Top 10 메타 정보 The 151 Correct Answer

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메타데이터(metadata)는 데이터에 관한 구조화된 데이터로, 다른 데이터를 설명해 주는 데이터를 말한다. 즉 동영상, 소리, 문서 등과 같이 실제로 존재하거나 사용할 수 있는 데이터는 아니지만, 이러한 실제 데이터와 직접적 또는 간접적으로 연관된 정보를 제공해주는 데이터를 말한다.

[메타데이터] ep1. 메타데이터의 정의와 중요성

메타데이터 – 해시넷

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위키

개요[편집]

특징[편집]

종류[편집]

활용 및 사례[편집]

각주[편집]

참고자료[편집]

같이 보기[편집]

메타데이터 – 해시넷

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역사[편집]

개요[편집]

표준화[편집]

같이 보기[편집]

각주[편집]

외부 링크[편집]

메타데이터 - 위키백과, 우리 모두의 백과사전 — 메타데이터 – 위키백과, 우리 모두의 백과사전

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메타데이타의 예

데이터 유형에 대한 자세한 정보

메타데이터란? | 테라데이타

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메타 데이터

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Summary of article content: Articles about 메타데이터(Metadata)를 통한 효과적인 데이터 관리 전략 – DATA ON-AIR 메타데이터는 구조화된 정보를 분석, 분류하고 부가적 정보를 추가하기 위해 데이터에 따라가는 정보, 즉, 데이터를 위한 데이터라 할 수 있다. 좀 더 구체적으로 표현 … …
Most searched keywords: Whether you are looking for 메타데이터(Metadata)를 통한 효과적인 데이터 관리 전략 – DATA ON-AIR 메타데이터는 구조화된 정보를 분석, 분류하고 부가적 정보를 추가하기 위해 데이터에 따라가는 정보, 즉, 데이터를 위한 데이터라 할 수 있다. 좀 더 구체적으로 표현 … 메타데이터(Metadata)를 통한 효과적인 데이터 관리 전략 데이터 관리의 주요 현안은 실시간으로 획득되는 이질적인 대량의 데이터들을 어떻게 통합ㆍ처리 할 것인가에 관한 것이다. 이를 지원하기 위해 데이터베이스의 개념은 단일 부서의 정보 자원들을 관리하는 파일 시스템의 개념에서 전사적인 정보 자원을 통합 관리하는 데이터웨어하우스(이하 DW)의 개념으로 진화되었다. DW는 데이터의 재구성을 위해 원시 데이터 계층에서 획득된 서로 다른 데이터들을 이해할 수 있어야 하며 각각의 데이터들에 대한 이력을 유지해야 한다. 이러한 DW의 데이터 통합 관리는 DW 내의 메타데이터 관리를 통해 가능하다.그러나 전사적인 메타데이터의 관리는 기업의 효율적인 정보 활용을 통한 비즈니스 가치 제고를 위한 중요한 요소임에도 불구하고 이를 위한 노력은 아직까지 미비한 상황이다. 그 주된 이유는 DW 내에 사용된 데이터를 위한 매트릭스(Metric)와 차원(Dimension)을 정의한다는 것이 어렵고, 정의된 메타데이터를 유지ㆍ보수하기 위한 방안이 많지 않으며 비용과 시간을 이유로 메타데이터의 규칙적인 관리가 미미한 노력에 그치기 때문이다.이번 엔코아 리포트에서는 데이터 관리의 문제점을 해결하기 위한 방안으로 메타데이터를 기반으로 한 데이터 통합 아키텍처를 제시하고자 한다. 1. 