데이터 카탈로그(Data Catalog)

조직 내의 모든 데이터 자산을 검색하고 이해하기 쉽게 정리해놓은 중앙 집중식 저장소

• 도서관의 책 목록처럼, 어떤 데이터가 어디에 있고, 어떤 의미를 가지며, 누가 소유하고, 어떻게 사용해야 하는지에 대한 정보
• 단순히 데이터베이스 목록을 넘어, 데이터에 대한 메타데이터(Metadata)와 컨텍스트를 제공하여 사용자가 필요한 데이터를 쉽게 찾고 활용할 수 있도록 돕는 도구
• 즉, 회사 데이터에 대한 나무위키

데이터 카탈로그의 필요성

기업들은 엄청난 양의 데이터를 다양한 시스템에 저장하고 있음. 이런 환경에서 다음과 같은 문제점들이 발생

• 데이터를 찾기 어려움: 어떤 데이터가 어디에 있는지, 최신 버전인지, 어떤 의미를 가지는지 알기 어려워 데이터를 찾고 이해하는 데 많은 시간과 노력이 소요
• 데이터 중복 및 불일치: 동일한 데이터가 여러 곳에 중복 저장되거나, 다른 정의를 가지고 있어 데이터 불일치 문제가 발생
• 데이터 활용률 저하: 데이터가 파편화되고 이해하기 어려워 데이터 분석가나 개발자들이 필요한 데이터를 제대로 활용하지 못하는 경우
• 데이터 거버넌스 및 규제 준수 어려움: 어떤 데이터가 민감한 정보인지, 누가 접근 가능한지, 어떤 규제를 따라야 하는지 파악하기 어려워짐

데이터 카탈로그는 이러한 문제들을 해결하여 데이터 검색 및 발견을 용이하게 하고, 데이터의 신뢰성을 높이며, 데이터 거버넌스를 강화하는 데 필수적인 도구 -> 이를 통해 조직은 데이터를 더 효율적으로 활용하고 데이터 기반의 의사결정을 가속화 가능

데이터 카탈로그의 주요 기능

데이터 카탈로그는 사용자가 데이터를 쉽게 찾고 이해하며 활용할 수 있도록 다양한 기능을 제공

1. 데이터 검색 및 발견 (Data Discovery)

• 강력한 검색 기능을 제공하여 사용자가 키워드, 태그, 소스, 유형 등을 기반으로 필요한 데이터를 빠르게 찾을 수 있도록 함
• 예시: '2024년 고객 매출'이라는 키워드로 관련 데이터셋을 검색.

2. 메타데이터 관리

• 데이터에 대한 다양한 정보(메타데이터)를 수집하고 관리
• 기술 메타데이터(스키마, 데이터 형식), 비즈니스 메타데이터(데이터 설명, 용어 정의), 운영 메타데이터(생성 시간, 사용량) 등이 포함
• 예시: 특정 테이블의 각 컬럼이 어떤 의미를 가지는지 상세 설명, 데이터 소스의 위치 정보 제공

3. 데이터 계보 및 흐름 시각화 (Data Lineage)

• 데이터가 어디에서 생성되어 어떤 과정을 거쳐 현재 위치에 도달했는지, 어떤 변환이 이루어졌는지 시각화
• 이를 통해 데이터의 출처와 신뢰성을 파악 가능
• 예시: 원본 CRM 시스템의 고객 데이터가 데이터 파이프라인을 거쳐 데이터 웨어하우스에 최종 로드되는 과정을 그래프로 표현

4. 데이터 거버넌스 및 보안 연동

• 데이터 소유자, 책임자, 접근 권한 정보 등을 명시하여 데이터 거버넌스 정책을 지원
• 민감 데이터 식별 및 관련 규제 정보(예: 개인정보 유무)를 표시 가능
• 예시: 특정 고객 정보 데이터셋이 '개인 식별 정보(PII)'를 포함하고 있으며, 데이터 과학팀만 접근 가능하다는 정보를 표시

5. 데이터 큐레이션 및 협업 기능

• 사용자들이 데이터에 대한 평가, 리뷰, 주석을 남기고 공유할 수 있는 기능을 제공하여 데이터의 가치를 높이고 협업을 촉진
• 예시: 특정 데이터셋에 대한 사용자의 평가 점수 확인, 데이터 품질에 대한 의견 교환