알아야 할 4가지 일반적인 데이터 계보 사용 사례

우리의 목록을 살펴보기 전에 가장 일반적인 데이터 계보 사용 사례데이터 계보가 무엇인지 알아보겠습니다. 데이터 계보 데이터 흐름을 지속적으로 추적하는 프로세스로, 데이터가 어디에서 왔는지, 어떻게 변경되었는지, 데이터 파이프라인에서 최종 목적지가 어디인지 명확하게 파악할 수 있도록 해줍니다. 데이터 계보 도구 ETL 또는 ELT 프로세스 중에 적용된 출처 정보와 모든 데이터 변환을 포함하여 수명 주기 전반에 걸쳐 데이터 레코드를 제공합니다.

이 문서를 통해 사용자는 데이터 여정의 다양한 터치포인트를 관찰하고 추적하여 조직의 정확성과 일관성을 검증할 수 있습니다. 이는 조직의 데이터 품질을 보장하는 데 중요한 기능입니다. 또한, 과거 프로세스에 대한 맥락을 파악하고 오류의 근본 원인을 추적하는 데 자주 사용됩니다.

공통 데이터 계보 사용 사례

4가지 일반적인 데이터 계보 사용 사례

오늘날 기업들은 점점 더 실시간 인사이트를 요구하고 있지만, 이러한 발견을 위해서는 데이터와 파이프라인을 통한 데이터 이동 과정에 대한 이해가 필요합니다. 팀들이 엔드 투 엔드(end-to-end)를 활용하는 몇 가지 방법은 다음과 같습니다. 데이터 계보 도구 워크플로를 개선하려면 다음이 포함됩니다.

일반적인 데이터 계보 사용 사례 – 1. 데이터 모델링

기업 내 다양한 데이터 요소와 그 연결 관계를 시각적으로 표현하려면 기업은 이를 지원하는 기본 데이터 구조를 정의해야 합니다. 데이터 계보는 이러한 관계를 모델링하여 데이터 생태계 전반의 다양한 종속성을 보여줍니다. 데이터는 시간이 지남에 따라 진화하고, 새로운 데이터 소스가 끊임없이 등장하며, 데이터 통합 등이 요구됩니다.

이러한 점을 고려할 때, 기업이 데이터를 관리하는 데 사용하는 전체 데이터 모델 또한 변화하는 환경에 적응해야 합니다. 데이터 계보는 기업이 데이터 모델 다이어그램을 통해 시간 경과에 따른 변화를 정확하게 반영하고, 새롭거나 오래된 연결 또는 테이블을 강조하여 보여줄 수 있도록 지원합니다. 이는 분석가와 데이터 과학자 데이터 세트에 대한 이해도가 높아지면서 가치 있고 시기적절한 분석을 수행합니다.

일반적인 데이터 계보 사용 사례 – 2. 데이터 마이그레이션

조직은 새로운 스토리지 시스템으로 데이터를 마이그레이션하거나 새로운 소프트웨어를 추가할 때 데이터 마이그레이션을 통해 데이터의 위치와 수명 주기를 파악합니다. 데이터 계보는 조직 전체의 데이터 흐름을 이해하는 데 도움이 되므로, 팀이 시스템 마이그레이션이나 업그레이드를 계획하고 새로운 스토리지 환경으로의 전반적인 전환을 가속화하는 데 도움이 될 수 있습니다.

또한, 팀에 데이터 시스템을 정리하고, 관련성이 없는 오래된 데이터를 보관하거나 삭제할 수 있는 기회를 제공합니다. 이를 통해 데이터 시스템의 전반적인 성능을 개선하고 관리해야 할 데이터 양을 줄일 수 있습니다.

일반적인 데이터 계보 사용 사례 – 3. 규정 준수

데이터 계보는 감사를 지원하고, 위험 관리를 개선하며, 데이터가 데이터 거버넌스 정책 및 규정에 따라 저장 및 처리되도록 보장하는 규정 준수 메커니즘을 제공합니다. 예를 들어, 2016년에는 유럽 연합과 유럽 경제 지역(EEA) 거주자의 개인 정보를 보호하고 사용자에게 자신의 데이터에 대한 더 많은 통제권을 부여하기 위해 일반 데이터 보호 규정법(GDPR)이 도입되었습니다.

미국에서는 일부 주에서 캘리포니아 소비자 개인정보보호법(CCPA)과 같은 정책을 마련하고 있습니다. 이 법은 기업이 소비자에게 데이터 수집 사실을 알리도록 의무화하고 있습니다. 이러한 법률은 데이터 저장 및 보안을 최우선 과제로 삼고 있으며, 데이터 계보 도구가 없는 기업은 규정 위반으로 인해 시간과 비용이 많이 소요될 수 있습니다.

일반적인 데이터 계보 사용 사례 – 4. 영향 분석:

데이터 계보 도구를 사용하면 다운스트림 보고와 같은 특정 비즈니스 변경 사항이 미치는 영향을 파악할 수 있습니다. 예를 들어, 데이터 요소의 이름이 변경되는 경우, 데이터 계보는 비즈니스 리더가 영향을 미칠 수 있는 대시보드 수와 그 후 보고서에 액세스하는 사용자 수를 파악하는 데 도움이 될 수 있습니다.

또한 조직 전체의 데이터 오류 및 위험 영향을 평가하는 데에도 도움이 될 수 있습니다. 데이터 오류는 다양한 이유로 발생할 수 있으며 특정 비즈니스 인텔리전스 보고서나 데이터 소스에 대한 신뢰를 떨어뜨릴 수 있습니다. 하지만 데이터 계보 도구는 팀이 오류의 원인을 추적하고, 데이터 처리를 최적화하고, 관련 팀과 소통하는 데 도움을 줄 수 있습니다.

결론

저희 글을 읽어주셔서 감사합니다. 이 글이 일반적인 데이터 계보 활용 사례를 더 잘 이해하는 데 도움이 되기를 바랍니다. 데이터 계보에 대해 더 자세히 알아보려면 다음 링크를 방문하세요. Gudu SQLFlow 자세한 내용은.

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. (Ryan 게시, 2022년 7월 30일)