아키텍처

딱딱한 정의는 아키텍처란 구성요소의 주고, 구성요소 사이의 관계, 구성요소의 설게, 시간 경과에 따른 구성요소의 발전을 위한 원리와 지침을 말하는데,

쉽게 표현하면 대상에 대한 구조와 대상 구조의 유지 관리를 위한 원칙과 지침, 향후 목표 아키텍처로 가기 위한 계획을 포함해서 말함.

아키텍처의 구성요소 3가지는 다음과 같다.

• 규칙 – 전략, 원칙/지침, 표준
• 모델 – 참조모델, 비즈니스 아키텍처, 데이터 아키텍처, 애플리케이션 아키텍처, 기술 아키텍처
• 계획 – 이행 계획, 구축 계획

전사 아키텍처

전사 아키텍처는 기업의 목표와 요구를 잘 지원하기 위해 IT 인프라의 각 부분들이 어떻게 구성되고 작동되어야 하는가를 체계적으로 기술하는 것.

전사란 공동의 목표를 추구하기 위해 고객과 상품 또는 서비스가 존재하고 이를 지원하기 위한 조직, 자원, 기술을 보유하며, 필요 업무 프로세스를 수행하는 조직의 집합체임.

아키텍처 도메인이란 아키텍처 정보의 영역을 구분한 것을 말하는데 보통 4가지가 존재함.

• 비즈니스 아키텍처 – 기업의 경영 목표를 달성하기 위한 업무 구조를 정의
• 어플리케이션 아키텍처 – 기업의 업무를 지원하는 전체 어플리케이션 식별하고 연관성 정의
• 데이터 아키텍처 – 기업의 업무 수행에 필요한 데이터의 구조를 체계적으로 정의
• 기술 아키텍처 – 기술 인프라 체계 정의

데이터 아키텍처

업무 수행에 필요한 데이터의 구조를 체계적으로 정의하여 구축하고 관리하기 위한 방법을 말함.

효과적인 데이터 아키텍처의 주요 특징은 다음과 같다.

• 비즈니스를 효과적으로 지원하는 데이터 전략
• 필수 핵심 데이터에 집중
• 명확한 활동과 마일스톤
• 변화하는 비즈니스 요구와 새로운 기술을 충족하기 위한 유연성

아키텍처 프레임워크

아키텍처를 빠르게 구현하여 실체화할 수 있도록 전반적인 구조와 틀을 정의한것. 전사 아키텍처 프레임워크는 전사아키텍처 활동에서 얻어지는 산출물을 분류하여 조직화하고 이를 유지 관리하기 위한 전체적인 틀을 정의하는 것. 데이터 아키텍처 프레임워크는 데이터 영역에 집중하여 상세화한 형태이고 전사아키텍처와 독립적으로 구출할 수 있음.

데이터 아키텍처 프레임워크 구성

• 데이터 아키텍처 정책
  • 데이터 아키텍처의 정보를 어떻게 구성할지, 수립을 통해 기업이나 조직이 달성하고자 하는 궁극적인 모습은 무엇이며, 효과적으로 구축/관리/활용 하기 위한 원칙은 어떤 것이지 등을 정의 하는것.
  • 데이터 아키텍처 매트릭스
  • 데이터 아키텍처 비전
  • 데이터 아키텍처 원칙
• 데이터 아키텍처 정보
  • 현행 데이터 아키텍처와 목표 데이터 아키텍처, 목표 데이터 다이텍처를 달성하기 위한 이행 계획을 작성하여 데이터아키텍처 정보를 구축함.
• 데이터 아키텍처 관리
  • 지속적으로 유지 관리하고 효과적으로 활용하기 위해 구축
  • 데이터아키텍처 관리 체계
  • 데이터아키텍처 관리 시스템
  • 데이터아키텍처 평가

데이터 아키텍처 참조모델

참조 모델이란 전사 아키텍처를 수립할 때 필요한 정보화 구성요소의 표준화한 분류체와 형식에 대한 모범적 사례를 비롯하여 양질의 전사아키텍처를 구축할 수 있도록 참조 가능한 기업이나 조직 내외부의 사례 및 표준 문서, 방법 등을 정의한것.

