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데이터 관리 정책

데이터 품질관리 이해
데이터 관리 프로세스 이해
데이터 관리 정책
작성자
admin
작성일
2021-02-10 16:43
조회
759

정의 및 관리 목적

데이터 관리 정책은 기업의 비전과 목표 달성에 필요한 데이터의 확보 계획과 확보된 데이터의 효과적인 운영 관리 체계 및 계획을 정의하는 작업을 말한다. 기업은 데이터 관리 정책을 수립함으로써 기관의 비전과 목표에 맞는 데이터를 확보하고, 확보된 데이터를 사용자가 원하는 시간에 원하는 형태로 안정적으로 서비스 할 수 있는 기본 원칙과 관리체계를 구축할 수 있다. 또한 데이터에 대한 의사결정의 기초로 활용함으로써 체계적이고 일관성 있는 데이터 관리가 가능해진다. 데이터 관리 정책 자체는 일상적이고 반복적인 활동이 아니므로 프로세스를 관리하는 것보다는 정책에 의해 관리 활동이 적절히 이루어지는지를 점검하는 것이 필요하다. 즉 정기적/비정기적인 데이터 품질 평가 활동을 통한 검토 작업이 필요하다.


세부 관리 대상

데이터 관리 정책은 데이터 관리 원칙, 데이터 관리 조직, 데이터 관리 프로세스에 대한 체계 및 계획 을 수립하는 것을 의미한다. [그림 6-3-1]을 통해 각각의 세부 관리 대상 간의 상관 관계를 알 수 있다.

[그림 6-3-1] 데이터 관리 원칙 및 관리 조직, 프로세스간 상관 관계


데이터 관리 원칙

데이터 관리 정책은 데이터 관리 원칙, 데이터 관리 조직, 데이터 관리 프로세스에 대한 체계 및 계획 을 수립하는 것을 의미한다. [그림 6-3-1]을 통해 각각의 세부 관리 대상 간의 상관 관계를 알 수 있다.


준수성

데이터 관리 원칙은 기업의 비전과 목표에 맞는 데이터를 확보하고 데이터 관리 목적을 달성할 수 있도록 정의하여야 한다.


불가변성

수립된 데이터 관리 원칙은 아키텍처 원칙 변화에 의한 불가피한 경우를 제외하고는 쉽게 바뀌지 않도록 정의한다.


이해성

데이터 관리 원칙은 쉽게 이해할 수 있어야 하며, 의미가 불분명하여 발생하는 혼란을 최소화해야 한다.


완전성

데이터 관리 원칙은 정책 수립에 필요한 모든 사항을 정의해야 한다.


일관성

데이터 관리 원칙은 원칙간의 충돌이 없도록 정의하고, 충돌이 발생한 경우에는 분명한 의사결정을 할 수 있도록 명시해야 한다.

데이터 관리 원칙은 문서화(Statement, Rationale, Implication)하여 관리하며, 변경은 데이터 관리와 관련된 담당자 및 사용자에 의해 이루어지도록 한다.


데이터 관리 프로세스

데이터 관리 프로세스는 고품질의 데이터를 지속적이고 안정적으로 서비스하기 위해 각 기관의 특 성에 맞게 정의한 프로세스 간의 연관 관계를 정의한 프로세스를 의미하며, 다음과 같은 기준에 따라 관리되어야 한다.


준수성

데이터 관리 메인 프로세스는 데이터 관리 원칙에 맞게 정의되어야 한다.


완전성

데이터 관리 메인 프로세스는 각 기관의 기존 프로세스에 대한 특성을 고려하여 정의하고 정의된 메인 프로세스는 데이터와 관련된 모든 요소가 빠짐없이 관리될 수 있도록 정의되어야 한다.


상호 운용성

데이터 관리 메인 프로세스에는 기존의 다른 프로세스(변화 관리, 프로젝트 관리 등)와 상호 연관 관계가 명확하게 정의되어 있어 적용함에 문제가 없어야 한다.

데이터 관리 원칙에 준하여 데이터 관리 프로세스 목록을 도출하고 도출된 프로세스 간의 상호 운용성을 고려하여 메인 프로세스를 정의한다.


데이터 관리 조직

데이터 관리 조직 관리는 각 기관에서 정의한 데이터 관리 프로세스를 지원하고 담당할 담당자와 조직을 정의하는 것을 말하며, 다음과 같은 기준에 따라 관리되어야 한다.


