03.

• 데이터표준화
  • 데이터표준화 필요성
  • 데이터표준화 개념
  • 데이터표준화 도구
• 데이터표준 수립
  • 데이터표준화 원칙 정의
  • 데이터표준 정의
  • 데이터표준 확정
• 데이터표준 관리
  • 개요
  • 데이터표준 관리 프로세스

데이터표준화

• 기본 구성
• 데이터 명칭
  • 데이터 명칭은 해당 기업내에서 데이터를 유일하게 구별해주는 이름
  • 유일성: 유일하게 구분
  • 업무적 관점의 보편성: 보편적으로 인지
  • 의미전달의 충분성: 데이터의 의미 및 범위 파악 가능
• 데이터 정의
  • 데이터 정의는 해당 데이터가 의미하는 범위 및 자격 요건을 규정
    • 제3자의 입장에서 기술
    • 의미전달이 어려울 경우 실제 데이터 값도 같이 기술
    • 약어 또는 전문용어 사용 지양
• 데이터 형식
  • 데이터 형식은 데이터 표현 형태의 정의
  • 데이터 타입: Numeric, Text, Date, Char, Timestamp 등
  • 데이터 길이 및 소수점 자리
  • 고려사항
    • 도메인을 정의하여 데이터 표준에 적용
    • 데이터의 최대값 또는 최대 길이가 고정이 아닌 경우 여유있게 정의
    • 특수 데이터 타입(CLOB 등)은 가급적 사용 안함
• 데이터 규칙
  • 데이터 규칙은  발생 가능한 데이터 값을 사전에 정의하여 데이터의 입력 오류와 통제 위험을 최소화
  • 데이터 규칙의 유형
    • 기본값: 어떠한 값의 입력도 없는 경우 데이터 타입에 따라 미리 정의된 기본값이 입력
    • 허용값: 업무 규칙과 일관성을 갖도록 입력이 가능한 데이터 값을 제한
    • 허용범위: 업무 규칙과 일관성을 갖도록 입력이 가능한 데이터 값을 범위로 제한

• 데이터 표준 관리 도구

2.데이터 표준 관리 시스템 기능 가.데이터 표준 관리 기능 -단어관리: 전사 관점에서의 단어 사전 관리, 금칙어의 사전 정의 및 관리 -용어관리: 업무적으로 정의된 표준 용어에 대한 관리, 기본 단어의 조합으로 업무 용어를 생성함 -도메인관리:  대표 및 그룹 속성에 대한 데이터 타입, 길이, 소수점 이하 길이 등을 사전에 정의한 도메인 관리 -코드관리:  수집된 코드로부터 코드 통합 과정을 거쳐 전사 표준 코드를 도출한 후 관리, 소스 코드 값과 표준 코드와의 변환 매핑 관리 -멀티표준관리:코드, 칼럼, 테이블, 도메인 등에 대하여 멀티 표준을 관리해서 전사에 존재하는 여러 표준을 지원하고 이후 전사 표준으로 통합 되도록 함   나.데이터 구조 관리 기능 -ER 모델 구조 관리: ER 모델 관리,  리포지터리에서 데이터 구조 정보를 추출 및 로드 -DB 스키마 관리: 다양한 DBMS로부터 DB 카탈로그를 추출 및 로드 -가변 속성 관리: 모델 기본 속성 외에 설계 속성을 쉽게 추가 -이력 관리: 데이터 모델 변경 이력, 형상 관리 지원 -모델 비교 관리:  데이터 구조 정보에서 표준화 자동 검사, 표준에 대한 준수도 자동 검사, 데이터 구조 정보 간 비교   다.프로세스 관리 기능 -표준등록: 코드, 칼럼, 테이블, 도메인 등에 대한 사용자 요청부터 데이터관리자의 승인/반려 기능 지원 -모델등록: 엔터티, 속성, 테이블, 칼럼 등 데이터 모델에 대한 사용자 요청을 등록하고 관리자의 승인/반려 기능을 지원   3.데이터 표준관리시스템 도입시 고려사항 -확장성: 다양한 시스템 및 DBMS의 정보 수집과 OLAP 툴 등의 다양한 데이터 구조 정보를 추출 할 수 있는지 검토 -유연성: 단계적 적용을 위한 여러 개의 통합 표준을 사용할 수 있는 복수 표준 관리가 가능한지와 한글명 및 영문명의 표현 방식, 표준의 변경 용이성을 검토 -편의성: 한글명의 영문명 자동 변환, 표준 검증의 주기적인 작업 수행 기능, 메타 정보 수집시 IMPORT 수작업 최소화 등 사용자 편의성을 검토   출처: https://lumasca.tistory.com/1177 [Luca의 IT 아카이브:티스토리]