기업은 어떻게 메타데이터 관리 도구를 선택하나요?

모든 종류의 디지털화의 영향으로 기업 환경에서 다양한 메타데이터를 통합하고 활용하는 것이 중요합니다. 기업의 경우, 메타데이터 관리 도구 그들에게 맞는 방법을 선택하면 기업이 데이터 측면에서 전략적 목표를 달성하는 데 도움이 되는 메타데이터의 역할을 극대화할 수 있습니다. 기업 내의 다양한 역할은 메타데이터 도구에 대한 기대치가 다를 수 있지만, 이러한 기대치는 기본적으로 메타데이터 관리 도구의 상위 10개 기능에 매핑될 수 있습니다. 물론 이러한 기능은 핵심 기술에 의해 지원됩니다.

메타데이터 관리 도구

이 글은 세 부분으로 나뉜다. 첫 번째 부분에서는 먼저 다양한 역할에 대한 기대 사항을 나열한다. 메타데이터 관리 기업의 다양한 역할에 따라. 그런 다음 두 번째 부분에서는 이상적인 상황에서 메타데이터 관리 도구가 가져야 하는 10가지 기능을 요약하고 이러한 기능을 다양한 역할과 연관시켜 다양한 기업이 자체 조건에 따라 적절한 메타데이터 관리 도구를 선택할 수 있도록 합니다. 마지막으로 세 번째 부분에서는 현재 단계에서 메타데이터 관리를 실현하기 위한 몇 가지 핵심 기술을 제공합니다.

목차:

1. 역할에 따라 메타데이터 관리에 대한 기대치가 다릅니다.

2. 올바른 메타데이터 도구를 선택하는 방법은?

3. 메타데이터 관리의 핵심 기술은 무엇입니까?

4. 요약

1. 역할마다 메타데이터 관리에 대한 기대치가 다릅니다.

이 질문에 다양한 역할의 관점에서 답하기 위해, 우리는 먼저 기업의 메타데이터 관리 프로젝트와 관련된 여러 역할을 나열합니다. 이러한 역할은 임원, 데이터 개발자로 나눌 수 있습니다. 데이터 분석가, 데이터 관리자, 운영 및 유지 관리 직원, 그리고 다른 비즈니스 사용자.

기업 임원: 데이터가 점점 더 중요해지는 상황에서 임원들은 기업의 전체 데이터 그림과 전체 기업에서의 데이터 사용에 대해 더 많은 관심을 갖고 있습니다(또는 데이터 자산과 애플리케이션 수준에 더 많은 관심을 기울인다고 할 수 있습니다). 하지만 아무도 선도 기업에 데이터가 어떤 것인지, 구체적인 사용 및 유통이 무엇인지 직접 말할 수 없습니다. 효과적인 메타데이터 관리가 기업 임원들의 이러한 질문에 잘 대답할 수 있습니다.

데이터 개발자: 데이터 개발에 있어서 가장 흔한 문제는 작업 중복이 많다는 것입니다. 이미 동일한 인터페이스나 스크립트가 있지만, 다른 사람이 작성했기 때문에 균일하게 식별되고 관리되지 않아 전혀 찾을 수 없습니다. 발견하더라도 관련 설명이 부족하여 전혀 재사용되지 않을 수 있으며, 이는 데이터 개발의 효율성을 떨어뜨리고 많은 중복을 발생시킵니다. 메타데이터 관리를 통해 데이터 개발자는 재사용하려는 정보를 더 쉽게 찾을 수 있으며, 설명은 비즈니스 메타데이터 관리를 통해 달성할 수 있습니다.

데이터 분석가: 데이터 분석가는 일반적으로 데이터에 대한 상위 수준의 통계적 분석을 통해 전략적 의사 결정, 사업 또는 평가와 관련된 회사의 목표를 달성해야 합니다. 그들에게는 복잡한 데이터 관계, 불균형 데이터 품질, 그리고 비즈니스 메타데이터의 부족은 주요 문제입니다. 메타데이터 관리가 이러한 정보를 얻기 위한 임계값을 낮추고, 또한 데이터 품질 문제의 추적성을 지원합니다.

