메타데이터란 무엇인가요?

메타데이터의 간단한 정의는 "데이터에 관한 데이터"입니다. 즉, 데이터 자체의 내용과 별개인 데이터에 대한 세부 정보를 제공합니다. 예를 들어, 최근 고객 주문 테이블은 데이터 세트를 구성하고, 해당 데이터 세트에 대한 정보(예: 소유자 또는 파일 유형)는 메타데이터입니다.

서로 다른 유형의 메타데이터는 서로 다른 기능을 제공합니다. 예를 들어, 문서에 대한 설명 메타데이터에는 작성자, 생성 날짜, 파일 크기 및 키워드가 포함될 수 있습니다. 관계형 데이터베이스에 대한 기술 메타데이터는 테이블의 구조, 데이터 유형 및 테이블 간의 관계를 설명할 수 있습니다.

오늘날 기업이 처리하는 데이터의 양을 감안할 때 메타데이터는 필수 불가결합니다. 데이터 접근성을 향상시켜 대규모 데이터 세트를 더 쉽게 탐색하고 원시 정보를 실행 가능 인사이트로 변환할 수 있습니다. 예를 들어, 소매업은 메타데이터를 사용하여 모든 데이터를 검색하지 않고도 카테고리 및 지역별로 필터링하여 특정 월의 판매 데이터를 빠르게 찾을 수 있습니다.

메타데이터는 데이터 거버넌스와 데이터 관리에도 중요합니다. 실제로 Gartner는 IT 현대화에 메타데이터 기반 접근 방식을 취하지 않는 기업이 데이터 관리에 최대 40% 더 많은 비용을 지출할 수 있다는 사실을 발견했습니다.¹

데이터베이스, 디지털 라이브러리 및 콘텐츠 관리 플랫폼과 같은 시스템은 메타데이터를 사용하여 데이터를 정렬, 검색 및 관리합니다. 데이터를 더 잘 정리하면 조직은 비즈니스 인텔리전스(BI), 인공 지능(AI) 및 기계 학습(ML) 프로젝트를 비롯한 중요한 비즈니스 이니셔티브에 대한 가치를 극대화할 수 있습니다.

메타데이터는 데이터 품질과 데이터 무결성을 보장하는 데도 도움이 됩니다. 이를 통해 데이터 리니지 작업을 지원하고 일반 데이터 보호 규정(GDPR) 및 California Consumer Privacy Act(CCPA)와 같은 규정을 준수할 수 있습니다.

메타데이터는 때때로 약간 메타처럼 느껴질 수 있습니다. 좀 더 구체적으로 설명하려면 책을 생각해 보십시오. 여기서 메타데이터는 작성자, 제목, 발행일 및 목차입니다. 이러한 자료는 실제 데이터, 즉 책의 텍스트를 제공하지는 않지만 책을 분류하고 그 출처를 이해하는 데 필요한 필수 세부 정보를 제공합니다.

도서관 사서 또는 연구자가 저자 이름을 사용하여 수천 개의 제목을 분석하는 것처럼 데이터 과학자나 다른 사용자는 메타데이터를 사용하여 대규모 데이터 세트를 검색할 수 있습니다.

이 정보가 없다면 사용자는 분류되지 않은 수십만 페이지의 텍스트에 해당하는 방대한 양의 데이터를 분류하거나 정리할 수 없습니다. 즉, 책과 같은 데이터는 모든 컨텍스트와 기능을 잃게 됩니다.

메타데이터에는 여러 유형이 있으며, 모두 데이터의 다양한 측면을 설명합니다. 예를 들어, 다양한 유형의 메타데이터는 컴퓨터 파일의 내용, 구조 또는 권한을 설명할 수 있습니다.

가장 일반적인 종류의 메타데이터는 다음과 같습니다.

• 설명 메타데이터
• 구조적 메타데이터
• 관리 메타데이터
• 기술 메타데이터
• 보존 메타데이터

설명 메타데이터는 파일 제목, 작성자, 키워드 및 요약과 같은 데이터에 대한 기본 정보를 제공합니다.

설명 메타데이터는 데이터를 검색할 수 있도록 도와주기 때문에 소셜 미디어 플랫폼, 검색 엔진 및 데이터 카탈로그에서 일반적으로 사용됩니다. 예를 들어 LinkedIn에서는 사용자의 직위, 교육 및 기술과 같은 설명이 포함된 메타데이터가 프로필을 정렬하고 식별하는 데 도움이 될 수 있습니다.

시맨틱 메타데이터는 기술적으로 메타데이터 유형이라기보다는 프레임워크에 가깝지만 설명 메타데이터를 보완할 수 있습니다. 시맨틱 메타데이터는 데이터 포인트 간의 관계를 정의하고 컨텍스트 의미를 추가합니다.

