데이터 아키텍처 전문가 (DAP) & 준전문가 (DAsP) 핵심요약 Part.1

이 문서에서는 데이터 아키텍처 전문가(DAP), 데이터 아키텍처 준전문가(DAsP)에서 공통으로 10문제 씩 출제되는
1~3 과목에 해당하는 내용을 다루고 있습니다.

 

과목 Ⅰ. 전사아키텍처 이해

과목 Ⅱ. 데이터 요건 분석

과목 Ⅲ. 데이터 표준화

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과목 Ⅰ. 전사아키텍처 이해

 

아키텍처

구축하고자 하는 목적에 따라 복잡한 대상을 단순하게 표현하고, 구성요소의 변화에 대한 요구를 수용할 수 있게 한 청사진(Blueprint)

 

아키텍처 구성요소

• 규칙 : 전략, 원칙·지침, 표준
• 모델 : 참조모델, 비즈니스 아키텍처, 데이터 아키텍처, 애플리케이션 아키텍처, 기술 아키텍처
• 계획 : 이행계획, 구축 계획

전사(Enterprise)

공동의 목표를 추구하기 위해 고객과 상품 또는 서비스가 존재하고, 이를 지원하기 위한 조직·자원·기술을 보유하며, 필요한 업무 프로세스를 수행하는 조직의 집합체

 

★ 아키텍처 도메인

비즈니스 아키텍처 -> (데이터 아키텍처 <-> 애플리케이션 아키텍처) -> 기술 아키텍처

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데이터 아키텍처 특징

• 비즈니스를 효과적으로 지원하는 데이터 전략 (Aligned)
• 필수·핵심 데이터에 집중 (Targeted)
• 명확한 활동과 마일스톤 (Actionable)
• 변화하는 비즈니스 요구와 새로운 기술을 충족하기위한 유연성 (Evolutionary)

데이터 아키텍처 실패요인

• 기업이나 조직의 모든 데이터 및 정보 포함 시도
• 전문성 결여와 내재 기술력에 대한 오해
• IT부서의 독점적 소유 및 조치
• 외부 구매에 의존하는 기술적 해결 시도
• 이해 당사자에 의한 독자적 개발 진행 및 통제 부재
• 학술적 접근과 과도한 복잡성
• 이상에 치우친 원칙과 정책
• 단계적 성과를 고려하지 않은 장기 수행 전략
• 변화 수용에 대한 배척

★ 데이터 아키텍처 구성

• 전사 데이터 영역 모델 (계획자 관점) -> 개괄 데이터 모델, 상위 주제 영역 수준의 데이터 구성도
• 개념 데이터 모델 (책임자 관점)
• 논리 데이터 모델 (설계자 관점)
• 물리 데이터 모델 (개발자 관점)

데이터 아키텍처는 전사 아키텍처 수립 없이도 구축할 수 있으나, 얼라인먼트(Alignment)를 고려하여 구성하는 것이 좋다.

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전사아키텍처 프레임워크 구성

1) 전사 아키텍처(EA) 정책

 : 아키텍처 매트릭스, EA 비전, EA 원칙

2) 전사아키텍처 정보

 : (도메인 별) 현행 아키텍처, 목표 아키텍처, 이행계획

3) 전사아키텍처 관리

 : EA 관리체계(EA거버넌스), EA 관리 시스템, EA 평가(성숙도 모형)

 

아키텍처 관리 시스템

모델링 도구, 저장소(Repository), 포털 등으로 구성

 

★ 전사 아키텍처 매트릭스

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데이터아키텍처 프레임워크 구성

1) 데이터 아키텍처 정책

데이터아키텍처 매트릭스, DA 비전, DA 원칙

2) 데이터 아키텍처 정보

현행 데이터아키텍처, 목표 데이터아키텍처, 이행계획

3) 데이터 아키텍처 관리

DA 관리체계(DA 거버넌스), 메타 데이터 관리시스템, DA 평가(성숙도 모형)

 

데이터 아키텍처

데이터 구조 ->{ DB관리 -> 데이터 품질 -> 데이터 흐름 } -> 데이터 활용

주제영역 모델 -> 개념 모델 -> 논리 모델 -> 물리 모델

 

★ 데이터아키텍처 매트릭스

Perspective : 의사결정 유형, 관리조직 계층 or 상세화 수준

View : 아키텍처 정보 유형 (관리대상)

