문제 121. 데이터 모델링의 기본 원칙으로 거리가 먼 것은? ② 솔루션 구체화 원칙 : 커뮤니케이션 원칙: 요구 사항은 모든 사람들이 이해할 수 있도록 명확하게 공표됨은 물론 최종 사용자 지향적으로 분명하게 파악되는 수준으로 작성되어야 한다. 모델링 상세화 원칙: 데이터의 상세화 정도를 제시하고, 조직이 사용하는 정보 구조의 '최소 공통 분모'를 제시해야 한다. 논리적 표현 원칙: 모델은 물리적 제약조건 없이 비즈니스를 그대로 반영해야 한다. 즉, 논리적 데이터 모델은 특정 아키텍처, 기술 또는 제품 등에 독립적이어야 한다. 문제 123. 개체-관계 모델에 대한 설명으로 틀린 것은? ③ 연관과 상속의 개념을 통해 객체들을 연결한다. : 개체-관계 모델에 대한 설명보다는 객체지향 모델링에 대한 설명이다...
문제 84. 데이터 표준 관리시스템을 도입할 때 고려사항으로 부적절한 것은? ④ 특수성 : 특정 업무 및 상황에 맞는 요건 중심의 시스템 기능 존재 여부 : 데이터 표준관리 시스템 도입 시 시스템의 확장성, 유연성, 편의점 관점에서충분한 검토가 이루어져야 한다. 문제 85. 전사적 관점에서 데이터 표준화 기본 원칙으로 채택하기에 가장 부적절한 것은? ① 한글명에 대해서는 복수개의 영문명을 허용한다. : 한글명 복수 개의 영문명을 허용할 경우, 해당 용어를 데이터베이스에 반영할 때 어떠한 물리명을 써야 할 지에 대한 판단이 불가능하기 때문에 하나의 한글명에 대해서는 반드시 하나의 영문명만 허용하도록 한다. 문제 90. 데이터 관리자와 데이터 베이스 관리자의 각 직무별 내용으로 부적절한 것은? 구분 데이터 ..
문제 44. 프로세스를 순서대로 바르게 나열한 것은? ② 정보 요구사항 발송 ㅡ 정보 요구사항 수렴 ㅡ 정보 요구사항 검토 ㅡ 영향도 분석 ㅡ 공식화 ㅡ 반영 작업 계획 수립 : 정보 요구 사항 관리 절차는 정보요구사항 발송 -> 정보요구 사항 수렴 -> 정보 요구사항 검토 -> 영향도 분석 -> 공식화 -> 반영작업계획 수립 순으로 진행된다. 문제 45. 요구사항을 명확하게 정의하고 개발하기 위해서 필수적으로 진행할 단계가 아닌 것은? ④ 정보 요구 사항 표준화 : 정보 요구 사항에 대한 표준화는 반드시 필요한 절차는 아니다. 문제 47. 참여자로부터 새로운 요구 사항에 대한 의견과 아이디어도 얻고 방향을 도출하고자 질문법(Questioning)으로 세션을 진행할 수 있는 질문법의 종류로 거리가 먼 것..
문제 1. EA의 개념에 대한 설명으로 부적합한 것은? ④ EA 도입의 핵심은 통합성과 상호운영성의 제고이다. 따라서 모든 기업은 EA 도입의 핵심 목적으로 통합성과 상호운영성을 설정한다. : EA 도입의 일반적인 목적은 IT 투자 효과를 높이고 IT 통합성, 상호운용성 등을 제고하는 것이지만 실제 목적은 기업의 특성이나 기업의 상황에 따라 다를 수 있다. 예를 들면, 기업이 최근에 신시스템을 구축한 경우와 신시스템을 구축을 꼐획하고 있는 경우는 EA 도입 목적이 다를 수 있다 따라서 "모든 기업은 EA 도입의 핵심 목적으로 통합성과 상호운용성을 설정한다."는 내용은 맞지 않다. 문제 6. 전사아키텍처 프레임워크에 대한 설명으로 틀린 것은? ④ 오픈그룹의 EA 프레임워크(TOGAF)는 목표아키텍처를 구축..
데이터아키텍처 준전문가 (DAsP, Data Architecture Semi-Professional) 1. 전사아키텍처 이해 1-1. 전사아키텍처 개요 1-1-1. 전사아키텍처 정의 1-1-2. 전사아키텍처 프레임워크 1-1-3. 전사아키텍처 참조 모델 1-1-4. 전사아키텍처 프로세스 1-2. 전사아키텍처 구축 1-2-1. 전사아키텍처 방향 수립 1-2-2. 전사아키텍처 정보 구성 정의 1-2-3. 전사아키텍처 정보 구축 1-3. 전사아키텍처 관리 및 활용 1-3-1. 전사아키텍처 관리 체계 1-3-2. 전사아키텍처 관리 시스템 1-3-3. 전사아키텍처 활용 2. 데이터 요건 분석 2-1. 정보 요구 사항 개요 2-1-1. 정보 요구 사항 2-1-2. 정보 요구 사항 관리 2-2. 정보 요구 사항 조사..
