칼럼

[이재관의 통합 데이터 모델링 이해] 데이터 품질을 위한 비즈니스 규칙 정의하기

발행일시 : 2018-02-05 00:00
[이재관의 통합 데이터 모델링 이해] 데이터 품질을 위한 비즈니스 규칙 정의하기

엔터프라이즈가 자산인 데이터를 통해 정보 및 지식적 가치를 얻기 위하여 먼저 확보해야하는 것은 데이터 품질(Data Quality)이다. 데이터 품질은 데이터 아키텍처를 수립하며 데이터를 처음 발견하고 정의할 때부터 시작된다. 데이터 모델링 과정은 데이터 품질을 얻기 위한 기준을 정립하는 과정이라 할 수 있다. 정성으로 정의된 데이터 모델만이 데이터 품질을 확보하고 정보와 지식으로 가치를 높여 나갈 수 있다.

데이터 모델링 과정에서 데이터 품질에 영향을 주는 요소는 전 객체에 해당한다. 엔티티 유형, 관계 유형, 속성 유형에 대한 명명 과정과 설명은 데이터에 대한 의미와 성격을 명확하게 해주고 상호 존재 관계를 정의하여 무결성을 유지한다. 데이터는 생성(C), 참조(R), 변경(U), 삭제(D) 라는 생명주기(Lifecycle)를 반복할 때 규칙을 가진다. 비즈니스 활동을 통해 데이터에 영향을 주는 규칙의 집합을 비즈니스 규칙(Business Rule)이라 하고 구조적 규칙(Structural Rule)과 행위적 규칙(Behavioral Rule)으로 구분한다.

비즈니스 규칙 <비즈니스 규칙>

데이터에 직접적인 영향을 주는 구조적 규칙에 대한 정의 수준은 데이터 품질에 직결된다. 속성 유형에 대한 성격을 규정하며 도메인 무결성(Domain Integrity)을 확보한다. 기본 속성 유형(Basic Attribute Type)이 가지는 고정 값(Default Value)과 허용 값(Permitted Value)에 대한 정의는 기본이다. 설계 속성 유형(Designed Attribute Type)과 생성 속성 유형(Derived Attribute Type)은 설계 구조와 생성 알고리즘(Derivation Algorithm)을 반드시 정의해야 한다. 이 구조적 규칙은 통합 데이터베이스가 구축된 이후에도 데이터 품질 활동을 수행해 나가는 기준이 된다.

데이터 모델 자체에 대한 품질 평가 또한 명명규칙, 성격 정의, 비즈니스 규칙을 얼마나 명확하게 정의했느냐가 관건이다. 데이터 모델은 데이터에 대한 메타-데이터로서 메타-데이터 리포지토리(Metadata Repository)에 저장하여 장기적으로 통합 데이터베이스 설계에 사용할 뿐만 아니라. 데이터 품질 활동에 사용해야 한다. 정성스럽게 정의된 비즈니스 규칙을 담고 있는 메타-데이터 리포지토리는 데이터 품질을 넘어서 데이터 거버넌스(Data Governance)의 완성이라 할 수 있다.

데이터 모델링을 누가 수행해야 하는가?하는 이슈는 비즈니스 규칙을 누가 정의하고 결정하며 지속적인 비즈니스 환경 변화에 대응할 것인가?이다. 현재 정부기관이 정보시스템을 구축하는 방식은 외주용역(Outsourcing)으로 개발자(Developer)를 통해 기획단계부터 가동하는 시점까지 수행한다. 정부기관이나 기업 자신의 비즈니스 아키텍처를 명확하게 이해하고 데이터에 대한 명명과 정의, 비즈니스 규칙을 결정할 수 있는 사람은 내부에서 장기적으로 데이터를 관리할 책임과 권한을 부여 받은 역할자뿐이다. 지금까지 데이터 매니지먼트 조직이 없고 데이터 관리 활동이 이루어지지 않고 있다면 통합 데이터베이스의 존재는 없는 것이고 정보와 지식은 말할 것도 없다.

4차 산업혁명, IoT, 빅데이터 등은 비즈니스 규칙이 잘 정의된 데이터 모델을 통해 통합 데이터베이스를 구축하고 메타-데이터 리포지토리를 통해 사고(Thinking) 활동이 이루어질 때 실현이 가능하다. 지금 우리가 발돋움하기 위해 변화해야 할 그때라면 데이터 매니지먼트를 위한 기본을 먼저 점검해 보아야 하고 리엔지니어링(Reengineering)해나가야만 한다. 우리에게 필요한 것은 최신 기술의 유행에 흥분할 것이 아니라, 기본을 바탕으로 한 지속적인 성장 발전으로 끊임없는 관심과 정성스런 관리(Administration)를 통해 이룰 수 있다.

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.

© 2018 nextdaily.co.kr 무단전재 및 재배포금지

(주)넥스트데일리 | 등록번호 : 서울 아 01185 | 등록일 : 2010년 03월 26일 | 제호 : 넥스트데일리 | 발행·편집인 : 구원모
서울시 금천구 가산디지털2로 123, 701호ㅣ발행일자 : 2005년 08월 17일 | 대표전화 : 02-6925-6318 | 청소년보호책임자 : 나성률

Copyright © Nextdaily. All Rights Reserved