예를 들어 데이터 세트에 "자동차"라는 용어가 포함된 경우 시맨틱 메타데이터는 "자동차"가 "차량" 또는 "SUV"와 같은 다른 용어와 어떻게 관련되어 있는지 명확하게 설명할 수 있습니다.

구조적 메타데이터는 데이터 요소가 구성되고 서로 관련되는 방식을 정의합니다. 예를 들어, 웹 사이트에서 구조적 메타데이터는 홈페이지가 다른 하위 페이지에 연결되는 방식을 설정하고 이를 섹션으로 분류합니다. 

구조적 메타데이터는 또한 목차가 독자를 책을 통해 안내하는 데 도움이 되는 것과 유사하게 시스템이 복잡한 데이터를 구성하는 데 도움이 됩니다.

데이터를 분류하기 위한 체계화된 시스템인 분류법은 구조적 메타데이터를 안내하는 경우가 많습니다. 예를 들어, 소매업체에서 분류법을 사용하여 서로 다른 제품을 분류할 수 있는데, "휴대폰" 을 "전자제품" 아래에, "티셔츠"를 "의류" 아래에 넣을 수 있습니다.

관리 메타데이터는 데이터 소유권, 액세스 권한 및 보존 정책에 대한 정보를 제공합니다. 예를 들어 누가 데이터를 만들었는지, 누가 데이터를 수정할 수 있는지, 얼마나 오래 저장해야 하는지 자세히 설명할 수 있습니다.

또한 관리 메타데이터는 데이터 접근을 기록하고 보존 일정을 관리하여 법적 및 조직적 규칙을 준수하는 데 도움이 될 수 있습니다. 또한 보존 메타데이터를 관리하는 데 중요한 역할을 하여 시간이 지나도 데이터에 계속 액세스하고 사용할 수 있도록 합니다.

기술 메타데이터는 파일 유형, 인코딩 정보 및 스토리지와 같은 데이터 파일의 기술적 세부 정보를 설명합니다. 예를 들어 이미지의 기술 메타데이터에는 해상도, 파일 크기, 파일 형식 및 색상 프로필이 포함될 수 있습니다.

또한 기술 메타데이터는 콘텐츠 관리 시스템 또는 클라우드 스토리지 솔루션과 같은 다양한 시스템 및 플랫폼에서 데이터를 올바르게 저장, 처리 및 표시하는 데 도움이 됩니다.

예를 들어, 기술 메타데이터에는 이미지를 표시하기 위한 적절한 해상도와 같이 다양한 시스템 및 환경에서 데이터를 정확하게 해석하고 표시하는 데 필요한 중요한 정보가 포함되어 있습니다.

보존 메타데이터는 데이터의 장기적인 유용성과 접근성을 보장하는 데 도움이 됩니다. 여기에는 데이터 세트의 마지막 백업에 대한 세부 정보와 기술이 발전하여 더 이상 사용되지 않도록 데이터를 새로운 형식으로 포팅하는 것과 같은 데이터 보존 전략이 포함됩니다.

예를 들어, 조직은 보존 메타데이터를 사용하여 지속적인 액세스 및 규정 준수를 위해 환자 기록을 레거시 시스템에서 최신 전자 건강 기록(EHR) 형식으로 변환할 수 있습니다.

보존 메타데이터는 의료 및 법률 서비스 산업과 같은 조직에서 매우 중요합니다. 이러한 조직은 특정 규칙과 규정을 준수하기 위해 장기간 데이터를 보관해야 합니다.

메타데이터는 데이터를 구성, 검색 및 액세스하는 데 필수적이므로 데이터 생성 및 스토리지부터 검색 및 보관까지 데이터 관리 프로세스의 모든 단계에서 필수적입니다.

다음은 메타데이터가 데이터 관리 라이프사이클의 각 단계에 어떻게 적용되는지에 대한 분석입니다.

메타데이터 표준과 스키마는 데이터 세트 전반의 일관성을 보장하여 시스템과 사용자가 데이터를 더 쉽게 이해하고 공유할 수 있도록 도와줍니다.

메타데이터 표준은 메타데이터를 구조화하고 여러 시스템에 적용하는 방법을 정의합니다. 널리 인정받는 두 가지 메타데이터 표준은 Dublin Core와 ISO 19115입니다.

• Dublin Core는 디지털 리소스를 설명하기 위해 널리 사용되는 간단한 표준입니다. 여기에는 "제목", "작성자" 및 "형식"과 같은 기본 메타데이터 요소가 포함됩니다. 이 표준은 Digital Library 및 아카이브에서 물리적 컬렉션과 디지털 컬렉션을 모두 정리하는 데 자주 사용됩니다.

