데이터 카탈로그란 무엇이며 왜 필요한가?

데이터 분야의 발전에 따라 데이터 카탈로그는 현대적 데이터 관리의 핵심 구성 요소로 빠르게 자리잡고 있습니다. 이미 데이터 카탈로그를 활용하고 있는 조직들은 데이터 접근 속도와 품질, 그리고 데이터 기반 의사결정에서 눈에 띄는 변화를 경험하고 있습니다. 반면 데이터 카탈로그의 효과는 들었지만 아직 도입하지 않은 조직들은 종종 다음과 같은 질문을 하곤 합니다: 데이터 카탈로그란 무엇인가? 데이터 카탈로그가 왜 이렇게 중요한가? 데이터 카탈로그의 이점은 무엇인가? 데이터 카탈로그가 우리 업체에 적합한 솔루션인가?

이 글에서는 데이터 카탈로그에 대한 모든 질문에 답하고 데이터 카탈로그 도구에서 찾아야 할 사항을 공유합니다. 시작해 봅시다.

데이터 카탈로그란 무엇인가?

간단히 말해, 데이터 카탈로그는 모든 데이터 세트, 시각화 및 대시보드의 라이브러리 또는 인벤토리입니다. 모든 데이터가 정리되고 색인화되어 사용할 준비가 된 곳입니다. 데이터 카탈로그는 메타데이터와 데이터 관리 및 검색 도구를 결합하여 조직이 데이터를 관리하고 데이터 전문가가 거버넌스 또는 비즈니스 목적으로 데이터를 검색, 이해, 신뢰하고 관리할 수 있도록 지원합니다.

선도적인 조사 기관인 Gartner는 데이터 카탈로그를 다음과 같이 정의합니다.

"데이터 카탈로그는 분산된 데이터 세트의 검색, 설명 및 조직을 통해 데이터 자산의 인벤토리를 생성하고 유지합니다. 데이터 카탈로그는 데이터 관리자, 데이터/비즈니스 분석가, 데이터 엔지니어, 데이터 과학자 및 기타 사업부(LOB) 데이터 소비자가 비즈니스 가치를 추출할 목적으로 관련 데이터 세트를 찾고 이해할 수 있도록 맥락을 제공합니다. 기계 학습으로 증강된 현대적 데이터 카탈로그는 메타데이터 검색, 수집, 변환, 강화 및 메타데이터 간의 의미론적 관계 생성을 포함하여 데이터 카탈로깅과 관련된 다양한 지루한 작업을 자동화합니다. 따라서 이러한 차세대 데이터 카탈로그는 비즈니스 사용자가 메타데이터를 이해, 강화 및 사용하여 데이터 및 분석 이니셔티브를 알리고 진전시킬 수 있도록 함으로써 엔터프라이즈 메타데이터 관리 프로젝트를 가속화할 수 있습니다."

- Gartner, 증강 데이터 카탈로그 2019. (Gartner 구독자만 접근 가능)

데이터 카탈로그가 왜 중요한가?

데이터는 귀중한 자산이지만, 사용자가 데이터를 이해하고 이를 의미 있는 정보로 변환할 수 있을 때만 그 가치를 발휘합니다. 빅데이터와 BI 시대에 조직은 더 이상 비즈니스 사용자들이 IT와 데이터 분석 전문가에게 의존하도록 할 수 없습니다. 특히 생성되는 막대한 양의 데이터를 고려할 때 더욱 그렇습니다. 데이터 솔루션이 없는 조직에서는 IT 또는 분석 전문가가 데이터를 찾고, 이해하고, 검증하는 데만 수주일을 낭비하게 되며, 그 후에야 데이터의 의미와 비즈니스 로직을 파악하게 됩니다.

데이터 카탈로그는 사용자가 필요한 순간에 신뢰할 수 있는 데이터를 쉽게 찾고 접근할 수 있도록 하여 이 프로세스를 개선합니다. 데이터 카탈로그는 조직이 보유한 데이터의 전체적인 관점을 제공하는 신뢰할 수 있는 정보의 단일 소스입니다. 조직이 데이터 기반으로 변화하고 있으며 사용자가 데이터의 중요성을 더 잘 이해할 수 있도록 돕고 있기 때문에 필수적입니다.

데이터 카탈로그는 데이터 자산에 초점을 맞추고 자산 내의 데이터 세트를 관련 메타데이터와 연결하여 모든 데이터 소비자가 쉽게 이해할 수 있는 정의되고 의미 있으며 검색 가능한 자산으로 변환합니다. 결과적으로 통찰력까지의 시간을 단축하고 더 현명한 비즈니스 결정을 내릴 수 있습니다.

