데이터 계보는 원본에서 대상까지 데이터를 추적하고 추적하는 프로세스입니다. 데이터가 조직의 시스템, 애플리케이션 및 프로세스를 통해 어떻게 이동하는지 자세히 이해할 수 있습니다. 조직은 이 정보를 사용하여 데이터 품질을 유지하고 규정 준수를 보장하며 의사 결정을 개선할 수 있습니다. 데이터 계보 또한 조직이 데이터 파이프라인에서 잠재적인 병목 현상과 비효율성을 식별하는 데 도움이 됩니다. 그러나 수동으로 데이터 계보를 추적하는 것은 시간이 많이 걸리고 오류가 발생하기 쉬운 작업일 수 있습니다. 대신 조직은 데이터 계보 도구를 사용하여 전체 수명 주기 동안 데이터를 추적할 수 있습니다. 계보 도구는 수명 주기 전반에 걸쳐 변환 및 기타 활동을 통해 소스에서 "데이터 이동"의 스냅샷을 제공합니다. 

이러한 도구는 데이터베이스, ETL 도구, BI 플랫폼 등과 같은 다양한 소스의 메타데이터를 분석하여 데이터 계보 추적 프로세스를 자동화합니다. 시스템 및 응용 프로그램 전체의 데이터 흐름을 시각적으로 표현합니다. 

오늘날의 데이터 기반 비즈니스 환경에서 데이터 계보 도구의 중요성은 아무리 강조해도 지나치지 않습니다. 이 도구는 원본에서 현재 상태에 이르기까지 데이터 여정에 대한 완전하고 투명한 보기를 제공합니다. 또한 데이터에 대한 모든 변경 사항에 대한 감사 추적을 제공하여 조직이 규정 요구 사항을 준수하도록 돕습니다.

규정 준수를 시행하는 것 외에도 이러한 도구는 데이터의 오류나 문제를 식별하여 조직이 즉시 시정 조치를 취할 수 있도록 합니다. 그들은 또한 유지하는 데 도움이 데이터 품질 데이터에 대한 모든 변경 사항을 식별하고 적절하게 문서화되도록 합니다. 

요약하면, 데이터 계보 도구의 중요성은 데이터가 조직을 통해 흐르는 방식에 대한 포괄적인 이해를 제공하고 데이터의 정확성, 신뢰성, 규정 준수 및 품질 표준 유지를 보장하는 기능에 있습니다.

데이터 계보 도구의 역사

최초의 데이터 계보 도구는 조직 시스템 내에서 데이터 이동 및 변환을 추적해야 할 필요성을 해결하기 위해 2000년대 초에 개발되었습니다. 이러한 도구는 일반적으로 맞춤 제작되었으며 특정 애플리케이션 또는 데이터 소스에 대한 계보 정보 캡처에 중점을 두었습니다. 그들은 데이터 흐름에 대한 정보를 수집하기 위해 문서화 및 시스템 사용자와의 인터뷰와 같은 수동 프로세스에 의존했습니다. 조직의 데이터 아키텍처가 더욱 복잡해지고 규제 요구 사항이 증가함에 따라 보다 강력하고 자동화된 계보 도구에 대한 필요성이 커졌습니다.

이에 대응하여 상용 소프트웨어 공급업체는 여러 시스템에서 계보를 캡처하고 데이터 이동에 대한 실시간 가시성을 제공할 수 있는 특수 제작 도구를 개발하기 시작했습니다. 이러한 한계에도 불구하고 초기 데이터 계보 도구는 조직이 데이터 환경에 대한 포괄적인 관점을 얻을 수 있도록 하는 보다 정교한 솔루션을 위한 길을 열었습니다. 

오늘날의 고급 계보 도구는 영향 분석, 버전 제어 및 다른 것과의 통합과 같은 기능을 제공합니다. 메타 데이터 관리 조직이 중요한 비즈니스 정보를 보다 잘 관리할 수 있도록 지원하는 솔루션입니다.

최신 데이터 계보 도구

최신 데이터 계보 도구는 대량의 데이터를 처리하는 조직의 요구 사항을 충족하도록 발전했습니다. 이러한 도구는 모든 변환 및 처리 단계를 포함하여 원본에서 대상까지의 데이터 여정에 대한 포괄적인 보기를 제공합니다. 이를 통해 조직은 데이터의 출처를 역추적하고 도중에 변경된 사항을 식별하며 규정 요구 사항을 준수할 수 있습니다.

