DAsP - 데이터 표준화 개요 [데이터 표준화 개념]

데이터 표준화 개념

 

1.   데이터 표준화 정의

-       시스템별로 산재해 있는 데이터 정보 요소에 대한 명칭, 정의, 형식, 규칙에 대한 원칙을 수립하여 이를 전사적으로 적용하는 것을 의미한다.

-       이러한 데이터 표준화 작업은 데이터의 정확한 의미를 파악할 수 있게 할 뿐만 아니라 데이터에 대한 상반된 시각을 조정하는 역할을 수행한다.

가.  데이터 명칭

n  유일성

n  업무적 관점의 보편성

n  의미 전달의 충분성

 

나.  데이터 정의

- 해당 데이터가 의미하는 범위 및 자격 요건을 규정한다.

n  데이터 사용자가 데이터의 의미를 잘 이해할 수 있도록 관련 업무를 모르는 제 3자의 입장에서 기술한다.

n  서술식 정의만으로 데이터의 의미 전달이 어려울 경우에 실제 발생할 수 있는 데이터의 값도 같이 기술한다.

n  데이터 명칭을 그대로 서술하거나 약어 또는 전문 용어를 이용한 정의 기술은 가급적 사용하지 않는다.

 

다.  데이터 형식

n  데이터 타입
Numeric, Text, Date, Char, Timestamp 등..

n  데이터 길이 및 소수점 자리

n  도메인을 정의하여 데이터 표준에 적용함으로써 성격이 유사한 데이터 간의 데이터 형식을 통일화한다.

n  데이터의 최대값 또는 최대 길이가 고정되어 있지 않을 경우 충분히 여유 있게 정의한다.

n  특수 데이터 타입(CLOB, Long Raw 등)은 데이터 조회, 백업, 이행 등에 있어서 제약 사항이 존재하는 경우가 많기 때문에 가급적 사용하지 않는다.

 

라.  데이터 규칙

- 발생 가능한 데이터 값을 사전에 정의함으로써 데이터의 입력 오류와 통제 위험을 최소화하는 역할을 한다. 데이터 규칙을 통해 데이터의 정합성 및 완전성을 향상시킬 수 있다.

n  기본 값
데이터 값의 입력을 생략했을 경우 자동으로 입력되는 데이터 값을 의미한다.

n  허용 값
업무 규칙과 일관성을 갖도록 입력이 가능한 데이터 값을 제한하는 것으로, 표준 코드 중 데이터 항목별로 가질 수 있는 코드 값을 사전에 정의하는 경우가 이에 해당한다.

n  허용 범위
업무 규칙과 일관성을 갖도록 입력이 가능한 데이터 값을 범위로 제한하는 경우이다.

 

2.   데이터 표준화 구성 요소

 

가.  데이터 표준

-       데이터 표준화는 기본적으로 데이터 모델 및 데이터베이스에서 정의할 수 있는 모든 객체를 대상으로 수행하는 것이 이상적이지만 주로 관리해야 될 필요성이 있는 객체만을 대상으로 데이터 표준화를 하는 것이 효율적이다.

n  표준 용어
업무적으로 사용하는 용어에 대한 표준을 정의함으로써 용어 사용 및 적용에 대한 혼란을 방지하고 원활한 커뮤니케이션을 촉진시킨다.

l  업무적 용어
데이터 표준화 작업은 주로 데이터베이스에 적용하고 사용할 객체에 국한되기 때문에 업무적 용어의 표준화가 반드시 필요한 것은 아니다. 그러나 데이터베이스에서 적용할 용어들이 대부분 현업에서 사용하는 용어를 그대로 수용한다는 점을 고려할 때 업무적 용어의 표준화는 데이터 표준화 작업을 수월하게 해주는 장점이 있다. Ex) 색인(INDEX)

l  기술적 용어
데이터 모델 또는 데이터베이스 스키마에서 나타나는 테이블명 및 칼럼명 등이 기술적 용어에 해당한다. 테이블 및 칼럼의 한글명은 대부분 업무적 용어를 그대로 수용하는 것이 이상적이지만, 데이터베이스의 제약 사항(테이블명의 중복 불허, 명칭에 대한 길이 제약)과 표준 단어의 사용에 따라 업무적 용어와는 상이하게 정의될 수도 있다.

n  표준 단어

l  표준 단어를 관리함으로써 동일한 개념을 의미하는 용어(또는 표준 용어)의 생성을 예방한다.

l  표준 용어는 영문명 작성 기준이 된다. 즉, 테이블 및 칼럼의한글명만 작성하면 영문명은 표준 단어에 의해 자동으로 결정된다.

n  표준 도메인

- 칼럼에 대항 성질을 그룹핑한 개념이다.

