데이터 계보

데이터 계보란?

데이터 계보가 중요한 이유

데이터 계보는 다음과 같은 중요한 이유로 매우 중요합니다.

• 데이터 품질: 데이터 계보는 데이터의 변환 과정을 추적하고 오류나 불일치를 식별함으로써 데이터 품질을 높이는 데 기여합니다.
• 데이터 신뢰성: 데이터 이동 과정을 이해하면 정확성에 대한 신뢰가 높아지고 분석과 의사 결정에 대한 확신이 증가합니다.
• 재현성: 데이터 계보는 입력 데이터와 필요한 모든 해당 전환을 캡처하기 때문에 모든 출력 데이터셋을 재현할 수 있습니다.
• 규제 준수: 데이터 계보는 책임 있는 데이터 처리 및 사용 기록을 제공하여 엄격한 규제 준수를 충족합니다.
• 데이터 거버넌스: 데이터 계보는 데이터 흐름을 추적하고 정책 준수를 유지함으로써 거버넌스 노력을 지원합니다.
• 문제 해결: 계보를 활용하여 데이터 문제를 신속하게 식별하고 문제 해결을 촉진합니다.
• 협업: 공유된 데이터 계보를 통해 데이터 이동 과정에 대해 파악한 내용을 공유할 수 있어 팀 간 협업이 강화됩니다.
• 라이프 사이클 관리: 데이터 계보는 생성부터 아카이브 단계까지 데이터 라이프 사이클 관리에 필요한 정보를 알려줍니다.
• 변경 관리: 데이터 계보는 데이터 시스템의 변경을 체계적으로 유도하여 운영상의 혼란을 최소화합니다
• 감사: 데이터 계보는 과거 기록으로, 필요한 처리나 전환이 완료되었는지 검증합니다.
• 영향 분석: 데이터 계보를 통해 변경 사항의 잠재적인 다운스트림 효과를 예측하여 구현 중에 예상치 못한 상황을 최소화합니다.

데이터 계보의 유형

데이터 계보는 추적의 초점과 방향에 따라 몇 가지 유형으로 분류할 수 있습니다. 데이터 계보의 주요 형태는 다음과 같습니다.

• 정방향 데이터 계보: 이 계보는 소스에서 목적지까지 데이터를 추적합니다. 이를 통해 데이터 파이프라인에서 데이터가 어떻게 전환되고 처리되는지 설명합니다. 또한 데이터 전환, 품질 문제, 데이터가 인사이트나 보고서를 생성하는 방식을 감지하는 데 도움이 됩니다.
• 역방향 데이터 계보: 역방향 데이터 계보에서는 데이터가 반대 방향으로 흐릅니다. 즉, 보고서나 시각화로 시작하여 데이터 소스로 돌아갑니다. 이 계보는 보고서의 데이터 포인트를 설명하고 결과를 검증하는 데 도움이 됩니다.
• 수평 데이터 계보: 수평적 데이터 계보는 처리 또는 전환 주기 내의 데이터 마이그레이션을 추적합니다. 이를 통해 한 단계로 데이터가 변경되는 방식을 설명합니다. 이 계보는 데이터 전환의 문제를 디버깅하고 발견하는 데 도움이 됩니다.
• 수직 데이터 계보: 수직 데이터 계보는 데이터 에코시스템의 소스 시스템에서 목적지까지 데이터를 따라갑니다. 이는 데이터가 데이터 소스, 통합, 전환, 분석을 거치며 흐르는 과정을 요약합니다.
• 엔드 투 엔드 데이터 계보: 데이터의 생성부터 사용까지 추적하며 프로세스와 시스템 전반에 걸쳐 전체 이동 과정을 포괄합니다.
• 부분 데이터 계보: 특정 데이터의 하위 집합이나 프로세스에 초점을 맞춰 요소의 계보를 이해하는 데 도움이 됩니다.
• 시스템 간 데이터 계보: 시스템 전반의 데이터를 추적하여 데이터 교환 및 통합을 이해하는 데 도움이 됩니다.
• 시스템 내 데이터 계보: 하나의 시스템 내에서 데이터 흐름을 추적하여 상호 작용과 종속성을 이해하는 데 유용합니다.

