1. 데이터 표준화 정의 데이터 표준화는 여러 시스템에 산재해 있는 데이터에 대한 한글(논리)명/영문(물리)명 명명규칙, 데이터 타입, 데이터길이 등에 대한 기준을 마련하여 데이터의 품질을 향상시키고자 하는 활동을 말한다.
2. 데이터 표준화 목적 ▣ 용어 사용의 혼란 방지 :
- 표준화된 명칭을 부여함으로써 데이터의 중복 정의 방지와 불일치를 제거하여 의사 소통을 원활하게 한다.
▣ 전사 데이터 모델의 일관성 유지
- 전사적으로 표준화된 용어를 사용함으로써 모델을 구성하는 오브젝트 명칭의 일관성을 유지할 수 있다. ▣ 데이터의 정확성 및 품질 수준 확보
- 표준화를 통해 데이터의 구조와 흐름 등 정합성 검증이 용이하여 데이터의 품질 수준을 확보할 수 있다. ▣ 공통의 표준화된 데이터 이해 - 같은 의미를 나타내는 단어는 하나의 단어로만 표현하고 단어간의 의미의 경계를 명확히 하여 공통의
이해 기반으로 상호 간 의사 소통을 명확히 함 - 시스템에 대한 이해를 향상시켜 시스템 상호 운영성을 향상
▣ 개발 생산성 향상
- 공통의 용어 정의를 통해 재사용 기회를 높이고 항목명 작명시 단어 선택에 대한 시간을 단축시킴으로써
개발 생산성을 향상 ▣ 데이터 관리의 일관성과 효율성을 높임
2. 데이터 표준화 대상 정의
데이터 표준화 대상은 도메인, 프로세스, 명명 규칙 및 단어/용어 등의 4가지 영역으로 분류하여 적용함.
3. 데이터 표준화 구축 방법론
현재 기간계, EDW 등의 서브 시스템별로 별개로 관리하고 있는 데이터 표준을 향후 KT 전사 차원에서 구축, 운용되는 데이터 표준을 생성합니다. 이러한 작업을 수행하기 위해서는 현재 표준 지정된 부분과 표준에 포함되어 있지 않는 모든 부분을 분석하여 통합된 데이터 표준을 생성하는 것이 필수적입니다.
이러한 데이터 표준 구축을 아래와 같은 검증된 데이터 표준 방법론으로 수행하게 됩니다.
4. 데이터 표준화 관리 프로세스
데이터 표준화에 생성 절차와 데이터 표준화 운영 프로세스 입니다.
5. 데이터 표준화 활용 방안
데이터 아키텍처 수립단계에서 데이터 표준 적용에 대한 작업 진행 절차를 아래와 같은 순서로 진행합니다. 현생 시스템의 모든 자원(ERD, Document, DBMS, Dictionary)를 사용하여 현행에서 사용하는 모든 데이터에 대한 형태소분석을 수행하고 각각에 대하여 표준 지정을 수행합니다.
