데이터 플랫폼에서의 메타데이터 카탈로그 구축 전략 실전 팁 AI 생성 이미지: 데이터 플랫폼에서의 메타데이터 카탈로그 구축 전략 실무 리더 요약 정리 이 섹션에서는 데이터 플랫폼에서의 메타데이터 카탈로그 구축 전략과 관련해 현업에서 실제로 마주하는 의사결정 포인트를 간결하게 정리했습니다. 이 글에서 짚고 가는 핵심 포인트 왜 메타데이터 카탈로그가 필요한가 — 문제와 목표 정리 운영·거버넌스·채택 방안과 성공 지표 메타데이터 모델링과 표준화 전략 팀 위키나 아키텍처 리뷰 문서에 그대로 옮겨 쓰고, 우리 조직 상황에 맞게 수정하면 실무에 바로 적용할 수 있습니다. 실제 엔터프라이즈 환경에서 이런 일이 자주 벌어집니다. 몇 년 전 우리 팀은 데이터 플랫폼에서의 메타데이터 카탈로그 구축 전략을 충분히 설계하지 못해 장애와 불필요한 야근이 반복된 적이 있습니다. 이 글은 그런 실수를 되풀이하지 않기 위해, 리더 관점에서 먼저 정해야 할 구조와 운영 방식을 중심으로 정리한 것입니다. 이 글에서 짚고 가는 핵심 포인트 왜 메타데이터 카탈로그가 필요한가 — 문제와 목표 정리 운영·거버넌스·채택 방안과 성공 지표 메타데이터 모델링과 표준화 전략 탐색·검색·라인지(데이터 계보) 기능 설계 실제 엔터프라이즈 환경에 데이터 플랫폼에서의 메타데이터 카탈로그 구축 전략을 적용할 때 꼭 확인해야 할 구조적·운영적 포인트만 추렸습니다. 왜 메타데이터 카탈로그가 필요한가 — 문제와 목표 정리 대기업 데이터 플랫폼에서 자주 발생하는 문제는 데이터 검색과 재사용이 잘 되지 않아 분석이 중복되고, 파이프라인 비효율과 규정 준수 리스크가 커진다는 점입니다. 소스, 스키마, 품질, 접근권한 정보가 흩어져 있으면 운영 의사결정과 감사 대응이 느려지고 실수가 발생하기 쉽습니다. 목표는 발견 가능성 개선, 중복 제거, 그리고 컴플라이언스 증빙 체계의 구축입니다. 예를 들어 카탈로그가 없던 조직에서는 동일 쿼리가 팀마다 반복 실행되어 비용이 늘었지만...