메타데이터(Metadata)란 무엇인가 DW를 효과적으로 운영하기 위해 데이터 구조와 데이터들간의 관계, 그리고 데이터들의 특성에 관한 정보 관리의 중요성 대두되기 시작했다.DW는 프로세스 중심의 운영 시스템보다 데이터의 유지 보수에 많은 노력이 소요됐으며 소스 시스템 데이터 구조와 타겟 시스템 데이터 구조가 다대다 관계 특성을 가지고 있기 때문에 효율적인 관리를 위해서 데이터베이스를 구성하는 각 오브젝트들의 목록과 특성, 그리고 각 오브젝트들간의 관계에 관한 정보를 일관적으로 관리하는 것이 요구됐다. 이에 등장하게 된 것이 바로 메타데이터다.메타데이터 관리는 종종 MDM과 혼동되곤 한다. 메타데이터라는 것 역시 기준 정보로 이해할 수 있기 때문이다. 그러나 MDM으로 통칭하는 마스터 데이터, 즉 기준 정보는 메타데이터와 구분되어야 한다.쉽게 말해 메타데이터 관리는 데이터를 구성하는 정보를 관리하는 것이고 MDM은 실제 데이터를 관리하는 것이다. 이 때문에 MDM을 위해서는 메타데이터를 먼저 수집해야 한다. 데이터 통합뿐만 아니라 고객, 제품, 공급업체 등 데이터의 의미를 이해하기 위해서는 경험이 집적된 메타데이터 관리가 요구된다.IT 시장 전문 분석 기업 가트너(Gartner)는 메타데이터를 ‘특정 정보 자산의 여러 측면을 기술하여 정보의 수명 주기 전반에 걸쳐 그 유용성을 개선하기 위한 정보’로 정의하고 있다. 즉, 정보를 자산으로 만들어 주는 것은 바로 이 메타데이터다. 메타데이터는 구조화된 정보를 분석, 분류하고 부가적 정보를 추가하기 위해 데이터에 따라가는 정보, 즉, 데이터를 위한 데이터라 할 수 있다.좀 더 구체적으로 표현 한다면 ‘데이터의 통합적인 관리를 위해서 파악해야 하거나 통제해야 할 대상이나 항목’이다. 메타데이터를 협의로 해석한다면 데이터 구조에 대한 데이터, 즉 DB Scheme로 국한할 수 있지만, 데이터 통합 관리에 필요한 내용으로 확대한다면 데이터 구조 뿐 아니라, 데이터 표준, 데이터 흐름, 데이터 권한 등 앞에서 언급했던 것들이 모두 메타데이터의 범주에 포함된다.관계형 데이터베이스를 기반으로 생성되는 메타데이터는 비즈니스 메타데이터와 테크니컬 메타데이터로 구분된다. 비즈니스 메타데이터는 DW(또는 Data Mart)와 비즈니스 사용자들 사이의 연결고리로서, 비즈니스 관점에서 서로 관련 있는 정보들을 비즈니스 용어가 같은 사용자가 알기 쉬운 형태의 말로 표현하여 제공하는 데이터를 말한다. DW 내에 있는 리포트, 질의, 데이터의 종류, 데이터의 위치, 데이터의 신뢰도, 운영계 데이터의 변환 규칙 등을 보여 준다.이에 반해 테크니컬 메타데이터는 ETL, 즉 추출(Extract), 변환(Transform), 이동(Move), 탑재(Load) 기능을 수행하고 소스 데이터 위치와 형태 정보를 가지고 있으며 소스 데이터를 DW 준비 단계의 형태로 변환하기 위하여 필요한 로직을 보유하고 있는 데이터로서 DW 개발자나 관리자로 하여금 데이터의 정확성을 확신하는 용도로 사용된다. 데이터의 최종 변경 시간, 엔티티의 정의에 대한 정보를 포함하며 이러한 정보는 특히 시스템의 유지 보수나 확장에 절대적으로 필요하다. 즉 테크니컬 메타데이터가 없다면 시스템을 분석하고 변경하는 작업은 많은 시간이 소요된다. 2. 메타데이터 관리 시스템의 구축 효과 앞서 살펴 본 바와 같이 메타데이터는 현재 DW가 가지고 있는 모든 정보에 대해 알 수 있으므로 데이터의 중복을 최소화하고, 유지 보수 및 변경 관리를 효율적으로 수행하게 해준다.즉 메타데이터 관리 시스템을 구축할 경우 각 데이터베이스에 대한 상세 설명은 물론 데이터 유형, 담당자, 보관 주기, 데이터간의 매핑 관계, 작업 흐름도 등을 효과적으로 관리할 수 있게 된다.메타데이터 자체가 시스템 구조를 기술하고 있으므로 그 자체로 시스템 구조에 대해 문서화하는 효과가 있으며, 기업 정보 자산에 대한 체계적인 파악 및 관리 기존 시스템에 대한 투자 보호가 가능하다. 