명확성

데이터 관리를 담당할 담당자가 선정되어 있고 담당자별로 수행해야 할 역할이 명확하게 정의되어야 한다.


운영성

데이터 관리 조직 구성원은 해당 역할 및 업무를 수행하는데 필요한 능력을 갖추고 있거나 능력에 필요한 교육 프로그램 등의 운영을 통해 관리 프로세스에 맞게 원활한 수행이 가능해야 한다.

각 기업에서는 체계적으로 정의한 데이터 관리 메인 프로세스를 수행하기 위해 필요한 역할을 정의하고 정의된 역할을 수행할 수 있는 담당자를 선정해야 한다.


데이터 관리 프로세스

데이터 관리 프로세스

[그림 6-3-2] 데이터 관리 프로세스

※ [그림 6-3-2]의 ‘DA’는 Data Administrator를 의미함


사업 계획 수립

[그림 6-3-2]의 사업 계획 수립은 사업에 대한 기회 분석, 사업 전략 및 계획 수립, 실행, 평가로 구성된다. 사업 기회 분석은 선진 사례 분석 및 기관의 환경 분석 결과를 바탕으로 새로운 사업 기 회를 도출하는 작업이다. 사업 전략 및 계획 수립은 도출된 사업별로 전략을 수립하고 중장기 계획 을 수립하는 작업으로, 이해 관계자에 대한 검증을 통해 사업 계획을 확정하는 작업이 반드시 필요 하다. 이렇게 확정된 사업 계획을 토대로 실행하고 실행된 결과를 평가하는 작업을 반복적으로 수 행함으로써 해당 기관의 운영 연속성을 보장할 뿐만 아니라 고품질의 서비스를 사용자에게 제공 할 수 있다. 사업 계획 수립 프로세스는 데이터 관리 정책을 수립하는 기본 자료로 활용된다.


신규사업

[그림 6-3-2]의 신규 시스템 개발은 신규 사업을 수행하는 데 필요한 시스템을 개발하고자 할 경 우와 사용자의 수정/보완 요청 사항 중 대규모/장기적인 작업이 필요한 요건인 경우에는 신규 시스 템 개발 작업을 수행하며, 소규모/단기적인 요건은 변경 작업을 수행한다. 신규 시스템의 개발은 기업별로 보유하고 있는 표준 개발 방법론에 정의된 절차에 의해 진행되어야 하며, 데이터 표준 및 데이터 참조 모델을 통해 전사적인 데이터베이스의 품질을 고도화하는 작업을 수행해야 한다.


장애 발생

[그림 6-3-2]의 장애 발생은 비정상적인 애플리케이션 동작 및 데이터 오류, 시스템 오류 등으로 인해 고객에 대한 서비스의 품질을 떨어뜨리는 사건을 말한다. 우리가 일반적으로 이야기하는 장 애 관리는 이러한 문제를 빠르게 해결함으로써 기업의 피해를 최소화하는 작업을 말한다. 긴급 장 애(사후에 표준 및 설계서의 변경 처리를 수행함)를 제외한 장애 발생 시에도 사용자의 요구에 따 른 변경 관리 절차와 동일한 변경 관리 프로세스를 수행한다.


애플리케이션 배포

[그림 6-3-2]의 애플리케이션 배포는 테스트가 완료된 애플리케이션 및 데이터베이스를 운영 환경에 이관하는 작업뿐만 아니라 사용자가 안정적으 작업을 포함한다.


DQ1.1 요구 사항 정의

[그림 6-3-2]의 DQ1.1 요구 사항 정의는 비즈니스의 연속성 및 장애에 따른 위험성을 사전에 제 거, 최소화하기 위해 사용자의 요구 사항을 수집·분석하는 작업이다. 요구 사항을 기준으로 데이 터베이스의 변경에 따른 영향도를 분석하고 분석 결과를 토대로 적용 우선순위를 정의한다. 요구 사항의 영향도 및 중요도 분석 후에는 규모와 적용 시점을 고려하여 신규 시스템 개발로 해결을 할 지 또는 기존 시스템의 변경으로 해결할지를 결정해야 한다.


