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데이터 표준 확정 프로세스 : 데이터 표준 검토 계획 수립 > 데이터 표준 검토 > 데이터 표준 보완 및 승인 데이터 표준 공표 프로세스 : 데이터 표준 배포 > 데이터 표준 교육 데이터 표준 확정 데이터 표준 공표 1) 데이터 표준 검증 기준 : 유일성, 완전성, 정확성, 범용성 확정된 데이터 표준을 배포, 전사 시스템에 적용하는 것을 목표로 함 관련 내역에 대한 교육 또한 포함 데이터 표준 관리 : 표준화 작업 절차 이후, 표준에 근거해 관리 프로세스를 정립하고 데이터 표준이 관리되도록 하는 후속 단계 데이터 표준 관리 프로세스 유형 1) 개발/운영 과정에서 데이터 표준 신규 요건 발생 -> 이를 처리하기 위한 프로세스 2) 데이터 표준이 변경/삭제 되는 경우 발생 -> 영향도를 분석 && 이를 처리..

데이터 표준 정의 : 표준 단어 사전 정의, 표준 도메인 사전 정의 표준 단어 사전 정의 : 업무상 실사용, 일정한 의미를 갖는 최소 단위의 단어를 정의 1) 해당 기관에서 사용하는 모든 단어를 추출, 종류 및 유형을 분류하고 용도를 고려해 표준단어를 정의 2) 동음이의어, 이음동의어 처리 3) 정의한 표준단어 -> 원칙 참고해 영문명 및 영문약어명 정의 필요 4) 표준화의 핵심 -> 동일한 의미의 속성명을 통일하는 것 5) 표준 단어 관리기준은 표준성, 일반성, 대표성이다. 6) 표준 단어 정의 프로세스 : 현행용어 수집 > 단어분할 > 단어 정렬 > 표준 단어 사전 정의 7) 표준 단어 정의 시 주의사항 : 최소 단위를 기준으로 할 것, DBMS 첫글자는 알파벳으로 정의 => 영문명 동일 단어 동음이..

주요 프로세스 : (1) 데이터 표준화 요구사항 수집 -> (2) 현행 데이터 표준 원칙 분석 -> (3) 데이터 표준 개선 방안 정의 (1) 데이터 표준화 요구사항 수집 : 자료 마련(현업 및 개발자로부터 인터뷰와 설문조사)하되 반드시 전체적 관점 / 제 3자 관점에서 기술 해당 영역에 익숙지 않은 관리자의 관점이 더 유용(표준화에 도움) (2) 현행 데이터 표준 원칙 분석 : 현재의 정보시스템 개발 지침문서와 데이터 표준을 확보하나(원칙 수집), 현행 정보시스템 모델 분석만으로 유추할 수 있는 항목은 제한적(원칙 수집). 현행 시스템에서 적용하는 항목을 도출(데이터 표준원칙 사용 현황 분석). (3) 데이터 표준 개선 방안 정의 : 전사적인 관점에서 접근, 전사적 필요성 검토하여 신규 정의 or 정의..

데이터 표준 관리도구 : 1) 전사 데이터 표준 정보 관리 2) 데이터 표준에 의한 개발 및 유지보수 지원 3) 데이터 표준화 준수 및 영향 평가. 데이터 표준 관리 도구 종류 : 표준관리도구 / 구조관리도구 / 품질진단도구 / 흐름관리도구 1) 데이터 표준 관리 도구 2) 데이터 구조 관리 도구 3) 데이터 품질 진단 도구 4) 데이터 흐름관리 도구 표준데이터를 기본, 데이터 등록 및 수정 논리 및 물리데이터 모델 생성, 등록 현 시스템 등록된 데이터 값 오류, 표준화 수준 진단 DB app 상호 영향분석 1) 데이터 표준 관리도구 : 메타 데이터 관리 시스템이라고도 한다. 단어, 용어, 도메인, 표준코드, 멀티표준 관리 담당 - 단어 : 단어사전, 금칙어 사전 등 - 용어 : 업무적 정의된 표준 용어..

데이터 표준화 정의 : 현실 세계의 정보 -> 데이터베이스에 저장하는 정보 항목의 종류/명칭/형식/유효값/관리 절차 => 특정 기준에 따라 표준화 하는 행위(전사적 활용) 데이터 명칭 주요 특징 - 유일성 : 한 개념당 하나의 명칭만 허락 - 보편성 : 업무적 관점에서 보편적으로 인지할 수 있어야 함 - 충분성 : 데이터 명칭 이름만으로 데이터의 의미, 범위 파악이 충분해야 함 데이터 정의 : 데이터가 의미하는 범위와 자격 요건을 규정하고, 사용자가 잘 이해할 수 있도록 한다. 데이터의 소유자를 결정하는 요인이 됨 - 데이터 의미를 잘 이해할 수 있어야 함 => 업무를 잘 모르는 3자의 입장에서 기술 - 서술식 의미만으로 정의 어려울 경우 => 실제 발생 데이터 같이 기술 - 데이터 명칭 그대로 표기 또..

