Q: 새로운 용어가 나타났네요. 지능형 데이터는 무엇인가요?
말 그대로 개념인데요. 다양한 종류의 정보를 보아서 새로운 정보를 제공하는 것을 말합니다(그림6). 정보가 넘쳐나는 지금 시대에는 매우 필요한 개념 중의 하나이지요. 그림6을 보시면, 속성, 질의, 문서 등이 모여 새로운 지식을 창출하는 것을 나타내고 있습니다. 컴퓨팅이나 네트워크를 통해 더 많은 지식을 찾으려는 최근에 주목 받는 이유입니다. 오늘 주제 관점에서 봤을 때, 여기서 중요한 포인트는 새로운 정보가 오감 중에서 눈으로 볼 수 있는 문장으로 나타나는 것이 좋다는 점입니다. 무슨 얘기냐 하면, 새로운 인사이트를 찾았을 때 보면서도 다시 생각하게 하는 것은 좋지 않습니다. 왜냐하면, 다시 생각하면서 만들어진 정보가 왜곡될 수도 있기 때문이죠. 즉, 동적 메타데이터를 통해 해석되는 것은 가급적 문장으로 명확히 제시되도록 준비하는 것이 좋다는 뜻입니다.
<그림6> 지능형 데이터의 개념
출처: 서울대학교
Q: 그렇다면, 동적 데이터를 매번 해석할 수도 없으니 이것을 체계적으로 동작할 수 있게 하는 프레임워크를 구성하는 것이 필요할 것 같은데요?
네 맞습니다. 빅데이터를 위한 메타데이터 관리 프레임워크가 필요합니다. 빅데이터를 수집하면서 메타데이터로 활용이 가능한 것을 찾아내고 이를 활용할 수 있도록 준비하는 것이 좋습니다. 이러한 준비는 빅데이터의 특징을 고려해 정의하면 됩니다. 이러한 것의 예가 그림7에 나타나 있습니다.
<그림7> 메타데이터 관리 프레임워크를 구성하는 방법
출처: 빅데이터 처리를 위한 메타데이터 표준화에 관한 연구
그림7과 같이 프레임워크를 구성하기 위해서는 빅데이터 특성을 고려해야겠지만, 그림8과 같이 출처, 속성, 의미, 데이터 유형 등과 같은 요소들이 구체화 되도록 하는 것도 방법입니다.
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