DQ1.2 변경 계획 수립

[그림 6-3-2]의 DQ1.2 변경 계획 수립은 기존 시스템의 변경이 필요한 변경 사항인지, 표준 변경 요소인지, 모델 변경 요소인지를 판단하고 해당 작업을 수행하기 위한 작업자 배정 및 일정 계획을 수립하는 작업이다. 변경 계획 수립시에는 데이터 관련 변경 계획뿐만 아니라 애플리케이션과 기술에 대한 변경 계획도 포함시켜 종합적인 변경 계획이 수립될 수 있도록 작업을 수행해야 한다.


DQ2.1 데이터 관리 정책 수립

[그림 6-3-2]의 DQ2.1 데이터 관리 정책 수립은 사업 계획에 기반을 둔 기업의 비전과 목표를 달성하기 위해 필요한 데이터 확보 계획과 확보된 데이터를 효과적으로 관리, 유지하기 위한 체계 및 계획을 정의하는 작업을 말한다. 세부적인 작업 내역으로는 데이터베이스 품질과 관련된 프로세스 를 정의하고, 정의된 프로세스를 수행하는 작업 주체를 선정하고, 선정된 작업 주체가 해당 작업을 원활하게 수행할 수 있는 능력을 배양할 수 있는 교육 체계를 수립하는 것이다.


DQ3.1 데이터 표준 정의

[그림 6-3-2]의 DQ3.1 데이터 표준 정의는 해당 기관에서 사용되는 용어 및 도메인, 코드, 데이터 관련 요소에 대한 표준을 전사적으로 정의하는 작업으로 표준에 따른 원칙을 정의하고 사용자의 표준화 요건을 수렴한 후 각 표준화 요소에 대한 전사 표준을 정의한다.


DQ3.2 데이터 표준 변경

[그림 6-3-2]의 DQ3.2 데이터 표준 변경은 정의된 데이터 표준(단어 표준, 도메인 표준, 코드 표준, 데이터 관련 요소 표준)에 대한 신규 및 추가 요청을 반영하는 변경 관리 작업이다. 변경이 요청된 표준을 수정하고 표준 변경에 따라 조정이 필요한 모델 변경 사항을 분석하여 모델 변경을 요청함으로써 표준화된 데이터 모델을 유지할 수 있도록 한다.


DQ3.3 데이터 표준 평가

[그림 6-3-2]의 DQ3.3 데이터 표준 평가는 해당 기관에서 전사적으로 정의한 용어, 도메인 및 코드 표준의 준수 현황을 평가하는 작업으로 정의된 표준과 데이터 모델과의 매핑을 통해 표준 준수 여부를 체크하고 미 준수 데이터에 대해서는 원인 및 변경 영향도 분석 결과를 반영하여 개선 작업을 수행한다.


DQ4.1 데이터 모델 정의

[그림 6-3-2]의 DQ4.1 데이터 모델 정의는 신규 시스템 개발시에 데이터 모델링 작업을 통해 설계된 개념 데이터 모델, 데이터 참조 모델, 논리 데이터 모델, 물리 데이터 모델을 전사적으로 생성, 유지하기 위해 필요한 작업을 말한다. 만약, 기존 시스템의 데이터 모델이 생성되어 관리되지 못하고 있다면 별도의 작업 계획을 수립하여 현재 운영 중인 데이터베이스의 스키마와 동일한 데이터 모델을 정의해야 한다.


DQ4.2 데이터 모델 변경

[그림 6-3-2]의 DQ4.2 데이터 모델 변경은 사용자 요구 사항에 적합한 서비스를 제공하기 위해 데이터 표준 및 참조 모델을 토대로 데이터 모델을 변경하는 작업이다. 변경 작업 수행 시에는 개 념 데이터 모델과 논리 데이터 모델, 물리 데이터 모델이 상호 연관 관계를 유지할 수 있도록 변경 관리가 동시에 이루어져야 한다. 모델 변경 시에는 다른 영역에서 정의된 요소를 중복 요청한 것인 지, 데이터의 정합성에 맞게 변경 처리하였는지를 고려해 처리해야 한다.


DQ4.3 데이터 모델 평가

[그림 6-3-2]의 DQ4.3 데이터 모델 평가는 해당 기관에서 전사적으로 관리하고 있는 데이터 모델을 평가하는 작업으로 개념 데이터 모델-논리 데이터 모델간, 논리 데이터 모델-물리 데이터 모 델간, 물리 데이터 모델-DB간 매핑 작업과 연결정보(Alignment) 분석 작업을 실시하여 발생된 오류에 대한 데이터 모델 개선 작업을 수행하고, 영향도 분석을 거쳐 DBMS에 대한 개선 작업을 수행한다.


