데이터 계보 도구: 데이터 오류 찾기 및 데이터 거버넌스 전략 최적화

의 본질 데이터 거버넌스 기업이 데이터 정책을 수립하고 사람들이 해당 정책을 준수할 수 있도록 지원하는 것입니다. 이러한 정책은 데이터 보호, 검증 및 사용 지침을 포함한 다양한 데이터 관련 프로세스를 다룹니다. 데이터 관리자 비즈니스 사용자로부터 데이터 요구 사항을 요청하고 데이터 거버넌스 위원회 구성원과 협력하여 공통 데이터 정의에 동의하고 지정해야 합니다. 데이터 품질 측정 항목을 정의하고, 관련 정책을 구체화하며, 규정 준수를 측정하는 방법을 개발합니다.

데이터 계보 도구

그러나 데이터 거버넌스 정책 정의와 구현 사이에 다리를 놓는 것은 종종 어려운 과제입니다. 이러한 전략의 목적은 비즈니스 워크플로 전반에서 데이터 자산의 품질을 제어하고 모니터링하는 것이지만, 핵심 데이터 품질 관리 책임을 맡은 데이터 관리자는 적절한 교육을 받지 못하거나 자격을 갖추지 못한 경우가 많습니다.

여기가 바로 데이터 계보 도구 들어오세요. 메타데이터 기반 데이터 계보 정보는 조직 시스템을 통한 데이터 객체의 이동 경로를 문서화합니다. 계보 기록은 다음과 같은 데 도움이 될 수 있습니다. 데이터 분석가 그리고 다른 최종 사용자는 자신이 작업하는 데이터를 이해할 수 있을 뿐만 아니라, 데이터 품질 문제의 근본 원인을 분석하고 소스 시스템의 데이터 세트에 대한 변경 사항이 미치는 영향을 분석하는 두 가지 주요 데이터 거버넌스 프로세스도 간소화됩니다.

데이터 계보 및 데이터 거버넌스

데이터 관리 환경에서 데이터 오류가 발생한 위치를 파악하지 못하면 데이터 관리자와 데이터 품질 분석가가 오류를 파악하고 수정하기 어려울 수 있습니다. 그 결과, 데이터 결함이 시스템 전체에 지속적으로 확산될 경우, 조직은 일관성이 없거나 부정확한 분석 및 보고로 어려움을 겪을 수 있으며, 이는 결국 비즈니스 운영에 있어 잘못된 의사 결정으로 이어질 수 있습니다.

근본 원인 분석 과정에서 데이터 계보 도구는 검사 중인 데이터 흐름을 통해 처리 단계의 순서를 파악할 수 있도록 지원합니다. 각 단계에서 데이터 품질을 점검하여 데이터 거버넌스 및 데이터 품질 팀이 데이터 오류가 발생한 위치를 파악할 수 있도록 지원합니다.

오류가 처음 발견된 지점부터 데이터 관리자는 더 이른 시점에 제어를 삽입하여 데이터가 당시 정의된 기대치를 충족하는지 또는 오류가 발생했는지 모니터링할 수 있습니다. 데이터 처리의 어느 단계에서 규정을 준수하지만 결함이 발생하는지 파악함으로써, 데이터 관리자와 데이터 거버넌스 프로그램 담당자는 단순히 잘못된 데이터를 수정하는 데 그치지 않고 근본 원인을 제거하는 데 집중할 수 있습니다.

데이터 계보 도구는 데이터 관리자가 과거보다 일반적으로 더 역동적인 데이터 관리 환경에서 소스 데이터의 형식과 구조의 변경으로 인해 발생하는 문제를 이해하기 위해 영향 분석을 수행하는 데에도 도움이 됩니다.

소스 데이터가 변경되면 다운스트림에서 의도치 않은 결과가 발생할 수 있습니다. 데이터 생성 또는 수집 관점에서 작업함으로써 데이터 관리자는 데이터 계보 문서를 활용하여 데이터 종속성을 추적하고 데이터 변경의 영향을 받는 처리 단계를 파악할 수 있습니다. 이를 통해 데이터 거버넌스 및 데이터 관리 팀은 영향을 받는 단계를 재설계하여 변경 사항을 수용하고 여러 시스템에서 데이터의 일관성을 유지할 수 있습니다.

데이터 계보 도구를 어떻게 선택하나요?

수동으로 메타데이터를 수집하고 데이터 계통을 문서화하려면 상당한 투자가 필요합니다. 자원 오류가 발생하기 쉬우며, 특히 데이터 분석에 의존하여 비즈니스 운영을 추진하는 조직에서는 큰 문제가 될 수 있습니다. 따라서 데이터 거버넌스를 위해서는 데이터 계보 표현을 관리하고 전사적으로 자동으로 매핑할 수 있는 도구를 찾아야 합니다. 기술 평가 시에는 다음 요구 사항을 충족하는 데이터 계보 도구를 찾아야 합니다.

다양한 데이터 소스와 데이터 제품에 기본적으로 접근하여, 여기에 포함된 메타데이터를 조사하고, 데이터 거버넌스에 사용할 메타데이터를 수집할 수 있습니다.
캡처된 메타데이터를 중앙 저장소에 집계할 수 있습니다.
참조된 데이터의 일반적인 사용법을 다른 시스템의 데이터 요소와 일치시키고 데이터 유형을 추론할 수 있습니다.
다양한 최종 사용자에게 집계된 메타데이터의 단순화된 표현을 제공하고 메타데이터 설명의 유효성을 검증하기 위한 협업을 지원할 수 있습니다.
조직의 처리 스트림을 통해 데이터가 흐르는 방식에 대한 종단 간 매핑을 기록할 수 있습니다.
데이터 계통의 시각적 표현을 생성할 수 있습니다.
개발자가 계보 기록을 쿼리할 수 있는 애플리케이션을 구축할 때 사용할 수 있는 API를 포함합니다.
처리의 다양한 단계에서 데이터 요소 이름을 사용 사례에 매핑하는 역색인을 생성할 수 있습니다.
출처부터 다운스트림 목적지까지 데이터 흐름을 빠르게 추적할 수 있는 검색 기능을 제공합니다.
사용자가 데이터 흐름을 앞뒤로 모니터링할 수 있도록 합니다.

데이터 계보 제품:

오늘날 시중에는 선택할 수 있는 제품이 많습니다. IBM, Oracle, SAP, SAS Institute 등 주요 IT 공급업체에서 판매하는 데이터 관리 플랫폼에는 데이터 계보를 문서화하고 관리하는 도구가 포함되어 있는 경우가 많습니다. 데이터 통합, 품질 및 거버넌스에 중점을 둔 소규모 소프트웨어 공급업체도 해당 솔루션을 제공합니다. 또한, 데이터 계보 기능이 내장되어 있는 경우도 있습니다. 데이터 카탈로그 소프트웨어다양한 BI 및 분석 도구 공급업체도 마찬가지입니다.

귀하의 조직을 위한 데이터 계보 도구를 찾고 있다면 다음을 고려해 보세요. Gudu SQLFlow 한번 사용해 보세요. 현재 시중에서 구할 수 있는 최고의 데이터 계보 도구 중 하나인 Gudu SQLFlow는 SQL 스크립트 파일을 분석하고, 데이터 계보를 확보하고, 시각적으로 표시할 수 있을 뿐만 아니라, 사용자가 CSV 형식으로 데이터 계보를 제공하고 시각적으로 표시할 수 있도록 지원합니다. (2022년 7월 22일 Ryan 게시)