[DAP] - 전사아키텍처와 데이터아키텍처 (1) - 아키텍쳐 개요

1. 전사아키텍처

• 아키텍처 도메인 구분
  1. 비즈니스 아키텍처
  2. 애플리케이션 아키텍처
  3. 데이터아키텍처
  4. 기술 아키텍처
• 데이터아키텍처 개요
  1. 효과적인 데이터 아키텍처의 특징
     • 비즈니스를 효과적으로 지원하는 데이터 전략(Aligned) : 비즈니스 목표를 달성하기 위해 데이터에 대한 전략적 접근으로, 기술 솔루션을 뒷받침하여 비즈니스 목표를 기술 솔루션과 연계하는 역할 
     • 필수/핵심 데이터에 집중(Targeted) : 비즈니스에 대해 우선순위를 부여하고 이에 따른 필수/핵심 데이터를 선정하여 이를 중심으로 체계적인 데이터아키텍처를 구축
     • 명확한 활동과 마일스톤(Actionable) : 데이터아키텍처를 구축/유지/관리하기 위해 필요한 행동들을 정의하고, 결과물 및 수행 과정을 체크할 수 있는 마일스톤을 명확하게 정의해야 한다.
     • 변화하는 비지니스 요구와 새로운 기술을 충족하기 위한 유연성(Evolutionary) : 지속적으로 변화하는 비즈니스 요구 사항을 최소한의 변경으로 용이하게 수용할 수 있도록 유연성 및 확장성을 확보해야 한다.
  2. 데이터아키텍처의 실패 요인
     • 기업이나 조직의 모든 데이터 및 정보 포함 시도
     • 전문성 결여와 내재 기술력에 대한 오해
     • IT 부서의 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 성과에 고려하지 않은 장기 수행 전략
     • 변화 수용에 대한 배척
  3. 데이터아키텍처의 효과
     • 전사의 데이터 구성을 용이하게 파악 가능
     • 데이터 품질 확보 용이
     • 명확한 의사소통 향상
     • 신속하고 적절한 의사결정 가능
     • 데이터 연계 및 상호운용성 향상에 따른 업무 정확성/효율성 향상
  4. 데이터아키텍처 구성
     • 전사 데이터 영역 모델(계획자 관점) : 상위 수준의 전사 데이터 영역을 분류하여 표현한 것
     • 개념 데이터 모델(책임자 관점) : 전사 수준에서 사용하는 데이터를 표현하는 기본 틀로, 단위 주제 영역 또는 핵심 엔터티 정도를 표현한 데이터 모델
     • 논리 데이터 모델(설계자 관점) : 개념 데이터 모델에서 정의한 주제 영역과 핵심 엔터티를 기본 정보로 하여 업무 요건을 충족시키기 위한 데이터의 상세한 구조를 논리적으로 구체화
     • 물리 데이터 모델(개발자 관점) : 기술적 환경과 특성을 고려하여 DBMS나 분산 서버 환경 등에 적합한 물리적 데이터 구조를 설계, 데이터베이스 객체를 정의한 것