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0. Introduction 데이터 아키텍트로 일하면서 가장 큰 조바심은 DBMS에 대한 공부가 끝이 없다는 데에서 온다. 끝없어 보이는 공부거리를 마주하면서도 위안이 되는 포인트가 있다. 평생을 DB를 다루며 일해온 직업인들에게도 낯선 DBMS를 다뤄야 하는 프로젝트는 피할 수 없는 숙명이라는 점이다. 세상에는 다양한 DBMS가 있다. RDBMS만 하더라도 Oracle, MySQL, SQL Server, PostgreSQL, DB2 등 다양한 DBMS가 존재한다. 이들은 모두 SQL로 조작이 가능하다는 공통점이 있지만, 각 DBMS 별 뚜렷한 특징을 가진다. DBMS별 개성이 다른만큼 한 기업 내에서도 서비스의 특성에 맞추어 DBMS를 다양하게 선택하여 사용하고 있다. 데이터 아키텍트들도 각 개인의..
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이번 포스팅에서는 프로젝트 수행 사례를 통해 데이터 품질 점검을 위한 비즈니스 규칙 유형에는 어떤 것이 있는지, 그리고 실제로 품질 진단 측정을 위한 SQL 쿼리는 어떻게 작성해야 하는지에 대해서 공유하고자 한다. Intro_ 프로젝트 개요 이번 프로젝트에서는 크게 두 가지 업무를 수행했다. (1) 데이터 자산화 첫번째는 데이터 자산화 업무로, 고객사의 시스템별로 존재하는 테이블 및 컬럼 정보를 수집해서 데이터 모델을 작성해 총 10,000여 개의 테이블을 가시화했다. 이 중 미사용 테이블을 제외하고 사용 중인 테이블 5,000 개에 대해서는 한글화 및 용어 표준화 작업도 진행하였다. (2) 데이터 품질 관리 두번째는 고객사에서 품질 관리 활동이 가능하도록, 데이터 품질 관리에 필요한 지침을 수립하고 고..
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Intro 이번에 투입된 프로젝트는 데이터 거버넌스를 구축하는 프로젝트였다. '데이터 거버넌스'는 사실 포괄적으로 사용되는 용어이기 때문에, 고객사에서 '거버넌스'를 어떻게 바라보는가에 따라서 수행 영역이 달라지는 것 같다. 일반적으로 이론화된 데이터 거버넌스를 구성하는 요소는 다음과 같다. 데이터 거버넌스란? 전사적인 데이터 관리 방향을 제시하고 통제하는 활동 전반을 말한다. 1. 원칙 및 프로세스 - 비전 및 원칙, 업무에 대한 문서화를 말함 - e.g. 데이터 관리 체계 정의서, 데이터 모델 관리 지침서, 데이터 표준 지침서, 데이터 품질 지침서 등 2. 조직 - 담당자 및 R&R 정의 3. 관리 도구 - 메타데이터, 데이터 표준 승인 관리, 데이터 품질, 데이터 모델 관리 도구 등 이번 프로젝트에..
