최근 들어 급속히 의미를 확장하며 진화 중인 메타 데이터의 개념은 EA(Enterprise Architecture)의 각 하위 구성 요소에서 관리하는 모든 데이터를 지칭하고 있습니다.

EA(Enterprise Architecture)관점에서 전사 메타 데이터를 통합 관리할 수 있는 META#은 통합 메타 데이터 리파지토리를 구축하고 이를 운영하는 메타 포탈을 통해 전사 시스템의 운용적 단계에서 필수적인 시스템 정보를 관리하고 활용하게 합니다.

최근 들어 급속히 의미를 확장하며 진화 중인 메타 데이터의 개념은 EA(Enterprise Architecture)의 각 하위 구성 요소에서 관리하는 모든 데이터를 지칭하고 있습니다. EA와 시스템 통제 및 거버넌스의 개념에 근간한 META#은 기본적으로 EA의 4가지 구성 요소(DA, BA, AA, TA)로부터 발생하는 메타 데이터를 통합 관리할 수 있는 프레임워크를 제공합니다. 각 하위 요소들이 통합된 Meta Data Repository에 취합된 메타 데이터들은 기업 내 IT 담당 역할 (개발자, 현업 사용자, DBA, 모델러, 관리자 등)들에게 WEB 형태의 메타 포탈 화면으로 제공됩니다. 메타 포탈은 기본적인 OLAP 기능들을 탑재하고 있어서 사용자 편의성을 극대화하였습니다.
 
 
 
데이터 표준
  META#의 데이터 표준화 컴포넌트를 통해 데이터 표준화 데이터를 통합하여 사용자에게 제공하고 사용자로부터의 데이터 표준 변경 요청 사항을 접수하는 전반 표준화 흐름을 조회하고 활용할 수 있습니다.

기업 데이터 표준을 전문적으로 생성하고 운용하는 외부 툴이 존재하는 경우 이를 통합하여 메타 데이터로서 생성합니다.
   
 
   
  META#은 기본적으로 데이터 표준을 수집하고 생성합니다. 생성된 정보를 분석하여 데이터 표준을 지정하고 이것을 사용자에게 배포하게 됩니다. 특히, 데이터 표준화의 구성 요소인 표준 용어, 표준 도메인, 표준 프로세스, 명명 규칙을 정의하고 표준 준수 여부를 체크하여 항시적인 데이터 표준 감시 체제 구축이 가능합니다.
 
데이터 모델
  기존의 물리 데이터 모델뿐 아니라 데이터 아키텍처의 구성 요소인 개념-논리-물리 데이터 모델을 관리하고 각 Layer간의 Alignment를 관리하는 것이 데이터 아키텍처 관리의 과정입니다.

META#을 통해 이러한 DA 정보를 통합하여 각 데이터 모델 Layer간의 상하 관계를 조회하고 각각의 영향도를 분석할 수 있습니다. 각 Layer의 데이터 모델은 Diagram 형태로 메타 포털에서 모니터링할 수 있습니다.

또한, 데이터 모델과 데이터 표준과의 연관 관계 분석이 가능하여 데이터 모델에서의 데이터 표준 준수 사항을 항시적으로 검증, 분석할 수 있으며, 데이터 아키텍처(설계)와 실 데이터베이스 객체와의 비교 검증을 통하여 데이터 아키텍처 전 영역 (데이터베이스 객체 포함)에 걸친 영향도 분석 검증을 수행할 수 있습니다.

META#은 데이터 모델에 대한 변화, 형상 관리를 수행합니다. 이 기능을 통하여 사용자는 과거의 데이터 모델을 항시적으로 조회, 활용할 수 있습니다. 데이터 모델에 대해서 임의의 두 시점간의 데이터 모델 비교 기능을 제공합니다. 이를 통해 데이터 모델의 시점별 관리를 완벽하게 수행할 수 있습니다. 데이터 모델(물리 데이터 모델)과 물리 데이터 베이스와의 비교 기능을 제공함으로써 데이터 모델과 실 데이터 베이스와의 일치성을 항시적으로 검증하고 유지할 수 있도록 합니다.
 
