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개요Column-Level Data Lineage는 데이터 계보 추적(Data Lineage) 중에서도 컬럼 단위까지 데이터를 추적하여, 데이터가 어떻게 생성·변환·활용되는지를 보다 정밀하게 파악할 수 있는 기법입니다. 데이터 신뢰성과 규제 준수, 오류 추적 및 품질 관리 향상을 위해 빅데이터 및 분석 시스템에서 점점 더 중요해지고 있습니다. 특히 금융, 헬스케어, 제조 등 데이터 품질이 비즈니스에 직결되는 산업에서 널리 채택되고 있습니다.1. 개념 및 정의 항목 내용 정의Column-Level Data Lineage는 데이터베이스의 테이블 내 특정 컬럼 단위로 데이터의 흐름과 연산 과정을 추적하는 기능입니다.목적데이터 품질 관리, 거버넌스, 컴플라이언스를 위한 상세한 추적 정보 확보가 목적입니다.필요..

개요Business Glossary는 조직 내에서 사용하는 데이터 용어와 비즈니스 개념을 표준화하여 정의하고 관리하는 메타데이터 관리 체계입니다. BI, 데이터 거버넌스, 데이터 품질 관리의 핵심 구성요소로, 부서 간 용어 해석 차이를 줄이고, 데이터 기반 의사결정의 정확성과 신뢰성을 높이는 데 필수적입니다.1. 개념 및 정의Business Glossary는 다음과 같은 역할을 수행하는 메타데이터 자산입니다:데이터 정의 표준화: 용어의 의미, 산출 방식, 단위, 출처 등 명시비즈니스 중심 용어 관리: 기술 용어가 아닌 업무 사용자 관점 기준 정리데이터 거버넌스 체계화: 데이터 오너십, 책임자, 승인 절차 포함이는 기술적 데이터 사전(Data Dictionary)과는 달리 업무 중심 용어 관리에 초점을 둡..

개요데이터 품질관리 아키텍처(Data Quality Management Architecture, DQMA)는 데이터의 정확성, 일관성, 신뢰성을 유지하고 관리하는 체계를 의미합니다. 데이터가 빠르게 증가하는 디지털 환경에서 신뢰할 수 있는 데이터를 유지하는 것은 기업의 경쟁력과 데이터 기반 의사결정의 핵심 요소가 됩니다. 본 글에서는 데이터 품질관리 아키텍처의 개념, 주요 구성 요소, 구현 전략 및 최신 트렌드를 살펴봅니다.1. 데이터 품질관리 아키텍처란?데이터 품질관리 아키텍처는 조직 내에서 데이터의 품질을 유지하고 개선하기 위한 구조적 접근 방식으로, 데이터 수집부터 저장, 활용, 보안, 모니터링까지 전반적인 데이터 관리 프로세스를 포함합니다.1.1 데이터 품질의 중요성정확성(Accuracy): 데이..

개요데이터 표준화(Data Standardization)와 데이터 거버넌스(Data Governance)는 기업이 데이터를 일관되게 관리하고 활용할 수 있도록 하는 필수적인 요소입니다. 데이터 품질, 보안, 일관성을 유지하면서 데이터 기반 의사결정을 지원하기 위해서는 체계적인 표준화와 거버넌스 체계가 필요합니다. 본 글에서는 데이터 표준화 및 거버넌스의 개념, 주요 전략, 구축 방법 및 최신 동향을 살펴봅니다.1. 데이터 표준화 및 거버넌스란?1.1 데이터 표준화(Data Standardization)란?데이터 표준화는 서로 다른 시스템, 부서, 조직 간의 데이터 형식과 구조를 통일하여 일관된 데이터를 유지하는 프로세스입니다. 주요 요소 설명 데이터 형식 통일날짜, 숫자, 문자 형식의 일관성 유지메타데..

개요데이터 패브릭(Data Fabric)과 데이터 메시(Data Mesh)는 분산된 데이터 환경에서 데이터 접근성을 높이고 효율적인 데이터 관리를 지원하는 최신 데이터 아키텍처입니다. 데이터 패브릭은 데이터 통합과 자동화를 강조하는 접근 방식, 데이터 메시는 도메인 중심의 분산 데이터 관리 방식으로 각각 특징을 가집니다. 빅데이터, AI/ML, 클라우드 컴퓨팅과 결합하여 기업의 데이터 운영을 혁신할 수 있습니다.1. 데이터 패브릭(Data Fabric)이란?데이터 패브릭은 이기종 데이터 소스와 환경을 통합하여 중앙에서 일관된 데이터 접근을 가능하게 하는 아키텍처입니다.1.1 데이터 패브릭의 주요 특징자동화된 데이터 통합: 데이터 이동 및 변환을 자동화하여 실시간 분석 가능하이브리드 및 멀티 클라우드 지원..