[데이터아키텍처 구축] 데이터아키텍처 정보 구성 정의

1. 데이터아키텍처 정보 구성 개요

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- 데이터아키텍처 정보는 기업이나 조직의 경영 전략과 비지니스를 지원하기 위한 데이터를 구조와 흐름 관점에서 체계화한 정보로서 활용할만한 가치와 관리 용이성을 갖고 있어야 하며, 전사 데이터에 대한 통합적 모습을 쉽게 이해할 수 있어야 한다.

 

- 데이터아키텍처 정보는 대상 데이터를 최상위의 개괄적 모습에서부터 단계적으로 상세화하여 전사의 데이터를 해석하고 이해하기 쉽게 체계화한 것이다.

 

- 데이터아키텍처 정보는 주로 데이터 구조와 데이터 흐름을 대상으로 정의하며, 전사의 모든 데이터가 정합성을 유지하도록 데이터 요소를 정의하고 데이터 요소 간의 관계를 포함해야 한다.

 

- 데이터아키텍처 정보는 비지니스 프로세스가 변하더라도 가능한 한 변화하지 않도록 데이터 구조를 도출하여 정의하는 것이 이상적

 

 

 

■ 아키텍처 매트릭스

• 데이터아키텍처 정보를 표현하기 위해서는 우선 데이터아키텍처 산출물과 이를 구성하는 요소를 분류하는 것이 필요. 흔히 매트릭스 형태로 작성하는데 이를 아키텍처 매트릭스라고 한다.
• 아키텍처 도메인마다 정의할 수 있으며 데이터 관점에서 상세화한 아키텍처 매트릭스를 정의하기 때문에 데이터아키텍처 매트릭스라고 하는 것이 더 구체적인 표현이라 할 수 있다.

 

 

 

 

 

 

2. 데이터아키텍처 매트릭스 정의

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가. 데이터아키텍처 매트릭스 개념

: 데이터아키텍처 프레임워크가 데이터아키텍처 구축 / 운영에 필요한 모든 구성요소와 구성요소 간의 관계를 포함하는 것이라면, 데이터아키텍처 매트릭스는 협의의 프레임워크로 데이터아키텍처 도메인의 산출물을 식별하고 정의하기 위한 논리적 체계를 정의하는 것이다.

 

 

 

나. 데이터아키텍처 매트릭스 구성

데이터아키텍처 매트릭스는 일반적으로 의사결정 유형(관점) 또는 상세화 계층과 아키텍처 정보 유형(대상)의 두 축을 기준으로 2차원의 매트릭스 형태로 구성

 

▶ 의사결정 유형은 데이터 관리와 관련된 조직이나 역할을 파악하여 조직이나 역할 간 이해 관점이나 책임 범위에 따라 계층적으로 구분한 것이며, 아키텍처 정보 유형은 데이터아키텍처 정보로 관리할 대상을 활용목적이나 성격의 유사성에 따라 그룹화하여 구분한 것이다. 의사결정 유형 구분은 필요에 따라 관리 대상 정보의 상세화 계층 구분으로 표현하기도 한다.

 

▶ 의사결정 계층별로 어떠한 데이터아키텍처 구성 정보가 필요한 것인지에 대한 아키텍처 정보의 활용 방안을 토대로 의사결정 유형과 아키텍처 정보 유형으로 구분한 각 항목에 필요한 산출물을 도출하여 배치함으로써 데이터아키텍처 매트릭스를 정의한다.

 

 

■ 의사결정 유형

- 조직이 수행하는 업무의 의사결정 특성에 따라 단계 정의

- 업무와 IT 조직의 이해 관계자를 식별하거나 데이터를 활용하는 유형에 따라 이해 관계자를 식별

- 이를 바탕으로 데이터 또는 데이터 관리 관점에서 의사결정 계층의 구조를 분석하여 의사결정 유형을 정의한다. 데이터아키텍처를 구축하는 목적에 따라 3~5단계로 나눌 수 있음

- 의사 결정 유형은 필요에 따라 데이터아키텍처 정보의 상세화 수준을 바탕으로 계층을 구성할 수도 있다. 최상위의 가장 추상화 수준이 높은 개괄적 단계에서부터 단계적으로 상세화 정도를 구분하여 최하위의 상세화 수준이 가장 높은 단계까지 계층화한다.

