메타 데이터 마스터링 : 개선된 데이터 관리 및 발견을 위한 효과적인 메타 데이터 관행 이해 및 구현
데이터 거버넌스, 데이터 계보, 데이터 품질, 데이터 카탈로그, 데이터 표준화, 데이터 프라이버시
커리어 인사이트 시리즈 33
딥시크북
2025년 04월 13일 출간
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- eBook 상품 정보
- AI(생성형) 활용 제작 도서
- 파일 정보 ePUB (0.71MB)
- ISBN 9791173803321
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작품소개
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"메타 데이터 마스터링: 개선된 데이터 관리 및 발견을 위한 효과적인 메타 데이터 관행 이해 및 구현은 현대 데이터 관리의 필수 요소인 메타 데이터의 중요성과 활용 방법을 심도 있게 다룬 책입니다. 데이터의 양이 기하급수적으로 증가하는 시대에, 메타 데이터는 데이터의 이해와 관리, 그리고 활용도를 높이는 데 핵심적인 역할을 합니다.
이 책은 메타 데이터의 기본 개념부터 시작하여, 효과적인 메타 데이터 관리 전략을 구축하는 방법까지 폭넓은 내용을 제공합니다. 메타 데이터의 정의와 중요성을 설명하며, 이를 통해 데이터의 품질을 향상시키고, 데이터 검색 및 발견 과정을 간소화하는 방법을 제시합니다. 또한, 다양한 산업에서 메타 데이터를 어떻게 활용하고 있는지에 대한 사례 연구를 포함하여, 독자들이 실제 적용 가능성을 느낄 수 있도록 돕습니다.
저자는 메타 데이터 관리의 모범 사례를 제시하며, 이를 통해 조직 내에서 데이터 자산을 보다 효과적으로 관리하고 활용할 수 있는 프레임워크를 제공합니다. 또한, 메타 데이터의 지속적인 관리 및 업데이트의 중요성을 강조하며, 변화하는 환경에 맞춰 유연하게 대처할 수 있는 전략을 제안합니다.
이 책은 데이터 관리 전문가, 데이터 분석가, IT 관리자, 그리고 데이터 관련 업무에 종사하는 모든 이들에게 유용한 가이드가 될 것입니다. 메타 데이터의 이해와 효과적인 활용을 통해 데이터 중심의 의사결정 과정에서 경쟁력을 갖추고, 비즈니스 가치를 극대화하는 데 기여할 것입니다. 메타 데이터 마스터링은 데이터 시대를 살아가는 모든 이들에게 필독서가 될 것입니다."
이 책은 메타 데이터의 기본 개념부터 시작하여, 효과적인 메타 데이터 관리 전략을 구축하는 방법까지 폭넓은 내용을 제공합니다. 메타 데이터의 정의와 중요성을 설명하며, 이를 통해 데이터의 품질을 향상시키고, 데이터 검색 및 발견 과정을 간소화하는 방법을 제시합니다. 또한, 다양한 산업에서 메타 데이터를 어떻게 활용하고 있는지에 대한 사례 연구를 포함하여, 독자들이 실제 적용 가능성을 느낄 수 있도록 돕습니다.
저자는 메타 데이터 관리의 모범 사례를 제시하며, 이를 통해 조직 내에서 데이터 자산을 보다 효과적으로 관리하고 활용할 수 있는 프레임워크를 제공합니다. 또한, 메타 데이터의 지속적인 관리 및 업데이트의 중요성을 강조하며, 변화하는 환경에 맞춰 유연하게 대처할 수 있는 전략을 제안합니다.
이 책은 데이터 관리 전문가, 데이터 분석가, IT 관리자, 그리고 데이터 관련 업무에 종사하는 모든 이들에게 유용한 가이드가 될 것입니다. 메타 데이터의 이해와 효과적인 활용을 통해 데이터 중심의 의사결정 과정에서 경쟁력을 갖추고, 비즈니스 가치를 극대화하는 데 기여할 것입니다. 메타 데이터 마스터링은 데이터 시대를 살아가는 모든 이들에게 필독서가 될 것입니다."
