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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 ..

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..

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..