데이터 관리자: 데이터 관리자는 일반적으로 설계, 테스트에서 배포 및 전달까지 데이터의 전체 수명 주기 관리를 담당합니다. 그들에게는 일반적으로 다양한 버전의 데이터 정보를 관리하고 엔터프라이즈 데이터의 수명 주기를 관리하는 것이 필요합니다. 다양한 상태에서 데이터의 조정 및 일관성을 제어하고 데이터가 어떤 주기를 수행해야 하는지 적시에 결정하는 방법은 현재 해결해야 할 시급한 문제입니다. 이는 엔터프라이즈 메타데이터를 관리하여 달성할 수 있습니다.

운영 및 유지 보수 인력: 운영 및 유지 관리 인력의 경우, 특히 엔터프라이즈 모델이 변경될 때 시스템의 안정성을 항상 보장해야 하며, 변경의 영향을 지속적으로 판단해야 합니다. 당연히 수동 판단 방법은 정확하고 실시간입니다. 보장이 어렵고 운영 및 유지 관리 인력의 높은 비즈니스 역량이 필요하여 시스템 위험이 크게 증가합니다. 메타데이터 관리를 통해 시스템이 변경되면 시스템과 테이블과 같은 객체 간의 관계를 기반으로 변경의 영향을 자동으로 분석하여 유지 관리 비용을 줄이고 자동화된 방식으로 사용자 경험을 개선할 수 있습니다.

기타 사업 인력: 비즈니스 인력은 비즈니스 규칙과 비즈니스 프로세스에 익숙하기 때문에 일반적으로 기술 세부 사항에 대한 심층적인 이해가 필요하지 않습니다. 기술적 한계는 종종 비즈니스 인력이 데이터를 얻고 이해하기 어렵게 만듭니다. 데이터 저장 상황을 모르기 때문에 기술적으로 비즈니스 요구 사항과 소통하기 어렵고, 종종 최종적으로 얻는 데이터가 원하는 것이 아니며 비즈니스의 빠른 발전에 맞추기 어렵습니다.

2. 올바른 메타데이터 도구를 선택하는 방법은?

위에서 알 수 있듯이, 사용자마다 메타데이터 관리 도구에 대한 기대치가 다릅니다. 메타데이터 관리 프로젝트를 수행하는 기업은 하나 또는 여러 유형의 사용자의 문제를 해결해야 할 수 있습니다. 먼저 일부 메타데이터 관리 도구의 기본 기능을 나열한 다음 이러한 기능을 위의 기대치와 매치합니다. 두 가지 간의 해당 관계를 참조하여 자신에게 맞는 메타데이터 관리 도구를 방향성 있게 선택할 수 있습니다.

수많은 메타데이터 프로젝트를 수행한 경험을 통해 이상적인 상황에서 메타데이터 관리 도구가 갖춰야 할 10가지 역량을 다음과 같이 요약했습니다.

