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지난 장에서는 개념 데이터 모델링의 이론적 개념에 대해서 알아보았다. 이번에는 개념 데이터 모델링 이후의 논리 데이터 모델링 과정에 대해서 알아보도록 하자. 들어가기에 앞서 이전 내용에서 “때로는 개념과 논리 데이터 모델링 과정을 합쳐서 논리 데이터 모델링 단계 하나만으로 정의하기도 한다”고 말했던 것을 기억하는가? 이 말의 뜻은 논리 데이터 모델링의 일부 과정이 개념 데이터 모델링 과정과 유사하거나 동일함을 의미하며, 각 모델링 단계를 명확하게 구분하진 않는다는 것을 의미한다. 이 부분을 다시 한번 상기하며 이번 장의 내용을 시작해보도록 하자. [Part1. 논리 데이터 모델링] 개념 데이터 모델링을 통해 추상적으로 릴레이션 구조로 표현했다고 생각해보자. 과연 이 구조가 완벽한 데이터 모델이라고 할 수..

앞서 데이터 모델링이란 무엇인지에 대해서 가볍게 알아보는 시간을 가졌다. 이번 장에서는 실제 데이터 모델링을 수행하는 각 절차와 특징에 대해서 알아보도록 하자. 내용에 들어가기 전에, 데이터 모델링의 기본 절차를 짧게 알아보자. 🔑 일반적인 데이터 모델링 절차 : 개념 데이터 모델링 → 논리 데이터 모델링 → 물리 데이터 모델링 (1) 개념 데이터 모델링 시스템 엔터티 간의 Entity-Relationship Diagram을 작성하는 단계 추상적인 모델링을 진행하는 과정 (2) 논리 데이터 모델링 데이터 모델링의 최종 완성 단계로 정규화, 다대다 관계 해소 등의 작업을 수행하는 과정 앞서 추상적으로 정의했던 key, 속성, 관계 등을 정확히 표현한다. (3) 물리 데이터 모델링 모델링 내용을 바탕으로 실..

기업이 관리하는 데이터의 양이 기하급수적으로 증가하면서 데이터의 품질 문제는 무엇보다 더 중요해졌다. 이번 장에서는 양질의 데이터 모델링 설계를 위해 알아야할 것들에 대해 배워볼 예정이다. [Part1. 데이터 모델링] IT 분야에 관심이 있는 사람이라면 한번쯤은 데이터 모델링이란 단어를 들어봤을 것이다. 먼저, 데이터 모델링이 무엇인지에 대해서부터 알아보도록 하자. 1-1. 데이터 모델링이란? 업무 수행을 위한 데이터베이스(Database) 생성에 필요한 구조와 규칙을 표현한 것을 의미한다. 쉽게 생각하면 데이터 모델(Data Model)은 데이터베이스 설계 과정에서 데이터의 구조와 규칙을 나타내는 도구라고 생각하면 된다. (=데이터 베이스 설계를 위한 청사진) 1-2. 데이터 모델링이 필요한 이유 정..

지난장에서는 표준화의 개념과 정보 시스템에서 표준화가 필요한 이유에 대해서 알아보았다. 이번장에서는 표준화 관련 절차에 대해서 조금 더 세부적으로 알아보도록 하자. 📌 [데이터 표준화 절차] : 표준화 요구사항 수집 → 표준 정의 → 표준 확정 → 표준 관리 [Part1. 데이터 표준화 원칙 정의] 1-1. 데이터 표준화 요구사항 수집 인터뷰 및 설문 조사를 통해 현업 및 개발자로부터 데이터 표준에 대한 요구사항을 수집한다. 요구사항 수집 시에는 제3자의 관점이나 해당 업무 영역에 익숙지 않은 관련자의 관점이 더 유용하다 → 본인 업무에 익숙한 담당자는 표준화의 필요성을 많이 느끼지 못할 수 있으므로 1-2. 현행 데이터 표준 원칙 분석 현행 정보시스템에서의 데이터 표준 원칙을 수집하여 데이터 표준 관리..

데이터 표준화 관련 프로젝트를 진행한 경험이 있는데, 당시 고품질의 데이터 확보와 유지를 위해서 ‘데이터 표준화’의 중요성에 대해 배울 수 있었다. 표준화되지 못한 데이터는 활용상의 어려움이 많았고 타시스템과의 교류에 어려움을 주고 있었다. 이러한 문제점이 표준화를 통해 해결되는 것을 보면서 정보 시스템 구축에 있어 ‘표준화’란 작업이 얼마나 중요한지 깨달을 수 있었다. 이번 장에서는 데이터 표준화가 필요한 이유와 표준화 방법에 대해 배울 예정이다. 아래 내용을 보면서 ‘당연한 얘기 아닌가?’하는 생각이 들 수 있지만, 이렇게 당연한 것을 지키는게 생각보다 쉽지 않기 때문에 좀 더 집중해서 봤으면 좋겠다. [Part1. 데이터 표준화 필요성] 데이터가 기업의 전략적 의사결정의 핵심 요소가 되고 있지만 데..

