칼럼

[이재관의 통합 데이터 모델링 이해] 전사 통합 데이터 스튜와드쉽과 모델 관리

발행일시 : 2018-04-16 09:30
[이재관의 통합 데이터 모델링 이해] 전사 통합 데이터 스튜와드쉽과 모델 관리

엔터프라이즈가 4차 산업혁명시대를 통해 혁신적인 발전을 꾀하기 위해서는 비즈니스 활동의 결과인 데이터를 매니지먼트해 나가야 한다. 데이터 매니지먼트는 비즈니스 아키텍처를 실현하기 위한 데이터 아키텍처를 수립하는 과정을 통해 출발한다. 엔터프라이즈 정보를 제공하는 데이터 아키텍처는 전사 통합 데이터 모델을 갖추고 통합 데이터베이스를 구축하는 기반이다. 데이터 아키텍처는 비즈니스 지식을 충분히 갖추고 의사결정에 대한 책임과 권한을 부여 받은 정보담당임원(CIO)의 지휘 하에서 정보전략기획(ISP)을 통해 수립한다.

전사 통합 데이터 모델링은 비즈니스 지식을 갖추고 비즈니스 규칙(Business Rule)을 정의할 수 있는 현업 요원이 수행하는 것이 바람직하다. 비즈니스 활동에 대한 모델링을 수행하는 팀과는 별도로 구성하여 장기적인 데이터 관리(Administration) 체제를 갖추어 나가는 것이 중요하다. 전산화 시대에서는 데이터에 대한 주인의식(Ownership)이 기본적 개념이었지만, 정보화 시대를 넘어 지식화 시대에서는 데이터에 대한 참조, 분석 서비스를 위한 스튜와드쉽(Stewardship)이 사상적 바탕이다.

데이터 스튜와드쉽을 통해 고품질의 전사 통합 데이터 모델을 갖추고 통합 데이터베이스를 구축하는 것은 기본이고 지속적인 데이터 품질(Quality), 데이터 무결성(Integrity), 보안(Security) 및 프라이버시 활동을 해나가야 한다. 특히 데이터 오류에 대한 클린징(Cleansing)은 비즈니스 데이터 스튜와드쉽을 부여받은 요원만이 수행할 수 있다. 정보화시대에서는 정보담당임원(CIO) 휘하에 데이터 관리자(DA), 데이터베이스 관리자(DBA) 및 리포지토리 관리자(RA) 중심의 데이터 팀을 구성해왔다. 데이터에 대한 참조, 분석 서비스가 강조되는 지식화시대에는 데이터담당임원(CDO)이 등장하여 데이터 분석을 통한 지식 창조 및 서비스에 보다 집중적인 책임을 가진다.

[이재관의 통합 데이터 모델링 이해] 전사 통합 데이터 스튜와드쉽과 모델 관리

데이터 아키텍트, 데이터 모델러, 데이터 관리자에 의해 수립된 데이터 아키텍처와 전사 통합 데이터 모델은 어디에 관리를 해나가야 할 것인가?

데이터보다 한 차원 높은 데이터인 메타-데이터는 당연히 메타-데이터 리포지토리(Meta-data Repository)에 관리해 나가야 한다. 데이터 아키텍처와 전사 통합 데이터 모델을 담고 있는 메타-데이터 리포지토리는 데이터 통합, 데이터 품질, 데이터 보안 및 프라이버시 등을 매니지먼트 하는 하부구조(Infrastructure) 데이터베이스다. 정보시스템에 관련된 모든 객체를 담고 있다 보니 메타-데이터 리포지토리를 갖춘다는 것이 쉽지만은 않다. 정부기관이 추진해온 엔터프라이즈 아키텍처(EA) 사업도 문서적 접근방식으로 객체를 인식하지 못하고 문서를 저장하는 역할만 수행한다.

전사 통합 데이터 모델에 대한 관리는 비즈니스 아키텍처와 정보(데이터, 활동, 상호연관 모델) 아키텍처를 메타-데이터 리포지토리에 담는 것으로부터 시작한다. 비즈니스 영역 분석(BAA) 단계를 통해 전사 통합 데이터 모델과 비즈니스 활동 모델을 완성하며 정의된 모든 객체를 메타-데이터 리포지토리에 저장하고 다음 비즈니스 시스템 설계(BSD)단계를 진행해야 한다. 그래서 메타-데이터 리포지토리 관리자는 정보시스템 개발 방법론에 능통하고 프로덕트 모델 전체에 대한 지식을 가진 엔지니어가 수행해야만 한다.

[이재관의 통합 데이터 모델링 이해] 전사 통합 데이터 스튜와드쉽과 모델 관리

지식화시대로 도약하는 4차 산업혁명은 데이터를 기반으로 각 고객 개인의 욕구를 만족시키는 제품과 서비스의 가치를 생산하는 지식 창조 메커니즘을 의미한다. 4차 산업혁명 중심에 있는 데이터를 매니지먼트 하는 기반은 메타-데이터 리포지토리이다. 정보담당임원(CIO)과 데이터담당임원(CDO)은 자신의 지휘 하에 데이터 관리자(DA), 데이터베이스 관리자(DBA), 리포지토리 관리자(RA)를 임명하여 데이터, 정보, 지식을 매니지먼트 하는 활동을 지속적으로 수행해 나가야 한다.

10회에 걸친 [이재관의 통합 데이터 모델링 이해] 칼럼을 마무리하며 엔터프라이즈 데이터 매니지먼트는 오랫동안 관심을 가지고 정성스러운 관리 서비스를 수행하는 데이터 관리자, 데이터베이스 관리자, 리포지토리 관리자에 의해 이루어짐을 깨닫는다. 이제 묵묵히 데이터 관리 서비스를 수행해 나가는 이들에게 박수를 보내고 데이터 기반으로 지식의 세상이 열리고 있음을 알려주어야 한다.

이재관 objectjk@gmail.com 필자는 30년 전, 중소기업 전산화를 위해 프로그래머로부터 출발하여 광양제철소 생산 공정 진행을 위한 데이터베이스의 데이터 정합성을 관리하며 데이터 품질 분야에 첫 발을 내디뎠다. 제임스 마틴 박사의 정보공학방법론에 매료되어 기업과 정부기관의 정보전략기획 및 정보시스템 구축 프로젝트를 위한 컨설팅을 수행하였다. 최근 2년 전에 DAMA International의 Korea Chapter를 설립하여 엔터프라이즈 데이터 매니지먼트(eDM) 프레임워크를 연구하며 세계의 데이터 매니지먼트 그룹들과의 연계와 지식을 보급하는 활동을 전개해 나가고 있다.

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