• 메타데이터 수집 기능: 복잡한 엔터프라이즈 환경에서 다양한 메타데이터를 실시간으로 자동으로 파싱하고 캡처하는 기능. 다양한 데이터 환경에 대처하기 위해 이 링크는 일반적으로 빅 데이터 플랫폼, 관계형 데이터베이스, 타사 도구, 저장 프로시저, 스크립트, 텍스트 파일 및 테이블 파일의 자동화된 수집을 지원하기 위해 다양한 기술과 구문을 사용해야 합니다.
• 메타데이터 저장 기능: 수집된 메타데이터를 통합된 방식으로 저장하는 기능. 다양한 메타데이터의 저장과 메타데이터 간의 관계를 지원하기 위해 메타데이터 저장소는 유연하고 확장 가능한 아키텍처 지원이 필요합니다. 또한 실시간으로 저장소를 업데이트할 수 있는 것도 매우 중요합니다.
• 메타데이터 조회 기능: 메타데이터를 검색하기 위한 통합 포트를 제공하고, 완전한 메타데이터 관리 도구는 기업의 다양한 분류 방법에 따른 메타데이터 검색을 지원할 수 있어야 합니다(일부 분류 방법은 메타데이터 자체에 포함되어 있으며, 이는 분석 후 데이터가 되어야 함). 예를 들어, 시스템, 표, 지표, 인터페이스와 같은 다양한 차원에 따라 정보를 검색하거나, 심지어 자신의 검색 습관에 따라 완전히 다른 범주를 만들 수도 있습니다.
• 데이터 계보 분석 기능: 데이터의 소스와 흐름을 분석하고, 데이터의 상류와 하류 관계를 밝히고, 메타데이터 관리 도구에서 세부 정보를 분석, 설명 및 시각화하여 사용자가 주요 정보를 추적할 수 있도록 합니다. 완벽한 데이터 계보 분석은 수평(현재) 및 수직(과거) 방향 모두에서 사용할 수 있어야 하며, 같은 기간의 다른 객체와 다른 기간의 같은 객체의 변화를 분석하는 데 도움이 됩니다.
• 역할 기반 액세스 제어 및 계층: 메타데이터 추가, 삭제, 수정과 같은 권한 제어는 메타데이터 관리 도구에서 특별한 주의가 필요한 것입니다. 도구는 액세스 권한 제어를 지원해야 합니다. 예를 들어, 데이터 관리자는 모든 권한을 가지고 있습니다. 개발자는 개발 환경의 메타데이터에 더 많은 주의를 기울일 수 있습니다. 시험 환경인 반면, 엔터프라이즈 관리자는 프로덕션 환경의 메타데이터에만 집중할 수 있습니다. 총괄 관리자 수준의 사용자는 엔터프라이즈의 다양한 환경에서 메타데이터에 액세스할 수 있습니다. 데이터인 반면, 부서장은 자신의 부서와 관련된 메타데이터에만 집중할 수 있습니다.
• 비즈니스 메타데이터 관리 기능: 기업 환경에서 비즈니스 메타데이터를 수집하고, 비즈니스 메타데이터와 기술 메타데이터 간의 매핑을 완료하고, 비즈니스 속성을 메타데이터에 할당하는 것도 메타데이터 관리 도구의 비즈니스 가치를 발휘하는 데 중요합니다.
• 메타데이터 변경 제어 기능: 메타데이터를 변경해야 할 경우 변경 감사 기능을 제공하여 메타데이터 버전을 명확히 하고, 메타데이터의 과거 상태를 저장하고, 문제가 발생할 경우 이전 버전으로 자동 복원합니다. 메타데이터 항목이 변경되면 변경의 영향을 분석하고 평가해야 할 수도 있습니다.
• 메타데이터 비교 분석 기능: 다양한 환경의 메타데이터를 비교 분석하고, 유사점과 차이점을 분석하고, 필요한 경우 분석 결과에 따라 해당 분석 보고서를 작성합니다.
• 데이터 라이프사이클 관리 기능: 이상적으로, 메타데이터 관리 도구는 생성, 저장, 폐기 삭제/백업에 이르기까지 모든 상태에서 메타데이터를 보관하여 수명 주기 전반에 걸쳐 데이터 흐름을 관리해야 합니다. 일반적으로 최신 데이터와 더 자주 액세스할 가능성이 높은 데이터는 쉽게 액세스할 수 있는 위치에 저장해야 하며, 덜 중요한 데이터는 더 저렴하고 약간 느린 미디어에 백업할 수 있습니다.
• 다른 시스템과 통합하는 능력: 메타데이터 관리 시스템이 비즈니스 가치를 발휘하려면 다른 시스템과 통합할 수 있는 메타데이터 관리 툴의 기능이 매우 중요합니다.

3. 메타데이터 관리의 핵심 기술은 무엇입니까?

일반적으로 메타데이터 관리 프로젝트에서는 많은 기술을 사용해야 합니다. 여기에는 높은 유연성과 확장성이 있는 아키텍처, 역할 액세스 제어 및 계층화, 비즈니스 메타데이터와 기술 메타데이터 대응, 다른 시스템과의 통합이라는 네 가지 유형이 있습니다.

