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데이터 표준화의 정의 데이터 표준화 : 시스템별로 산재해 있는 데이터 정보 요소에 대한 명칭, 정의, 형식, 규칙에 대한 원칙을 수립하여 이를 전사적으로 적용하는 것 데이터 명칭 유일성 : 하나의 개념에 대해 모든 사용자가 통일된 용어를 사용할 수 있도록 하나의 명칭만을 허용 (ex : email, email 주소 -> email 주소로 통일) 업무적 관점의 보편성 : 데이터 명칭은 업무적 관점에서 보편적으로 인지되는 이름이어야 한다. 조직 구성원들이 해당 개념을 지칭할때 가장 많이 사용하는 업무 용어를 그대로 사용하는 것이 바람직하다 의미 전달의 충분성 : 데이터 명칭은 이름만으로 데이터의 의미 및 범위가 파악될 수 있어야 한다. 업무나 사용자의 관점에 따라 의미가 달라질 수 있는 이름은 수식어 등을 ..

데이터 거버넌스의 정의 데이터 관련 문제에 대한 의사결정 및 권한 사항의 적용 체계 특정 데이터 자산에 대한 통제나 조치를 실행하기 위해 일련의 규칙, 도구, 관리 절차를 적용하는 것 모든 데이터 이해당사자의 이익을 위해 데이터를 개선하는 비즈니스 주도형 지속 프로세스이다. 데이터 거버넌스의 세가지 관점 책임감 : 데이터의 활용과 이동에 대한 모든 부분에 대해 오너십(소유권)을 명확하게 정의하여 조직에서 데이터를 처리하는 방식에 대해 투명성을 보장하는 것, 데이터 거버넌스는 조직의 모든 계층에서 실행되는 명확한 책임을 정의하도록 고려되어야 한다. 일관성 : 조직이나 비즈니스별로 데이터가 격리됨으로써 발생할 수 있는 비효율을 감소시킨다. 일관성 확립을 위해 데이터 거버넌스는 표준화된 절차를 고려해야 한다...

1. 전사아키텍처 아키텍처 도메인 구분 비즈니스 아키텍처 애플리케이션 아키텍처 데이터아키텍처 기술 아키텍처 데이터아키텍처 개요 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. ..