뿐만 아니라 이기종 관계형 데이터베이스에 대해 일반적인 관계형 모델을 만들 수 있으며 케이스(CASE)를 표준화할 수 있어 개발 과정에서 중복 업무 발생을 사전에 예방할 수 있게 해준다.따라서 메타데이터를 관리함으로써 데이터 관리 기능의 유연성과 확장성이 제공되고, 데이터 의미 공유 및 교환이 용이하여 정보의 유용성이 증가한다. 또한 일관성 있는 의미 정보 관리를 통해 보다 정확한 의미 교환이 가능한 온톨로지로 확장이 가능하며 적은 비용으로 전사적 데이터 연계/통합 효과가 창출된다. 뿐만 아니라 효율적인 데이터 위치 검색 및 활용 용이성이 제공되고, 데이터의 활용도를 제고하고 데이터의 가치 향상에 기여한다.연관된 데이터의 변화와 흐름을 정확하게 파악할 수 있으며, 데이터의 일관된 관리로 데이터의 이용 방향을 모르는 업무 담당자에게 데이터에 대한 이해도를 향상시켜 줄 수 있을 뿐 아니라, 다양한 메타데이터를 제공함에 따라 전사적 차원에서 IT 자산에 대해 능률적이고, 효율적인 관리 환경을 제공할 수 있는 것이다.또한 업무 시스템을 효과적으로 관리하고, 개발 과정에서 오류를 줄일 수 있을 뿐만 아니라 시스템을 구축한 후 데이터의 활용도를 측정할 수 있으며, 업무 시스템이 복잡하게 구축되어 있을 경우 변경된 데이터와 이로 인해 변경되는 데이터의 상관 관계가 분명해져 상대적으로 오류가 적은 프로그램을 구현할 수 있다. 3. 메타데이터 관리 시스템의 기능 메타데이터는 공동 사업 목적 또는 공통의 관심사를 갖는 기관 또는 기업들이 정보를 연계/통합하여 데이터를 공유하기 위한 목적으로 사용하거나 주로 효율적인 데이터 검색과 데이터 해석을 위한 목적으로 사용된다. 또는 데이터 거버넌스, 규칙, 보안 관리와 정보 공유 및 시스템 변경에 대한 영향도 분석, 갭(gap) 분석 등에 활용된다.이러한 메타데이터의 관리는 일반적으로 정보 자산의 가치가 높을수록 더욱 중요해진다. 메타데이터의 정의를 이해함으로써 데이터의 가치가 발현되기 때문이다. 때문에 메타데이터의 관리는 기업 정보 자산의 통합, 공유, 조정과 같이 기업 정보 관리(EIM) 능력의 보다 넓은 영역에 영향을 미친다.메타데이터를 효과적으로 관리하기 위해서는 필요한 내용들을 단순히 문서로 관리하는 것이 아니라, 이들을 정형화하고 이들 간의 관계를 설정하여 DB로 관리해야 한다. 메타데이터를 DB로 관리하는 것을 가르켜 메타데이터 리파지토리(Repository)라고 부른다. 데이터 통합 관리 조직에서는 메타데이터 리파지토리안에 존재하는 메타데이터를 바탕으로 전사적인 데이터 통제를 수행한다.메타데이터를 보다 편리하게 활용하기 위해서는 메타데이터 리파지토리를 근간으로 한 메타데이터 관리 시스템을 구축해야 한다. 메타데이터 관리 시스템은 다음과 같이 크게 3가지 기능으로 나누어진다.먼저 메타데이터를 수집하는 기능이다. 각 시스템에 흩어져 있는 데이터에 관한 데이터, 즉 메타데이터를 수집하여 메타데이터 리파지토리에 집중시키는 역할을 수행한다. 두번째는 메타데이터에 대한 통제 및 조정을 수행할 수 있는 기능이다. 새로운 시스템이 개발되거나, 기존 시스템에 변경이 발생할 경우 데이터의 변경 사항을 파악하고 이것이 전체적인 데이터 관리 상에서 어떤 영향을 미칠 것인지를 분석하여 통제 및 조정을 수행할 수 있는 기능이다. 세번째는 메타데이터를 여러 사람이 활용할 수 있도록 제공하는 기능이다. 메타데이터는 DA, DBA 등 데이터 관리자 뿐 아니라 시스템 개발자, 전산 책임자, 더 나아가서 업무를 수행하는 현업들까지 보고 싶어하는 내용을 담고 있다. 그러므로 필요한 사용자 그룹별로 원하는 메타데이터를 손쉽게 찾아볼 수 있는 기능을 제공해 줘야 한다.데이터 통합 관리를 효과적으로 수행하기 위해서는 메타데이터 관리 시스템도 필요하지만, 실제적이고 유효한 메타데이터를 확보하는 것이 무엇보다도 중요하다. 