DQ5.1 데이터 흐름 정의

[그림 6-3-2]의 DQ5.1 데이터 흐름 정의는 원천 데이터(문서, Text, DB 등)를 수기로 생성하거나 추출, 변환, 적재, 가공을 통해 목표 데이터베이스에 저장하는 데이터의 라이프사이클을 통제, 관리하는 작업으로 정기적/비정기적인 배치 작업 및 정형/비정형 데이터의 배치 작업을 포함한다.


DQ5.2 데이터 흐름 평가

[그림 6-3-2]의 DQ5.2 데이터 흐름 평가는 소스 데이터를 생성하여 타깃 데이터로 저장/관리되는 데이터의 정합성을 평가하는 작업이다. 데이터 흐름 점검 기준과 지표를 설정하고 데이터의 정 합성을 체크하여 오류 데이터를 분석하고 영향도 분석 결과를 반영하여 개선 작업을 수행한다.


DQ6.1 데이터베이스 정의

[그림 6-3-2]의 DQ6.1 데이터베이스 정의는 데이터베이스를 안정적으로 운영, 유지하는데 필요한 정기적/비정기적 작업을 말한다. 여기에는 데이터 모델에 적합한 데이터베이스 구성 및 백업, 보안, 복구, 성능 관리 등이 있다.


DQ6.2 데이터베이스 변경

[그림 6-3-2]의 DQ6.2 데이터베이스 변경은 요구 사항에 따라 변경된 데이터 모델을 토대로 데이터베이스를 변경하는 작업을 말한다.


DQ6.3 데이터베이스 평가

[그림 6-3-2]의 DQ6.3 데이터베이스 평가는 현재 설정된 데이터베이스의 객체에 지정한 제약 조건과 객체 유형을 확인하여 해당 규칙이 최적의 성능을 보장하고 데이터의 오류를 방지하기에 적 합한지를 평가하는 것이다.


DQ7.1 데이터 활용도 평가

[그림 6-3-2]의 DQ7.1 데이터 활용도 평가는 데이터의 활용도를 높이기 위해 핵심 데이터를 수 집한 후 이를 대상으로 활용도 측정 기준을 마련하여 데이터의 활용도를 측정하는 작업이다.


DQ7.2 데이터 활용도 개선

[그림 6-3-2]의 DQ7.2 데이터 활용도 개선은 데이터 활용도의 저하 원인과 데이터 품질이 충족 되지 못한 원인을 분석하여 개선 방안을 마련하고, 데이터 품질 개선 활동을 통해 데이터 활용도를 높이기 위한 작업이다.


데이터 관리 정책 수립 프로세스

[그림 6-3-3] 데이터 관리 정책 수립 프로세스


DQ2.1.1 데이터 관리 정책 수립

[그림 6-3-3]의 DQ2.1.1 데이터 관리 정책 수립은 비즈니스나 IT의 환경 변화에 따라 데이터 관 리 정책의 수립 및 변경이 필요한 경우, 필요한 관련 자료를 수집하여 정책 자료를 작성한다. 정책 작성 시에는 데이터 관리 원칙에 대한 수립과 데이터 관련 프로세스의 정의, 관련 담당자의 역할 정의 등의 내용이 포함되어야 한다. 정책 수립 작업은 전사 데이터 관리자(EDA, Enterprise Data Administrator)가 작업하는 것이 일반적이나 데이터 관리자(DA, Data Administrator)가 작업을 수행한 후 EDA가 검토하여 최종안을 확정하는 경우도 있다.


DQ2.1.2 데이터 관리 정책 검토

[그림 6-3-3]의 DQ2.1.2 데이터 관리 정책 검토는 수립된 정책(안)을 토대로 CIO/EDA 및 관련 사용자, 관련 데이터 관리자 등이 참석하여 정책에 대한 완전성 및 일관성, 실현 가능성 등을 검토 하여 승인 처리한다.


DQ2.1.3 데이터 관리 정책 공표

[그림 6-3-3]의 DQ2.1.3 데이터 관리 정책 공표는 확정된 데이터 관리 정책을 선포하고, 정책 변 경에 따른 데이터 관리 프로세스의 정의 및 수정이 필요한 경우 이를 수행토록 한다. 전문성이 요 구되는 활동인 경우 담당자의 교육 훈련이 이루어지도록 한다.