[알쓸잇잡] 알아두면 쓸모있는 IT 잡학 용어사전 – 데이터편

DBMS 전문 기업 티맥스티베로가 소개해드리는 “알아두면 쓸모있는 IT 잡학용어사전” 이름하여 알쓸잇잡!
그 첫 시작으로 데이터 관련 IT용어를 소개합니다.

다들 뉴스 기사 보다가 생소한 IT용어를 맞닥뜨린 적 있으실텐데요.
느낌적인 느낌으로 짐작해 유추해서 읽거나 ‘나중에 찾아봐야지’ 했다가 까먹고 까먹어서 지금까지 모르고 있는 경험, 한 번쯤 있지 않으셨나요?

더 이상 걱정 마세요!
이제 티베로가 여러분들이 생활 속에서 자주 접하고 있을 아리송한 IT용어를 찾아 내 머리에 쏘~옥 박히도록 쉽게 설명해 드리겠습니다

이번 포스팅에서는 DBA나 데이터 관련 종사자가 아니더라도 알아 두면 좋을! 뭔가 트렌디한 데이터 관련 용어로 준비해 보았습니다.
자, 그럼 시작하겠습니다!

1. 데이터 사일로(Data Silo)

‘데이터 사일로’란 기업 내 전체 조직에 데이터가 공유되지 않고, 개별 부서 내에서만 저장 및 가공, 활용되어
다른 부서는 접근할 수 없는 데이터로 점차 변모해 가는 데이터 고립 현상을 뜻합니다.

현재 우리 사회는 디지털 대전환 시대로, 기업들이 디지털 전환을 시도할 때 가장 첫번째로 고려해야 할 사안은 바로 ‘데이터 통합 관리’입니다.

처음에는 같은 데이터를 공유하였더라도, 각 부서에서 처리하는 업무 특성별로 데이터를 가공하고 활용한다면
개별적으로 데이터를 운용하는데 소요되는 시간 등 비효율성의 문제뿐만 아니라 추후에는 전사 조직 간 공유도 어려운 데이터로 변모되겠죠.

정부는 이런 데이터 고립 현상, 즉 ‘데이터 사일로’ 현상을 타파하기 위한 방안으로 ‘디지털플랫폼정부’ 위원회 출범 이유를 밝히기도 하였습니다.

‘디지털플랫폼정부’란 각 부처 간에 국민의 데이터를 개별적으로 획득하고, 가공하여 발생하였던 비효율성의 문제점을 없애고,
하나의 통합된 데이터 플랫폼을 통해 국민들에게 개인별 맞춤 국가지원을 받을 수 있도록 지원하겠다는 정책입니다.

2. 데이터 레이크(Data Lake)

‘데이터 레이크(Data lake)’란 말 그대로 데이터 호수라는 뜻으로 가공되지 않은 원데이터(rawdata) 형태로 저장하여 공유하는
큰 덩어리의 ‘공통 데이터 저장소’를 뜻합니다.

데이터 레이크는 정형 데이터뿐만 아니라 영상, 이미지 자료와 같은 반정형, 비정형 데이터까지
다양한 형태로 수집된 모든 데이터를 원본 자료 형태로 저장하여 활용하기 위한 데이터 집합 저장소입니다.

앞서 설명한 ‘데이터 사일로’ 현상 즉, 데이터 고립 현상을 없애기 위한 해결 방안으로 ‘데이터 레이크’를 구축하기도 합니다.
‘데이터 레이크’를 구축해 기업 내 각 조직별로 개별 수집한 데이터를 전사 조직이 접근할 수 있도록 하는 것이죠.

3. 메타데이터(MetaData)

‘메타데이터’란 용어 많이 들어 보셨을 텐데요, 혹시 메타버스를 떠올리진 않으셨겠죠~?

‘메타데이터’란 데이터를 설명하는 데이터를 뜻합니다.
공식적인 정의는 “데이터에 대한 데이터”로 다시 풀어 설명드리자면, “데이터를 설명하기 위해 구조화된 데이터”입니다.

쉽게 예를 들자면, 음원 사이트에 등록된 ‘음악 정보의 메타데이터’는 가수명, 작사가, 작곡가, 음원 길이 등에 관한 정보라고 할 수 있습니다.

이렇듯 데이터를 설명하는 데이터인 ‘메타데이터’가 등장한 이유는 대량의 정보 가운데 찾고 있는 정보를 효율적으로 찾아,
빠르게 활용하기 위해 구조화하기 위함입니다.

마치며

티베로가 소개해 드린 ‘알아두면 쓸모 있는 IT 잡학 용어 : 데이터편’ 어떠셨나요?

이제 이 용어들이 있는 뉴스를 보아도 슬그머니 넘어갈 필요 없이 전체 내용을 쉽게 이해하실 수 있겠죠?
직장 동료나 친구들과의 자리에서 오늘 알려 드린 IT용어로 지식 한 번 뽐내보시는 건 어떨까요?

곧, 더욱 유익한 IT 용어로 찾아뵙겠습니다. 궁금하신 주제가 있다면 댓글로 써주셔도 좋습니다!