데이터 리니지

왜 데이터 리니지가 중요할까요?

데이터 계보는 데이터가 어디에서 왔는지, 시간이 지나며 어떻게 바뀌는지, 어디에 저장되고 사용되는지를 보여 주어 투명성과 신뢰를 만듭니다. 이는 데이터 이해와 무결성의 핵심 요소로, 조직이 근거 있는 의사결정을 내리고, 규정을 준수하며, 리스크 관리를 개선하도록 돕습니다.

데이터 라인리지는 데이터 거버넌스의 핵심입니다. 조직이 데이터 자산을 관리하기 위해 사용하는 원칙, 관행, 도구를 뜻합니다. 데이터 계보는 조직의 데이터 거버넌스 프레임워크에 따라 데이터가 관리되는지 확인하는 데 필요한 가시성을 제공해, 데이터 품질을 보장하고 가치 있는 데이터 인사이트의 기반을 마련합니다.

데이터 계보를 통해 조직은 데이터 품질을 위해 정확성과 일관성을 검증할 수 있으며, 데이터 계보가 제공하는 세밀한 감사 추적은 파이프라인 내 데이터 오류를 빠르게 찾아 디버깅하는 데 매우 중요합니다.

적절한 데이터 라인리지 관행은 규정 준수에 필수이며, 조직이 데이터의 출처와 처리 내역을 보여주는 감사 기록을 제공할 수 있게 합니다. 데이터 라인리지는 민감한 데이터의 흐름을 추적하여 정책과 통제에 부합하도록 하고, 잠재적 위험을 파악하는 데도 도움이 됩니다.

데이터 라인리지의 활용 사례는 무엇인가요?

조직이 데이터와 AI를 민주화하고 확장하려 할 때, 효과적인 데이터 관리와 거버넌스 전략을 세우는 데 데이터 라인리지는 필수입니다. 주요 활용 사례:

영향 분석 및 위험 관리: 데이터가 수명 주기 동안 변환을 거치면서, 이러한 변경이 하위 단계의 사용자와 시스템에 미치는 영향을 분석하고 잠재적 위험을 평가하는 것이 중요합니다. 데이터 라인리지는 데이터 팀이 애플리케이션, 대시보드, 머신 러닝 모델 등 모든 후속 사용처를 파악하고, 변경의 영향을 이해해 이해관계자에게 알릴 수 있도록 합니다.

데이터에 대한 이해와 투명성: 데이터를 둘러싼 맥락을 더 잘 이해하는 것은 데이터의 신뢰도를 보장하는 데 매우 중요합니다. 특히 조직이 여러 출처에서 계속 증가하는 방대한 데이터를 다룰 때는 더욱 그렇습니다. 데이터 라인리지는 데이터 사용자가 데이터를 분석할 때 맥락을 이해하도록 도와 더 나은 품질의 결과로 이어집니다.

디버깅 및 진단: 데이터 흐름 추적은 오류를 근원까지 따라가 팀이 데이터 파이프라인 오류의 근본 원인을 찾도록 돕습니다. 이로써 디버깅 시간이 대폭 줄어 효율이 높아집니다.

규정 준수 및 감사 준비: 규정 준수를 위해서는 데이터 추적성이 핵심입니다. 일반 데이터 보호 규정 (GDPR), 캘리포니아 소비자 프라이버시법 (CCPA), 건강보험 양도 및 책임법 (HIPAA), 바젤 은행감독위원회 (BCBS) 239, 사베인스-옥슬리법 (SOX) 등 많은 규정은 조직이 데이터 흐름을 명확히 이해하고 가시화할 것을 요구합니다. 효과적인 데이터 라인리지 체계를 갖추면, 조직은 이러한 정보를 손쉽게 확인할 수 있고 감사 준비도 완료됩니다.

데이터 모델링: 데이터 라인리지는 데이터가 어떻게 구성되고 접근되는지 시각화하는 과정인 데이터 모델링에 유용합니다. 데이터 라인리지는 데이터 자산 간 관계를 보여주고 현재 데이터 흐름에 대한 맥락을 제공하여 데이터 모델을 업데이트하고 개선하는 데 도움이 됩니다.

데이터 마이그레이션: 데이터 라인리지는 데이터 마이그레이션에 중요한, 데이터의 위치와 수명 주기에 관한 정보를 제공합니다 — 데이터 마이그레이션은 데이터를 새로운 소프트웨어 시스템이나 저장소로 옮기는 작업을 말합니다. 조직은 마이그레이션을 계획하고 위험을 줄이기 위해 데이터의 출처와 흐름(데이터 라인리지) 정보를 활용합니다. 데이터 라인리지는 이관해야 하는 데이터의 양을 정리하고 줄이는 데에도 도움이 됩니다.

데이터 라인리지 구현을 위한 모범 사례

효과적인 데이터 라인리지를 구현하려면 전략적 접근과 명확히 정의된 절차가 필요합니다. 조직이 따라야 할 핵심 모범 사례는 다음과 같습니다:

• 통합 데이터 및 AI 카탈로그 – 데이터와 AI 자산을 통합하는 중앙 카탈로그를 구축하면, 한눈에 파악하고 쉽게 관리할 수 있습니다.
• 탄탄한 데이터 거버넌스 – 데이터를 효과적으로 관리하고 품질, 보안, 규정 준수를 보장할 수 있도록 명확한 전략, 프로세스, 도구를 정의하세요
• 포괄적인 문서화 – 완전하고 정확한 이력을 제공할 수 있도록 데이터 소스, 변환, 변경 사항을 자세히 기록하세요
• 자동화 – 자동화된 라인리지 추적 도구를 활용하여 정확성을 높이고 효율을 개선하며, 데이터 흐름을 열 단위까지 모니터링할 때 드는 수작업을 줄이세요
• 명확한 데이터 오너십 – 데이터 자산의 책임자를 지정해 책임성을 확립하고, 문제 해결을 간소화하며 협업을 촉진하세요
• 지속적인 감사 – 정확성, 완전성, 거버넌스 정책 준수를 유지하려면 데이터 라인리지 기록을 정기적으로 검토하고 업데이트하세요

Databricks Unity Catalog로 데이터와 AI 라인리지를 자동화하세요

Unity Catalog 는 데이터, 분석, AI를 위한 통합 거버넌스 솔루션을 제공하여, 데이터 팀이 모든 데이터와 AI 자산을 목록화하고, 세분화된 접근 권한을 정의하며, 데이터 접근을 감사하고, 클라우드, 지역, 데이터 플랫폼 전반에서 데이터를 공유할 수 있도록 합니다. 자동화된 Unity Catalog의 데이터 계보를 사용하면 데이터 팀은 규정 준수와 감사 보고를 위해 민감한 데이터를 열 단위까지 자동으로 추적하고, 모든 작업에서 데이터 품질을 보장하며, 레이크하우스 전반의 모든 데이터 변경에 대해 영향 분석이나 변경 관리를 수행하고, 데이터 파이프라인에서 발생하는 오류의 근본 원인을 분석할 수 있습니다.