각 시스템에 산재해 있는 메타데이터를 수집하고 정제하는 것은 많은 시간과 노력이 필요한 작업이다. 특히 수집하고자 하는 메타데이터가 원하는 형태로 관리되고 있지 않은 경우가 많기 때문에 어려움이 더 가중된다. 4. 메타데이터의 효과적인 확보 방안 메타데이터는 데이터 관리를 위한 가이드와도 같은 역할을 수행한다. 메타데이터를 통해서 원하는 데이터가 어디에 존재하는지를 알 수 있고, 데이터들 간의 연관 관계나 데이터 품질의 상태 등을 파악할 수 있다. 따라서 메타데이터가 확보되어 있는 조직은 데이터의 활용을 극대화 할 수 있다. 그러나 메타데이터 혹은 메타데이터 관리 시스템을 구축하는 것은 단시일에 이루어지는 것이 아니다.메타데이터를 효과적으로 확보하기 위해서는 다음과 같은 절차가 필요하다.1) 데이터 구조 정보 습득메타데이터 중에서 제일 먼저 수집되어야 하는 것은 데이터 구조에 대한 정보이다. 각 시스템에 접속하여 DBMS의 Catalog 등에서 물리적인 DB Scheme 정보를 수집할 수 있다. 그러나 이것만으로는 부족하다. DB Scheme로는 데이터의 정확한 의미 파악이 어렵기 때문이다. 즉, 데이터의 구조가 영문으로 이루어져 있고 한글명이나 데이터에 대한 설명이 존재하는 경우는 드물다. 그래서 개발 과정이나 운영 과정에 작성된 여러 가지 산출물을 참조해 보아야 하고, 만일 데이터 모델링 도구를 활용했다면 이를 통해서 부가적인 정보를 얻을 수 있다. 그리고 나서 부족한 정보에 대해서는 관련자들과 커뮤니케이션을 통해 확인을 거쳐 내용을 파악해야 한다.데이터 표준이 설정되어 있고 모든 시스템에서 이를 준수하였다면, 데이터 구조의 의미를 보다 쉽게 파악할 수 있다. 데이터 표준은 모든 사람이 데이터 관련된 용어나 내용을 정확하게 이해하고 의사소통 할 수 있는 근간을 제공한다. 그러나 대부분의 경우 데이터 표준이 아예 없거나, 일부 시스템에서 제한적으로 데이터 표준을 적용한 것이 일반적이다. 만일 데이터 표준이 없는 상태라면 전사적인 데이터 표준을 설정하고 이를 기존 시스템과 매핑하는 작업이 필요하다.이를 통해서 기존 시스템을 표준화된 형태로 조회해 볼 수 있다. 메타데이터는 단지 수집만 해 놓으면 되는 것이 아니고, 수집된 데이터를 여러 사람이 이해하고 활용할 수 있어야 하기 때문에, 데이터 표준을 확보하는 것은 무엇보다 중요하다. 그러므로 메타데이터 관리 시스템에서 데이터 표준을 설정하고, 이를 모든 시스템에서 활용하도록 제공해 주는 기능이 필요하다.2) 데이터간 상호 연계성 파악데이터 구조에 대한 파악 및 표준화가 이루어지면 각 시스템의 데이터가 어떤 형태를 갖고 있는지를 알 수 있다. 이들 데이터들의 상호 비교를 통하여 서로 동일한 데이터가 어떤 것이고, 데이터 간에 인터페이스는 어떻게 이루어지고 있는지를 파악해야 한다. 만일 ETT Tool이나 EAI Tool이 있다면 이를 통해서 데이터 간의 인터페이스를 파악할 수 있다.Tool을 활용하지 않는 경우에는 기존 시스템을 운영하는 담당자를 통하거나 일일이 프로그램을 확인해 보아야 한다. 데이터 간의 중복이나 인터페이스는 데이터 정합성을 유지하고 통합적인 데이터를 도출하는데 필수적인 내용이다. 그리고 향후 새로운 시스템을 개발하게 되면 기존 데이터 구조들과의 상관 관계 분석을 통해 중복 데이터 간의 일관성을 유지하고 필요한 부분에 인터페이스를 설정하도록 관리할 수 있다.데이터 구조를 일목요연하게 파악하게 되면 전체 데이터 중에서 중요한 항목들의 데이터 품질을 점검해 보아야 한다. 데이터 품질을 점검하는 기준은 여러 가지가 있으나 가장 기초적인 것부터 점검하는 것이 필요하다. 기초적 검증이 완료되면 중복 데이터 간의 데이터 정합성 검증, 업무적으로 연관되는 데이터 간의 검증 등을 수행한다. 데이터 품질 관리 대상 및 품질 점검 결과에 대한 지속적인 관리를 통하여 데이터 품질을 제고하여 데이터를 신뢰하고 사용할 수 있는 환경을 구축하는 것이 중요하다.