데이터모델링-데이터품질관리이해
1장 데이터 이해
1절 데이터 품질 관리 프레임워크
2. 세부 관리 대상
가. 표준 단어 사전 : 기업이나 기관에서 업무상 사용되며 일정한 의미를 갖고 있는 최소단위의 단어를 정의,
의사소통을 원활하게 하며 데이터 통합을 효율적으로 수행할 수 있음, 전사적으로 관리하는 엔터티와 속
성을 개별 단위로 추출하며 동음이의어와 이음동의어를 정비한 후 논리명(한글명)을 기준으로 물리명(영
문명), 유사용어까지 정리하여 관리한다.
∙ 표준성 : 구축대상 업무범위에서 사용 중이고 일반적으로 사용하는 사전적 의미 등에서 추출해야 함. 지
나치게 업무의존, 약어사용은 자제
∙ 참조 가능성 : 기업, 기관에서 참조 가능해야 함
∙ 일반성 : 일반적인 사전적 의미와 같이 일반인도 이해 가능해야 한다.
∙ 대표성 : 비슷한 의미의 동의어들을 대표할 수 있어야 한다.
나. 표준 도메인 사전 : 논리/물리적으로 유사한 유형의 데이터를 그룹화하여 속성에 정의된 조건을 만족시키
는 값의 범위를 의미, 모든 속성은 임의의 도메인에 할당되어야 하며, 하나 이상의 도메인에 복수로 할당
되어서는 안 된다. 속성과 도메인은 상호 매핑하고 새로운 속성이 추가될 경우 도메인을 선정, 등록한다
삭제 시에는 해당 도메인을 사용하고 있는지 여부를 확인한다.
∙ 표준성 : 전사 차원에서 공통적으로 사용되는 속성을 대상으로 정의
∙ 유일성 : 동일한 내용의 중복 도메인이 서로 다른 이름으로 선언되지 않도록 주의한다.
∙ 업무 지향성 : 업무의 특성을 충분히 반영한다.
다. 표준 용어 사전 : 자주 사용하는 단어의 조합을 의미 표준 단어 사전에 정의된 단어를 조
라. 표준 코드 : 산업별로 법적, 제도적 공통적으로 사용하는 코드와 기관, 기업이 내부적으로 정의하여 사용
하는 코드, 전사적으로 사용하는 코드는 확인 후 통합해 단일화 함. 도메인에 값의 범위가 명확할 경우
관리 안 해도 됨(‘여부’->Y/N)
∙ 재사용성 : 자체정의 코드보다 표준화 기구, 정부 등의 코드를 재사용하는 것이 더 효과적이다.
∙ 일관성 : 업무 범위 내에서 가능한 유일하게 정의해야 한다.
∙ 정보 분석성 : 가능한 범위의 데이터는 모두 코드화 한다.
마. 데이터 표준 요소 : 시스템 운영에 필요한 요소를 정확히 선별하여 관리한다 그 요소에 대해 업무적 표준
을 정의한다
∙ 통합성 : 각 요소는 전사적으로 통합하여 관리 및 적용해야 한다.
∙ 일관성 : 데이터 모델 및 데이터베이스 스키마의 전 영역에 일관되게 적용되어야 하고 정기적으로 검토
확인 한다.
3절 모델 데이터
1. 정의 및 관리 목적
: 데이터 모델을 운용 하는데 필요한 데이터를 의미(메타데이터, DBMS객체 정보) 메타 데이터를 관리 함으로
써 데이터 구조에 대한 최신 정보 유지하고 전사차원에서 데이터 모델 공유와 재사용성을 극대화, 체계적인
데이터 모델의 변경 관리가 가능하다 데이터 구조와 구조를 표현하는 모델 데이터는 별개로 관리한다. 변경
전후 데이터 모델과 이력은 물론 응용프로그램, SQL 등도 함께 관리한다.
