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Column-Level Lineage with OpenLineage v1.2

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 ..

개요Data Product KPI는 조직 내에서 데이터 제품(Data Product)의 가치를 정량적으로 측정하고 관리하기 위한 핵심 성과 지표(Key Performance Indicator)를 의미합니다. 데이터 제품은 단순한 데이터셋을 넘어서, API, 대시보드, 모델, 데이터 서비스 등 반복적이고 재사용 가능한 형태로 제공되며, 이에 따른 비즈니스 임팩트를 측정할 수 있는 KPI 정의가 필수입니다.1. 개념 및 정의Data Product KPI는 데이터 제품의 사용성, 품질, 효과성 등을 기반으로 설정된 메트릭(metric)으로, 조직이 데이터 중심 의사결정을 지속 가능하게 만들도록 돕습니다.데이터 제품 정의: 데이터를 기반으로 구성된 제품 단위 (e.g. 추천 API, 분석 리포트, 예측 모델)K..

개요DataHub는 LinkedIn이 개발하고 LF AI & Data 재단이 관리하는 오픈소스 메타데이터 플랫폼으로, 대규모 데이터 환경에서 실시간 메타데이터 수집, 검색, 계보(Lineage), 품질 추적을 가능하게 하는 현대적 데이터 거버넌스 솔루션이다. 마이크로서비스 아키텍처와 Kafka 기반의 실시간 이벤트 스트리밍을 통해 지속적으로 변화하는 데이터 환경에 민첩하게 대응할 수 있다.1. 개념 및 정의 항목 설명 정의실시간 메타데이터 수집, 탐색, 계보 분석, 품질 관리, 정책 기반 거버넌스를 지원하는 오픈소스 플랫폼개발 주체LinkedIn → LF AI & Data 오픈소스 커뮤니티 주도아키텍처Kafka + GraphQL + Neo4j(또는 Elasticsearch) 기반 메타데이터 처리 플랫폼..

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 ..

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..

개요ISO 8000-1은 ISO 8000 시리즈의 출발점이자 기반이 되는 파트로, 데이터 품질(Data Quality)에 대한 개념적 정의와 핵심 원칙을 명확히 제시하는 국제 표준 문서입니다. 이 표준은 데이터 품질을 측정, 평가, 개선하기 위한 공통 언어와 프레임워크를 제공하며, 전 산업에 걸쳐 일관된 품질 기준을 수립하는 데 핵심적인 역할을 합니다.1. 개념 및 정의 항목 설명 비고 정의데이터 품질에 대한 공통 개념과 품질 요소, 운영 원칙을 정의한 표준ISO 8000 시리즈의 Part 1목적데이터 기반 프로세스 간 품질 오해 방지 및 상호운용성 확보표준 기반 품질 체계 구축필요성AI, 분석, 협업 기반 서비스에서 데이터 신뢰성 필수정확성, 일관성 보장의 출발점ISO 8000-1은 다른 파트(80..

개요ISO 8000은 데이터 품질과 마스터 데이터 관리를 위한 국제 표준으로, 조직이 신뢰할 수 있는 데이터 기반 의사결정을 내릴 수 있도록 데이터 생성, 교환, 품질 관리에 대한 통합 지침을 제공합니다. 특히 산업, 공공, 디지털 전환 기업에서 데이터 정확성과 일관성을 확보하기 위한 핵심 기준으로 주목받고 있습니다.1. 개념 및 정의 항목 설명 비고 정의데이터 품질(Data Quality) 및 마스터 데이터 교환을 위한 국제 표준 시리즈ISO/TC 184/SC 4 주도목적고품질 데이터 기반 운영 및 교환 보장디지털 전환 기반 확보필요성신뢰할 수 있는 데이터 확보 및 기업 간 상호운용성 확보글로벌 기업/기관 적용 확대 중ISO 8000은 단일 문서가 아닌 시리즈(파트)로 구성되며, 각 파트가 상이한 ..

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..

개요데이터 랭글링(Data Wrangling)은 분석, 머신러닝, 시각화 등의 목적에 맞게 원시 데이터를 정제하고 구조화하는 일련의 전처리 과정을 의미합니다. 종종 '데이터 머시징(Data Munging)'이라고도 불리며, 실제 데이터 분석에서 가장 많은 시간을 차지하는 단계로 알려져 있습니다. 품질 좋은 분석 결과와 AI 모델 성능 확보를 위해 신뢰할 수 있는 데이터 준비 과정으로 필수적인 기술입니다.1. 개념 및 정의데이터 랭글링은 비정형, 불완전, 오류가 포함된 데이터를 수집·정리하여 분석에 적합한 형식으로 변환하는 작업입니다. 이에는 데이터 정리(cleaning), 구조 변환(structuring), 형식 통일(normalizing), 결측치 처리, 이상값 제거 등 다양한 작업이 포함됩니다.2. ..

개요인공지능(AI)의 성능과 신뢰성은 학습용 데이터의 품질에 결정적으로 의존합니다. 이에 따라, AI 개발에 활용되는 데이터의 정확성, 다양성, 적시성, 일관성을 체계적으로 확보하고 검증하기 위한 데이터 품질관리 체계가 필수적으로 요구되고 있습니다. 특히 국가적 차원에서는 AI 학습용 데이터 구축사업의 품질 기준을 정립하고, 민간에서는 데이터 거버넌스를 통해 AI 모델의 안전성과 윤리성 확보를 지원하고 있습니다.1. 개념 및 정의AI 학습용 데이터 품질관리 체계란 AI 모델 학습에 사용되는 데이터셋의 전체 생애주기에서 품질을 확보·관리하기 위한 정책, 프로세스, 도구, 평가 기준 등의 총체적 시스템을 의미합니다. 이는 단순한 데이터 정제 작업을 넘어서, 데이터 확보 → 전처리 → 검수 → 평가 → 모니터..

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..

개요Drift Detection(드리프트 감지)은 머신러닝 모델이 운영 중에 만나는 데이터가 초기 학습 시와 다른 분포를 보일 때 이를 감지하는 기술입니다. 데이터 드리프트(Data Drift)는 모델의 예측 정확도를 저하시킬 수 있는 주요 요인 중 하나로, 이를 실시간으로 탐지하고 대응하는 것은 MLOps, 금융, 보안, 리테일 등의 분야에서 매우 중요합니다.1. 개념 및 정의드리프트 감지는 모델 학습 이후 시간이 흐름에 따라 입력 데이터의 특성 분포가 변화하거나, 레이블 간의 관계가 바뀌는 현상을 탐지하는 과정입니다. 주요 드리프트 유형은 다음과 같습니다:데이터 드리프트 (Covariate Drift): 입력 변수 분포의 변화컨셉 드리프트 (Concept Drift): 입력-출력 관계의 변화레이블 드..

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..