 

 

 

■ 아키텍처 정보 유형

- 데이터아키텍처 정보를 구성하려는 대상에 대해 특성이 비슷한 것들을 그룹화한 것으로, 기업이나 조직이 관리하는 모든 데이터 관련 정보를 수집하여 분류한다.

- 일반적으로 데이터아키텍처를 구성하는 대상은 데이터 구조 · 데이터 흐름 · 데이터 관리에 관련된 정보로 분류하며, 데이터 표준에 관련된 정보를 추가적으로 분류하기도 한다.

- 의사결정 유형의 구성요소는 기업의 정보화 관련 의사결정 계층 구조를 업무 분장이나 전결 규정, 면담 등을 통하여 파악한다. 의사결정 범위, 주기, 간격에 따라서 또는 의사결정을 위해 어떤 수준의 데이터를 필요로 하는지, 어떠한 수준의 데이터에 대해 의사결정을 하는지 등을 파악해 이해 관계자별로 계층 구조를 정의한다.

- 아키텍처 정보 유형의 구성요소는 선진 사례의 관리 대상 구성을 참조하거나, 자신이 속한 기업이나 조직에서 관리하고 있고, 관리해야 하는 데이터 유형에 대한 구분을 바탕으로 데이터 관리 요건을 반영하여 조직간 조정과 합의를 거쳐 결정한다.

 

 

 

 

다. 산출물 정의

 

[데이터아키텍처 매트릭스 구성 사례]

의사결정유형(관점) \ 아키텍처정보유형(대상)	데이터 표준	데이터 구조	데이터 흐름	데이터 관리
CDA (개괄적 관점)	데이터 표준화 원칙	개괄모델 주제영역	데이터 통합 구조도	데이터 관리 정책
DA (개념적 관점)	데이터 모델링 원칙 DB 명명규칙	개념모델	데이터 흐름도	데이터 표준 관리 요구 사항 관리
Modeler (논리적 관점)	표준 단어 표준 용어	논리모델	아웃바운드 / 인바운드 데이터 정의서	데이터 모델 관리 데이터 흐름 관리
DBA (물리적 관점)	표준 도메인 표주코드	물리모델 데이터베이스	-	데이터베이스 관리
User (운용적 관점)	-	사용자 뷰	-	-

 

외에도 책에 5가지의 테이블 형태가 존재한다. 모든 테이블을 블로그에 정리하는 것이 쉽지 않아서 이 부분은 책 참고

 

→ 매트릭스를 통해 데이터아키텍처 정보를 구성하는 산출물을 정의했지만, 실질적으로 매트릭스의 활용도를 높이고 체계적으로 데이터아키텍처 정보를 구축하려면 매트릭스의 각 셀에 정의된 산출물에 대해 구체적인 산출물 작성 방법이나 가이드와 산출물 구성 내역을 정의해야 한다. 이를 위한 필요 사항의 예시는 다음과 같다.

 

• 산출물 표현 방법 및 세부 구성 정의
• 현행 데이터아키텍처 정보에 대한 산출물 정의
• 목표 데이터아키텍처 정보에 대한 산출물 정의
• 산출물 간 연관성 정의

 

 

 

 

라. 데이터아킽텍처 매트릭스 정의 시 고려 사항

1. 첫째, 데이터아키텍처 매트릭스에 정의되는 산출물은 업무와 IT, 관리자와 실무자 사이의 중요한 커뮤니케이션 수단이다. 매트릭스를 정의할 때는 일반적인 데이터아키텍처 개념을 포함하면서 매트릭스에 포함되는 산출물이 범위와 목적에 적합하게 정의되었음을 조직 내 모든 계층의 구성원들이 확신할 수 있어야 한다.
2. 둘째, 아무리 잘 정의된 모범사례가 있더라도 무조건적인 도입과 적용은 좋지 않다. 모범사례가 있다면 최대한 참조하되 조직 문화와 의사결정 구조를 고려해서 테일러링(tailoring)을 해야 하며, 무엇보다도 이해관계자들의 이해와 공감대 형성이 필요
3. 셋째, 데이터아키텍처 매트릭스는 대상이 되는 전사 데이터에 대해 데이터아키텍처 원칙 및 표준에 대한 준수성을 높이고 조직별로 통일된 접근이 가능하도록 정의
4. 넷째, 데이터아키텍처 외에 다른 아키텍처 모데인과의 상호 연계성을 고려한다.