• 매우 유연하고 확장 가능한 아키텍처: 엔터프라이즈 데이터 환경의 데이터는 다양한 형태와 다른 표준을 가진 지저분한 데이터입니다. 모든 메타데이터의 효과적인 수집 또는 자동화된 수집 및 저장을 달성하려면 매우 유연하고 확장 가능한 아키텍처로 지원되어야 합니다. 즉, 메타데이터 아키텍처는 다양한 엔터프라이즈 모델과 "통신"할 수 있어야 합니다.
• 역할 액세스 제어 및 계층: 위에서 언급했듯이, 엔터프라이즈 메타데이터 관리에는 많은 다른 사람들이 관여합니다. 우수한 메타데이터 관리 도구는 역할 액세스 제어를 잘 수행해야 합니다. 구체적인 구현 방법은 두 가지 방법으로 요약할 수 있습니다. 1. 플랫폼에서 역할 계층화 메커니즘/역할 그룹이 설정되고, 엔터프라이즈의 다양한 역할은 특정 요구 사항에 따라 다양한 역할 그룹으로 분류되며, 다양한 역할 그룹에 대해 다양한 기능이 표시됩니다. 2. 역할과 기능 간의 매핑은 도구 내에서 설정되고, 엔터프라이즈의 상황에 따라 유연한 구성이 지원되며(결국 각 엔터프라이즈의 역할과 해당 기능은 다릅니다), 매핑에 따라 다양한 역할에 대해 다양한 기능이 표시됩니다.
• 비즈니스 메타데이터와 기술 메타데이터 간의 대응: 이는 기업이 데이터 관리에서 지식 관리로 전환하는 데 중요한 열쇠입니다. 비즈니스 메타데이터와 기술 메타데이터 간의 대응은 이전에 작성한 기사를 참조할 수 있습니다. 또한 도메인 온톨로지의 구축 외에도 위빙 모델도 미래에 두 가지 간의 관계에 대응하는 기술이 될 수 있다고 생각합니다. 이런 방식으로 기업의 다른 모델 간의 관계는 위빙 모델에 의해 저장되고 관리됩니다. 예를 들어, 스타 모델/스노플레이크 모델과 비즈니스 프로세스 모델, 기업 조직 구조 등의 관계를 확립함으로써 데이터에 해당하는 비즈니스 정보와 관리자 정보를 자동으로 얻을 수 있습니다.
• 다른 시스템과의 통합: 다양한 데이터 정책이 도입됨에 따라 메타데이터는 기업의 다양한 프로세스에 없어서는 안 될 중요한 부분이 되었고, 메타데이터 중심을 지지하는 사람들의 목소리가 점점 높아지고 있습니다. 메타데이터 중심을 달성하기 위해 메타데이터 분류 및 모델 분류 표준화 외에도 메타데이터 관리 도구를 기업의 다른 시스템(예: CRM, ERP, SCM, OA 및 기타 시스템, 데이터 관리와 관련된 데이터 표준 시스템 및 데이터 품질 시스템)과 통합하여 다른 시스템에 메타데이터 서비스를 제공하는지 여부가 주요 핵심 요점입니다. 한 가지 방법은 기업의 다양한 역할, 다양한 사용자 및 다양한 시스템에 유연하게 구성 가능한 인터페이스를 제공하여 전체 기업에서 효율적인 협업을 달성하는 것입니다. 다른 방법은 메타데이터 관리 도구를 엔터프라이즈 포털에 직접 통합하는 것입니다. 기업의 다른 정보 시스템에 메타데이터 리포지토리를 보관하는 항목입니다.

요약

기업마다 메타데이터 관리에 대한 요구 사항이 다르므로, 기업은 자사 상황에 가장 적합한 메타데이터 관리 도구를 선택해야 합니다.

저희 기사를 읽어주셔서 감사합니다. 마음에 드셨다면 저희는 매우 기쁠 것입니다. 메타데이터 관리에 대한 자세한 정보를 알고 싶으시다면 방문하시기를 권장합니다. Gudu SQLFlow 자세한 내용은 다음을 참조하세요. 최고의 데이터 계보 도구 현재 시중에 판매되고 있는 Gudu SQLFlow는 SQL 스크립트 파일을 분석하고, 데이터 계보를 얻고, 시각적으로 표시할 수 있을 뿐만 아니라, 사용자가 CSV 형식으로 데이터 계보를 제공하고 시각적으로 표시할 수 있도록 해줍니다. (2022년 6월 26일 Ryan이 게시)