메타데이터를 활용한 데이터 모델 설계 기반의 데이터 구조 관리10여 년 전 고가의 내비게이션 시스템을 장착하지 못한 운전자들은 대게 자동차에 전국 도로 교통 지도 책 한 권 정도는 구비해 두고 있었다. 처음 가보는 곳을 가기 위해서는 미리 지도 책을 열고 몇 번 국도를 타고 어느 사거리에서 어떻게 찾아 갈 지를 생각해두고 운전을 하였다.그러나 이렇게 준비를 하고 떠나도 막상 실제 지도와 현실의 도로 사정은 많이 달랐다. 지도에 있었던 도로가 공사로 인해 없어 지기나 없던 새로운 도로가 생겨나기도 해서 운전자들을 혼란에 빠트리기도 했었다. 바로 지도가 만들어 진 시점의 정보와 현재 도로 정보 간의 괴리가 존재한다는 것이다.IT 시스템도 이와 유사한 점이 있다. 시스템을 구축할 시 생성한 설계 산출물을 운영 시 그대로 활용하기가 쉽지 않다는 것이다. 많은 프로젝트에서 설계 시점에 작성한 ERD와 각종 산출물들이 개발 후 현행화 되지 않아 운영 시점에 이를 제대로 활용할 수 없거나 운영 시 현행화 하는데 많은 수고와 비용이 들어 포기하는 경우도 있다. 심각하게는 데이터 모델의 설계도인 ERD 한 장 없이 수 년간 시스템을 운영하는 경우도 보았다.수 억짜리 일반 주택을 하나 짓는데도 정확한 설계도와 이를 기준으로 준공 검사를 받는 현실에 수 백 억 이상의 SW를 설계, 구축, 운영하는데 설계도 없이 제대로 운영하는 것이 과연 말이 될까 싶지만 실제로 이런 일들이 존재하고 있다.따라서 이러한 문제들을 바로 잡기 위해서 기업들은 메타데이터를 활용한 데이터 모델 설계 기반의 데이터 구조 관리를 체계화하고 이를 기반으로 한 데이터 품질 관리 및 데이터 흐름 관리를 구축하여 기업의 비즈니스 운영에 필요로 하는 정보를 빠르고 정확하게 공급해야 한다.1) 데이터 모델 설계 기반의 데이터 구조 관리데이터 모델와 같이 최소 7단계로 정의할 수 있다.① 메타데이터를 활용한 논리 모델 작성미리 정의된 메타데이터를 활용하여 데이터 모델을 작성하여 기업의 구성원들간 명확한 의사소통을 가능하도록 돕는다.예1) 메타데이터 : 단어, 도메인, 코드, 용어 등의 표준 사전 / DBMS 수집 데이터 등예2) 명확한 표준용어 : 담당자 => 담당자명, 담당자사원번호② 메타데이터에 의한 물리 모델 자동 생성메타데이터의 표준 사전을 활용하여 작성된 논리 모델을 기반으로 자동화된 물리 모델을 생성한다.예) 논리모델 속성명 : 고객번호물리모델 컬럼명 : CUST_NUM VARCHAR2(12)③ 모델링 도구에서 직접 모델 신청모델러는 모델 작성을 완료하면 자동화된 표준 준수, 충실도 등을 수행하고 모델링 도구에서 현재 버전의 Publishing을 위한 승인 신청을 한다.④ DBMS 반영 스크립트 자동 생성직전 Publishing한 모델과의 갭분석을 통한 DDL 스크립트 생성현재 DBMS와의 갭분석을 통한 DDL 스크립트 생성⑤ DDL 스크립트 반영명확한 작업 대상을 통한 DBMS 변경 작업 진행⑥ DDL 반영된 DBMS 최종 정보 수집변경된 DBMS 카탈로그 정보 수집(배치/수시)⑦ 물리 모델과 DBMS 정보 갭 분석최종 Publishing 된 데이터 모델과 최신 DBMS 카탈로그 정보간 갭 분석 지원2) 데이터 구조 기반의 품질 검증 및 데이터 흐름 관리메타데이터를 활용한 데이터 모델 기반의 데이터 구조 관리가 확립되었다면 이를 데이터 품질 검증 및 흐름 관리로 확장할 수 있다.① 데이터 구조 기반의 데이터 품질 검증데이터 품질 관리를 위해서는 프로파일링을 통해 데이터 현황을 파악하고, 업무 규칙 검증을 통해 지속적인 품질 관리를 수행해야 한다. 프로파일링을 위해서는 각 테이블, 컬럼별로 프로파일을 지정해야 하는데, 데이터 구조 기반 프로파일링은 각 컬럼별로 매핑되어 있는 도메인의 정보(코드, 패턴, 유효값, 최대/최소값)를 이용하여 프로파일을 자동 생성하고, 같은 방법으로 업무 규칙 생성을 지원한다.