칼럼

[이재관의 데이터 품질 톺아보기] 데이터 규칙 분석하기

발행일시 : 2019-02-19 09:05
[이재관의 데이터 품질 톺아보기] 데이터 규칙 분석하기

추위를 막아주고 우리를 편안하게 지낼 수 있도록 해주는 주택은 복잡한 건설 공사를 거쳐 완성된다. 여러 사람이 함께 사는 다세대 주택인 아파트는 효율적인 에너지 관리와 공동 이용 시설을 갖추기 위해 더욱 복잡한 공정을 거치게 된다. 택지를 조성하고 기반공사를 하고 철재 프레임을 세워 골격을 만들고 콘크리트를 부어 형체를 갖추고 내장 공사를 통해 완성한다.

주택을 건설하는 공사는 각 공정간 서로 의존관계 (Dependency)를 가지고 우선순위를 통해 수행한다. 작동한다. 한 공정이 수행된 후 다음 공정은 작업 결과에 대한 상황이나 상태에 따라 다음 활동을 수행한다. 각 활동은 수행되기 위한 사전 조건(Pre-condition)을 만족해야 하고 수행할 수 있고 수행한 이후에 얻게 되는 사후 조건(Post-condition)을 통해 만족하는 결과를 얻었는지 확인한다.

건설공사 활동을 수행한 결과인 기성고(산출물)는 제조회사의 공정상 재공품과 같은 의미로 실물과 대비한 데이터로 나타난다. 건설공사 활동이 의존관계를 가지고 수행한 만큼 활동 결과인 데이터도 데이터 끼리 관계(Relationship)를 가지고 있고 값(value)으로 나타난다. 활동의 의존 관계와 사전 및 사후 조건, 데이터의 관계 및 값에 범위 등을 비즈니스 규칙(Business Rule)이라 한다. 특히 활동을 위한 규칙을 행위적 규칙(Behavioral Rule)이라 하고 데이터를 위한 규칙을 구조적 규칙(Structural Rule)이라 한다.

데이터에 대한 구조적 규칙은 활동이 제대로 수행되어 얻고자 했던 결과를 얻었는가?에 대해 평가하기 위한 기준이 되므로 중요한 요소이다. 건설공사의 기성고와 같이 각 공정의 완벽한 품질이 완성품의 생명과 가치에 직결되는 만큼 작업 결과인 데이터를 확인하고 분석하여 품질을 보증하는 활동은 매우 중요하다. 비즈니스 규칙은 공사가 시작되기 전 설계 과정에서 정의해야 하고 공사를 진행하며 품질 기준으로 삼아야 한다.

[이재관의 데이터 품질 톺아보기] 데이터 규칙 분석하기

무결성 규칙(Integrity Rule)은 개체에 유일성(Uniqueness)을 보증하는 엔티티 무결성(Entity Integrity), 데이터 값을 보증하는 도메인 무결성(Domain Integrity), 개체간 관계성을 보증하는 참조 무결성 (Referential Integrity)로 구성된다. 무결성 규칙은 행위적 규칙과 같이 수행될 당시에 점검 및 확인이 1차적으로 이루어지지만, 참조 무결성과 같은 경우는 정기적인 점검 및 분석을 통해 이루어져야 한다. (참조: [이재관의 통합 데이터 모델링 이해] 데이터 품질을 위한 비즈니스 규칙 정의하기)

기업과 정부기관의 정보시스템에서는 건설 공사에서 기성고에 대한 품질 감리와 같이 이정표 (Milestone)을 정해놓고 정기적으로 데이터 구조적 규칙을 기준으로 분석 평가를 실시해야 한다. 건설 공사와 같은 프로젝트와 성격의 비즈니스가 아닌 기업들은 대부분 일반 사람들과 같이 정기적인 종합 건강 검진(Health Check)을 받듯이 데이터 품질을 검진하고 종합적으로 평가한다.

데이터 규칙을 통해 기업과 정부기관의 데이터 품질을 종합 평가하기 위해서는 데이터 구조적 규칙을 데이터 모델링 과정을 통해 사전에 정의하는 것은 당연하고 필수적인 요소이다. 많은 기업이 간과하는 것은 정보(목표를 달성하기 위한 활동과 데이터)를 위한 데이터 통합(Data Integration)이다. 엔터프라이즈 차원의 통합 데이터 모델을 통해 통합 데이터베이스가 구축되지 않고는 데이터 규칙을 통한 데이터 품질 검진과 종합적 평가는 무의미하다.

4차 산업혁명을 외치며 지식사회로 발돋움하기를 갈망하는 이 시점에 우리는 우선 통합 데이터 모델 내에 데이터 규칙이 잘 정의되어 관리(Administration)하고 있는지 점검해야한다. 그리고 통합 데이터베이스를 데이터 규칙을 기준으로 정기적인 건강 검진을 실시하여 무결한 데이터를 통해 점진적 엔터프라이즈 사고(Thinking) 체계를 갖추어 나가야 한다. 새로운 시대를 열어가는 키는 기본에 충실한 끊임없는 관리 서비스 활동에 있음을 다시 한번 깨닫는다.       
 
이재관 objectjk@gmail.com 필자는 30년 전, 중소기업 전산화를 위해 프로그래머로부터 출발하여 광양제철소 생산공정 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 3년전에 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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