- 도메인은 크게 문자형, 숫자형, 일자형, 시간형으로 분류할 수 있고, 더 세부적으로는 명, 주소, ID(이상 문자형), 금액, 율, 수량(이상 숫자형) 등으로 분류할 수 있다.

- 표준 도메인을 칼럼에 적용함으로써 칼럼의 데이터 타입 및 데이터 길이를 일관되게 정의할 수 있다.

n  표준 코드

- 도메인의 한 유형으로서 특정 도메인 값(코드 값)이 이미 정의되어 있는 도메인이다. 따라서 코드에 대한 표준은 다른 표준과는 달리 데이터 값, 즉 코드 값까지 미리 정의해야 한다.

n  기타 데이터 표준 관련 요소

- 데이터모델에서 정의하는 주제 영역, 관계명과 데이터베이스에서 정의하는 데이터베이스, 데이터베이스 스키마, TABLESPACE, INDEX, CONSTRAINT 등에 대한 표준을 관리한다.

 

나.  데이터 표준 관리 조직

-       전사적으로 수립된 데이터 표준 원칙, 데이터 표준, 데이터 표준 준수 여부 관리 등을 위해서는 데이터 관리자(DA, Data Administrator)의 역할이 요구된다.

-       데이터 관리자는 하나의 기업 또는 조직 내에서 데이터에 대한 정의, 체계화, 감독 및 보안 업무를 담당하는 관리자를 의미한다.

1)     데이터 관리자 주요 역할

n  데이터에 대한 정책과 표준 정의

n  부서 간 데이터 구조 조율

n  데이터 보안 관리

n  데이터 모델 관리

n  데이터의 효율적인 활용 방안 계획

 

2)     데이터 관리자 세부 역할

구분	주요 활동
전사 데이터 관리자	• 데이터 표준화에 대한 정책 결정 • 검토된 데이터 표준 제안에 대한 승인
업무 데이터 관리자	• 담당 업무 기능의 데이터 요구사항 반영을 위해 필요한 데이터 표준 정의 • 업무 관련 데이터 표준 변경 제안에 대한 합동 검토
업무 시스템 데이터 관리자	• 시스템 관리 목적의 데이터 요구사항을 위해 필요한 데이터 표준 정의 • 업무 관련 데이터 표준 변경 제안에 대한 합동 검토 • 데이터 모델에 대한 데이터 표준 적용 및 준수 여부 체크

 

3)     데이터베이스 관리자와 비교

구분	데이터 관리자(DA)	데이터베이스 관리자(DBA)
관리 대상	데이터 요구사항을 반영한 데이터 모델 및 각종 표준	데이터 모델을 특정 데이터베이스 제품의 특성에 맞추어 구축한 데이터베이스
주업무	업무에 필요한 데이터의 메타 데이터를 정의하고 신규 또는 변경된 요구사항을 신속하게 데이터 모델에 반영	요구되는 성능 수준을 발휘하면서 안정적으로 운영되도록 데이터베이스를 관리
품질 수준 확보	데이터 표준의 고나리 및 적용을 통해 품질 수준을 확보	데이터의 정합성 관리를 통해 데이터 품질 수준을 확보
전문 기술	담당 업무 분야에 대한 업무 지식과 데이터 모델링에 대한 전문성이 필요	데이터 모델에 대한 해독 능력 및 특정 데이터베이스 제품에 대한 전문 지식이 필요

 

 

다.  데이터 표준화 절차

구분	주요 활동
데이터 표준화 요구사항 수집	• 개별 시스템 데이터 표준 수집 • 데이터 표준화 요구사항 수집 • 표준화 현황 진단
데이터 표준 정의	• 표준화 원칙 • 데이터 표준 정의: 표준 용어, 표준 단어, 표준 도메인, 표준코드, 기타 표준
데이터 표준 확정	• 데이터 표준 검토 및 확정 • 데이터 표준 공표
데이터 표준 관리	• 데이터 표준 이행 • 데이터 표준 관리 절차 수립: 데이터 표준 적용, 변경, 준수 검사 절차