Slingshot 시도

데이터 카탈로그의 이점

데이터 채택 및 관리로 어려움을 겪고 있는 조직들에게 데이터 카탈로그의 이점은 게임 체인저입니다. 조직이 누릴 수 있는 주요 데이터 카탈로그 이점은 다음과 같습니다.

모든 데이터에 대한 통합 보기 확보

데이터 카탈로그는 사용자에게 자신의 질문에 대한 답변을 손끝에서 제공합니다. 조직 전체에서 모든 데이터에 대한 통합 보기를 얻으면 필요한 데이터를 쉽게 찾을 수 있고, 검색에 보내는 시간을 줄이고 분석에 더 많은 시간을 할애할 수 있습니다. 또한 비즈니스와 기술 사용자를 포함한 다양한 사용자 간의 협업을 촉진할 수 있습니다.

데이터 접근성 향상

이것은 데이터 카탈로그의 가장 강력한 이점 중 하나입니다. 데이터는 검색 가능하고 쉽게 접근할 수 있어야 합니다. 그렇지 않으면 팀이 필요한 데이터를 찾는 데만 80%의 시간을 낭비할 수 있습니다. 데이터 카탈로그가 데이터 접근성을 향상시키기 때문에 팀은 다양한 소스를 탐색하여 데이터를 찾는 데 시간을 낭비하는 대신 데이터 분석에서 얻은 통찰력에 작용하는 것과 같은 유용한 작업에 집중할 수 있습니다.

가속화된 데이터 검색

사용 가능한 메타데이터 덕분에 사용자는 데이터 검색 프로세스를 최대 5배 빠르게 할 수 있습니다. 데이터를 인증한 사람과 비즈니스 용어의 정의를 즉시 확인할 수 있으므로 사용자는 찾은 데이터 세트가 자신의 목적에 맞는지 여부를 파악할 수 있습니다.

데이터 기반 문화 조성

우리는 계속해서 조직의 데이터 기반 문화의 중요성을 강조하고 있습니다. 팀이 정확한 데이터에 쉽게 접근할 수 있으면 이를 실행 가능한 통찰력으로 변환할 수 있습니다. 데이터를 모든 수준과 부서의 모든 선택을 위한 중앙 통찰력의 원천으로 취급하는 것이 핵심입니다. 회사의 모든 사람이 데이터에 의존하는 것이 전략이라는 것을 알면 일상 업무에서 이 방식을 사용하기 시작합니다. 데이터 기반 문화는 조직이 신속하게 합리적인 결정을 내리는 데 도움이 되며, 이는 결과를 개선하고 위험을 제거하며 비용까지 절감할 수 있습니다.

향상된 데이터 분석

데이터 카탈로그의 가장 큰 가치는 데이터 분석 활동에 미치는 영향에서 볼 수 있습니다. 데이터 카탈로그를 성공적으로 구현한 조직은 데이터 분석의 품질과 효율성이 상당히 향상되도록 보장할 수 있습니다. 데이터 분석이 제대로 수행되면 더 만족스러운 고객, 새로운 사용자, 수익 증대, 성공적인 전략으로 이어질 수 있습니다.

비용 절감

적절한 데이터 카탈로그를 사용하면 데이터 조직 작업을 절반 이상 줄일 수 있을 뿐만 아니라 비용도 함께 절감할 수 있습니다. 데이터 카탈로그는 실제 비용이 드는 투자이지만, 올바른 시기에 의사결정 프로세스를 주도하는 데 사용하면 장기적으로 많은 비용을 절감할 수 있으며 이익까지 늘릴 수 있습니다. 데이터 카탈로그를 데이터 분석 플랫폼의 일부로 제공하는 소프트웨어는 비싸 보일 수 있지만 자체 초기 카탈로그를 구축하는 것과 관련된 운영 비용을 대폭 줄일 수 있습니다.

데이터 카탈로그 대 데이터 사전

데이터 사전은 데이터 요소 및 모델의 이름, 속성 및 비즈니스 정의의 모음입니다. 또한 데이터 소유권, 다른 개체와의 데이터 관계 및 기타 데이터와 같은 데이터베이스의 다른 개체에 대한 기록을 포함합니다. 데이터 사전은 서로 다른 데이터베이스 테이블 간의 관계에 대한 추가 정보를 제공하고 데이터를 쉽게 검색할 수 있는 방식으로 정리하는 데 도움이 됩니다.

그렇다면 데이터 카탈로그와 데이터 사전의 차이점은 무엇일까요?

데이터 카탈로그는 일반적으로 데이터 자산의 데이터 사전을 포함하므로, 데이터 사전을 데이터 카탈로그의 구성 요소로 생각할 수 있습니다.

또한 데이터 카탈로그는 정보 검색 및 검색 기능, 메타데이터, 목적에서 데이터 사전과 다릅니다.