"1. 메타 데이터의 기초 이해하기
2. 메타 데이터의 중요성
3. 효과적인 메타 데이터 전략 개발
4. 메타 데이터 관리의 주요 원칙
5. 메타 데이터와 데이터 품질의 관계
6. 메타 데이터 표준화의 필요성
7. 메타 데이터 수집 방법론
8. 메타 데이터의 생애 주기 관리
9. 메타 데이터의 자동화 도구
10. 비즈니스 요구사항에 맞춘 메타 데이터 설계
11. 메타 데이터와 데이터 거버넌스
12. 메타 데이터의 시각화 기법
13. 메타 데이터의 보안 및 프라이버시
14. 메타 데이터 활용 사례 연구
15. 메타 데이터 관리 프레임워크 구축하기
16. 메타 데이터 플랫폼 선택 가이드
17. 메타 데이터와 클라우드 기술
18. 메타 데이터 통합의 도전 과제
19. 메타 데이터와 데이터 카탈로그의 역할
20. 메타 데이터 커뮤니케이션 전략
21. 메타 데이터 관리 팀 구성하기
22. 메타 데이터 교육 및 훈련 프로그램
23. 메타 데이터와 AI의 연계
24. 메타 데이터의 국제 표준
25. 메타 데이터와 빅데이터 분석
26. 메타 데이터의 변화 관리
27. 메타 데이터 품질 평가 방법
28. 메타 데이터의 사용자 경험 개선
29. 메타 데이터의 지속 가능성
30. 메타 데이터와 데이터 혁신
31. 메타 데이터 관리 도구 비교
32. 메타 데이터의 역사적 배경
33. 메타 데이터의 산업별 맞춤 사례
34. 메타 데이터와 데이터 협업
35. 메타 데이터 마이그레이션 전략
36. 메타 데이터와 데이터 아키텍처
37. 메타 데이터 관리의 미래 전망
38. 메타 데이터의 윤리적 고려사항
39. 메타 데이터와 오픈 데이터
40. 메타 데이터 관리의 성공 사례
41. 메타 데이터와 고객 경험
42. 메타 데이터의 지식 관리
43. 메타 데이터와 데이터 시각화
44. 메타 데이터의 비용 절감 효과
45. 메타 데이터와 데이터 통계
46. 메타 데이터 관리의 도구 및 기술
47. 메타 데이터의 커뮤니티 참여
48. 메타 데이터와 데이터 품질 개선
49. 메타 데이터의 실용적인 응용
50. 메타 데이터 관리의 글로벌 트렌드"
2. 메타 데이터의 중요성
3. 효과적인 메타 데이터 전략 개발
4. 메타 데이터 관리의 주요 원칙
5. 메타 데이터와 데이터 품질의 관계
6. 메타 데이터 표준화의 필요성
7. 메타 데이터 수집 방법론
8. 메타 데이터의 생애 주기 관리
9. 메타 데이터의 자동화 도구
10. 비즈니스 요구사항에 맞춘 메타 데이터 설계
11. 메타 데이터와 데이터 거버넌스
12. 메타 데이터의 시각화 기법
13. 메타 데이터의 보안 및 프라이버시
14. 메타 데이터 활용 사례 연구
15. 메타 데이터 관리 프레임워크 구축하기
16. 메타 데이터 플랫폼 선택 가이드
17. 메타 데이터와 클라우드 기술
18. 메타 데이터 통합의 도전 과제
19. 메타 데이터와 데이터 카탈로그의 역할
20. 메타 데이터 커뮤니케이션 전략
21. 메타 데이터 관리 팀 구성하기
22. 메타 데이터 교육 및 훈련 프로그램
23. 메타 데이터와 AI의 연계
24. 메타 데이터의 국제 표준
25. 메타 데이터와 빅데이터 분석
26. 메타 데이터의 변화 관리
27. 메타 데이터 품질 평가 방법
28. 메타 데이터의 사용자 경험 개선
29. 메타 데이터의 지속 가능성
30. 메타 데이터와 데이터 혁신
31. 메타 데이터 관리 도구 비교
32. 메타 데이터의 역사적 배경
33. 메타 데이터의 산업별 맞춤 사례
34. 메타 데이터와 데이터 협업
35. 메타 데이터 마이그레이션 전략
36. 메타 데이터와 데이터 아키텍처
37. 메타 데이터 관리의 미래 전망
38. 메타 데이터의 윤리적 고려사항
39. 메타 데이터와 오픈 데이터
40. 메타 데이터 관리의 성공 사례
41. 메타 데이터와 고객 경험
42. 메타 데이터의 지식 관리
43. 메타 데이터와 데이터 시각화
44. 메타 데이터의 비용 절감 효과
45. 메타 데이터와 데이터 통계
46. 메타 데이터 관리의 도구 및 기술
47. 메타 데이터의 커뮤니티 참여
48. 메타 데이터와 데이터 품질 개선
49. 메타 데이터의 실용적인 응용
50. 메타 데이터 관리의 글로벌 트렌드"
작가정보
저자(글) 씨익북스 편집부
"세상을 아름다운 지식으로 물들이자" 위 모토를 바탕으로 다양한 지식 서적을 보급하고 있다.
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