“메타데이터 관리에 주목하라”…데이터에서 비즈니스 가치를 창출하는 방법 ③

최태우 기자 / 기사승인 : 2020-04-01 11:03:06
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지난 글에 이어 이번 글에서도 데이터 분석(data and analytics, D&A) 담당자가 메타데이터 관리를 통해 비즈니스 가치를 극대화하기 위해 고민해야 할 나머지 2개 요소에 대해 알아본다.

4. 데이터 계보(data lineage)에 가시성을 제공하여 신뢰를 쌓아라
데이터 계보는 일반적으로 데이터의 기원과 시간에 따른 움직임을 포함한 일종의 “데이터 수명 주기”로 정의되는 메타데이터 관리 기능이다. 또한 이 용어는 광범위한 과정을 거치면서 데이터에 어떤 일이 발생하는지 설명해준다.

데이터 계보는 데이터가 사용되는 방식을 분석하고 특정 목적에 맞는 주요 정보의 일부를 추적하는 데 도움을 줄 수 있다.

새롭게 떠오르는 메타데이터 관리 기술은 데이터 전체 또는 종횡적 데이터 계보를 머신 러닝과 함께 제공하여 계보 간의 관계를 시맨틱 그래프(semantic graph) 형태로 나타낸다. 소스 시스템에 대한 모든 변경 사항은 데이터 계보 및 영향 분석을 활용하여 정보 흐름 전반에 걸쳐 신속하게 식별하고 전파할 수 있다.

다양한 산업계는 데이터 관리 규정을 준수하고 중요한 의사결정의 기반이 되는 데이터의 흐름과 그들의 관행에 대한 내부 및 정부 감사를 준비해야 한다. 데이터 계보의 가시성이 향상됨에 따라 신뢰도는 높아지며, 이는 데이터 소비와 사용량 증가로 이어진다.

엔드 투 엔드 데이터 계보는 거버넌스 기능과 더불어 데이터 과학자, 데이터 엔지니어와 분석가에게 데이터 소스, 데이터에 적용된 변형과 규칙의 이력을 보다 잘 파악할 수 있는 가시성을 제공한다. 이를 통해 사용자는 자신의 데이터와 진정성에 대해 보다 명확하게 이해할 수 있다.

즉, 메타데이터 관리 솔루션에서 데이터 계보를 사용하여 데이터의 추적 가능성을 필요로 하거나 그를 통해 이점을 얻을 수 있는 비즈니스 시나리오를 활용해야 한다.

5. 소셜 데이터를 위해 메타데이터의 맥락을 찾아라
‘소셜 그래프’는 사람들과 그들의 사회적 상호작용을 보여주는 잘 알려진 추상적 데이터 모델이다. 여기서 ‘그래프’는 시각 차트의 의미가 아닌 데이터 구조의 컴퓨터 과학 개념에 가깝다.

이는 특정 데이터 구조가 아닌 논리적 사고라고 할 수 있다. 이것이 바로 메타데이터다. 페이스북 사용자는 소셜 그래프가 무엇을 의미하는지 알고 있다. 메타데이터 맥락에서 그들에게 페이스북은 ‘친구들이 있는 곳’이다.

소셜 그래프는 정체성에서부터 시작해 계층화된 연결, 더 많은 동적 데이터와 시간 데이터 그리고 파생 메타데이터가 층을 이루는 다중 계층 데이터 모델이다. 온라인 소비자 부문에서 지속 가능한 경쟁력은 오랜 기간 동안 쌓이고 적절한 메타데이터와 계층화된 대량의 데이터에서 파생된다.

가장 높은 수준에서 메타데이터와 데이터 파생은 데이터 마이닝, 세분화 및 예측 분석이 가능한 다중 엔진에 의해 생성된다. 이러한 데이터 모델이나 그래프는 체계적으로 접근하는 기업에 상당한 경쟁 우위를 제공할 수 있다.

소셜, 위치 및 기타 고객 컨텍스트 정보를 포함한 조직화되지 않은 고객 데이터를 분석하고 시각화함으로써 마케팅 목적을 지원할 뿐만 아니라 고객 정서와 디지털 경험을 이해하는 데 도움이 될 수 있다. 이는 이러한 데이터와 연결할 수 있는 메타데이터 관리 기능으로 데이터 관리 포트폴리오를 확장함으로써 달성할 수 있다.

 

 

글 : 귀도 데 시모니(Guido De Simoni) / 수석애널리스트 / 가트너

 

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