데이터 카탈로그 유형

Gartner는 데이터 카탈로그의 세 가지 뚜렷한 하위 범주를 식별하므로 비즈니스 요구 사항에 어떤 유형이 적합한지 결정할 수 있습니다.

특정 공급업체 또는 도구용

특정 공급업체 또는 도구용 데이터 카탈로그는 클라우드 기반 데이터 레이크 또는 데이터 준비 도구의 일부로 제공될 수 있습니다. 비즈니스 및 데이터 이해도가 높은 사람들에게 데이터를 쉽게 찾고 분석할 수 있는 방법을 제공하지만, 기능이 제한적입니다. 사용해야 하는 모든 데이터 도구마다 데이터 카탈로그를 살펴봐야 하는 대신, 모든 데이터 소스에 연결된 하나의 데이터 카탈로그를 보유하는 것이 훨씬 더 최적입니다.

분석가 및 팀워크용 엔터프라이즈 데이터 카탈로그

Gartner는 엔터프라이즈 데이터 카탈로그를 "정보 거버넌스 및 정보학에서 광범위하게 사용하기 위한 일반주의자, 비즈니스 지향적 데이터 카탈로그로, 최고 데이터 담당자(CDO)를 대상으로 합니다"라고 정의합니다.

이러한 유형의 데이터 카탈로그는 데이터 권한 부여의 기초입니다. 모든 정보를 색인화하는 장소일 뿐만 아니라 데이터, 사용자 및 분석을 통합하여 데이터 기반 문화를 쉽게 조성할 수 있습니다.

데이터 과학자 및 데이터 엔지니어용

이름에서 알 수 있듯이 이러한 유형의 데이터 카탈로그는 주로 데이터 과학자와 데이터 엔지니어가 사용합니다. 데이터 레이크의 모든 정보를 수집하고 분류하지만, 조직 전체에 대한 적응성이 제한적이며 비즈니스 사용자가 데이터에 쉽게 접근하고 활용할 수 있도록 하지 않습니다. 결과적으로 데이터 기반 문화를 구축하는 것이 매우 어렵습니다.

데이터 카탈로그 사용 사례

데이터에 대한 광범위한 가시성 및 더 나은 심화된 접근과 관련된 문제이기 때문에 데이터 카탈로그는 다양한 방식으로 사용될 수 있습니다. 데이터 카탈로그를 실제로 어떻게 적용할 수 있는지에 대한 몇 가지 사용 사례를 제시합니다.

셀프 서비스 분석

많은 조직에서 데이터는 부서 전체에 분산되어 있고 다양한 시스템에 저장되어 있습니다. 결과적으로 조직은 데이터를 효과적으로 조직하고, 유지 관리하고, 활용하는 데 어려움을 겪습니다. 데이터 카탈로그는 모든 데이터를 찾고 접근할 수 있는 중앙 장소를 제공할 수 있습니다. 이는 사용자가 필요한 데이터를 찾을 수 있을 뿐만 아니라 데이터가 어떻게 사용되는지 이해하고 유용한지 여부를 파악하도록 도움을 줍니다. 물론 셀프 서비스 분석 솔루션에서 데이터 카탈로그를 사용할 수 있으면 모든 사용자가 IT에 기다리거나 의존하지 않고 직접 수행할 수 있습니다. 이렇게 하면 생산성을 높이고 통찰력까지의 시간을 단축할 수 있습니다.

민감한 데이터 검색

데이터 카탈로그의 또 다른 사용 사례는 비즈니스가 모를 수 있는 민감한 데이터를 검색하는 데 사용할 수 있다는 것입니다. 그 데이터는 고객 세부 정보, 결제 정보 또는 비밀번호일 수 있습니다. 이는 데이터 카탈로그에 대해 매우 유용한 사용 사례입니다. 비즈니스가 저장하고 있던 데이터를 인식하지 못했기 때문에 GDPR 벌금을 받게 되는 것이 마지막 일이 아닙니다.

개인 맞춤형 의료

의료 시스템은 의사의 기록, 진단 장비 등을 포함한 다양한 시스템에서 수집한 환자 관련 데이터를 많이 수집하고 있습니다. 데이터 카탈로그는 데이터 과학자가 병원 전체에서 기존 환자 데이터 및 새로운 데이터 세트에 대한 단일 참고 포인트로 작용함으로써 더 나은 환자 관리를 지원하기 위해 병원 및 의료 시설에 새로운 서비스를 제공할 수 있도록 도움을 줍니다.

