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Data Contracts Hub

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..

개요OpenLineage는 데이터 파이프라인의 흐름을 추적하고 분석할 수 있도록 돕는 오픈소스 메타데이터 표준 프레임워크입니다. 데이터의 생산부터 소비까지의 경로(Lineage)를 표준화된 방식으로 수집·분석함으로써 데이터 품질, 거버넌스, 디버깅에 핵심 역할을 합니다. 본 글에서는 OpenLineage의 구조, 주요 기능, 기술 요소 및 활용 방안을 심층적으로 소개합니다.1. 개념 및 정의 항목 설명 정의데이터 워크플로우 내에서 발생하는 메타데이터를 수집하여, 데이터 이동 경로를 표준화된 방식으로 기록하는 오픈소스 프로젝트주요 목적데이터 파이프라인 추적, 품질 관리, 오류 진단 자동화배경Marquez 프로젝트 기반, LF AI & Data 재단 주도OpenLineage는 Airflow, Spark, ..

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..

개요Fine Data는 인공지능과 데이터 과학에서 사용되는 개념으로, 잡음이 적고 정제된 고품질 데이터를 의미합니다. 이는 단순히 양이 많은 빅데이터(Big Data)와는 다르게, 정확도, 정합성, 도메인 적합성, 라벨 품질 등에서 높은 수준의 정밀도를 갖춘 데이터셋을 지칭합니다. 특히 고도화된 AI 학습, 정밀 예측, 보안/의료/금융 등 민감 영역에서 Fine Data는 성공의 핵심 요소로 작용합니다.1. 개념 및 정의Fine Data는 데이터 수집, 정제, 라벨링, 검증까지의 모든 과정에서 품질 관리가 철저히 이루어진 데이터셋을 의미합니다. 이는 다음과 같은 속성을 포함합니다:정확성(Accuracy): 오차 및 왜곡이 최소화된 데이터정밀성(Precision): 필요 정보만을 포함하며 중복이나 불필요 ..