데이터 리니지

자세한 설명

데이터 계보에는 초기 소스부터 보고서, 대시보드 또는 기타 출력에서의 최종 사용에 이르기까지 데이터의 전체 수명 주기를 추적하는 작업이 포함됩니다.여기에는 데이터 소스 식별, 데이터가 거치는 변환 및 프로세스, 최종 저장 또는 프레젠테이션이 포함됩니다.이 문서는 데이터 흐름 다이어그램을 보여주는 시각적 문서일 수도 있고 데이터 변환의 이면에 있는 단계와 논리를 자세히 설명하는 설명식일 수도 있습니다.

데이터 계보의 주요 구성 요소는 다음과 같습니다.

데이터 출처: 데이터베이스, 외부 데이터 소스, 애플리케이션 또는 센서와 같은 데이터의 출처를 식별합니다.여기에는 소스 데이터의 형식, 구조 및 컨텍스트를 이해하는 것이 포함됩니다.

데이터 변환: 데이터가 시스템 내에서 이동할 때 발생하는 변경 및 처리 단계를 문서화합니다.여기에는 데이터 정리, 필터링, 집계, 강화 또는 한 형식에서 다른 형식으로의 변환이 포함될 수 있습니다.

데이터 이동: 서로 다른 시스템, 스토리지 위치 또는 애플리케이션 간에 데이터가 전송되는 방식을 추적합니다.여기에는 ETL (추출, 변환, 로드) 프로세스, API 또는 데이터 파이프라인과 같은 데이터 통합에 사용되는 방법과 기술에 대한 이해가 포함됩니다.

데이터 스토리지: 데이터베이스, 데이터 웨어하우스, 데이터 레이크 또는 기타 스토리지 솔루션 등 데이터가 처리 후 저장되는 위치를 식별합니다.

데이터 사용: 보고서 생성, 머신 러닝 모델 제공, 비즈니스 분석 추진, 의사 결정 프로세스 지원 등 데이터가 궁극적으로 어떻게 사용되는지 이해합니다.

데이터 흐름 및 변환 추적을 자동화하는 특수 도구를 사용하여 데이터 계보를 캡처하고 문서화할 수 있습니다.이러한 도구는 시각화 기능을 제공하는 경우가 많으며, 이를 통해 사용자는 조직 전반의 전체 데이터 여정을 확인하고 변경 사항이나 종속성을 강조할 수 있습니다.

데이터 계보가 기업에 중요한 이유는 무엇일까요?

데이터 계보는 의사 결정 및 보고에 사용되는 데이터에 대한 투명성과 신뢰를 제공하기 때문에 비즈니스에 매우 중요합니다.기업은 데이터의 출처와 데이터가 어떻게 변환되었는지 명확하게 이해함으로써 데이터의 정확성과 신뢰성을 보장할 수 있습니다. 이는 정보에 입각한 결정을 내리는 데 필수적입니다.

예를 들어 금융 또는 의료와 같이 규제가 엄격한 산업에서 데이터 계보는 데이터 처리 및 사용 방식에 대한 명확한 감사 추적을 제공하여 법률 및 규제 요구 사항을 준수할 수 있도록 합니다.이는 감사 과정에서 데이터 무결성과 책임성을 입증하는 데 특히 중요합니다.

데이터 계보는 데이터 품질 관리에서도 중요한 역할을 합니다.기업은 데이터의 출처와 변환을 추적함으로써 데이터의 잠재적 오류, 불일치 또는 격차를 식별할 수 있으므로 문제를 사전에 해결하고 높은 데이터 품질 표준을 유지할 수 있습니다.

DL은 조직 전체의 데이터 자산 및 사용에 대한 포괄적인 뷰를 제공하여 더 나은 데이터 거버넌스를 지원합니다.이러한 가시성은 데이터 관리자 및 거버넌스 팀이 데이터를 보다 효과적으로 관리하는 데 도움이 되므로 데이터가 여러 부서 및 애플리케이션에서 적절하고 일관되게 사용되도록 할 수 있습니다.

기업에서 데이터 계보의 의미는 데이터 기반 의사 결정에서 신뢰를 구축하고 운영 무결성을 유지하는 데 필수적인 데이터 정확성, 규정 준수, 투명성 및 거버넌스를 보장하는 역할을 강조합니다.

본질적으로 데이터 계보는 데이터의 출처부터 최종 사용까지의 모든 변환과 이동을 포함하여 데이터의 흐름을 추적하고 문서화하는 프로세스입니다.데이터가 조직 내에서 어떻게 이동하는지에 대한 상세한 맵을 제공하여 투명성, 정확성 및 규정 준수를 보장합니다.기업의 경우 데이터 계보는 데이터 무결성을 유지하고, 규정 준수를 지원하고, 효율적인 문제 해결을 지원하고, 데이터 거버넌스를 강화하는 데 매우 중요하며, 이 모든 것이 더 나은 의사 결정과 운영 성공에 기여합니다.