주제 영역 개념

주제 영역(Subject Area)은 기업이 사용하는 데이터의 최상위 집합이다. 예를 들어, 제조 업체의 경우 인사, 생산, 자재, 판매 등의 주제 영역이 있을 수 있다. 하나의 주제 영역으로 정의되는 데이터간의 관계는 밀접하고, 다른 주제 영역에 포함되는 데이터 간의 상호작용은 최소화할 수 있도록 정의한다. 데이터는 기본적으로 관계 구조로 표현된다. 관계 구조는 데이터 간의 관계가 복수 개로 표현되면서 서로 연결되어 있기 때문에 하향식(Top-down) 분석이 용이하지 않다. 계획 수립 단계는 하향식 분석을 원칙으로 하고, 검증을 위해서 부분적으로 상향식 분석을 사용한다. 데이터를 하향식으로 분석하기 위한 개념으로 유용한 것이 주제 영역이다. 주제 영역은 계층적으로 표현될 수 있다. 주제 영역을 분해하면 하위 수준의 주제 영역이나 엔터티가 나타난다.

특히 현행 시스템을 개선하거나 현행 시스템에 대한 데이터 관리 체제를 생성하고 체계화하고자 할 경우에는 상향식 분석을 수행한다. 이 경우에는 현재 운용하고 있는 시스템에서 사용하고 있는 데이터에 대해 상위 수준에서 파악하기 위해 전사적인 관점에서의 데이터 분류를 수행하고, 이의 결과를 주제 영역(Subject Area)이라는 이름으로 관리하게 된다. 이렇게 분류된 결과는 보통 업무에서 관리하고자 하는 데이터 집합들의 그룹으로, 친밀도가 높아 동질성이 있는 데이터들로 이루어지는 것이 보통이다. 각 데이터 분류들은 일반적으로 관련된 업무 기능이 존재한다.

주제 영역 분류 원칙 및 기준

주제 영역 분류 원칙

1) 데이터 중복 최소화

동일한 기능을 하는 자원(지역 및 정보)이 중복 정의되어 낭비되지 않도록 체계적인 분류 작업이 필요하다.

2) 데이터 확장성 보장

가까운 미래의 추가되어지는 정보에 대해 최대한의 확장성을 고려하여 분류 체계가 설계되어야 한다.

3) 데이터 관련성 및 편의성 확보

• 타 자원(정보 및 지역)과의 인접성을 고려해 설계한다.
• 고객 편의(정보 요건)를 고려한 자원 내의 핵심적인 데이터 집합에 대한 것을 명시한다.
• 핵심 관계에 대한 것도 명시한다.
• 필요에 따라서는 표준화된 타 영역의 설계(참조 모델)도 참조하여 데이터 분류를 생성한다.

주제 영역 분류 기준

1) 데이터 관점의 분류

• 기존의 분류 방침이 데이터와 업무 영역의 개념이 혼재되어 있었으나 본 주제 영역 분류에서는 업무를 발생시키는 주체, 대상 및 행위 등 데이터 관점에서 데이터를 생성시키고 사용하는 유형에 근거하여 분류를 수행한다.
• 데이터와 시스템/애플리케이션 간의 독립성이 계속 증가되는 추세하에서는 더욱더 장기적이고 전사적인 관점에서 데이터 유사성을 고려하여야 한다.
• 시스템이나 애플리케이션이 다르더라도 동일한 유형의 데이터를 유사한 방식으로 활용한다면 이를 동일한 영역으로 분류하여 통합된 관점에서 데이터를 관리하여야 한다.

2) 업무 요건 추가에 대한 유연성 보장

• 업무 요건의 변경이나 추가 시 유연성을 보장할 수 있도록 전사 분류 체계를 설정한다.
• 업무 요건 변경에 대해서 데이터 구조의 변경을 최소화하려면 동일한 유형의 데이터를 본질이 희석되지 않는 한도 내에서 최대한 집합으로 통합해야 한다. 이렇게 함으로써 모델의 유연성과 확장성, 융통성이 보장되어 신규, 추가 요건에 대해 기존의 분류 구조에 적절하게 수용될 수 있다.
• 만일 새로운 영역이 필요한 상황이 발생한다면 전사적인 협의를 통하여 적절한 계층의 분류 구조를 조정한다.

3) 주제 영역 간 균형 유지

• 데이터 분류는 일부분에 국한된 것이 아니고 전체적인 균형을 유지하는 것이 중요하다.
• 특정 부분을 너무 상세하게 분류하거나, 분류 방식이 타 영역과 다른 방식으로 되어 있으면 전체적인 혼란을 야기할 수 있다.
• 데이터 분류에 대한 추가나 변경이 발생할 경우 해당 부문만을 고려하여 수행하기보다는 타 영역의 분류 체계와의 형평성 및 균형을 고려하여 분류 구조를 관리한다.다.

