DA(Data architecture)

번역의 최선은 지식, 그 지식의 개념에 대한 이해가 정확한 번역을 가능하게 한다. 산출물이 기업차원에서 갖는 의미와 개념을 알고있다면 한글로 쓴 문서 이상의 번역이 가능하다. 


이에 내가 현재 담당하고 있는 EA/QA 프로젝트의 데이터 아키텍처 번역업무 및 글로벌 팀과의 의사소통을 위해 EA와 DA에 대해서 개념잡기 위해 공부함!

 

우선, EA의 하부 개념인 데이터 아키텍처를 들어가기 전에, EA(Enterprise architecture)를 살펴보면?

EA란 기업의 목표와 요구를 효과적으로 지원하기 위해 IT인프라 각 부분이 어떻게 구성되고 작동돼야 하는가를 체계적으로 기술하는 작업을 말한다. 

또 복잡한 기업의 모습을 비즈니스, 데이터, 애플리케이션 등 다양한 측면에서 분석하고 표현해 이해하기 쉽도록 정보체계를 구축하는 의미로도 사용된다. 

또한 미국 예산관리국(OMB)은 조직의 업무활동과 정보기술간의 관계를 현재와 향후 추구할 모습으로 나눈 청사진으로 정의하기도 한다. 

기업 가치창출 활동에서 다양한 환경변화에 민첩하게 대응할 수 있도록 하는 능력이 정보기술의 역할로 중시되면서 전사 아키텍처가 주목 받고 있으며, IT투자 대비 효과를 최대화하고 기업 목적을 가장 잘 달성할 수 있는 방식으로 IT인프라를 구성할 수 있다. 

이 때문에 최근 세계적으로 정부기관과 민간기업의 IT혁신을 위한 주된 관심사로서 다양한 산업에 걸쳐 전사 아키텍처 프로젝트가 추진되고 있다.

즉, 예를 들어 보험회사에서 EA 컨설팅을 받는다고 가정한다면 

보험상품을 개발하여 고객의 가입을 받고 고객의 여러정보(개인정보, 의료정보, 납입금액 관리 등등)를 통하여 보험금을 받아 보험회사는 수식을 낸다는 흐름이 하나의 비즈니스가 될 수 있음. 알다시피 보험회사에는 여러 업무가 있음 청구, 입금, 계리 등등등 이러한 비즈니스의 흐름이 효율적으로 굴러갈 수 있도록 정리한 것이 BA(Business Architecture)

고객이 가입한 상품이 있어 고객의 계좌에서 보험금을 자동이체 해 오려면 계좌정보, 금융정보, 개인정보 등등의 데이터가 필요한데,  이 업무 흐름에 따라 필요한 여러 데이터를 처음부터 끝까지 체계화 한 것이 DA(Data Architecture)

수행되어야 할 업무가 있고 필요한 데이터(고객정보, 금융정보, 의료정보 등등)있다면 이를 수행할 수 있는 어플리케이션이 필요하다 (핸드폰으로 금융업무 하기위해선 국민은행 어플, 보험회사 어플 등등이 필요한 것처럼). 즉, 이러한 업무를 수행하기 위해 개발해야하는 애플리케이션의 소프트웨어에 대한 아키텍쳐가 AA(Application Architecture)

이렇게 업무를 수행하기 위해 개발된 애플리케이션을  배포할 하드웨어(인프라)의 구조와, 애플리케이션 개발에 사용하는 미들웨어 (DBMS, 웹서버 등) 등의 배포구조를 함께 정의한 것이 TA(Technical Architecture) 

 

이 EA의 하부개념인 DA(Data architecture)는?

데이터아키텍처 : 모든 업무를 데이터 측면에서 처음부터 끝까지 체계화하는 것

왜 데이터 아키텍처가 생겨났지? 

위에서 찾아본대로 최근 기업의 정보화 전략을 둘러싼 화두는 단연 전사아키텍처(EA, Enterprise Architecture)이다. 이를 대변하듯 국내 대기업 CIO의 IT전략에 전사아키텍처가 빠짐없이 등장하고 있음. 특히 전사아키텍처의 구성요소 중 데이터아키텍처(DA, Data Architecture)가 가장 중요하게 인식되고 있는데 그 이유는 데이터아키텍처가 정보시스템을 구성하는 기본 요소인 데이터에 연관된 모든 계층을 총망라한 체계적인 방법이기 때문. 다시 말해, 정보시스템의 근간을 체계화하는 것이 데이터아키텍처임! 

데이터아키텍처는 전사아키텍처 및 데이터품질관리에 대한 지식을 바탕으로 데이터 요건분석, 데이터 표준화, 데이터 모델링, 데이터베이스 설계의 업무를 거쳐 체계화 된다. 세부내용은 아래의 표와 같음!

직무	세부내용
데이터 요건분석	데이터 요구사항에 대한 분석 요구 사항 검증방법에 필요한 작업 수행
데이터 표준화	데이터 표준화를 위한 구성요소 파악 데이터 표준화 원칙 수립 데이터 품질 유지를 위한 사후관리
데이터 모델링	개념 데이터 모델링 수행 논리 데이터 모델링 수행 물리 데이터 모델링 수행
데이터베이스 설계와 이용	범용적인 데이터베이스 설계 데이터베이스 이용 데이터베이스 성능 개선 수행

* 데이터의 품질이 높다는 말은 무엇? 데이터의 정확성,유효성,일관성,신뢰성이 높다는 뜻

데이터 아키텍처 관련하여 등장하는 용어는 내일!