 

 

 

 

 

3. 데이터 참조모델 정의

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데이터 참조모델은 전사 데이터에 대한 체계적인 분류와 표준화를 통하여 전사 데이터의 통합성, 중복 정의 방지, 공유 데이터의 발견, 상호운용성 향상 등의 목적으로 설계되어 있다. 기업이나 조직이 보유한 데이터를 분석하여 전사적으로 참조 · 재활용성이 필요한 데이터를 식별하고 이를 표준화하여 데이터 참조 모델에 반영하는 프로세스를 지속적으로 수행해야 한다.

 

 

 

 

 

4. 데이터아키텍처 원칙 수립

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- 데이터아키텍처 원칙 수립은 데이터아키텍처 비전 달성을 위해 구성원들이 공통적으로 지켜야 하는 규범을 정의하는 것이다. 데이터아키텍처 원칙은 데이터아키텍처 목표 달성을 위한 의사결정의 객관적 기준을 제시함으로써 의사결정을 효과적으로 지원해주고, 업무 협조와 조정을 위한 의사소통 과정의 투명성을 제공한다. 이는 비지니스 전략과 정보화 · 데이터 전략의 연결성을 강화하는 것이며, 구성원들의 개별적인 의사결정이 조직의 목표에 쉽게 정렬될 수 있도록 한다. 다시 말해서 데이터아키텍처를 구축하는 데 있어서 구성원들이 준수해야 하는 업무 지침이나 기준을 제시하여 전사적으로 통일성과 일관성을 유지할 수 있게 하는 것이다.

 

- 데이터아키텍처 목표에 부합하는 품질 기준을 파악한 후 이를 토대로 데이터아키텍처 원칙을 도출하고, 여기에 전사아키텍처를 추진하는 전사적 차원의 대원칙에 해당하는 전사아키텍처 기본 원칙을 근거로 하여 데이터아키텍처 원칙을 정의한다.

 

- 데이터 아키텍처 원칙의 구성요소는 아래와 같다.

• 원칙 : 원칙의 내용을 간략하게 기술
• 의미 : 원칙이 가지는 의미를 설명
• 근거 : 원칙으로 채택된 원인 또는 배경
• 기대 효과 : 원칙이 데이터아키텍처 수립에 미치는 영향 또는 준수 시의 기대 효과

 

 

[전사아키텍처 기본 원칙 예]

원칙	의미
업무 지향	기업의 정보화는 업무 개선과 상품 및 서비스 품질 개선에 기여할 수 있는 방향으로 추진되어야 한다.
성과 지향	기업의 정보화는 객관적인 성과 지표에 의해 관리되고 평가되어야 한다.
고객 지향	기업의 정보화는 고객의 만족도를 개선하는 방향으로 추진되어야 한다.
상호 운용	기업의 정보화는 전사아키텍처에 정의된 원칙과 아키텍처를 준수하여 시스템 간의 연계성과 운영의 지속성을 확보할 수 있는 방향으로 추진되어야 한다.

 

 

 

[데이터아키텍처 원칙 예]

원칙	의미	근거
데이터 표준 준수	정의된 표준에 따라 생성 · 수정 · 활용되도록 한다.	EA 기본원칙
아키텍처 모델 관리	전사 차원의 아키텍처 데이터 모델을 관리하여 전사적 데이터 통합성을 유지한다.	EA 기본원칙

 

 

 

 

[데이터아키텍처 원칙 수립할 때 고려사항]

• 원칙의 의도가 명확하게 제시되어 원칙 적용 시 혼돈의 발생을 최소화할 수 있어야 한다.
• 아키텍처 및 계획 수립과 관련된 의사결정을 효율적으로 할 수 있도록 가이드할 수 있어야 한다.
• 중대한 데이터 관련 의사결정 시 규범으로써 활용될 수 있어야 한다.
• 데이터아키텍처 조직의 모든 정보 관리 및 기술과 관련된 의사결정은 데이터아키텍처 원칙을 기반으로 수행하여야 한다.
• 원칙 간에 서로 상반되는 지향점을 갖지 않도록 원칙 수립 시 사용되는 용어는 주의하여 선택하여야 한다.