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정보 요구 사항 수집 : 관련 문서, 사용자면담, 워크샵, 현행업무 처리 메뉴얼, 정보시스템 관련 산출물로 수집 정보 요구 사항 정리 : 수집 단계에서 시행한 각 방법론의 결과 산출물을 정리 -> 우선순위 분석으로 정리 -> 하나의 정제된 요구사항 단계별 프로세스가 작성 정보 요구 사항 통합 : 수집과 정리 과정을 바탕으로 도출된 요구사항 목록을 검토, 통합 또는 분할 과정을 거치는 단계. 이 과정이 끝나면 단계에 따른 각 유스케이스 및 실제적 업무 분석 대상 작업에 착수 관련문서 - 구현 시스템의 대상과 범위를 명확하게 정의하기 위함 사용자면담 - 실무자와 대면하여 질의응답 통한 정보를 수집하기 위함 워크샵 - 전문 진행자의 진행 하에 현업부서, 전산부서 등 프로젝트의 주요 구성원이 참여함으로써 다양한..

정보 요구사항의 정의 : 사용자(클라이언트)가 해당 시스템에 대해 바라는 것이 무엇인지를 기술한 것. 생명주기 모형은 수집->분석 및 정의 -> 요구사항 상세화 -> 요구사항 검증 순서로 진행됨 1) 정보 요구사항 수집 : 인터뷰, 설문지, 워크샵, 현행 시스템 분석을 통해 수집. 요구사항의 중요도와 긴급성을 같이 조사 2) 정보 요구사항 분석/정의 : 수집된 요구사항을 분야, 프로세스별, 단계별 종합하는 단계. 중요도와 긴급도 순으로 정리해서 요구사항의 우선순위 정립 3) 정보 요구사항 상세화 : 우선순위 높은 순대로 세밀분석 4) 정보 요구사항 검증 : 비즈니스 관점, 조직관점, 어플리케이션 관점, 상관분석을 통해 검증 정보 요구사항 관리 정의 : 사용자의 요구를 수집하고 분류하여 반영하는 일련의 모..

전사 아키텍처 방향 수립 개요 : 환경분석, 구축 방향 정의, 프레임워크 정의로 구성 1. 전사 아키텍처 환경분석 : 비즈니스 내외부 환경분석 + 법제도, 기술 환경 분석 => 해당 프로젝트가 영향 받는것을 분석하여 전사 범위 정의 2. 전사 아키텍처 구축 방향 정의 : 환경 분석 결과 토대로, 구축 목적 정의 / 구축 범의 정의 / 비전, 핵심목적과 핵심가치 수립 3. 전사 아키텍처 프레임워크 정의 : 전사 아키텍처 활동에서 얻어지는 산출물을 분류, 조직화, 유지관리를 위한 프레임워크 정의 필요. 필요 정보유형 식별 / 정보 유형의 논리적 구조화 / 정보 유형간 관계를 구조화 전사 아키텍처 정보 구성 정의 : 가능한 한 변하지 않는 정보구성 요소 도출 정의 필요, 관리비용 대비 효과 고려 1. 아키텍처..

1. 참조 모델 : 기관이나 기업의 전사아키텍처 수립 시 참조하는 추상화 된 모델 2. 참조모델종류 : 성과 참조 / 업무 참조 / 서비스 참조 / 데이터 참조 / 기술 참조 모델 - 성과참조모델(PRM) : Performance Reference Model. 정보화 성과 측정을 위한 항목과 방법을 제시하는 모델 - 업무참조모델(BPM) : Business Reference Model. 업무 아키텍처 기준.대상 기관의 사업 등 전체적 분류 정의하는 모델 - 서비스 참조모델(SRM) : Service Reference Model. 응용 아키텍처 기준. 응용서비스 기능 분류 정의하는 모델 - 데이터 참조모델(DRM) : Data Reference Model. 데이터 아키텍처 기준. 기관 간 교환되는 데이터를..