데이터 표준화 필요성 1) 비표준화 -> 의사소통 혼란, 관리비용 증가, 부정확한 정보생산 등 많은 문제 야기 데이터 표준화 : 표준화되지 않은 데이터 관리는 의사소통 혼란과 장기적인 관리 측면에서 많은 문제를 야기. 데이터 품질 향상을 위해서는 일관된 데이터 형식과 표준을 필요로 함. - 데이터 활용상 문제점 : 데이터 중복 -> 조직 업무에서의 데이터 불일치 발생 데이터에 대한 의미 파악 지연 -> 정보제공 문제점 발생 데이터 통합의 어려움 존재 정보시스템 변경과 유지보수 어려움 - 데이터 문제점 원인: 동시다발적 정보시스템 개발 전사 데이터 관리 마인드 미형성 전사 데이터 관리 인력 및 표준 관리도구의 부재 - 데이터 관리 개선 방안: 데이터의 표준화 및 규격화를 위한 기본 방침 설정 및 수립 전사..

Part 1. 전사 아키텍처 이해 - 전사 아키텍처란 ? : 기업과 같은 곳의 정보 시스템을 파악할 수 있는 전체적인 구성도.(아키텍처, 틀, 설계도) - 전사 아키텍처 구성 3요소? : 규칙, 계획, 모델 (Rule, Plan, Model) - 전사 아키텍처 도메인 : DA BA TA AA - 전사 아키텍처 프레임 구성순서? : 비전수립 > 구축 > 관리 > 활용 - 전사의 의미는 하나의 기업이나 기관을 가리킨다 => X Part 2. 데이터 요건 분석 - 정보 요구사항 정의 ? : 클라이언트 또는 사용자가 시스템에 원하는 것이 무엇인지를 서술한 것 - 정보 요구사항 순서 ? : 요구사항 수집 > 요구사항 분석과 정의 > 요구사항 상세화 > 요구사항 검증 - 객체 지향 관점에서의 상세화 다이어그램 종류..

정보 요구 상관분석 기법 : 도출된 정보 요구사항을 타 영역과 비교/분석 -> 정보 요구사항 도출이 효과적인지 아닌지 확인 가능 - 주체별 분류 : 요구사항 분석가 수행(요구 수집 및 분석한 주 담당자 기준 검토 기준항목 마련 후 분석 수행) 품질보증 팀 수행(인터페이스 검증 용이, 낮은 업무 이해도로 단점 지적과 수정 어려움) 외부 감리 수행(3자 시각으로 검토 가능. 상관분석 객관성 극대화, 인력자원 비료과적일 시 잘못된 분석결과 초래 위험) - 정보 요구/어플리케이션 상관분석 : 정보요구사항에서 도출된 항목, 어플리케이션 영역에서 도출된 항목 = 매트릭스 작성 CRUD를 빠짐없이 정의할 필요 복수 액션시 우선순위는 C>D>U>R 2가지 객체중 한개 누락은 분석 가능, 모두 누락은 분석 불가능(정보 ..

정보 요구 사항 확인 : 분석 후 도출된 산출물에 대해 재검토 기준 정의와 이에 대한 계획 수립. 완전성, 정확성, 일관성, 안정성 측면에서 재검토 - 재검토 계획 수립 : 재검토 대상이 된 분석결과와 정보 요구사하 정의서의 산출물을 확인. 확인후 대상 산출물별로 재검토 기준을 정의 재검토 대상(정보 요구사항 정의서, 정보 항목 목록, 유스케이스 정의서, 클래스 다이어그램 etc) - 재검토 실시 : 재검토 계획서 작성과 승인. 재검토 담당자별 역할분담. 업무 영역별 재검토 대상 산출물을 재검토 - 보완 결과 확인 : 재검토 결과 토대로 업무 영역별 산출물 보완. 재검토 결과 반영과 미반영의 사유도 검토. 재검토 결과 토대로 보완 목록을 수정하고, 정보 요구사항 정의서의 안정성도 분석 정보요구 분석 방법..

분석대상 정의 : 크게 와 로 나뉜다. - 현행 업무 분석 대상 정의 : 현행 업무 흐름도, 현행 업무 설명서, 현행 업무 분장 기술서를 분석 대상 자료로 포함. - 현행 시스템 분석 대상 정의 : 현행 시스템 구성도, 현행 시스템 분석 및 설계 개발보고서, 화면, 장표 보고서 레이아웃, 현행 시스템 테이블 목록 및 테이블 정의서, 프로그램 목록, 사용자 운영자 지침서, 시스템 지원 및 유지보수 이력, 시스템 개선 요구사항 등을 자료로 포함 * 현행 시스템 분석 대상 정의시 4가지 기준으로 표기. * 필요에 따라 사용자 뷰도 대상에 포함될 수 있음. 정보 요구사항 상세화 : 위의 과정을 통해 분석한 뒤 정보 요구사항 정의서를 보완하는 과정. 이 있으며 로 나뉜다. - 기능적 요구사항 : 외부와의 직접적 ..