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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..

개요데이터 패브릭(Data Fabric)은 이기종 데이터 환경 전반에 걸쳐 통합되고 지능적인 데이터 관리를 가능하게 하는 아키텍처이다. 오늘날 기업들은 온프레미스, 클라우드, 엣지 등 다양한 환경에서 데이터를 다루고 있으며, 이로 인해 데이터 사일로, 접근성 문제, 보안 우려 등이 증가하고 있다. 데이터 패브릭은 이러한 복잡성을 해소하고 비즈니스 민첩성과 데이터 활용도를 높이는 데 핵심적인 역할을 한다.1. 개념 및 정의데이터 패브릭은 여러 데이터 소스를 연결해 마치 하나의 통합된 데이터 레이어처럼 작동하는 기술 아키텍처로, 실시간 데이터 접근, 통합, 관리, 거버넌스를 자동화하는 것을 목표로 한다.목적: 데이터 사일로 해소 및 전체 데이터 접근성 향상필요성: 분산 환경에서의 복잡한 데이터 관리와 분석 ..

개요프라이버시 보존 데이터 분석(Privacy-Preserving Data Analysis, PPDA)은 개인정보를 유출하지 않으면서 데이터 분석을 가능하게 하는 기술 집합입니다. 이는 개인정보 보호 법령(예: GDPR, 개인정보보호법 등)과 데이터 활용 수요 간의 균형을 맞추기 위한 핵심 기술로, 데이터를 안전하게 분석, 공유, 학습하기 위한 알고리즘 및 시스템 아키텍처로 구성됩니다.1. 개념 및 정의프라이버시 보존 데이터 분석은 민감한 정보(예: 의료, 금융, 위치 정보 등)를 포함한 데이터에 대해 개인 식별을 방지하거나 정보 노출을 최소화한 상태에서 분석 가능한 형태로 처리하는 기술을 의미합니다. 주요 기술적 접근 방식에는 암호학 기반 기술, 통계적 기법, 분산 처리 기술이 포함됩니다.2. 특징 특..

개요데이터는 이제 ‘소유’보다 ‘공유’를 통해 더 큰 가치를 창출하는 자산이 되었습니다. 다양한 조직 간, 부서 간, 시스템 간의 데이터 연계와 협업이 중요해지며, 이를 가능하게 하는 데이터 공유 기술의 발전이 주목받고 있습니다. 본 글에서는 데이터 공유의 개념, 주요 기술 방식, 활용 모델, 플랫폼 예시 및 보안 고려사항까지 포괄적으로 정리합니다.1. 데이터 공유란? 항목 설명 정의데이터 제공자와 활용자 간 데이터 파일, API, 플랫폼 등을 통해 정보를 교환하거나 연계하는 기술적·정책적 행위목적데이터 활용 극대화, 중복 제거, 협업 기반 인사이트 확보공유 유형내부 공유(부서 간), 외부 공유(기관/기업 간), 개방형 공유(공공/민간 데이터셋)데이터 공유는 ‘데이터의 유통망’이며, 거버넌스와 기술이 ..

개요빅데이터가 산업·공공·과학 분야에서 필수 인프라로 자리잡으면서, 데이터 품질, 처리 기술, 시스템 연동, 보안 등에 대한 표준화 필요성이 급격히 증가하고 있습니다. 빅데이터 표준은 데이터 수집부터 저장, 분석, 시각화, 활용까지 데이터 생애주기 전반에서 일관성과 호환성을 보장하는 기준 체계입니다. 이 글에서는 국내외 주요 빅데이터 표준, 참조 아키텍처, 적용 사례를 정리합니다.1. 빅데이터 표준이란? 항목 설명 정의빅데이터 처리 및 품질 확보를 위해 제정된 국제 및 국가 단위 기술·관리 지침목적상호운용성 확보, 기술 중립성, 품질 보증, 데이터 공유 촉진적용 범위수집, 저장, 처리, 분석, 시각화, 개방, 보안, 거버넌스 등빅데이터 표준은 기술뿐 아니라 정책, 운영, 관리 측면의 가이드라인까지 포함..

개요DMBOK(Data Management Body of Knowledge)는 데이터 관리 전문 협회인 DAMA(DAMA International)에서 제시한 데이터 관리에 대한 지식 체계이자 가이드라인입니다. 데이터 거버넌스부터 품질, 보안, 통합까지 데이터 관리의 전반적인 영역을 포괄하며, 기업의 데이터 전략 수립과 실행에 있어 글로벌 표준으로 활용됩니다. 본 포스트에서는 DMBOK의 개념, 11개 핵심 지식 영역, 구성 체계, 실무 적용 전략 등을 상세히 소개합니다.1. 개념 및 정의DMBOK은 조직이 데이터를 자산으로 인식하고 체계적으로 관리할 수 있도록 지원하는 프레임워크입니다. 데이터의 수명 주기 전반을 다루며, 역할, 책임, 정책, 표준 등을 정립하는 데 목적이 있습니다.발행처: DAMA I..

개요Data Catalog(데이터 카탈로그)는 조직 내 존재하는 모든 데이터 자산의 위치, 정의, 품질, 연관 관계 등을 체계적으로 정리하고 검색할 수 있도록 도와주는 메타데이터 관리 시스템입니다. 데이터가 폭발적으로 증가하고 있는 현대의 데이터 중심 환경에서는, 데이터의 존재와 맥락을 명확히 파악하는 것이 생산성과 경쟁력의 핵심이 되고 있으며, 이를 가능하게 하는 것이 바로 데이터 카탈로그입니다.1. 개념 및 정의데이터 카탈로그는 마치 도서관의 책 목록처럼, 조직 내 모든 데이터를 구조화된 형태로 인덱싱하고 메타데이터와 함께 관리하는 플랫폼입니다. 데이터 사용자(분석가, 개발자, 데이터 과학자 등)는 카탈로그를 통해 필요한 데이터를 빠르게 찾고, 신뢰도와 활용 기준을 이해하여 효율적인 데이터 기반 의사..

개요메타데이터는 데이터를 설명하고 분류하는 데 사용되는 “데이터에 대한 데이터”입니다. 즉, 실제 데이터 자체가 아닌 데이터를 이해하고 활용하기 위한 정보로, 정보 검색, 데이터 관리, 보안, 분석 등에 핵심적인 역할을 합니다. 본 글에서는 메타데이터의 개념부터 종류, 구성 요소, 기술적 활용 방안, 보안 이슈, 실제 사례까지 포괄적으로 다루어 봅니다.1. 개념 및 정의메타데이터(Metadata)는 데이터의 구조, 의미, 생성 정보, 접근 권한 등을 정의하는 정보를 말합니다. 예를 들어, 디지털 사진의 해상도, 촬영 일시, 위치 정보 등이 메타데이터에 해당하며, 데이터 카탈로그, 문서 관리 시스템, 검색 엔진 등 다양한 분야에서 활용됩니다. 메타데이터는 데이터의 정렬, 필터링, 통합, 보안 및 거버넌스에..