② 데이터 구조 기반의 데이터 흐름 관리소스/AS-IS 데이터 모델 매핑관리를 통해서 기본적인 매핑 정의서를 자동 생성하고 데이터 전환 룰을 ETL 솔루션에 반영하여, 이행소스 자동 생성, 검증소스 자동 생성, 실행 Job 자동 생성, 결과에 대한 데이터 검증 등의 시스템화된 데이터 흐름 관리를 지원한다.3) 종합적인 메타데이터 관리 방안 마련데이터 성능을 관리하기 위해서는 데이터의 건수나 크기와 같은 물리적인 속성에 대한 정보가 필요하다. 또한 데이터를 활용하는 프로그램이 어떤 것이며 처리 시간이 얼마나 걸렸는지에 대한 통계 정보도 필요하다. 데이터 품질이나 데이터 성능에 대해서는 이를 관리하는 별도의 Tool이 존재하는 경우가 많다. 이 경우에는 이들 Tool과의 연동을 통하여 필요한 정보를 제공할 수 있도록 메타데이터 관리 시스템이 구현되어야 한다.데이터 보안을 위해서는 사용자 권한 관리가 필요하다. 각 시스템의 사용자 권한에 대한 정보를 메타데이터에서 통합적으로 관리하여 전사 데이터에 대한 총체적인 통제를 수행할 수 있다. 또한 메타데이터 자체에 대한 사용자 권한 관리도 수행한다.이상에서 살펴본 것과 같이 메타데이터를 수집하고 관리하는 것은 방대하고도 복잡한 일이다. 그러므로 한꺼번에 모든 메타데이터를 구현하려고 하기 보다는 단계적이고 점진적으로 접근하는 것이 바람직하다. 또한 메타데이터는 한 번의 구현으로 완료되는 것이 아니고 지속적으로 변경하고 보완해야 한다. 특히 각 시스템에서 메타데이터 관련 항목이 변경되었을 때, 이를 효과적으로 파악하고 반영할 수 있는 체계를 구축하는 것이 중요하다.더불어 각 시스템의 데이터 관련자들의 적극적인 협조가 필요할 뿐만 아니라 향후 메타데이터를 변경하고 유지하기 위해서도 관련자들이 원칙이나 절차를 준수하는 노력이 지속적으로 필요하다. 전사적 데이터 관리를 위한 강력한 통제 권한을 갖고 있는 조직, 체계화된 관리 원칙 및 절차, 메타데이터 관리 시스템과 데이터 관련 Tool의 적극적인 접목과 함께, 데이터 관련자들의 참여와 노력이 있을 때만 데이터의 통합적인 관리가 가능한 것이다. 결론 및 시사점빅데이터 시대에서는 방대한 데이터를 수집해서 단순히 통계 데이터를 생성하는 수준에 그쳐서는 안된다. 내외부 데이터의 본질 식별, 데이터간의 관계 정의 등 데이터에 대한 구체적인 정의가 필요하며, 전사적 데이터 통합 관리와 이를 체계적으로 관리할 수 있는 데이터 관리 체계와 메타데이터 관리 기반이 구축되어야 한다.즉, H/W 부분의 DW 인프라 기술만 구축할 것이 아니라 보다 스마트한 데이터 분석을 위한 데이터 아키텍처 관리와 메타데이터 관리 기술이 성숙되어야 한다. 데이터 통합 모델링을 통해 데이터간의 관계를 단순화하고 조직화하고, 메타데이터 관리를 통해 전사적 정보 자원 파악 및 공유를 용이하게 하며 데이터 고립과 중복을 방지해야 한다. 또한 내외부 데이터의 본질과 데이터 간의 관계를 파악하여 전사적 메타데이터로 관리해야 한다. 더불어 전문가를 통한 고급 데이터 분석을 통해 비즈니스에 의미 있는 정보를 생산해야 한다. 그러나 빅데이터 환경에서 그 많은 데이터의 본질과 관계를 정의하는 것은 어렵기 때문에 우리가 관리해야 할 데이터, 우리 비즈니스에 필요한 데이터부터 정의하는 것에서부터 시작해야 한다. 이때 단순히 메타데이터 관리 시스템을 도입하는 것이 아닌 데이터 아키텍처 기반의 설계 사상과 전사적인 정보 시스템과의 연계를 고려했을 때 훨씬 더 기업에서 필요한 가치 있는 데이터를 분석할 수 있는 근간이 되고, 정보 시스템이 기업의 핵심 경쟁력으로 자리 잡을 수 있을 것이다.
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메타데이터(Metadata)를 통한 효과적인 데이터 관리 전략 – DATA ON-AIR