최신 계보 도구의 주요 기능 중 하나는 여러 시스템 및 플랫폼에서 메타데이터를 자동으로 캡처하고 추적하는 기능입니다. 이 기능을 사용하면 시간이 많이 걸리는 수동 문서화가 필요하지 않습니다. 

최신 데이터 계보 도구의 또 다른 중요한 측면은 메타데이터 관리 시스템, 데이터 거버넌스 플랫폼 및 비즈니스 인텔리전스 솔루션.

이를 통해 조직은 데이터 환경에 대한 통합 보기를 생성하고 정확한 최신 정보를 기반으로 현명한 결정을 내릴 수 있습니다. 이러한 도구는 조직이 데이터 관리 관행을 개선하고 규정 준수를 보장하며 의사 결정 능력을 향상시키는 데 도움이 되는 다양한 주요 기능과 이점을 제공합니다. 

또한 데이터 계보 도구는 조직 전체에서 데이터가 흐르는 방식에 대한 공통된 이해를 제공하여 서로 다른 팀 간의 협업 및 커뮤니케이션을 개선하는 데 도움이 될 수 있습니다. 

비즈니스 부문에서 사용 중인 도구

데이터 계보 도구의 일부 주요 기능에는 시간 경과에 따른 데이터 변경 사항 추적, 서로 다른 데이터 세트 간의 관계 식별, 각 정보와 관련된 메타데이터 추적 기능이 포함됩니다. 이러한 기능은 엄격한 규정 준수 요구 사항이 있는 고도로 규제된 산업에서 운영되는 조직에 특히 유용할 수 있습니다. 

산업별 사용 사례 데이터 계보 도구는 많고 다양합니다.

• 금융 서비스에서 데이터 계보 도구는 금융 거래의 출처를 추적하는 데 사용되어 Sarbanes-Oxley 및 Basel III와 같은 규정을 준수합니다. 
• 의료 분야에서 데이터 계보 도구는 환자 기록에 액세스한 사람과 그들이 취한 조치를 추적하여 환자의 개인 정보를 보호하는 데 도움이 됩니다. 
• 제조에서 데이터 계보 도구를 사용하여 생산 프로세스를 통해 원자재의 품질을 추적하여 제품이 규제 요구 사항과 고객 기대치를 충족하는지 확인할 수 있습니다.
• 소매업에서는 공급업체에서 소매업체, 고객으로의 재고 이동을 추적하는 데 데이터 계보 도구가 점점 더 많이 사용되고 있습니다. 
• 통신 분야에서 데이터 계보 도구는 고객 청구 정보가 정확하고 최신인지 확인하는 데 도움이 됩니다.

전반적으로 데이터 계보 도구의 사용 사례는 다양한 산업 및 응용 프로그램.

계보 도구의 과제와 한계

데이터 계보 도구에는 고유한 문제와 제한이 있습니다. 

주요 과제 중 하나는 데이터 시스템의 복잡성으로, 다양한 플랫폼과 애플리케이션에서 데이터 흐름 추적 프로세스를 더욱 복잡하게 만듭니다. 

두 번째 문제는 조직이 생성하는 엄청난 양의 데이터로 인해 모든 것을 추적하기가 어려울 수 있다는 것입니다. 

또 다른 제한 사항은 많은 데이터 계보 도구가 실제 데이터가 아닌 메타데이터에 의존한다는 점입니다. 즉, 정보가 사용되거나 조작되는 방식에 대한 완전한 그림을 제공하지 못할 수 있습니다. 이는 관련 명확한 메타데이터가 없을 수 있는 비정형 또는 반정형 데이터를 처리할 때 특히 문제가 될 수 있습니다. 

마지막으로 다양한 데이터 소스와 플랫폼을 통합하여 조직의 전체 데이터 에코시스템에 대한 응집력 있는 보기를 생성해야 하는 문제가 있습니다. 이를 위해서는 모든 관련 정보를 효과적으로 캡처하고 분석할 수 있도록 서로 다른 부서와 이해 관계자 간의 신중한 계획과 조정이 필요합니다. 