주제 영역 명명

1) 실 업무에서 보편적으로 사용하는 업무 용어를 부여하는 것이 바람직하다.
예) 인사, 생산, 판매, 구매, 재무 등

2) 유일한 단수형 명사를 사용한다.

3) 데이터의 그룹을 의미하는 이름을 부여한다.
- 업무 활동(Activity)을 의미하는 이름을 배제하고 데이터 그룹을 의미하는 이름을 사용하도록 한다.

주제 영역 정의 절차

주제영역 분류 방법

1차 분류 : 주요 데이터 집합의 유형 정의

• 기존의 시스템별로 제공되는 데이터의 성격 및 특성을 고려하여 영역을 분류한다.
• 업무의 변화에 민감하지 않도록 정의한다.
• 분류 예시(아래 예시들을 복합적으로 적용하는 것도 가능)
  

  - 데이터를 발생시키는 주체로서의 분류 → 관계자, 상품/서비스, 자산, 채널 등

  - 데이터를 발생시키는 주체 간의 상호 작용으로 발생하는 대상으로서의 분류 → 계약, 리스크, 상품, 조건

  - 공통 및 관리 성격의 상위 개념으로서의 분류 → 경영 관리(정보, 방침, 지원 등)

2차 분류 : Biz 활동에 필요한 데이터 분류

• Biz 활동에 필요한 분석 주제와 현황 등의 영역으로 분류한다.
• 기본(정보), 상세(정보), 관계(정보) 등과 같은 데이터의 기능적 구성 관점에서 접근하여 1차 분류 를 세분화한다.
• 업무 변화 수용의 융통성을 반영하여 정의한다.
• 분류 예시
  

  - 관계자 : 관계자 기본, 관계자 상세, 관계자 관계, 관계자 분류 등

3차 분류 : 2차 영역의 세부 주제 영역 분류

• Biz 활동에 필요한 분석 주제와 현황 등의 영역으로 분류한다.
• 사용자에게 제공되는 실제 데이터로서의 관점에 근거하여 정의한다.
• 업무적인 관점에서 분류한다.
• 분류 예시
  

  - 관계자(기본) : 고객, 법인, 조직, 직원 등

  - 계약(기본) : 수신계약, 예금계약, 신탁계약 등

4) 데이터의 그룹을 의미하는 이름을 부여한다.

업무 활동(Activity)을 의미하는 이름을 배제하고 데이터 그룹을 의미하는 이름을 사용하도록 한다.

주제 영역 활용

목적

• 데이터의 계층적 구조를 파악하는 데 도움이 된다.
• 업무 기능(Function)과 병행하여 분석하는 경우에 분석의 최상위 단위 역할을 하여 품질 확보에 기여한다.
• 주제 영역 계층과 업무 기능 계층 간의 대응 관계를 확인한다.
• 주제 영역은 기업의 전사 업무를 위한 전체 데이터 구성에 대한 청사진을 제공한다.
• 데이터 구성 및 통합에 대한 방향 제시(선언적 성격)
• 효율적 데이터 관리를 위한 기준을 제공한다.

장점

• 데이터 및 업무 활동 모델의 품질 보증(Quality Assurance)
• 프로젝트 관리(Project Management) 용이
• 모델 개발 조정(Development Coordination) 용이
• 리포지터리(Repository) 관리 용이
• 상세 사항의 전개 혹은 축약 가능

주제 영역 도출

업무에서 사용하는 데이터의 명사형 도출

• 정보 수집 소스로부터 명사형 찾기

업무 기능의 이름으로부터 도출

• 데이터와 업무 활동의 상호 보완 관계

하향식(Top-down) 접근 방법

• 주제 영역에서 출발하여 엔터티 타입으로 전개

상향식(Bottom-up) 접근 방법

• 엔터티 타입을 그룹핑하여 주제 영역 도출

분석 단계에서의 도출

• 아키텍처 모델(Architecture Model)을 정련하는 과정에서 도출
• 데이터 모델을 상세화하는 과정에서 도출

주제 영역 정의 내용

주제 영역 목록

• 레벨 : 주제 영역의 계층 수준(1차, 2차, ... 단위)
• 주제 영역명
• 설명(단위 주제 영역의 경우)
• 대표 엔터티 : 해당 주제 영역 내에서 대표적인 엔터티를 기술한다.

주제 영역 정의서 샘플 양식