사용자 지정 메타데이터는 사용자 정의 컨텍스트를 유연하게 추가하여 데이터를 설명하고 구성할 수 있는 유연성을 제공하여 데이터 거버넌스에서 중요한 역할을 합니다. Microsoft Purview 통합 카탈로그 데이터 자산 및 비즈니스 개념에 organization 특정 비즈니스 특성을 정의하고 적용하여 데이터의 더 나은 organization, 접근성 및 활용도를 높일 수 있습니다. 사용자 지정 메타데이터를 사용할 경우의 이점은 다음과 같습니다.
향상된 데이터 검색: 사용자 지정 메타데이터는 사용자가 데이터 세트를 더 쉽게 찾을 수 있도록 통합 카탈로그 특성인 특정 태그를 적용할 수 있도록 하여 데이터 검색 및 검색을 간소화합니다.
규정 준수 도움말: 조직은 사용자 지정 특성을 사용하여 규정 요구 사항을 추적하거나 중요한 데이터에 플래그를 지정하여 법률 및 업계 표준을 준수할 수 있습니다.
간소화된 통신: 사용자 지정 메타데이터는 데이터 자산에 대한 명확한 설명과 분류를 제공하여 팀 간의 협업을 용이하게 합니다.
최적화된 데이터 사용률: 데이터 자산을 효과적으로 분류함으로써 조직은 분석 및 의사 결정을 위해 고부가가치 데이터 사용에 우선 순위를 지정할 수 있습니다.
사용자 지정 메타데이터 사용 시나리오
사용자 지정 메타데이터를 사용하여 더 나은 데이터 거버넌스 및 규정 준수를 달성하는 방법에 대한 몇 가지 예는 다음과 같습니다.
예제 1: 의료 산업
병원의 데이터 카탈로그에는 환자 기록, 의료 연구 및 운영 데이터가 포함됩니다. 관리자는 사용자 지정 메타데이터를 구현하여 데이터 세트에 "환자 연령 그룹", "질병 범주" 및 "연구 우선 순위 수준"과 같은 특성을 추가합니다. 이 접근법을 통해 병원은 임상 연구를 위해 데이터를 효과적으로 분할하고, 긴급 사례의 우선 순위를 지정하고, HIPAA와 같은 의료 규정을 준수할 수 있습니다.
예제 2: 금융 서비스
금융 기관은 사용자 지정 메타데이터를 사용하여 위험 평가 데이터를 제어합니다. "위험 등급", "투자 부문" 및 "규정 준수 상태"와 같은 특성은 분석가가 고위험 투자를 신속하게 식별하고, 섹터별 추세에 대한 인사이트를 제공하고, 금융 규제에 대한 법적 준수를 유지할 수 있도록 합니다.
예제 3: 교육 기관
대학은 사용자 지정 메타데이터를 사용하여 연구 데이터베이스를 관리합니다. "연구 분야", "자금 출처" 및 "게시 상태"와 같은 특성을 통해 교육 부서는 진행 상황을 추적하고, 자원을 효과적으로 할당하고, 기관 간에 협업할 수 있습니다.
예제 4: AI 및 규정 준수
조직은 AI 및 규정 준수 관련 특성을 포함하여 다양한 데이터 제품 유형을 정의할 수 있습니다. AI 관련 특성은 알고리즘 투명성, 설명 가능성 및 모델 성능 메트릭과 같은 측면을 다룰 수 있지만 규정 준수 특성은 규정 요구 사항, 데이터 개인 정보 보호 및 윤리적 고려 사항을 해결할 수 있습니다. 조직은 이러한 요소를 통합하여 데이터 제품이 강력하고 법률 및 표준을 준수하며 책임 있는 AI 관행에 부합하도록 보장할 수 있습니다.
예제 5: 번역 추적
언어는 다양한 언어로 용어집 용어를 설명하고 검색하는 중요한 특성이 될 수 있습니다. 조직은 다국어 기능을 메타데이터 특성에 통합하여 다양한 언어 그룹 간에 원활한 통신과 이해를 보장할 수 있습니다. 이 접근 방식은 글로벌 협업을 용이하게 할 뿐만 아니라 접근성을 향상시켜 사용자가 용어 사용에서 일관성과 명확성을 유지하면서 선호하는 언어로 데이터와 상호 작용할 수 있도록 합니다.
사용자 지정 메타데이터 유형: 특성
현재 두 가지 유형의 사용자 지정 메타데이터를 사용할 수 있습니다.
- 비즈니스 개념 특성: 거버넌스 도메인, 데이터 제품, 중요한 데이터 요소, 용어집 용어, 목표 및 주요 결과와 같은 비즈니스 개념에 만들고 적용하는 특성입니다.
- 데이터 자산 특성: 데이터 자산을 만들고 적용하는 특성입니다.
통합 카탈로그>Catalog 관리> 사용자지정 메타데이터(미리 보기)에서 사용자 지정 메타데이터를 찾고, 만들고, 관리할 수 있습니다.
특성의 각 유형은 사용자 지정 메타데이터(미리 보기) 페이지의 자체 탭에 표시됩니다. 각 탭의 특성 목록은 특성 그룹으로 구성되며 각 특성은 해당 그룹 내에 중첩됩니다.