데이터 계보 기술의 향후 개발은 데이터 추적의 정확성과 효율성을 개선하는 데 중점을 둘 것입니다. 여기에는 기계 학습 알고리즘 데이터 요소와 해당 소스 간의 관계를 식별하는 프로세스를 자동화합니다. 

미래의 또 다른 개발 영역은 민감한 데이터에 대한 안전하고 투명한 추적 시스템을 제공하기 위해 블록체인 기술을 통합하는 것입니다. 또한 데이터 계보 도구는 향상된 시각화 기능과 사용자가 복잡한 데이터 시스템을 쉽게 탐색할 수 있는 직관적인 인터페이스를 통해 더욱 사용자 친화적이 될 것입니다. 

또한 메타데이터 관리는 데이터의 출처와 시간이 지남에 따라 어떻게 사용되었는지에 대한 정확한 기록을 유지하는 데 중요하기 때문에 메타데이터 관리에 대한 강조가 증가할 것입니다. 

전반적으로 데이터 계보 기술의 향후 발전은

다양한 산업 및 부문에서 빅 데이터 사용에 대한 책임, 투명성 및 신뢰성.

2023년에 Data Lineage 도구를 선택하는 방법

데이터 계보는 시스템과 프로세스 전반에서 데이터의 출처와 이동을 추적하는 기능을 말합니다. 데이터 계보 도구는 시각적 표현 이를 통해 기업은 소스에서 최종 목적지까지의 데이터 여정을 추적할 수 있습니다. 

2023년 최고의 계보 도구를 선택할 때 고려해야 할 몇 가지 기준이 있습니다.

• 이 도구는 서로 다른 시스템 및 애플리케이션에서 데이터 흐름을 정확하게 추적하고 시각화할 수 있어야 합니다. 
• 또한 소스, 변환 프로세스 및 사용된 위치를 포함하여 각 데이터 요소의 출처에 대한 명확한 정보를 제공해야 합니다. 

• 도구는 사용하기 쉽고 기존 데이터 관리 시스템과 통합되어야 합니다. 사용자가 데이터 계보에 대한 관련 정보에 빠르게 액세스할 수 있는 사용자 친화적인 인터페이스를 제공해야 합니다. 

• 도구가 여러 플랫폼과 기술을 지원하는 것이 중요합니다. 이는 다양한 유형의 데이터베이스, 파일 형식, 클라우드 서비스 또는 온프레미스 배포를 처리할 수 있음을 의미합니다.

• 보안 및 규정 준수 기능은 중요한 데이터를 처리할 때 매우 중요합니다.

시장에는 많은 데이터 계보 도구가 있지만 기능과 기능이 뛰어난 것은 소수에 불과합니다. 다음은 몇 가지 인기 있는 도구입니다.

• IBM의 정보 거버넌스 카탈로그(IGC) 여러 시스템 및 플랫폼에서 데이터 계보에 대한 포괄적인 보기를 제공합니다.
• 얼레이션의 데이터 카탈로그 사용자가 데이터 계보를 시각화하고 탐색할 수 있는 직관적인 인터페이스를 제공합니다. 

• Collibra의 데이터 계보 관리자 조직은 전사적으로 데이터 이동 및 변환을 추적할 수 있습니다.

• Informatica의 엔터프라이즈 데이터 카탈로그 정확한 계보 맵을 구축하기 위해 메타데이터의 자동화된 검색을 제공합니다.

• MANTA 모든 플랫폼과 기술에 걸친 데이터 흐름에 대한 종단 간 보기를 제공합니다.

요약 

결론적으로 데이터 계보 도구는 비즈니스에서 데이터 품질 및 규정 준수를 보장하는 데 중요한 구성 요소가 되었습니다. 시장에서 사용할 수 있는 솔루션의 수가 증가함에 따라 솔루션을 선택하는 것이 중요합니다. 올바른 도구 당신의 사업을 위해. 

비즈니스 요구에 가장 적합한 도구를 선택할 때 확장성, 사용 용이성, 사용자 정의 옵션, 다른 도구 및 시스템과의 통합, 보안 기능 및 가격과 같은 요소를 고려하십시오. 또한 필요할 때 기술 지원을 받을 수 있도록 공급업체에서 제공하는 지원 수준을 평가해야 합니다.

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• 출처: https://www.dataversity.net/data-lineage-tools-an-overview/