메타데이터 관리 현실적 문제 극복해야

메타데이터 관리는 데이터 관리 조직 안에서 데이터 관리 프로세스를 가지고 품질, ETL(추출·변환·적재), 모델링 툴(또는 리파지토리) 등과 연결될 때 가장 이상적이라고 제기됐다.

그러나 이러한 이상적인 데이터 관리를 위해서는 현실적으로 부딪히는 문제점이 많다고 지적됐다.

지난 25일 CIO학회 주관으로 개최한 ‘전사 데이터통합전략과 기법’ 세미나서 주제발표자로 나선 투이컨설팅 김인창 컨설턴트는 데이터 통합 기법을 설명하며 이 같이 주장했다.
김 컨설턴트의 발표에 따르면 데이터 관리를 위해 현실적으로 부딪히는 문제점들은 관리체계에 있어 복잡한 매뉴얼 프로세스와 조직 및 룰의 분산 등이다. 시스템 관리에 있어서는 품질, 메타, 케이스 툴 시스템의 부재 등을 들고 있다.

품질 시스템의 부재는 저품질 데이터 관리, 저품질 분석 실행, 저품질 결과 산출, 잘못된 의사결정을, 메타 시스템 부재는 의미의 혼용 사용, 산재된 정보관리를 위한 노력비용 증가, 정보의 중복 발생, 저품질 데이터 양산 등의 결과가 초래될 수 있다.

또 ETL 툴 부재는 정보의 흐름파악의 어려움, 데이터 클린징 방법 적용의 어려움, 코드의 변화 파악이 어려워 잘못된 정보생성을, 케이스 툴 부재는 논리모델 부재로 인해 낮은 업무 이해도, 큰 개인 업무 의존도, 미흡한 전사 아키텍쳐 수립 등이 나타날 수 있다.

이를 해결하기 위해서는 데이터 표준화와 메타데이터 관리, 품질관리, 클린징은 반드시 해결돼야 하며 향후 이상적인 데이터 아키텍쳐 방향을 가져야 한다.

표준화를 위해서는 시스템별 워드 사전을 도출해 시스템 담당자와 협의해 표준사전을 도출하는 방안과 동일 산업군의 표준사전을 미리 도출해 추가되는 시스템을 단계별로 적용해 표준사전을 도출하는 방안 등을 제시했다.


신혜권 기자 hkshin@fntimes.com