물리 데이터 모델 품질 검토 1. 물리 데이터 모델 품질 검토 개요- 물리 데이터 모델은 시스템 성능에 대해 직접적인 영향을 미치기 때문에 향후에 발생할 수 있는 성능 문제를 사전에 검토하여 최소화하는 노력이 절대적으로 필요하다.- 물리데이터 품질 검토의 목적은 ‘성능’과 ‘오류 예방’의 관점에서 생각해 볼 수 있으며, 이에 따라 물리 데이터 모델의 품질 기준도 조직에 따라 혹은 업무 상황이나 여건에 따라 가감하거나 변형하여 사용하기도 한다.기준항목설명검토 관점 사례 정확성데이터 모델이 표기법에 따라 정확하게 표현되었고, 업무 영역 또는 요구사항이 정확하게 반영되었음을 의미함• 사용된 표기법에 따라 물리 데이터 모델이 정확하게 표현되었는가• 대상 업무영역의 업무 개념과 내용이 정확하게 표현되었는가• 요구..
DAsP - 물리 데이터 모델링 [반정규화]
반정규화- 논리 데이터 모델링의 마지막에 진행되었던 정규화 작업이 완료되면 데이터 모델은 데이터의 중복을 최소화하고 데이터의 일관성과 정확성, 안정성을 보장하는 데이터 구조가 완성된다. 이러한 정규화된 데이터 모델은 시스템의 성능 향상, 개발 과정의 편의성, 운영의 단순화를 위해 정규화의 원칙들에 위배되는 행위를 의도적으로 수행하게 된다.- 이러한 일련의 과정을 반정규화 과정이라고 할 수 있다.- 이러한 과정은 동전의 양면과도 같다. 즉, 반정규화된 데이터 구조는 성능과 관리효율을 증대시킬 수 있지만, 데이터의 일관성 및 정합성을 해칠 위험을 내포하고 있고, 또한 이를 유지하는데도 그만큼 비용이 발생하여 지나치면 오히려 성능에도 악영향을 미칠 수 있기 때문에, 데이터 모델의 각 구성 요소인 엔티티, 소성..
DAsP - 물리 데이터 모델링 [논리-물리 모델 변환]
논리-물리 모델 변환 1. 논리 데이터 모델 – 물리 데이터 모델 변환 용어 2. 엔티티 – 테이블 변환가. 테이블 설명테이블은 데이터를 저장하기 위해서 생성된 데이터베이스에서의 가장 기본적인 객체이다. 1) 테이블(Table)테이블은 기본적으로 칼럼(Column)과 로우(Row)를 가진다. 각각의 칼럼은 지정된 유형의 데이터 값을 저장하는 데 사용된다.2) 로우(Rows)테이블의 한 로우에 대응. 튜플, 인스턴스, 어커런스라고도 한다.3) 칼럼(Columns)각 사원 개개인의 관리 항목에 대한 Value를 저장한다.4) 기본키(Primary Key)하나의 칼럼 혹은 몇 개의 칼럼 조합으로, 어떤 경우라도 테이블 내에 동일한 값을 갖는 튜플이 존재하지 않도록 한다.5) 외래키(Foreign Key)외부 ..
물리 요소 조사 및 분석 1. 시스템 구축 관련 명명 규칙사내의 시스템 구축과 관련된 명명 규칙을 파악하여 물리 데이터 모델의 각 요소의 내용에 이를 적용해야 한다. 2. 하드웨어 자원 파악가. CPU중앙처리 장치의 성능과 집중적인 부하가 발생하는 시간 등을 파악한다. 나. MEMORY전체 메모리의 규모 및 시스템이 사용하는 메모리 영역을 포함하여 사용 가능한 메모리 영역을 파악한다. 다. DISK전체 디스크의 크기, 분할된 형태, 현재 디스크 활용률 등을 파악하고 사용 가능한 공간을 확인한다. 라. I/O Controller현재 입/출력 컨트롤러의 성능 및 적절하게 운용되고 있는가를 파악한다. 마. Networkn 현재 처리 가능한 속도n 집중적인 부하가 발생하는 시간대n 동시 접속 최대 가용 사이트 ..
물리 데이터 모델링 이해 1. 물리 데이터 모델 정의물리 데이터 모델이란 논리적 모델을 특정 데이터베이스로 설계함으로써 생성된 데이터를 저장할 수 있는 물리적인 스키마를 말한다. 데이터 모델의 엔티티와 서브타입은 논리적인 집합이며, 만약 관계형 데이터베이스로 설계한다면 이 단계에 와서 물리적인 테이블(Table)로 확정된다. 물리 데이터 모델링은 논리 데이터 모델을 사용하고자 하는 각 DBMS의 특성을 고려하여 데이터베이스 저장 구조(물리 데이터 모델)로 변환하는 것이다. 2. 물리 데이터 모델 의의물리적 데이터 모델링은 관계 데이터 모델링(RDM, Relation Data Modeling)이라고도 한다. 사전에 작성된 논리적 데이터 모델을 각각의 관계형 데이터베이스 관리 시스템의 특성, 기능, 성능 등..