데이터 카탈로그

 

데이터 카탈로그는 데이터세트의 발견, 설명 및 구성을 통해 데이터 자산의 인벤토리를 유지합니다. 카탈로그는 데이터 분석가, 데이터 과학자, 데이터 관리자 및 기타 데이터 소비자가 비즈니스 가치를 추출하는 목적으로 관련 데이터세트를 찾고 이해할 수 있도록 컨텍스트를 제공합니다.

 

 

데이터 거버넌스

데이터 거버넌스는 조직 내에서 데이터 자산의 공식적인 관리를 보장하는 데 도움이 되는 관행과 프로세스의 모음입니다. 데이터 거버넌스에는 종종 데이터 카탈로그와 같은 다른 개념이 포함됩니다., 데이터 품질 및 기타 솔루션을 통해 기업이 데이터 자산을 보다 효과적으로 제어할 수 있도록 지원합니다.

데이터 계보

주어진 데이터 항목으로부터 역추적(현재 데이터에 영향을 준 모든 데이터를 찾음)하거나 역추적(현재 데이터의 영향을 받는 다른 모든 데이터를 식별함)하여 영향 분석 및 근본 원인 분석을 수행하는 기능입니다.

데이터 품질

정확성, 완전성, 일관성, 신뢰성 및 최신 상태 여부와 같은 요인을 기반으로 한 데이터 상태 측정. 데이터 품질 수준을 측정하면 조직에서 해결해야 할 데이터 오류를 식별하고 데이터가 의도한 목적에 적합한지 평가하는 데 도움이 될 수 있습니다.

메타데이터 관리

통합 메타데이터 기반은 인텔리전스와 자동화를 통해 데이터 중심의 디지털 혁신 이니셔티브를 성공적으로 추진하는 핵심 요소입니다.

메타데이터 및 계보 발견

 
SQLFlow를 사용하면 고객이 모든 SQL 관련 데이터 소스에서 메타데이터와 데이터 계보를 세부적인 정보까지 스캔하고 추출하여 비즈니스 필수 사항을 지원하는 가장 전체적이고 완벽한 데이터 카탈로그를 구축할 수 있습니다.

  • 데이터베이스, 클라우드 데이터웨어하우스 및 클라우드 데이터 레이크

  • Github, Bitbucket과 같은 버전 제어 시스템의 복잡한 엔터프라이즈 애플리케이션

  • 로컬 파일 시스템

데이터 카탈로그 데이터 계보 발견
데이터 카탈로그 데이터 계보 가져오기

데이터 카탈로그에 데이터 계보 가져오기

관계형 데이터베이스와 SQL 스크립트에서 메타데이터 및 데이터 계보를 검색, 스캔, 추출한 후, 메타데이터의 결과는 Microsoft Excel 스프레드시트나 XML, JSON, CSV 파일과 같은 파일 형식으로 제공되며 추가적인 사용자 정의 모델링이나 프로그래밍이 필요 없이 데이터 카탈로그에 직접 로드할 수 있습니다.

데이터 카탈로그에서 메타데이터 시각화

데이터 카탈로그에 이미 메타데이터가 있는 경우, 해당 메타데이터를 SQLFlow로 내보낸 후, 비즈니스 사용자는 프로그래밍 기술이 필요 없이 데이터 계통을 시각화하고 분석하여 답을 찾을 수 있습니다.

대화형 그래프 시각화 인터페이스 내에서 데이터가 어디에서 왔는지, 데이터가 변환되는 동안 어떤 변환을 거쳤는지, 이 데이터 값에서 어떤 다른 데이터 항목이 파생되었는지 알 수 있습니다.

데이터 카탈로그 데이터 계보 시각화

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이 데이터 계보 도구는 비즈니스 사용자와 기술 사용자 모두에게 적합합니다.

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