[DB 모델링/설계] Metadata(메타데이터) 란?

💡 Metadata(메타데이터) 란?

 

생성되는 정보의 양이 너무 많은 요즘, 필요한 정보를 판별하는 게 중요하다.

대용량 데이터 시대에서 정보를 효과적으로 입수, 조직, 관리하기 위해 생겨난 Metadata(메타데이터)에 대해 알아보자.

 

✔️ Meta  + Data

Meta는 영어에서 접두사로 쓰이며 ~에 대해서라는 뜻으로 쓰인다.

Data와 합쳐진 메타데이터는 직역하면 '데이터에 대한 데이터' 라고 할 수 있다.

 

✔️ '다른 데이터를 설명해 주는 데이터'

'속성정보'라고도 불리는 메타데이터는 '데이터에 관한 구조화된 데이터', '다른 데이터를 설명해 주는 데이터'이다.

쉽게 설명하면, Metadata(메타데이터)는 데이터 항목과 그에 따른 데이터 값이라고 할 수 있다.

구조화된 정보를 분석, 분류하고, 부가 정보를 추가하기 위해 데이터에 따라가는 정보를 말한다. 결과적으로 정보를 자산으로 만들어 주는 것이다.

예를 들어, 파일 생성 날짜, 시간, 파일 생성의 지리적 위치, 작성자, 파일 수정 일자, 파일 크기 등이 있다.

 

✔️ 빅데이터 마케팅의 최소 단위

메타데이터를 만두 속이라고 한다면 분석 가능한 데이터셋은 만두라고 할 수 있다.

메타데이터를 만드는 건 만두 속을 잘 다진 뒤 예쁘게 만두를 빚는 과정인 셈.

---

💡 Metadata(메타 데이터) 활용사례

데이터를 표현하기 위한 목적으로 사용되는 메타데이터의 가장 좋은 예가 HTML 태그이다.

- 데이터에 관한 구조화라는 것은 HTML 태그 안에 head나 body가 있으며, body 안에는 table이 올 수 있고, table 안에는 tr이, tr 안에는 td가 올 수 있는 것처럼 데이터가 상위에서 하위로 나무(tree) 형태의 구조를 이루고 있다는 의미이다.

 

대량의 정보 가운데에서 찾고 있는 정보를 효율적으로 찾아내서 이용하기 위해 일정한 규칙에 따라 콘텐츠에 대하여 부여되는 데이터이다.  >> (인스타그램의 해시태그('#')와 유사한 역할)

 

  효율적인 데이터 검색과 해석을 위해서는 메타데이터의 관리가 필수이다. 예를 들어, 구글은 전 세계에 있는 웹 페이지 정보(메타데이터)를 데이터베이스에 저장한다. 이후, 일반 사용자들이 검색창에 어떤 단어를 검색하면, 구글 검색 엔진은 데이터베이스에서 단어와 연관된 메타 태그를 검색한다. 이처럼 메타데이터는 웹 페이지뿐만 아니라 다양한 분야에서 활용되고 있다. 메타데이터의 다양한 활용 사례를 알아보자.

✔️ 메타데이터 활용사례 1) 디지털 음원 시장

  먼저, 디지털 음원 시장이다. 디지털 음원이 대중화되면서 메타데이터의 중요성 또한 가속화되고 있다. 메타데이터는 음원 시장의 기본 요소로, 단적으로 말해 음원 공급자는 메타데이터가 없다면 매출을 만들어낼 수 없다. 곡 제목, 음원가를 비롯해 음원에 담겨 있는 모든 정보를 품고 있는 것이 메타데이터이기 때문이다. 그리고 음원 검색뿐만 아니라 이용자에게 새로운 음원을 추천할 때도 시스템은 메타데이터를 토대로 한다. 최근에는 음원의 인기 여부 또한 메타데이터를 기반으로 판단하는데, 차트와 이용자의 검색 패턴 등을 분석하면 예측이 가능하다.

 

✔️ 메타데이터 활용사례 2) 차세대 스마트 방송

  다음의 활용사례 분야는 차세대 스마트 방송이다. 차세대 스마트 방송의 핵심은 영상 콘텐츠의 포함된 메타데이터를 활용하는 것이다. 시청자가 단순히 영상을 보고 끝내는 것이 아니라, 영상에 포함된 작품 정보, 상품 정보 등의 다양한 메타데이터를 통해 새로운 부가 가치를 만들어 내는 것이다. 포털 사이트에서 소비되는 콘텐츠 대다수는 방송과 관련되어 있다. 방송에 출연한 배우가 입었던 옷, 상점, 여행지 등의 메타데이터를 추출하여, 애플리케이션 등 새로운 사업 모델을 만들어 내는 생태계로 진입하고 있다.

 

✔️ 메타데이터 활용사례 3) 소셜 네트워크

마지막으로 소개할 활용 분야는 소셀 네트워크이다. 사용자가 자발적으로 구축한 수많은 메타데이터를 통해, 효율적인 서비스를 제공하는 것이 소셜 플랫폼이다. 사용자는 메시지를 주고받을 사진 또는 영상 등의 텍스트 만을 생성하는 것 같지만, 실제로는 사용자·내용·네트워크 구성에 대한 메타데이터 등 약 40여 개 이상의 데이터가 함께 기록된다. 그리고 이렇게 누적된 메타데이터의 활용도는 무궁무진하다. 얼마 전, 사진 공유 사이트인 플리커(Flickr)는 약 1억 건의 이미지 메타데이터를 공개하면서, 인공지능(AI) 연구에 청신호를 밝혔다.

 

---

💡 Metadata(메타 데이터) 종류

 

위에서 말했듯 메타데이터는 일정한 규칙에 따라 생긴다. 그렇기 때문에 근본적인 목적은 같을지라도 규칙에 따라 어떤일에 특성화된 메타데이터가 생긴다. 메타데이터는 3 가지 종류로 크게 나눌 수 있다.

  ▶ 기술용 메타데이터
      : 정보자원의 검색을 목적으로 한 메타데이터

기술용 메타데이터의 목적은 어떤 자원을 어떻게 찾아내는지의 발견(discovery)이다. 어떤 자원을 다른 유사한 자원과 어떻게 구분하는지에 대한 식별, 어떤 자원이 특정 자원을 만족시킨다는 사실을 어떻게 결정하는 지의 목적을 충족시키는 선정 등이 있다. 전통적인 도서관 편목에서의 메타데이터는 기본적으로 기술적인 것들이다.

  ▶ 관리용 메타데이터
      : 자원의 관리를 어떻게든 용이하게 하기 위한 메타데이터

어떤 객체가 언제 어떻게 작성되었나, 주 내용에 대한 접근을 관리하는 등의 책임은 누가 가지며, 접근이나 이용에 대한 어떤 제약이 적용될 수 있는지를 포함한다. 그러나 일반적으로 기술용과 관리용 사이의 경계는 애매모호하며 그 기준은 메타데이터 이용자의 시각에 따라 결정되는 경우가 많다.

  ▶ 구조용 메타데이터
       : 복합적인 디지털 객체들을 함께 묶어주기 위한 메타데이터
물리적인 파일과 페이지, 페이지의 장, 장과 전체로서의 책 사이의 관계를 기록하기 위해 필요하다. 구조용 메타데이터는 수치 데이터 세트와 통계 데이터 세트의 데이터 요소의 순서와 포맷을 문서화하며, 그 목적이 어떤 엔티티의 이용이 가능하도록 하는 것이다.

 

 

 

---

[Reference]

https://terms.naver.com/entry.naver?docId=1224192&cid=40942&categoryId=32840