데이터 베이스 통합
  다양한 환경, 다양한 종류의 이기종 DBMS 정보를 META#에서 통합하여 관리합니다. 다양한 DBMS를 통합하여 한 곳에서 관리하기 때문에 향후 Application과의 영향도 분석(Impact Analysis)을 일부 업무 영역뿐 아니라 전사 영역으로 확장, 전사 차원의 Impact Analysis가 가능합니다.
   
 
   
  기본적으로 전사 DBMS 객체(Object)에 대한 형상 관리, 변화 관리를 수행하며, DBMS 오브젝트에 대한 저장 공간의 증감을 데이터로 관리합니다. 이것을 통하여 저장 공간의 사용 추이를 분석하고 저장 공간 도입 예측 등의 시뮬레이션 기능에도 활용할 수 있습니다.
 
데이터 품질
  META#에서는 데이터 품질 관리를 위해 Value 관점의 데이터 품질 관리 전략과 데이터 구조 관점의 데이터 품질 관리 전략을 제공하고 있습니다. Value 관점의 품질 관리를 위해 프로파일링, DQI도출 및 검증 로직 작성 후 주기적인 실행, 분석, 로깅 등의 다양한 기능을 수행할 수 있습니다. 특히 META#과 외부 데이터 품질 관리 툴과의 연계를 통하여 데이터 품질 관리의 다양한 기능들을 접목 시킬 수 있습니다.
 
애플리케이션 관리 (영향도 분석)
  전사 데이터의 흐름은 결국 애플리케이션을 통해 이루어 지게 됩니다. META#은 기존 애플리케이션 관리 틀에서 과감히 벗어나 애플리케이션 구조를 분석하고 데이터 형태로 관리합니다. 또한 애플리케이션 내의 데이터 사용, 데이터 흐름(소스-타깃 매핑)을 분석하여 데이터로서 관리합니다.

애플리케이션 리파지토리를 활용하여 애플리케이션 형상과 전사 관점의 데이터 흐름을 관리할 수 있으며 데이터와 애플리케이션 영향도 분석 또한 가능합니다. META#의 애플리케이션 컴포넌트로 특정 데이터의 탄생과 소멸 지점을 데이터로 관리되는 체제를 만들 수 있습니다.
 
Meta Portal
  메타 데이터 리파지토리의 통합 정보는 사용자에게 익숙한 WEB 형태의 GUI를 제공합니다. 각 화면들은 다양한 OLAP 기능을 제공하므로 사용자가 기준으로 삼고자 하는 정보를 다양하게 선별, 지정하여 사용할 수 있습니다. 메타 포털과 각 구성 컴포넌트는 통합적인 사용자 관리와 권한 관리 체계를 갖추어 시스템 보안의 기반을 제공합니다.
 
사용자 관리, 권한 관리
  META#의 사용자 개념은 메타 데이터 운영 시스템 사용자뿐 아니라 IT 시스템을 사용하는 사용자를 지칭하며 각 사용자에게 미리 정의, 설계한 역할까지 지정하도록 하고 있습니다. (개발자, DA, DBA, Modeler, 관리자 등) 각 사용자는 데이터 구조(모델), 데이터 표준, 데이터 베이스, 데이터 품질, Application 등의 메타 데이터에 대한 객체 권한을 부여 받게 됩니다.

사용자는 미리 정의된 표준화 프로세스에 대한 역할(용어 등록 신청 권한, 승인 권한, 심의 참여 권한(의무) 또한 지정 받을 수 있습니다. 이렇게 정의된 권한 및 역할들에 따라서 각 사용자는 META# 및 전사 IT 시스템의 일원으로써 활동하게 됩니다. 기존의 사용자 관리 체제에 대한 인터페이스 전략도 제공됩니다.