데이터 참조모델은 데이터 아키텍처 구축시 참조 및 재사용 할 수 있도록 업무 수행에 필요한 데이터를 유형별로 표준화하고 업무와 컴포넌트를 지원하는 데이터의 분류와 의미, 주요 데이터 요소, 관리체계 등을 정의한 것.

참조 모델을 구축하는 방법

• 동종 또는 유사 업종의 선진 데이터 참조모델 활용
• 상위 또는 연계 대상 기업이나 기관, 조직의 데이터 참조모델 활용
• 외부의 표준을 활용
• 현행 데이터 구조로부터 데이터 참조 모델을 정의
• 외부 데이터 전문가를 통해 데이터 참조모델을 정의

참조모델 관리 기준

• 범용성
• 단순성
• 표준성
• 정확성
• 정보 이용성
• 분류성

데이터 아키텍처 프로세스

데이터 아키텍처 정책 수립, 정보 구축, 관례 체계 수립, 활용 단계로 구분됨.

데이터 아키텍처 구축

데이터 아키텍처 모적 및 범위 정의는 일반적 목적과 환경 분석 결과를 기반으로 기업이나 조직의 데이터아키텍처 구축 목적, 기업이나 조직의 데이터 아키텍처에 대한 이해와 관리 역량을 고려하여 구축 범위를 지정하는것.

데이터 아키텍처 정보 구성

데이터 아키텍처 정보는 기업이나 조직의 경영 전략과 비즈지스를 지원하기 위한 데이터를 구조와 흐름 관점에서 체계화한 정보로서 대상 데이터를 최상위의 개괄적 모습에서부터 단계적으로 상세화하여 전사의 데이터를 해석하고 이해하기 쉽게 체계화 한 것을 데이터 아키텍처 정보 구성이라 함.

데이터 아키텍처 정보 구축 프로세스

자료 수집

• 데이터 아키텍처 정보를 구축하기 위해서는 먼저 기존에 작성된 자료를 수집해야 하는데 수집해야 할 자료는 매트릭스 정의 결과에 따라 달라짐.

현행 데이터아키텍처 정보 구축

• 현행 데이터 분석
• 현행 데이터 표준 분석
• 데이터 요구 사항 분석
• 현행 물리 데이터 모델 도출
• 현행 논리 데이터 모델 도출
• 현행 개념 데이터 모델 도출
• 현행 주제영역 모델 도출
• 현행 데이터 구조 문제점 및 개선방안 도출

목표 데이터 아키텍처 정보 구축

현행 데이터아키텍처에 대한 문제점 분석 및 개선 방향 도출 결과를 토대로, 데이터 참조모델에서 바람직한 선전 모델 구조를 참조하거나 재사용할 데이터 구조 등을 파악하고, 데이터 요구 사항을 반영하여 이를 목표 데이터아키텍처에 반영하는 과정으로 진행.

• 목표 데이터 표준, 관리 프로세스 정의
• 목표 데이터 주제영역 정의
• 목표 개념 데이터 모델 정의
• 목표 논리 데이터 모델 정의
• 목표 물리 데이터 모델 정의
• 목표 데이터베이스 개체 정보 구축

데이터 거버넌스

데이터 거버넌스는 데이터 관련 문제에 대한 의사결정 및 권한 사항 적용 체계를 말함.

데이터 거버넌스에 대한 세가지 관점

• 책임감
• 일관성
• 적응성
  

데이터 거버넌스의 구축 방향

• 통제 부재 상태의 데이터를 통제 상태의 데이터로 이행
• 데이터 요소에 대한 표준화된 명칭
• 데이터 요소에 대한 표준화된 업무적 정의
• 계산/추출 속성에 대한 계산/추출 규칙 정의
• 데이터베이스 시스템에서 업무 데이터 요소의 물리적 위치에 대한 정의
• 조직 여건을 고려한 데이터 품질 규칙
• 데이터 요소 생성 규칙
• 데이터 요소 사용 규칙
• 데이터 요소에 대한 데이터 통제자, 소유자 및 업무 데이터 관리자의 적절한 통제
• 장기적 접근

데이터 거버넌스 운영