데이터 카탈로그

데이터 카탈로그는 회사 안 여러 시스템에 흩어진 데이터가 어디에, 어떤 이름으로, 어떤 의미로 저장돼 있는지 정리해 둔 목록이다.

도서관에서 책을 찾을 때를 떠올리면 쉽다. 서가 번호, 제목, 저자를 적어 둔 카드 목록이 있으면 넓은 도서관 안에서도 원하는 책을 금방 찾을 수 있다. 회사도 마찬가지다. 매출 데이터, 고객 데이터, 현장 공정 데이터가 부서마다 다른 시스템, 다른 이름으로 저장돼 있으면 필요한 정보를 찾는 데만 한참이 걸린다. 데이터 카탈로그는 이런 데이터들이 어느 시스템에, 어떤 이름으로, 어떤 뜻으로 존재하는지 한곳에 정리해 두는 역할을 한다.

카탈로그가 없으면 같은 데이터를 부서마다 다르게 부르거나, 필요할 때마다 담당자에게 일일이 물어봐야 한다. 카탈로그를 갖추면 데이터를 부르는 기준이 통일되고, 사람은 물론 AI도 그 데이터를 훨씬 쉽고 정확하게 찾아 쓸 수 있게 된다.

기사에서는 "데이터 카탈로그와 표준 관리체계를 함께 구축해 부서 간 데이터 기준을 통일"한다고 나온다. 여기서 데이터 카탈로그는 데이터 자체가 아니라, 흩어진 데이터가 어디에 무엇으로 존재하는지 알려주는 목록이라는 점을 놓치면 안 된다. 이 목록이 있어야 이후 온톨로지처럼 데이터 간 관계를 엮는 작업도 가능해진다.

카탈로그가 하는 일을 작게 체험해 보고 싶다면, AI 챗봇에 아래처럼 부탁해 보자.

다음 파일들의 이름, 저장 위치, 용도를 표로 정리해 줘: 매출_2025.xlsx, 고객명단_최종.csv, 현장사진_1월.zip

흩어진 항목을 하나의 표로 묶어 정리하는 과정이 바로 데이터 카탈로그가 큰 조직 단위에서 하는 일과 같다.