2. 세부 관리 대상
∙ 완전성 : 개념/논리/물리 데이터 모델, 데이터 베이스와 같은 모든 메타 데이터를 포함해야 한다
∙ 일관성 : 모든 데이터는 단어, 용어, 도메인, 데이터 관련 요소 표준을 준수해 정의한다
∙ 추적성 : 변경 이력에 대한 추적이 용이하고 과거 데이터 모델에 대한 활용 요구를 충족시켜야 한다
∙ 상호 연계성 : 입체적, 체계적으로 관리할 수 있도록 데이터 모델간의 상호 연관관계를 표현한다
∙ 최신성 : 단계별 데이터 모델과 업무 규칙은 물론 실제 구현된 물리 데이터와도 논리적으로 일치해야 한다
∙ 호환성 : 다른 종류의 관리 데이터와도 상호 호환이 가능해야 한다
4절 관리 데이터
1. 정의 및 관리 목적
: 데이터베이스를 효과적으로 운영, 관리하기 위해 필요한 데이터를 의미, DB는 크게 운영계 시스템(주로 기관
/기업의 경영에 따라 OLTP에서 발생)과 분석계 시스템(운영계 시스템에서 추출하여 기업의 의사결정에 사용)
으로 구분한다.
2. 세부 관리 대상
가. 사용 관리 데이터 : DB를 효과적으로 사용할 수 있도록 지원하고 문제를 해결하는데 필요한 관리 데이터
를 의미한다.
∙ 데이터 활용도 : 주기적으로 데이터 사용 추세를 파악해 저장 공간 활용과 데이터로서 활용가치를 평가
∙ 사용자 만족도 : 제공되는 데이터에 대한 만족과 유지되는 데이터의 품질을 보증할 수 있다
∙ 문제 해결 소요 기간 : 문제 발생에서 확인까지 소요시간과 해결까지 소요시간을 점검한다
사용 관리 데이터의 관리 방법
- 일, 주, 월별로 데이터 변경 현황 집계한다. 급격한 변화의 기준을 정해 예상되는 문제점과 대책
을 세운다
- 월별로 데이터베이스 사용상의 문제점에 대한 개선 요구를 분석한다
- 문제 발견에 대한 경로를 다양하게 정의한다
- 문제 원인을 유형별로 분류하고 처리 결과를 기록(문제 정의, 관련 데이터베이스, 담당자와 관련
자, 작업 진행 상황 등)
4절 관리 데이터
1. 정의 및 관리 목적
: 데이터베이스를 효과적으로 운영, 관리하기 위해 필요한 데이터를 의미, DB는 크게 운영계 시스템(주로 기관
/기업의 경영에 따라 OLTP에서 발생)과 분석계 시스템(운영계 시스템에서 추출하여 기업의 의사결정에 사용)
으로 구분한다.
2. 세부 관리 대상
가. 사용 관리 데이터 : DB를 효과적으로 사용할 수 있도록 지원하고 문제를 해결하는데 필요한 관리 데이터
를 의미한다.
∙ 데이터 활용도 : 주기적으로 데이터 사용 추세를 파악해 저장 공간 활용과 데이터로서 활용가치를 평가
∙ 사용자 만족도 : 제공되는 데이터에 대한 만족과 유지되는 데이터의 품질을 보증할 수 있다
∙ 문제 해결 소요 기간 : 문제 발생에서 확인까지 소요시간과 해결까지 소요시간을 점검한다
사용 관리 데이터의 관리 방법
- 일, 주, 월별로 데이터 변경 현황 집계한다. 급격한 변화의 기준을 정해 예상되는 문제점과 대책
을 세운다
- 월별로 데이터베이스 사용상의 문제점에 대한 개선 요구를 분석한다
- 문제 발견에 대한 경로를 다양하게 정의한다
- 문제 원인을 유형별로 분류하고 처리 결과를 기록(문제 정의, 관련 데이터베이스, 담당자와 관련
자, 작업 진행 상황 등)
속성, 칼럼의 비즈니스 규칙 적용
- 엔터티, 테이블 정의에 따른 데이터 생성, 변경, 삭제 규칙
- 트리거 등 사용자 정의 DBMS 객체의 작동 여부