• ISO 19115는 지리 공간 데이터를 설명하는 데 중점을 둡니다. 데이터 품질, 지리적 범위 및 방법론에 대한 세부 정보를 포함하여 지리적 데이터 세트의 일관된 문서화를 보장하는 데 도움이 됩니다. 이 표준은 매핑, 토지 측량 및 환경 모니터링과 관련된 산업에 매우 중요합니다.
  

메타데이터 스키마는 메타데이터 표준을 구현하기 위한 청사진입니다. 이를 통해 메타데이터 요소를 구성하고 형식을 지정하며 일관되게 사용할 수 있습니다. 예를 들어, Dublin Core를 기반으로 하는 스키마는 플랫폼 간 일관성을 위해 "title" 및 "subject"와 같은 요소의 형식을 지정하는 방법을 지정합니다.

메타데이터는 검색 엔진에서 AI 모델에 이르기까지 사람들이 매일 의존하는 시스템과 기술에 매우 중요합니다. 특히 메타데이터는 다음을 지원합니다.

• 데이터 접근성
• 데이터 통합
• 인공 지능(AI) 및 머신 러닝(ML)
• 데이터 아키텍처

오늘날 조직은 방대한 양의 데이터를 소유하고 있지만, 사람들이 해당 데이터를 사용할 수 없다면 큰 의미가 없습니다. 실제로 IBM Data Differentiator에 따르면 기업 데이터의 68%는 전혀 분석되지 않는다고 합니다. 대부분의 경우 사람들이 이 파일이 있는지 모르거나 사일로로 인해 액세스할 수 없기 때문입니다.

메타데이터를 이용하면 사용자는 복잡한 데이터 환경을 쉽게 탐색할 수 있습니다. 메타데이터는 사용자와 시스템이 필요한 정보를 신속하게 검색할 수 있도록 데이터 세트를 구성, 레이블 지정, 필터링 및 정렬하는 데 도움이 됩니다. 적절한 메타데이터 관리가 없다면 여러 시스템에서 올바른 데이터를 찾는 것은 건초 더미에서 바늘을 찾는 것과 같을 것입니다. 

조직은 앱, 웹 사이트, 디지털 및 오프라인 매장, 고객 포털 등 다양한 소스에서 데이터를 수집합니다. 이 모든 정보를 통합하는 것을 데이터 통합이라고 하는데, 이는 큰 과제가 될 수 있습니다. 

메타데이터는 데이터 형식을 표준화하고 데이터 세트 간의 관계를 매핑하여 시스템 간에 데이터가 원활하게 흐를 수 있도록 합니다. 데이터 통합은 다양한 플랫폼의 데이터가 함께 작동해야 정확한 인사이트가 좌우되는 데이터 분석 및 비즈니스 인텔리전스(BI) 작업에 특히 중요합니다.

예를 들어 소매 회사는 메타데이터를 사용하여 온라인 및 매장 내 거래에서 고객 구매 데이터를 연결할 수 있습니다. 이를 통해 회사는 데이터 세트를 함께 분석하여 보다 정확하고 정보에 입각한 쇼핑 예측을 할 수 있습니다. 재고 관리를 최적화하고 새로운 마케팅 전략을 지원하는 데도 도움이 될 수 있습니다.

인공 지능 및 머신 러닝 프로젝트는 정확한 학습과 결과를 위해 깨끗하고 잘 정리된 데이터에 의존합니다. 메타데이터는 데이터에 레이블을 지정하고 분류하여 모델이 학습하는 데 도움이 되며 인사이트에 필요한 컨텍스트를 제공하여 이 프로세스를 지원합니다.

또한 이러한 기술을 위한 데이터 준비는 시간이 많이 걸리는 프로세스입니다. Gartner에 따르면 고객이 데이터 준비에 소요하는 시간은 약 90% 에 달하며, 복잡한 산업에서는 94% 에 달합니다.¹ 효율적인 메타데이터 관리를 통해 데이터 준비 프로세스를 간소화하고 조직은 데이터 정리 대신 분석에 집중할 수 있습니다.

기업은 고객 거래 및 제품 재고부터 내부 프로세스 및 독점 연구에 이르기까지 모든 것에 대한 방대한 양의 데이터를 소유하고 있습니다. 이러한 데이터는 사용자와 앱이 필요할 때 액세스할 수 있도록 일관된 데이터 아키텍처로 구성되어야 합니다.  

메타데이터는 데이터 아키텍처의 기본입니다. 이는 시스템 전반에서 데이터를 구성, 저장 및 액세스하는 방법을 안내하는 청사진 역할을 합니다. 데이터 파이프라인을 효율적으로 실행하는 데 도움이 되는 정보를 제공하여 시스템이 데이터를 통과하는 방식을 표준화하고 확장성을 향상시킵니다.

