4차 산업혁명시대를 열어가는 엔터프라이즈는 고객과 고객에게 전해지는 제품과 서비스에 대한 가치를 담고있는 데이터를 자신의 자산으로 매니지먼트해 나가야 한다. 엔터프라이즈 데이터는 고객의 욕구를 정의하고 고객에게 전해지는 제품과 서비스의 가치를 정의한 엔터프라이즈 비즈니스 아키텍처(BA)를 통해 정의할 수 있다. 엔터프라이즈 데이터 아키텍처(DA)는 비즈니스 아키텍처를 잘 이해하고 장기적 데이터 매니지먼트를 위한 책임과 권한을 통해 수립된다.

정부기관 및 기업이 전산시스템을 통해 데이터를 이해하고 정보로 전이하는 정보화 시대에서는 정보공학방법론(Information Engineering Methodology) 정보전략계획(ISP)을 수립하며 아키텍처를 정의했다. 엔터프라이즈에서 정보전략기획 프로젝트는 당연히 정보담당임원(CIO)이 총책임자가 되어 장기적 비즈니스 활동과 데이터, 비즈니스 시스템, 기술 아키텍처를 수립하고 관리해 나갈 전문가를 선정하여 수행한다. 정보전략기획(ISP)은 12주에서 24주정도 소요하여 아키텍처를 수립하고 시스템에 반영하여 실제로 수행할 수 있는 실행계획(Action Plan)을 수립한다.

정보전략계획은 엔터프라이즈 데이터 매니지먼트를 수행하는 조직 구조를 정의하는 정보관리조직 아키텍처(IMOA)를 포함하고 있다. 정보전략기획에서 데이터 아키텍처를 수립하는 전문가를 ‘데이터 아키텍트’라고 부른다. 데이터 아키텍트(Data Architect)는 정보전략기획동안 데이터 아키텍처를 정의하는 역할을 수행하고 프로젝트 완료 후에는 데이터 관리자(Data Administrator), 데이터 모델러(Data Modeller)와 데이터베이스 관리자(Database Administrator)로서, 지속적으로 활동해 나가야 한다.

엔터프라이즈 데이터 아키텍트가 정보전략기획을 수행하는 전문가로서 갖추어야 할 가장 중요한 소양은 엔터프라이즈 비즈니스 아키텍처를 이해하고 장기적 데이터를 정의하는 의사결정력이다. 데이터 아키텍트는 또한 엔터프라이즈 최상위 레벨의 데이터를 정의하는 역할을 수행해야하므로 상세함보다는 거시적 안목을 중요시한다. 데이터 아키텍처는 엔터프라이즈 비즈니스전략계획(BSP) 생명주기(Lifecycle) 를 따르기 때문에 반드시 중장기적 관점을 가지고 수립해야 한다.

엔터프라이즈 아키텍처 기획(EAP)이나 정보전략기획(ISP) 프로젝트를 최초로 수행하는 정부기관과 기업은 외부(Outsource) 컨설팅사의 자문을 받아 수행할 수 있다. 엔터프라이즈 아키텍처를 수립하는 프로젝트는 비즈니스 아키텍처를 충분히 이해하지 못하고 데이터 아키텍처등을 수립하는 동안에 모든 의사결정에 대한 책임 및 권한을 행사할 수 없기 때문에 외부 컨설턴트가 직접 수행할 수 없다. 외부 컨설턴트는 아키텍트가 아키텍처를 수립하는 프로세스와 지침(Guideline), 프로덕트와 기법(Technique)을 코치하고 브래인스토밍 및 워크샵 진행을 도와줄 뿐이다.

엔터프라이즈 데이터는 정보와 지식으로 자산 가치를 높이기 위해 장기적이고 지속적 관심을 가지고 매니지먼트해 나가야 한다. 엔터프라이즈 데이터 매니지먼트를 장기적으로 수행하기 위해서 모든 아키텍처와 정보시스템 객체를 엔터프라이즈 메타-데이터 리포지토리 매니지먼트 시스템에 저장하여 지속적 관리 활동을 수행해야 한다. 정보전략기획 프로젝트를 착수하며 수립한 프로덕트 매니지먼트 체계는 향후 메타-데이터 리포지토리 매니지먼트 시스템의 체계가 되고 관리자는 리포지토리 관리자(Repository Administrator)가 된다.

엔터프라이즈 아키텍처 기획(EAP) 및 정보전략기획(ISP) 프로젝트에 대한 성과는 엔터프라이즈 데이터 아키텍처에 기반한 데이터 매니지먼트 체계에 대한 평가를 통해 이루어진다. 정부기관과 기업은 오래전부터 ‘엔터프라이즈 아키텍처(EA) 구축’과 ‘정보전략기획(ISP)’ 프로젝트를 수행해 왔다. 엔터프라이즈 데이터 아키텍처와 통합 데이터 모델, 정보시스템 객체가 리포지토리에 저장하여 관리하고 있는가? 정보담당임원(CIO)휘하에 데이터관리자, 데이터베이스관리자, 리포지토리관리자를 구성하여 책임감 있는 활동을 수행하고 있는가?

빅데이터, AI & Deep Learning, IoT 등과 같이 4차 산업혁명을 이끄는 데이터는 우리의 주변에 수없이 많이 흩어져 존재해 오고 있었다. 엔터프라이즈 내에 존재하고 있는 데이터를 비즈니스 아키텍처를 실현하기 위한 데이터 아키텍처를 통해 체계적으로 매니지먼트를 해나가며 정보와 지식으로 가치를 재창조할 수 있다는 것을 깨닫는다.

본 ‘엔터프라이즈 데이터 아키텍처 꿰뚫기’ 칼럼을 마무리하며, 엔터프라이즈 데이터 아키텍처는 우리의 미래를 열어가는 기본적 틀이고 체계임을 이해하고 앞으로 조직적이고 체계적으로 세심한 정성을 쏟아 매니지먼트해 나가야 함을 강조한다.

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 2년전에 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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