도깨비(TKB) Meta

플랫폼 설계 단계부터 데이터 구조를 내재화해 AI 전환을 완성하는 TKB AX 플랫폼

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데이터의 기준을 정의하고 운영까지 통제하는
도깨비 Meta

표준, 모델, 구조를 정의하고 등록·변경·DB 반영까지 통합 관리하여
조직이 동일한 기준을 따르는 데이터 환경을 만듭니다.

  • 메타데이터 관리
  • 데이터 표준화
  • 데이터 거버넌스
  • 데이터 리니지

도깨비 Meta는 무엇을 관리하나요?

데이터 표준부터 구조, 운영, 흐름까지 메타데이터 전 영역을 통합 관리합니다.

  • 표준 관리

    표준단어 / 표준용어 / 도메인 관리

  • 구조 관리

    모델·테이블·컬럼 메타정보 관리

  • 운영 관리

    요청·승인 기반 변경 프로세스 관리

  • 흐름 관리

    데이터 리니지 및 영향도 분석

서비스 특징

표준 정의부터 DB 반영, 영향도 분석까지 하나의 플랫폼에서

  • 01

    데이터 기준부터 운영까지 한 번에 관리

    데이터 표준 정의부터 모델, DB 반영까지 데이터 관리 과정을 하나의 흐름으로 연결해 운영할 수 있습니다.

  • 02

    승인 절차 기반의 체계적인 운영 관리

    데이터 등록과 변경 과정을 승인 절차로 관리하여 정해진 기준이 실제 운영 환경에 반영되도록 지원합니다.

  • 03

    모델과 실제 DB 차이 자동 확인

    데이터모델과 실제 DB를 비교하여 구조 차이와 불일치 항목을 빠르게 확인할 수 있습니다.

  • 04

    데이터 흐름과 영향 범위 확인

    데이터가 어디서 생성되고 활용되는지 흐름을 확인하고, 변경 시 영향을 받는 시스템과 데이터를 파악할 수 있습니다.

  • 05

    다양한 시스템과 유연한 연계 지원

    DB, 모델링 도구, ETL 등 다양한 시스템과 연계하여 메타데이터를 통합 관리할 수 있습니다.

표준 정의부터 운영 반영까지 체계적으로 관리합니다

표준용어사전을 기반으로 등록, 검증, 승인, DB 반영까지
데이터 표준 관리 전 과정을 하나의 흐름으로 운영합니다.

  1. STEP 01

    등록 요청

    표준단어/용어/도메인 등록 요청

  2. STEP 02

    검증

    중복, 규칙, 도메인 등 자동 검증

  3. STEP 03

    승인

    담당자 검토 후 승인 처리

  4. STEP 04

    DB 반영

    승인된 표준이 시스템에 반영

  5. STEP 05

    이력 관리

    변경 이력 및 버전 관리

데이터를 같은 기준으로 관리합니다

서로 다른 이름과 형식으로 관리되던 데이터를 표준화하여
데이터의 일관성과 활용성을 높입니다.

표준화 전

표준화 전 데이터 정의 예시
표준용어 컬럼명 도메인 데이터 타입
주민등록번호 JUMIN_NO 식별정보 CHAR(13)
주민번호 RESIDENT_NO 식별정보 NUMBER(13)
고객ID CUST_ID 식별정보 VARCHAR(100)
회원번호 USER_NO 관리번호 VARCHAR(100)
상태 STATUS 상태 VARCHAR(100)
사용여부 USE_YN 여부 CHAR(1)
  • 용어 불일치
  • 형식 불일치
  • 의미 불명확

표준화 후

표준화 후 데이터 정의 예시
표준용어 컬럼명 도메인 데이터 타입 설명
고객주민등록번호 CUST_RRN 주민등록번호 CHAR(13) 고객 개인을 식별하는 주민등록번호
고객번호 CUST_NO 번호 VARCHAR(20) 고객을 유일하게 식별하기 위한 관리 번호
고객상태코드 CUST_STTS_CD 상태코드 CHAR(2) 정상, 휴면, 탈퇴 등 회원 상태 관리 코드
  • 용어 통일
  • 형식 표준화
  • 의미 명확화

데이터 표준화로 운영 일관성을 확보합니다

도깨비 Meta 도입 전후 비교
도입 전 개선 영역 도입 후
시스템별 용어 혼재 데이터 명칭 표준화 표준용어 기반 데이터 명칭 통일
데이터 형식 불일치 데이터 형식 표준화 표준 도메인 기반 데이터 형식 일관성 확보
동일 의미 데이터 중복 정의 데이터 의미 관리 표준단어 조합 기반 의미 체계 통일
시스템별 상이한 코드 및 컬럼 기준 운영 공통 코드 관리 공통 코드 및 데이터 기준 통합 관리
모델과 실제 DB 구조 불일치 모델 · DB 정합성 관리 모델 · DB 자동 비교 및 GAP 검증
데이터 변경 시 영향 범위 파악 어려움 데이터 흐름 관리 데이터 흐름 및 영향도 추적 지원