데이터 카탈로그 도구: 찾아야 할 사항

최고의 데이터 카탈로그는 조직을 더욱 데이터 기반으로 변화하는 데 도움이 되는 도구입니다. 조직의 대부분의 우선순위, 데이터 전략 및 프로젝트와 일치해야 합니다. 사용자가 데이터에서 최고의 성과를 얻을 수 있고 영향력 있는 시점에서 더 현명한 결정을 내릴 수 있도록 권한을 부여할 수 있는 데이터 카탈로그를 찾아야 합니다. 데이터 카탈로그가 그렇게 할 수 없다면 다른 곳을 살펴보는 것이 좋습니다.

데이터 카탈로그 도구에서 찾아야 할 다른 사항은 다음과 같습니다.

데이터 검색 및 검색 - 이 기능의 주요 목적은 모든 사용자가 자신이 작업하는 데이터에서 귀중한 통찰력을 얻을 수 있도록 데이터 검색 및 검색을 효율적이고 포괄적으로 하는 시스템을 만드는 것입니다.

데이터 인텔리전스 - 데이터 카탈로그는 AI/ML을 활용할 수 있어야 합니다. 자동화할 수 있는 모든 수동 작업은 인간의 오류 위험을 줄이기 위해 AI 및 기계 학습 기술을 통해 자동화되어야 합니다. 더욱이 데이터 이해력을 향상시키고, 정확한 통찰력까지의 시간을 단축하고, 데이터 준비를 강화합니다. 또한 데이터 카탈로그 사용자 및 최신 데이터 플랫폼의 다른 서비스 사용자에게 데이터 권장사항을 제공할 수 있습니다.

분석 - 데이터 분석과 통합된 데이터 카탈로그를 사용하면 사용자가 데이터 및 카탈로그 작업을 쉽게 찾고 분석할 수 있습니다. 또한 데이터 세트, 데이터 분석 및 시각화 기능의 카탈로그를 제공합니다. 적절한 도구를 사용하면 고급 데이터 작업도 사용할 수 있습니다.

강력한 연결성 - 조직에 데이터 카탈로그를 구현할 때는 다양한 소스에 대해 미리 구축된 커넥터와 다른 소스에 연결할 수 있는 개방형 커넥터 SDK를 활용할 수 있는 도구를 찾아야 합니다.

협업 - 채팅, 토론 등과 같은 협업 데이터 카탈로그 기능은 팀이 서로에게서 배우고 작업을 기반으로 구축하는 데 도움이 될 수 있습니다. 협업은 특히 데이터 관련 비즈니스 환경에서 가장 중요한 것 중 하나입니다. 사용자는 서로의 도움과 전문 지식이 필요하며, 도구는 지식이 이메일이나 기타 통신 도구에서 손실되지 않도록 해야 합니다.

이것이 데이터 카탈로그 도구에서 찾아야 할 주요 기능이지만, 메타데이터 큐레이션, 거버넌스, 규정 준수, 배포, 통합 및 가격 책정도 함께 살펴봐야 합니다.

Slingshot을 사용한 데이터 카탈로그

Slingshot은 광범위한 분석, 데이터 소스 및 세트, 시각화 및 대시보드의 카탈로그를 제공하여 사용자가 데이터 기반으로 행동하고 필요한 통찰력을 빠르게 찾을 수 있도록 합니다. Slingshot의 데이터 카탈로그 기능 중 일부는 기술 메타데이터에 비즈니스 컨텍스트를 추가하는 데 도움이 되는 ML 기반 자동화 기능, 자산이 올바른 사용자에 의해 일관되게 유지 관리되고 관리되도록 역할과 책임을 할당하는 기능, 그리고 데이터 카탈로그의 최고 수준의 데이터를 홍보하기 위해 데이터 세트, 메트릭/KPI 및 보고서를 인증하는 데이터 인증 기능을 포함합니다.

그 위에 Slingshot은 데이터 분석, 프로젝트 및 콘텐츠 관리, 채팅 및 목표 기반 전략 벤치마킹을 동시에 집계하는 도구입니다 - 모두 하나의 직관적인 앱에서 가능합니다. 완전한 BI 엔진 덕분에 Slingshot을 사용하면 다양한 데이터 소스에 쉽게 연결하고, 데이터를 분석하고, 단 몇 번의 클릭만으로 아름답고 대화형 대시보드를 만들 수 있습니다.

본질적으로 Slingshot은 데이터 기반 의사결정 및 조직 문화를 중심으로 설계되었습니다. 팀이 대시보드, KPI 추적 및 KPI 지표 스프레드시트를 통해 캠페인에 대한 최신 데이터를 지속적으로 파악할 수 있도록 설계되었으며, 이는 팀이 더 쉽게 공유할 수 있는 데이터 분석으로 변환됩니다. 또한 시각화에서 더 많은 통찰력을 얻을 수 있는 통계 함수 집합을 제공합니다.

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