[Database] Metadata: 메타데이터란?

Metadata: 메타데이터란?

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포스트 난이도: HOO_Junior

[Notice] 포스트 난이도에 대한 설명

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# Metadata

메타데이터(Metadata)란 데이터베이스(database)에 저장되는 데이터(data)를 설명해주는 역할을 한다.

최근 이슈가 되고 있는 메타버스(Metaverse)와는 완전히 다른 의미의 용어이다.

메타데이터의 Meta는 설명이라는 의미를 가지고 있다.

 

메타데이터가 데이터를 설명해준다는 의미는 쉽게 말해서 데이터를 구조화하여 정리된 데이터를 정의한다.

예를 들어서 컴퓨터에서 폴더 정렬을 할 때 항목 순으로 할 것인지 또는 이름, 연도, 수정 일자 등 다양한 정렬 방법이 존재한다.

특정 기준을 가지고 폴더를 어떻게 정리할 것인지를 사용자에게 알려준다.

이것이 바로 메타데이터의 특징을 보여준다고 할 수 있다.

 

# Metadata는 디지털 용어만으로 사용되지는 않는다.

DB(Database)를 사용하는 현재에서는 구조화된 데이터를 설명하는 역할로 메타데이터(Metadata)라고 부른다.

하지만 과거에는 자료 정리하고 구조화하는 과정에서도 메타데이터라는 표현을 사용했었다.

오프라인에서 사용하던 용어가 컴퓨터의 발전과 데이터베이스의 사용이 확대됨에 따라 디지털 용어로써 자리 잡게 된 것이다.

따라서 메타데이터라는 용어는 오래 전부터 정리된 데이터를 설명하는 용어로써 사용되어왔다.

 

# 태그 또한 메타데이터의 한 종류

우리가 일반적으로 인터넷 상에서 사용하는 태그(Tag) 또한 메타데이터라고 할 수 있다.

특정 태그를 통해 데이터를 분류하고 정리하며, 이를 사용자에게 알려준다.

태그를 통해 사용자가 원하는 특정 컨텐츠나 키워드를 검색하고 정보를 쉽게 찾을 수 있다.

 

# Non-traditional data에 필요한 Metadata

Non-traditional data라고 불리는 비정형 데이터는 4차 산업 시대에 정리가 가능해진 데이터이다.

이제는 비정형 데이터로 데이터베이스를 구축하여 다양한 분야나 기술에 접목하여 사용이 가능하다.

Traditional data라고 불리는 정형 데이터에서도 구조화된 데이터를 설명하는데 메타데이터가 큰 역할을 해왔지만 비정형 데이터에서는 데이터를 구조화하고 사용자에게 설명하는데 메타데이터는 중요한 역할을 한다,

분류가 다소 어렵고 복잡한 비정형 데이터는 메타 데이터를 통해 관리가 훨씬 쉽다는 점에서 메타데이터의 중요성을 알 수 있다.

 

# 자동화를 통한 자동화된 데이터 저장 및 가공

메타데이터 구조화가 잘 되어 있다면 데이터는 자동화를 통해 DB 구축이 가능하다.

자동화된 DB는 상위 단계의 기술 접목에 유용하게 사용된다.

인공지능 분야나 빅데이터 분야에 있어서 데이터 저장 및 가공이 전반적으로 자동화가 될 수 있는데 기본적으로 구조화를 어떤 식으로 나눌 것이며 이를 사용자가 필요한 방식으로 어떻게 구조화하여 설명할 것인지가 중요하다.

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