주요 기능

01데이터 표준 관리

  • 표준 단어, 용어, 도메인 정의 및 관리
  • 표준용어 자동 분할 및 추천
  • 동일명·유사명 중복 검사 및 금칙어 검증
  • 표준 사전 등록·조회 및 변경 이력 관리

02데이터 모델 관리

  • 주제영역, 테이블, 컬럼 등 데이터모델 관리
  • 모델링 도구 연계 및 모델 정보 수집
  • 모델 등록 요청 및 변경 이력 관리

03데이터베이스 반영 및 관리

  • 데이터모델 기반 DDL 자동 생성
  • DB 반영 및 이관 요청 관리
  • DB 스키마 조회 및 관리

04메타데이터 통합 관리

  • DB, 모델, 프로그램 메타정보 통합 저장소 관리
  • 메타데이터 통합 검색 및 조회

05데이터 흐름 및 영향도 분석

  • 데이터 흐름(리니지) 다이어그램 조회
  • 원천-타겟 매핑 정보 관리
  • 사용 항목 영향도 및 활용 관계 분석

06데이터 품질 및 GAP 분석

  • 데이터모델과 실제 DB 스키마 차이 분석
  • DB 간 스키마 비교 및 정합성 확인
  • 표준 준수 및 구조 품질 검증

07거버넌스 프로세스 및 연계 관리

  • 요청·승인 기반 워크플로우 관리
  • 사용자·권한·결재선 관리
  • 모델링 도구, ETL, OLAP 등 외부 시스템 연계

구성도

연계
모델링 도구
영향도 분석 도구
데이터 품질
DBMS
ETL
개발 프레임워크
기타
메타데이터
수집/추출/연계
Collector
DBMS별 카탈로그 수집
진단 대상 분석
배치 스케줄러 엔진
Repository
DB 스키마
Web Portal
데이터 표준 관리
데이터 모델 관리
데이터베이스 관리
데이터 구조 품질
RDBMS
WAS
JRE
OS
연계
SSO
그룹웨어
사용자 정보
활용
DA
모델러
개발자
DBA

지원범위 및 연계환경

  • 모델링 도구 지원

    erwin, exERD, PowerDesigner 등
    주요 모델링 도구와 호환 및 연동 지원

  • DBMS 지원

    Oracle, SQL Server, DB2, PostgreSQL,
    Tibero, MariaDB 등 다양한 DBMS 지원

  • 시스템 연계 지원

    ITSM, SSO, EAI, 개발 프레임워크 등
    유관 시스템과 연계하여 활용 확장

  • 데이터 품질 연동

    도깨비 DQ 솔루션과 연계하여
    메타데이터 기반 품질 진단 및 관리 지원

구축환경

  • 온프레미스 구축

    고객 내부 인프라 환경에 직접 구축하여
    보안성과 통제력을 강화합니다.

  • 클라우드 구축

    클라우드 환경에 최적화된 구조로
    빠른 구축과 유연한 확장이 가능합니다.

지원사양

WISEiTECH도깨비 Meta는 위세아이텍 엔진을 사용하고 있습니다.

도깨비 Meta 지원사양
권장사양
  • CPU : 4Core 이상
  • Memory : 8GB 이상
  • Storage(HDD) : AP 서버(Portal, Collector) 50GB 이상 / DB 서버(Repository) 500GB 이상
시스템 운영환경
  • OS : Windows(NT), Unix 계열 지원
  • WAS : Tomcat 8, WebLogic 10 이상, JEUS 지원
  • JRE : 1.8
  • RDBMS : Oracle 11g 이상, Tibero 6.0 이상, PostgreSQL, MariaDB

자주하는 질문

  • A표준사전을 기반으로 전사 데이터베이스를 체계적으로 관리하여 데이터의 이해도와 일관성을 높이고, 효율적인 운영과 확장 가능한 데이터 관리 환경을 제공합니다.

  • Aerwin, exERD, PowerDesigner 등 주요 모델링 도구와 Oracle, SQL Server, DB2, PostgreSQL, Tibero, MariaDB 등 다양한 DBMS와 연동을 지원합니다.

  • A데이터모델과 실제 DB 스키마를 자동으로 비교하여 구조 차이와 불일치 항목을 GAP 분석 결과로 확인할 수 있습니다.

  • A데이터 흐름(리니지) 다이어그램과 원천-타겟 매핑 정보를 통해 변경 시 영향을 받는 시스템과 데이터를 사전에 파악할 수 있습니다.

  • A도깨비 Meta는 데이터의 표준과 구조, 흐름 등 메타데이터를 관리하고, 도깨비 DQ는 실제 데이터 값의 품질을 진단·관리합니다. 두 솔루션을 연계하면 메타데이터 기반의 품질 관리가 가능합니다.

아직 도깨비 Meta가 더 궁금하신가요?

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