이번 장에서는 [DAsP 한 권으로 끝내기]에 포함되지 못한 추가 내용을 공부할 예정이다. 2장에 대해서 요약된 부분이 많아서, [DAP 전문가 가이드] 책 내용을 기반으로 할 것이다. 낯선 개념이 많지만 DA로서 사용자 요구사항을 찾아 정리하고 도출하는 업무를 진행한다는 생각으로 이해해보면 조금 쉽게 느껴질 것이다. [Part1. 프로젝트의 성공과 실패] 우선, 정보요구사항에 대해 들어가기 전에 성공하거나 실패한 프로젝트에 대한 기준을 알아보자. 1-1. 프로젝트의 성공과 실패 기준은 무엇일까? 성공의 기준 프로젝트 범위/일정/예산을 모두 만족시켜 목표를 달성한 경우를 의미 도전의 기준 프로젝트 범위/일정/예산 중 일부 또는 모든 기준에 미달하거나 프로젝트를 완수했지만 고객이 마무리한 프로젝트를 의미 ..

지난 장에 이어서 지금까지 정리한 요구사항을 토대로 명세서를 작성하고 최종 검증하는 과정을 배워볼 것이다. 새로운 내용을 시작하기 전에, 아래 ‘이 단원을 시작하기 전에’를 읽으며 요구사항 처리 절차에 대해 다시 상기시켜보자. 👉 (아래 더보기) 이 단원을 시작하기 전에 더보기 1. 정보 요구사항이란? 사용자가 시스템에 바라는 기능상의 요구사항 기존 시스템을 개선하거나 신규 시스템 개발을 위해 이용된다. 2. 정보 요구사항 처리 절차 📍요구사항 수집 ⇒ 요구사항 분석 및 정의 ⇒ 요구사항 상세화 ⇒ 요구사항 검증 (1) 요구사항 수집 - 시스템 기능상에 원하는 것을 찾기 위해 인터뷰, 면담 등을 통해 요구사항을 수집 (2) 요구사항 분석 및 정의 - 수집된 요구사항 내용을 분석하여 중요도와 긴급성을 토대..

우선, 정보 요구사항을 수집하고 처리하는 전반적인 프로세스에 대해 간단히 알아보자. 👉 (아래 더보기) 이 단원을 시작하기 전에 복습해보는 개념 더보기 1. 정보 요구사항이란? 사용자가 시스템에 바라는 기능상의 요구사항 기존 시스템을 개선하거나 신규 시스템 개발을 위해 이용된다. 2. 정보 요구사항 처리 절차 📍 요구사항 수집 ⇒ 요구사항 분석 및 정의 ⇒ 요구사항 상세화 ⇒ 요구사항 검증 (1) 요구사항 수집 - 시스템 기능상에 원하는 것을 찾기 위해 인터뷰, 면담 등을 통해 요구사항을 수집 (2) 요구사항 분석 및 정의 - 수집된 요구사항 내용을 분석하여 중요도와 긴급성을 토대로 우선순위를 배정 (3) 요구사항 상세화 - 우선순위가 높은 요구사항을 중심으로 원하는 사항을 세부적으로 조사 (4) 요구사..

👋 지난 시간에 데이터아키텍처를 잘 만들었다면, 이 아키텍처가 잘 유지될 수 있도록 관리하는 것이 필요하다고 했었다. 이번 장에서는 아키텍처를 잘 관리하고 활용하기 위한 방법에 대해 알아보도록 하자. [Part1. 데이터 거버넌스] 1-1. 이 단원을 시작하기 전에 데이터 거버넌스의 개념은 왜 등장하게 되었을까? 나날이 증가하는 데이터 양은 비즈니스 활동을 위한 기반으로 사용되고 있다. 사용 빈도가 적은 ‘콜드(cold)’ 데이터 없이 항상 이용 가능한 데이터의 시대로 향하여 가고 있다. 이처럼 오늘날의 데이터는 매우 가치 높은 자원이면서 기업의 자산이 되었고, 높은 품질의 데이터를 유지하고 관리하기 위해 ‘데이터 거버넌스’란 개념이 자리잡게 되었다. 1-2. 데이터 거버넌스(Data Governance..

앞서 전사 아키텍처와 데이터 아키텍처의 차이점에 대해서 공부하는 시간을 가졌었고, 아래와 같이 한마디로 요약해볼 수 있다. 🔳 전사 아키텍처 ⇒ 기업의 정보화 시스템을 Business, Data, S/W, H/W의 측면에서 분석하고 표현한 것 🔳 데이터 아키텍처 ⇒ 기업이나 조직의 데이터 구조를 체계적으로 정의하여 구축 및 관리하는 것 👀 여러분이 건축가의 입장에서 건물을 짓는다고 한번 생각해보자. 건물을 무작정 짓기 시작할 것인가? 당연히 대답은 ‘No’이다. 우리는 그 건물이 어떤 용도로 사용되는지? 어떤 건축 양식을 참고할지? 등에 대해서 먼저 방향을 수립하는 것을 먼저 시작해야 한다. 데이터 아키텍처도 이와 동일하다. 먼저 기업이나 조직의 어떤 목표 이미지를 지향할지? 어떤 원칙을 적용해서 구축할..