범정부 EA 참조모델

• 성과 참조모델 PRM : 성과 측정을 위한 항목과 지표 및 방법을 제시
• 업무 참조모델 BRM : 사업 또는 업무를 전체적으로 분류하고 정의 (비즈니스 아키텍처)
• 서비스 참조모델 SRM : 응용 서비스의 기능을 분류하고 정의 (애플리케이션 아키텍처)
• 데이터 참조모델 DRM :  기관 간에 교환되는 데이터 요소를 분석하여 이를 정의하고 표준화 (데이터 아키텍처)
• 기술 참조모델 TRM : 정보기술을 분류 및 식별 (기술 아키텍처)

데이터 참조모델 (DRM)

• DA 수립 및 관리에 참조할 수 있는 데이터 요소, 구성 및 관리의 표준
• 범용성, 단순성, 표준성, 정확성, 정보이용성, 분류성

 

데이터아키텍처 프로세스

단계	공정
DA 정책수립	DA 방향 정의
	DA 정보 구성 정의
DA 정보수립	현행 DA 정의
	목표 DA 정의
	DA 이행계획 수립
DA 관리체계 수립	DA 관리 체계 정의
	DA 관리 시스템 구축
	DA 평가 모형 정의
DA 정보활용	DA 관리 프로세스 둔영
	DA 평가

데이터 아키텍트의 역할

• 데이터 요구사항 관리
• 데이터아키텍처 수립
• 레퍼런스 아키텍처 정의
• 데이터 모델 관리
• 데이터 표준 환경 설정 및 관리
• DB 물리설계
• 데이터 전환 설계
• 데이터 흐름 정의
• 협업 및 조정

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데이터아키텍처 방향 수립

1) 환경 분석

2) 구축 방향 정의 : 목적 및 범위 정의, 비전 수립

3) 프레임워크 정의

 

데이터아키텍처 정보 구성

1) DA 매트릭스 구성

2) 데이터 참조모델 정의

3) DA 원칙 수립

 

데이터아키텍처 정보 구축 프로세스

1) 데이터아키텍처 정보 구축 준비

• 자료 수집
• 정보 구축 방식 : 상향식 vs 하향식 

★ 상향식 vs 하향식

 상향식 : 조직의 모든 데이터가 포함, 상위 계층의 데이터 구조 수준이 서로 다를 수 있음

 하향식 : 관점이 명확, 일부 업무가 누락될 가능성 있음, 어디에도 포함되지 않는 구성요소가 발생할 수 있음

 

2) 현행 데이터아키텍처 정보 구축

• 현행 데이터 분석
• 현행 데이터 표준 분석
• 데이터 요구사항 분석
• 현행 물리데이터 모델 도출
• 현행 논리데이터 모델 도출
• 현행 개념데이터 모델 도출
• 현행 주제영역 모델 도출
• 현행 데이터 구조 문제점 및 개선방안 도출

3) 목표 데이터아키텍처 정보 구축

• 목표 데이터 표준, 관리 프로세스 정의
• 목표 데이터 주제영역 정의
• 목표 개념 데이터 모델 정의
• 목표 논리 데이터 모델 정의
• 목표 물리 데이터 모델 정의
• 목표 데이터베이스 개체 정보 구축
• 목표 데이터 흐름 정의

4) 목표 데이터아키텍처 이행계획 수립

• 데이터 아키텍처 차이(Gap) 분석
• 프로젝트 정의
• 이행 전략 수립
• 이행 계획 수립
• 변화 관리 계획 수립

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데이터 거버넌스(Governance) 관점

책임감, 일관성, 적응성

 

데이터 거버넌스 인력에게 필요한 데이터아키텍트 역량

: 리더십 역량, 기술적 역량, 활용 역량

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과목 Ⅱ. 데이터 요건 분석

 

정보 요구사항 유형

1) 비즈니스 요구사항

2) 이해관계자 요구사항

3) 해결책 요구사항

• 기능적 요구사항 : 프로세스, 데이터, 제품과 상호작용
• 비기능적 요구사항 : 신뢰성, 보안, 성과, 안정성, 서비스수준, 지원가능성

정보 요구사항 유형 관리 기준

외부 인터페이스 요건 : 중복성, 표준 준수도

기능 개선 요건 : 불가변성, 범용성

성능 개선 요건 : 실현 가능성, 측정 가능성

보안 개선 요건 : 불가변성, 실현 가능성

 

프로젝트 실패요인

• 계획, 추정 요인
• 실행 요인
• 인간적 요인

 

정보 요구사항 생명주기 (Life Cycle) 모형

요구사항 개발 -> 베이스라인 -> 요구사항 관리

 

