코드처럼 관리실험/운영..

개요Continuous Privacy-Budget Management(연속적 프라이버시 예산 관리)는 민감한 데이터에 대한 지속적 보호를 위해 개인정보 노출 위험을 정량화하고 실시간으로 통제하는 체계입니다. 특히 Differential Privacy(차등 프라이버시) 기반 데이터 처리에서 개인 정보 보호 수준을 수치화한 '예산(ε)'의 누적 사용량을 추적하며, AI 학습, 분석 플랫폼, 연합학습 환경에서 데이터 프라이버시 보호의 핵심 메커니즘으로 작용합니다.1. 개념 및 정의Privacy Budget은 민감 데이터 처리에서 허용된 개인정보 노출 수준을 ε 값으로 설정하여 측정합니다. 이 값을 지속적으로 관리하는 체계를 Continuous Privacy-Budget Management라고 합니다.기반 기술..

개요DSPM(Data Security Posture Management)은 온프레미스, 클라우드, SaaS, 하이브리드 환경 전반에서 민감 데이터의 위치, 흐름, 접근 권한, 위험 상태를 지속적으로 식별, 평가, 보호하는 전략적 보안 관리 체계입니다. 단순한 저장 데이터 보호를 넘어, 데이터 자체를 보안의 중심에 두고 통합 관리하는 최신 접근 방식으로, GDPR, CCPA 등 데이터 프라이버시 규제 대응에도 필수적입니다.1. 개념 및 정의 항목 설명 정의민감 데이터의 위치, 이동, 접근, 위험을 지속적으로 식별 및 보호하는 데이터 중심 보안 관리 체계목적데이터 노출, 권한 오남용, 데이터 무단 이동 등 리스크 최소화필요성데이터가 퍼져 있는 현대 IT 환경에서 "무엇을 보호할지" 명확히 파악하고 방어 필..

개요데이터 윤리(Data Ethics)는 데이터의 수집, 저장, 처리, 공유, 활용 전 과정에서 개인의 권리 보호와 사회적 책임을 고려하는 실천적 원칙이다. 인공지능, 빅데이터, 사물인터넷 시대에 데이터는 곧 권력이며, 그 활용 방식이 인간의 삶과 사회 구조에 막대한 영향을 미치기 때문에 데이터 윤리는 기술과 법의 중간 지점에서 반드시 지켜져야 할 기준으로 부상하고 있다.1. 개념 및 정의데이터 윤리는 데이터의 공정성, 투명성, 책임성, 프라이버시 보호를 지향하는 실천적 철학이며, 개인·기업·공공기관 모두가 준수해야 할 디지털 시대의 시민윤리로 간주된다.목적: 데이터로 인한 피해 예방, 사용자 신뢰 확보대상: 데이터 과학자, 개발자, 관리자, 경영진 등 전 구성원원칙: 정당한 목적, 최소 수집, 사전 동..

개요Data Card는 머신러닝 및 인공지능 모델 개발에 사용되는 데이터셋에 대한 정보를 구조화된 형태로 문서화한 설명서로, 데이터의 출처, 구성, 품질, 윤리적 고려사항 등을 명확히 밝힘으로써 AI 시스템의 투명성과 신뢰성을 높이는 역할을 한다. 데이터셋 공개 시 책임 있는 사용과 반복 가능한 연구를 위해 필수적인 도구로 각광받고 있다.1. 개념 및 정의Data Card는 데이터셋 사용자가 해당 데이터의 특성, 출처, 목적, 제한사항 등을 명확히 이해할 수 있도록 설계된 데이터 설명서이다.목적: AI 시스템 개발 시 데이터 편향, 불균형, 법적 이슈 등을 예방포맷: HTML, PDF, Markdown 등 다양한 문서 형식기반: Google의 Know Your Data 프로젝트, Datasheets fo..