1. 전사 아키텍처 프레임워크 : 전사적 아키텍처 활동 => 산출물의 분로/조직화, 유지 관리를 위한 틀 정의 2. 전사 아키텍처 프레임워크 구성 : 정책, 정보, 관리 - 정책 : 전사 아키텍처의 정보를 HOW 구성, 기업 달성하고자 하는 모습, 원칙을 의미 - 정보 : 현행 아키텍처, 목표 아키텍처는 도메인별 아키텍처 정보를 구축. 여기에서의 정보란 (BA 비즈니스, DA 데이터, AA 애플리케이션, TA기술) 구분. 이를 아키텍처 도메인이라 정의 - 관리 : 정의된 전사 아키텍처를 지속, 유지 관리하기 위한 것을 의미. 3. 아키텍처 도메인 구성 : BA(전사사업, 업무), AA(컴포넌트, 클래스 etc), TA(기술참조), DA(데이터)

1. 전사아키텍처(EA) : Enterprise Architecture. 조직의 거대화와 더불어 시스템 또한 규모가 커지게 됨. 이러한 변화에 맞춰 기업 전체의 정보화 시스템을 쉽게 파악할 수 있게 하는 일종의 설계도를 의미. - 기업의 목표와 요구를 효율적으로 지원하기 위해 IT 모든 안프라의 각 부분들에 대한 작동방법과 구성하는가에 대한 체계적 기술을 의미. - 기업의 정보화 모습을 비즈니스, 데이터, 애플리케이션, 기술 측면에서 분석하고 표현. - '전사'는 반드시 하나의 기업이나 기관이 아니라 여러개일 수 있음. - EA 수립 이전에 EA의 정의부터 분명히 해야함. 2. 아키텍처의 구성요소 : 규칙(Rule), 계획(Plan), 모델(Model). - 규칙 : 의사 결정 단계에서의 일관성 유지, ..

- MS 사의 클라우드 애저 자격증 중 가장 기본 시리즈이다. - 별도 공부를 위한 사이트, 퀴즈 모음, 자료들이 있다. - 방송대의 졸업논문대체 자격증 중 하나이다(AI-900, AZ-900, DP-900 이상이면 전부 대체 가능) - 별도 공부관련 핵심사이트 https://learn.microsoft.com/ko-kr/training/paths/az-900-describe-cloud-concepts/ Azure 기본 사항 파트 1: 핵심 Azure 개념에 관해 설명하기(AZ-900) - Training 이 학습 경로에서는 Azure 클라우드 컴퓨팅 및 Azure 아키텍처의 기본 사항을 소개합니다. AZ-900을 준비하세요. learn.microsoft.com 학습 구성은 크게 6 파트로 나뉘며, 클라..

R 특징 : 오픈소스 프로그램, 다양한 패키지 수시 업데이트, 탁월한 그래픽 성능, 모든 운영체제 사용 가능, S 통계 언어 기반, 객체지향 언어임과 동시에 함수형 언어 기초문제풀이 각 벡터 x,y는 숫자형, 문자형이나 연산시 문자형 변환 각 벡터 길이가 다를 경우 이를 이용한 연산에는 오류가 따른다 substr, n,y = n~y 번째까지 str 연산 실행

데이터 분석 기법의 주요 종류 1) 시각화 2) 공간분석(GIS) : 공간적 차원과 관련된 속성들을 시각화, 지도 위에 관련된 속성을 표시하되 크기, 모양, 선 굵기로 구분 3) 탐색적 자료 분석(EDA) 4) 통계분석 : 기술통계와 추론 통계로 나눠짐 데이터마이닝 : 대용량의 자료로부터 정보 요약 -> 미래에 대한 예측을 목표로 관계와 패턴 및 규칙을 찾아 모형화 하는데서 이전에 알려지지 않은 새로운 지식을 추출하는 분석방법 데이터마이닝에서의 방법론 : 기계학습, 패턴인식으로 나뉨 1) 기계학습 : 인공신경망, 의사결정나무, 클러스터링, 베이지안 분류, SVM 2) 패턴인식 : 장바구니분석, 연관규칙 데이터마이닝의 활용분야 : 데이터베이스 마케팅 / 신용평가 및 조기경보시스템 / 생물정보학(유전질병진단..

마스터 플랜 수립 개요 : 전략 중요도 / 비즈니스 성과 및 ROI / 분석 과제의 실행 용이성 등을 고려해 적용 우선순위 설정 분석 구현 로드맵 수립 : 업무내재화 적용수준 / 분석데이터 적용수준 / 기술적용 수준에 따라 데이터 분석 구현을 위한 로드맵 수립 * ISP(Information Strategy Planning) : 시스템의 중장기 로드맵 정의를 위해 수행하는 정보전략계획을 의미 수행 과제 도출 및 우선순위 평가 : 1) 분석과제 도출 -> 2) 우선순위 평가 -> 3) 우선순위 정련 일반적인 IT 프로젝트의 우선순위 평가 : 1) 전략적 중요도에 따라(전략적 필요성/시급성) 2) 실행용이성(투자용이성/기술용이성) ROI 관점에서 빅데이터 핵심 특징 : 투자비용 요소(3V) + 비즈니스 효과..