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Summary of article content: Articles about ‘메타데이터(metadata)’란? ‘속성정보’라고도 불리는 메타데이터는 ‘데이터에 관한 구조화된 데이터’, ‘다른 데이터를 설명해 주는 데이터’이다. … – 콘텐츠의 위치와 내용, 작성자에 … …
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2010년대에 메타데이터는 일반적으로 디지털 형태를 가리킨다. 그러나 1960~1970년대의 전통적인 카드 카탈로그들 또한 메타데이터의 한 예로 들 수 있으며, 이 카드들은 도서관의 책들에 관한 정보를 담고 있다. (저자, 제목, 주제, 등)

메타데이터(metadata)는 데이터(data)에 대한 데이터이다. 이렇게 흔히들 간단히 정의하지만 엄격하게는, 캐런 코일(Karen Coyle)에 의하면 ‘어떤 목적을 가지고 만들어진 데이터(Constructed data with a purpose)’라고도 정의한다. 가령 도서관에서 사용하는 서지기술용으로 만든 것이 그 대표적인 예이다. 지금은 온톨로지의 등장과 함께 기계가 읽고 이해할 수 있는(Machine Actionable) 형태의 메타데이터가 많이 사용되고 있다.

역사 [ 편집 ]
인류사에서 여러 가지 메타데이터가 등장한다. 그 첫째는 카드목록이다. 전혀 목록이 필요없다가 가나다순, 서명순, 저자명 순 등의 메타데이터가 필요했던 것이다. 그 다음은 데이비드 휠러(David Wheeler)가 말하는 간접수준(Level of Indirection)을 올리는 일이었다. 그는 컴퓨터 과학이 지금까지 한 공헌 중에서 가장 위대한 것이 있다면 바로 이 간접수준을 올렸다는 것이다. 바로 MARC와 같은 메타데이터이다. 그 다음이 팀 버너스리가 말하는 Machine Actionable Metadata이다. 기계는 전혀 모르는 flat한 메타데이터가 아니라, 기계가 스마트하게 알고 반응하는 메타데이터를 말한다. 텍스트의 바다요 아름다운 정원에 갇혀있는 엄청난 크기의 카탈로그의 문제를 Linked Data가 해결할 수 있는 모습을 보여주었고 이제는 웹 그 자체가 고질적으로 안고 있는 문제이다. 어쩌면 웹과 도서관이 서로 도와야 하는 부분이 이런 부분일 것이다.

개요 [ 편집 ]
데이터에 관한 구조화된 데이터로, 다른 데이터를 설명해 주는 데이터이다. 대량의 정보 가운데에서 찾고 있는 정보를 효율적으로 찾아내서 이용하기 위해 일정한 규칙에 따라 콘텐츠에 대하여 부여되는 데이터이다. 어떤 데이터 즉 구조화된 정보를 분석, 분류하고 부가적 정보를 추가하기 위해 그 데이터 뒤에 함께 따라가는 정보를 말한다.[1]
이를테면, 디지털 카메라에서는 사진을 찍어 기록할 때마다 카메라 자체의 정보와 촬영 당시의 시간, 노출, 플래시 사용 여부, 해상도, 사진 크기 등의 사진 정보를 화상 데이터와 같이 저장하게 되어 있다. 이러한 데이터를 분석하여 이용하면 그 뒤에 사진을 적절하게 정리하거나 다시 가공할 때에 아주 유용하게 쓸 수 있는 정보가 된다. GPS 기능을 사용하여 위치 정보까지 사진의 메타데이터에 입력할 수도 있는데, 이를 이용하면 사진이 어디에서 촬영되었는지를 쉽게 알 수 있고, 이로써 다시 다른 지역 정보를 검색하거나 같은 지역에서 찍은 다른 사진을 검색하게 하는 검색성을 향상시킬 수 있다.

메타데이터는 메타데이터가 부여될 때와 쓰일 때의 문맥 정보를 구조화시켜 그 활용도를 확대시키는 역할을 한다. 웹 2.0이나 온톨로지(Ontology)의 분야에서 구조화된 메타데이터는 매우 유용하다.

표준화 [ 편집 ]
MARC(Machine Readable Cataloging, 기계가독목록) 메타데이터 형식을 대체하기 위해 1995년 3월 OCLC와 NCSA는 미국 오하이오 주의 더블린에서 첫 워크숍이 개최되었고, 더블린 코어라고 하는 메타데이터 형식을 만들었다. 이 형식은 단순화되었기 때문에 생성과 유지가 쉽고, 이해가 쉬우며, 국제적으로 인정되는 형식을 갖추도록 하였고, 확장성을 가질 수 있는 구조로 만들었다.[1]
더블린 코어의 요소로는 제목, 만든이, 주제, 요약 정보 등 15가지 요소로 이루어진다. 덤다운(Dumb down) 원칙에 따라 상세화를 위해 쓰여진 한정어 때문에 오히려 그 뜻이 모호해지는 것을 막도록 한정 요소를 바꾸거나 빼고 상위 개념을 남겨두어 하위 개념을 같이 포함하도록 하는 단순화를 통해 안정적인 의미 전달을 하고자 한다.

같이 보기 [ 편집 ]
각주 [ 편집 ]

메타데이터는 시간이 지남에 따라 많은 양의 데이터를 수집, 저장 및 분석할 수 있도록 일관된 방식으로 구조화된, 다른 데이터를 설명하는 데이터입니다.

빅 데이터를 데이터 웨어하우스에 저장하여 쉽게 검색하고 관리하려면 메타데이터가 필요합니다. 데이터 웨어하우스는 데이터 소스 전반에서 표준화, 정리, 및 일관된 정형 데이터를 사용합니다. 메타데이터는 이 데이터의 수집 및 저장에 대한 균일성을 보장하므로 비즈니스 소유자와 데이터 분석가가 데이터에 쉽게 액세스하고 데이터에서 통찰력을 얻을 수 있습니다.