*베이스라인

• 소프트웨어 개발에서 하나의 완전한 산출물로써 공식적 변경 통제 절차에 의해서만 변경될 수 있는 상태

요구사항 개발

• 요구사항 도출
• 요구사항 분석·정의 
• 요구사항 명세
• 요구사항 검증

요구사항 관리

• 요구사항 추적
• 변경 요청
• 변경 영향분석
• 변경 승인/기각

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정보 요구사항 수집 방법

• 관련 문서 수집
• 사용자 면담
• 워크숍
• 현행 업무 처리 메뉴얼을 통한 수집
• 현행 정보시스템 관련 산출물을 통한 수집

사용자 면담 종류

피라미드(Pyramid) 구조

• 구체적이고 선택적인 질문 -> 서술적인 질문
• 아이디어 발굴에 도움, 주제에 대한 논의를 부담스러워 할때

퍼널(Funnel) 구조

• 서술적인 질문 -> 구체적이고 선택적인 질문
• 아이디어를 강조하고 싶어하는 사람 또는 면담조사에 부담을 느끼는 사람에게

다이아몬드(Diamond) 구조

• 피라미드 구조 + 퍼널 구조

면담 진행 팀

면담자, 기록자, (필요하면) 관찰자

 

수집된 문서 평가 기준

유용성, 완전성, 정확성, 유효성

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상대적 중요도 산정 방법

• 정보 요구사항이 업무에 기여하는 수준에 따라 1점부터 5점까지의 점수를 부여한다.
• 정보 요구 사항 대 정보 요구 사항 매트릭스를 작성하여, 가장 관련이 큰 정보 요구 사항에 9점을 부여하고, 나머지 요구 사항에는 상대 점수를 부여한다.
• 현재 정보시스템이 각각의 정보 요구 사항을 얼마나 충족하는가에 대하여 1점에서 3점까지의 점수를 부여한다.
• 앞서 부여한 세가지 점수에 대하여 가중치를 결정한다. 
  ex) 업무 지원 정도는 50%, 다른 정보 요구 사항과의 관련도는 20%, 현행 시스템 지원 정도는 30%
• 가중치에 따라 앞서 계산한 세 가지 요인의 가중 평균을 구하여 각각의 정보 요구 사항에 대한 중요도를 평가한다.

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정보 요구사항 재검토 및 검증 기준

완전성, 정확성, 일관성, 안정성

 

요구사항 명세서

• 요구 분석 과정의 최종 산출물로 사용자와 개발자를 연결시키는 문서
• 설계 및 구현에서 참조 사항, 전반적으로 알아야 할 사항을 포함하는 문서
• 사용자와 개발자 간의 계약서

유스케이스 다이어그램

액터 정의 -> 유스케이스 정의 -> 관계 정의

 

★ 상관분석 매트릭스 프로세스 우선순위

C > D > U > R

 

C (생성, 수정, 삭제) , U (Use)

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과목 Ⅲ. 데이터 표준화

 

데이터 표준화

1) 데이터 명칭

• 유일성
• 업무적 관점의 보편성
• 의미 전달의 충분성

2) 데이터 정의

• 이해하기 쉽도록 제3자의 입장에서 기술한다.
• 서술식 정의만으로 의미 전달이 어려울 경우 발생할 수 있는 데이터 값을 예로 기술한다.
• 데이터 명칭을 그대로 서술하거나, 약어 또는 전문 용어는 가급적 피한다.

3) ★ 데이터 형식

• 특수 데이터 타입은 가급적 피한다.

4) 데이터 규칙

• 기본 값
• 허용 값
• 허용 범위 

 

데이터 표준화 구성요소

1) ★ 데이터 표준

• 표준 용어
• 표준 단어
• 표준 도메인
• 표준 코드

2) 데이터 표준 관리조직

 

3) 데이터 표준화 절차

• 데이터 표준화 요구 사항 수집
• 데이터 표준 정의
• 데이터 표준 확정
• 데이터 표준 관리

 

데이터 표준 관리 시스템 -> 확장성, 유연성, 편의성 

1) 데이터 표준 관리

• 단어, 용어, 도메인, 코드, 멀티 표준 관리

2) 데이터 구조 관리

• ER 모델 구조 관리
• DB 스키마 관리
• 가변 속성 관리
• 이력 관리
• 모델 비교 관리

3) 프로세스 관리

• 표준 등록
• 모델 등록

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데이터 표준 정의

데이터 표준 관리 프로세스

 

 

 

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참고문헌

• 한국데이터산업진흥원, 데이터아키텍처 전문가 가이드 (한국데이터산업진흥원, 2020)