또한 메타데이터는 데이터 세트 간의 관계를 매핑하여 중복을 최소화할 수 있으므로 조직에서 동일한 데이터를 여러 곳에 저장할 필요가 없습니다.

메타데이터는 데이터 조직, 접근성 및 거버넌스를 강화하기 위해 산업 전반에 걸쳐 널리 적용됩니다. 메타데이터의 실제 응용 분야는 다음과 같습니다.

• 데이터베이스 관리: 메타데이터는 사용자에게 데이터 포인트와 데이터 세트를 필터링, 태그 지정, 정렬 및 연결하는 방법을 제공하여 데이터베이스를 관리하고 구성하는 데 도움을 줍니다. 데이터베이스 간의 공유 메타데이터 계층은 서로 다른 시스템에서 데이터 세트를 쿼리하는 것과 같은 고급 작업도 지원할 수 있습니다.

• 데이터 거버넌스 및 규정 준수: 관리 메타데이터는 누가 데이터에 액세스, 수정 또는 삭제할 수 있는지 추적하며, 이는 규제 대상 산업에서 필수적입니다. 이 메타데이터는 민감한 데이터에 대한 감사 추적을 생성하여 조직이 GDPR, 건강 보험 양도 및 책임에 관한 법률(HIPAA) 과 같은 규정을 준수하는 데 도움이 될 수 있습니다.

• 검색 엔진 최적화(SEO): 검색 엔진은 제목 태그 및 메타 설명과 같은 HTML 헤더에 포함된 메타데이터에 따라 웹 페이지의 순위를 매깁니다. 정확한 메타데이터는 웹 콘텐츠가 적절하게 색인화되고 관련 검색 결과에 표시되도록 하여 가시성을 높이는 데 도움이 됩니다.

• 사이버 보안: 디지털 포렌식 및 인시던트 대응에서 메타데이터는 파일의 출처, 수정 및 액세스를 추적하는 데 도움이 될 수 있습니다. 수사관은 메타데이터를 사용하여 사이버 공격의 타임라인을 재구성하고 데이터 자산을 디지털 증거로 분석할 수 있습니다.

• 소셜 미디어: Facebook 및 X와 같은 플랫폼은 메타데이터를 사용하여 게시물을 구성하고 콘텐츠를 추천합니다. 해시태그 및 지리적 위치와 같은 메타데이터는 사용자가 관련 정보를 찾고 공유하기 하는 데 도움이 될 수 있습니다.

• 소비자 인사이트: 소매업체는 메타데이터를 사용하여 고객 상호 작용을 추적하고, 개인화된 제품을 추천하고, 광고를 타겟팅합니다. 예를 들어, 디지털 소매업체는 사용자가 뷰티 제품 페이지를 지속적으로 방문하는 것을 확인하면 더 많거나 유사한 뷰티 제품을 추천할 수 있습니다.

• 권리 관리: 관리 메타데이터에는 사용 권리 및 라이선스 계약에 대한 정보가 포함되어 있으며, 조직은 이를 사용하여 저작권법 준수 여부를 추적하고 지적 재산권을 보다 광범위하게 관리할 수 있습니다. 예를 들어 이미지에 대한 관리 메타데이터에는 다른 사람이나 조직이 해당 이미지를 상업적으로 사용할 수 있는지 여부에 대한 정보가 있을 수 있습니다.

메타데이터 관리는 조직 데이터의 접근성과 품질을 개선하기 위해 메타데이터를 구성, 최적화 및 사용하는 관행입니다. 메타데이터 관리의 일반적인 초점에는 메타데이터 형식 표준화, 데이터 거버넌스 정책 정의 및 메타데이터 생성 자동화가 포함됩니다.

메타데이터 리포지토리는 이 과정에서 매우 중요한 역할을 합니다. 이는 메타데이터가 시스템 전반에서 규정을 준수하고 최신 상태로 유지되도록 하는 단일 참조 지점 역할을 합니다. 

메타데이터 관리에는 수동 오류를 줄이고 메타데이터 처리 속도를 높이기 위해 템플릿과 API를 통한 자동화를 자주 사용합니다. 또한 자동화를 통해 대용량 데이터 세트를 오류를 줄이면서 효율적으로 처리할 수 있습니다. 

메타데이터 관리는 데이터 관리 작업을 활성화하고 간소화하는 데 도움이 됩니다. 또한 AI의 부상과 기계 학습 및 AI 시스템에서 메타데이터의 필수적인 역할은 메타데이터 관리의 중요성이 점점 더 커지고 있음을 강조합니다.