메타데이타의 예

예를 들어, 데이터베이스에 연락처와 같은 객체가 있을 수 있습니다. Joe Smith(이름), ABC Co.(회사), 123-456-7890(전화 번호)과 같이 수집된 이 연락처의 데이터를 설명하는 데 메타데이터를 사용합니다. 이렇게 하면 검색 기준과 일치하는 연락처(예: ABC Co.에서 근무하는 모든 직원의 연락처)를 데이터베이스에서 더 쉽게 검색할 수 있습니다.

휴대폰으로 사진을 찍으면 모바일 장치는 사진에 메타데이터(예: 날짜 및 시간, 파일 크기, 이미지 크기)를 첨부합니다. 소셜 미디어를 사용하면 사진에 있는 사람과 위치에 태그를 지정할 수 있으므로 더 많은 메타데이터가 추가됩니다. 사진첩으로 돌아가서 데이터, 위치 또는 사람별로 사진을 검색할 때 유용합니다.

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Metadata란 데이터에 관한 구조화된 데이터로, 다른 데이터를 설명해 주는 데이터.

메타데이터(Metadata)는 데이터에 대한 대이터이다.

Karen Coyle에 의하면 “어떤 목적을 가지고 만들어진 데이터(Constructed data with a purpose)” 라고 정의한다.

대량의 정보 가운데 찾고 있는 정보를 효율적으로 찾아내서 이용하기 위해 일정한 규칙에 따라 콘텐츠에 대하여 부여되는 데이터이다. 어떤 데이터 즉 구조화된 정보를 분석, 분류하고 부가적 정보를 추가하기 위해 그 데이터 뒤에 함께 따라가는 정보를 말한다.

이를테면, 디지털카메라를 예를 들자면 디지털 카메라로 사진을 찍어 기록할 때마다 카메라 자체의 정보와 촬영 당시의 시간, 노출, 플래시 사용여부, 해상도, 사진 크기 등의 사진 정보를 화상 데이터와 같이 저장하게 되어있다. 이러한 데이터를 분석하여 이용하면 그 뒤에 사진을 적절하게 정리하거나 다시 가공할 때에 아주 유용하게 쓸 수 있는 정보가 된다. GPS 기능을 사용하여 위치 정보까지 사진의 메타데이터에 입력할 수도 있는데, 이를 이용하면 사진이 어디에 촬영되었는지 쉽게 알 수 있고, 이로써 다시 다른 지역 정보를 검색하거나 같은 지역에서 찍은 다른 사진을 검색하게 하는 검색성을 향상시킬 수 있다.

속성정보라고도 한다. 대량의 정보 가운데에서 찾고 있는 정보를 효율적으로 찾아내서 이용하기 위해 일정한 규칙에 따라 콘텐츠 에 대하여 부여되는 데이터이다. 여기에는 콘텐츠 의 위치와 내용, 작성자에 관한 정보, 권리 조건, 이용 조건, 이용 내력 등이 기록되어 있다. 컴퓨터 에서는 보통 메타데이터를 데이터를 표현하기 위한 목적과 데이터를 빨리 찾기 위한 목적으로 사용하고 있다.

데이터를 표현하기 위한 목적으로 사용되는 메타데이터의 가장 좋은 예가 HTML 태그이다. 데이터에 관한 구조화라는 것은 HTML 태그 안에 head나 body가 있으며, body 안에는 table이 올 수 있고, table 안에는 tr이, tr 안에는 td가 올 수 있는 것처럼 데이터가 상위에서 하위로 나무(tree) 형태의 구조를 이루고 있다는 의미이다.

메타데이터의 또 다른 목적은 데이터를 빨리 찾기 위한 것으로, 컴퓨터 에서 정보의 인덱스(Index) 구실을 한다. 우리가 많이 사용하는 데이타베이스도 이러한 메타데이터가 잘 구성되어 있기 때문에 데이터를 빨리 찾을 수 있다.

사용자는 메타데이터를 이용하여 자기가 원하는 특정 데이터(정보)를 검색엔진 등으로 쉽게 찾아낼 수 있다. 영화의 한 신에서 거기 나오는 배우의 데이터를 추출하거나 축구 시합의 비디오에서 골 인 장면만을 뽑아낼 수 있고, 또 이 자료들을 편집할 수 있는 것도 메타데이터의 기능이다.

전자의 경우에서나 후자의 경우에 메타데이터는 데이터를 사용하는 사람에게는 보이지 않는다. 그러나 기계( 컴퓨터 )는 메타데이터의 내용을 이해하고 이를 이용한다. 곧, 웹 자료나 다른 것들에 관해 기계가 이해할 수 있는 정보가 메타데이터인 것이다.

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