• 데이터 계보는 데이터가 처리 단계를 거쳐 이동하는 과정을 추적하여 시스템 전체에서 데이터가 어떻게 변화하는지 보여주며, 데이터베이스, 데이터 웨어하우스, 데이터 레이크, 파일과 같은 데이터 소스를 식별하는 것으로 시작됩니다.
• 일부 최신 시스템과 툴은 데이터 계보를 자동으로 캡처하고 문서화하여 수동 추적의 필요성을 줄여줍니다.
• 필터링 및 계산을 포함한 데이터 이동은 처리된 것으로 기록됩니다.
• 데이터 계보 툴은 서로 다른 데이터셋과 전환 간의 관계를 확립하고 데이터 흐름을 나타내는 맵을 만듭니다.
• 일부 데이터 계보 솔루션은 다이어그램을 통한 시각화를 제공하여 이해를 돕습니다.
• 데이터 계보를 통해 서로 다른 데이터 요소, 프로세스 및 시스템 간의 종속성을 분석할 수 있습니다. 이는 변경 사항이 발생할 때 영향 분석을 위해 중요합니다.
• 데이터 계보를 통해 오류나 이상 징후를 그 출처까지 추적하여 더 효율적으로 문제를 해결할 수 있습니다.
• 일부 데이터 계보 솔루션은 버전 관리 및 기록 추적 기능을 제공하므로 시간 경과에 따라 데이터가 어떻게 변경되었는지 확인할 수 있습니다.
• 팀 간 협업을 통해 데이터 라이프 사이클을 이해하고 이에 기여할 수 있습니다.
• 데이터 계보는 규제 준수에 필수적인 데이터 이동 및 전환에 대한 명확한 감사 추적 기능을 제공하여 데이터 거버넌스를 지원합니다.
• 영향 평가는 계보를 사용하여 다운스트림 프로세스에 대한 변화의 영향을 예측합니다.

데이터 계보의 궁극적인 목표는 투명성을 제공하고 데이터 품질을 개선하며 데이터의 출처와 전환에 대한 명확한 이해를 바탕으로 더 나은 의사 결정을 보장하는 것입니다.

• 재무 규제 준수: 데이터 계보를 활용하여 정확한 재무 보고를 보장하고 규제 기준을 충족합니다.
• 의료 데이터 개인 정보 보호: HIPAA 규정을 준수하고 개인 정보 보호를 유지하기 위해 환자 데이터를 추적합니다.
• 소매 재고 관리: 재고 데이터를 추적하여 재고 관리를 최적화하고 낭비를 줄입니다.
• 제조 품질: 데이터 계보를 통해 제품 품질을 개선하고 생산 문제를 감지합니다.
• 제약 연구: 약물 개발 및 치료를 위한 신뢰할 수 있는 연구 데이터를 보장합니다.
• 고객 경험: 데이터 기반 개인화에 대한 인사이트를 통해 고객 상호 작용을 강화합니다.
• 정부의 투명성: 효율적인 서비스를 위해 데이터의 투명성과 책임을 유지합니다.
• 부정행위 방지: 거래 패턴을 추적하여 부정행위를 감지하고 예방합니다.

데이터 계보를 활용하는 기타 분야로는 HR 분석, 타겟 마케팅, 에너지 관리, 위험 평가, 공급망 최적화, 미디어 콘텐츠 배포, 환경 모니터링 등이 있습니다.

Hewlett Packard Enterprise(HPE)는 조직이 데이터의 힘을 활용하고 이를 중요한 인사이트로 전환하도록 지원하는 솔루션을 활발하게 제공하고 있습니다. 데이터 계보에 대한 관련 HPE 정보는 다음과 같습니다.

HPE Machine Learning Data Management: 데이터 처리 및 기계 학습 사용 사례에 사용할 수 있는 데이터 버전 관리 및 데이터 파이프라인 소프트웨어 툴입니다. 이 소프트웨어는 데이터 파이프라인, 코드 및 데이터셋의 버전 관리를 통해 엔드 투 엔드 데이터 계보를 지원합니다.

HPE는 제품 제공 외에도 다음과 같이 데이터 계보와 교차하는 광범위한 개념과 연관된 리소스와 인사이트를 제공합니다.

기계 학습: HPE의 기계 학습 관련 활동은 데이터 패턴을 인식하는 알고리즘 학습을 기반으로 고급 분석을 실현하기 위한 HPE의 의지를 나타내며, 혁신적인 인사이트를 통해 기업을 강화하려는 HPE의 지속적인 헌신을 보여줍니다.

데이터 관리: HPE의 데이터 관리 활동은 조직이 데이터 자산을 효율적으로 활용하도록 돕고 정확한 데이터 흐름과 안정성 추적을 강조하여 데이터 계보 원칙에 부합하려는 HPE의 헌신을 보여줍니다.

데이터 파이프라인: HPE의 데이터 파이프라인 탐구 활동은 데이터 프로세스의 효율성을 최적화하는 데 중점을 두고 있으며, 여러 단계와 시스템 간의 데이터 이동에 대한 데이터 계보의 이해와 관련이 있음을 보여줍니다.