소소한 DB 팁

누구나 같은 의미로 이해하고 같은방법으로 사용하여 고품질의 데이터를 관리하자!- 누구나 : 현업부서, 정보화부서, 고객, 협력업체 - 같은의미로 이해하고 : 의미를 명확하게 전달하는 명칭/유일한 의미를 가지는 명칭/업무/일반적으로 보편적인 명칭 데이터명칭에 대한 표준화  * 기본 단어에 대한 표준화     - 기본단어, 동음이의어, 이음동의어, 금칙어, 영문약어 표준화    - 기본단어를 수식어와 도메인으로 정의    - 단어 기본 원칙 * 동일한 의미로 의사소통을 할 수 있는 단일용어 (상세화된 용어)    - 용어 기본 원칙 정의 ----------------------------------------------------------------- 같은 방법으로 사용 :   데이터 표준 원칙(방법)/ ..

이런 오류가 발생하면...   diff-hellman-sha256 ---> 클릭

코드코드속성 : 이미 정해 놓은 값이 사용( 그값만으로는 의미를 알수없고 코드엔터티에서 확인가능)                  코드속성과 구별해야 할 식별자 코드비코드속성 : 실제값이 저장된다 그값을 보고 의미를 파악(                  식별자 코드는 엔터티의 주식별자속성 이름이~코드로 끝난 속성                  식별자 코드는 코드 속성이 아니라 비코드 속성이다.(부서코드, 지점코드 등등)                  독립된 엔터티가 존재하며, 코드값과 코드명을 의미하는 것외에 부가 데이터 즉 엔터티를 설명하는 다른 속성까지도 관리해야 하기때문에 개별엔터티로 설계한것이다. 만약 부서코드와 부서명만 관리한다면 추후에도 속성이 없다면 일반코드로 정의해서 공통코드엔터티에 관리할 ..

[oracle@TEST: ] $    machinfoCPU info:    Intel(R)  Itanium(R)  Processor 9350 (1.73 GHz, 24 MB)    4 cores, 8 logical processors per socket    4.79 GT/s QPI, CPU version E0           Active processor count:           4 sockets           16 cores (4 per socket) --> 물리코어수          16 logical processors (4 per socket)           LCPU attribute is disabled Memory: 63482 MB (61.99 GB) 메모리

1. CPU 코어 전체 개수  [oracle@TEST ~]$ grep -c processor /proc/cpuinfo 32 2.물리 CPU 수 확인 [oracle@TEST ~]$ grep "physical id"  /proc/cpuinfo | sort -u | wc -l 4 3.CPU당 물리코어 수  [oracle@TEST ~]$ grep "cpu cores" /proc/cpuinfo | tail -l cpu cores       : 4 cpu cores       : 4 cpu cores       : 4 cpu cores       : 4 cpu cores       : 4 cpu cores       : 4 cpu cores       : 4 cpu cores       : 4 cpu cores  ..

- 기본기능 · 데이터 표준 정보관리 · 데이터 표준에 의한 개발 및 유지보수 지원 · 데이터 표준 준수 및 변경 영향도 평가 - 추가기능 · 애플리케이션 정보 · 데이터 흐름 정보 · 각종 데이터에 대한 메타 정보에 대한 조회기능 -확장된 데이터 표준 관리 도구 기능(메타시스템) 기능 설명 데이터 모델 관리 개념,개괄, 논리, 물리 모델에 대한 조회 및 변경 관리를 하는 기능 데이터 표준 관리 표준 단어, 표준 도메인 등의 표준 관련 사전을 관리하는 기능 데이터 품질 관리 데이터 품질 진단 및 분석과 비즈니스 규칙 등을 관리하는 기능 OLAP 정보 관리 OLAP 시스템에 구현된 메타정보와 연계하여 관리하는 기능 사용자 권한 관리 현업 및 IT 사용자에 대한 권한 관리 기능 변경 영향도 분석 표준 및 모..

˘1. 데이터 표준화 필요성 - 데이터 표준화 필요배경 - 데이터 표준화 저해 요소 - 데이터 표준화 개선을 위한 방안 이해 - 데이터 표준화 수행하리 위해 필요한 구성요소 및 개념 이해 - 데이터 표준을 지속적으로 준수하고 유지하기 위한 관리도구 이해 데이터 표준화의 필요성 데이터의 품질확보 및 원활한 데이터 활용을 위해 데이터표준화 필수적으로 수반되어야 함. -데이터 활용상 문제점 · 데이터의 중복 및 조직 업무 시스템별 데이터 불일치 발생(데이터표준 정책 미비로 동일한 의미 데이터 다른명칭사용되거나 동일명칭 데이터를 다른의미로 활용하는 문제) · 데이터에 대한 의미 파악 지연으로 정보 제공의 적시성 결여(데이터 명칭,정의에 대한 표준미관리로인해 발생) · 데이터 통합의 어렴움(단위시스템 위주의 데이..

1. 데이터 표준화 필요성 가 .데이터 활용성의 문제점 · 데이터의 중복 및 조직, 업무, 시스템 별 데이터 불일치 발생 : 데이터 표준 정책의 미비로 정보시스템 개발 및 운영 과정상에서 동일한 의미의 데이터를 다른 명칭으로 중복 관리하거나 동일한 명칭의 데이터를 시스템간에 상이한 로직으로 산출하여 다른의미로 활용 · 데이터에 대한 의미 파악 지연으로 정보제공 적시성 결여 : 데이터 명칭, 데이터 정의에 대한 표준 미관리로 인해 새로운 정보요건이나 정보 요건 변경 시 필요 데이터를 파악하는데 많은 시간을 낭비하여 정보 사용자에게 정확한 정보를 제공하는데 어려움이 있다. · 데이터 통합의 어려움 : 단위 시스템 위주의 데이터 표준을 적용하거나 적용치 않는 경우도 존재하여 전사 데이터 웨어하우스 구축등 전사..

기업내에 많은 정보를 사용자 관점에서 어떻게 수지해서 체계적으로 분류하고, 사용자가 필요로 하는 정보 요구 사항을 도출, 도출된 정보 요구 사항에 누락되거나 추가 보안 할 사항이 있는지 상관분석 검증을 통해 확인 도출한 요건에 대한 변경관리를 한다. - 정보요구사항 개념 이해 - 정보요구사항 생명주기 모형 이해 - 정보요구사항의 유형에 대해 이해 - 정보요구사항 도출, 변경, 삭제하기 위한 관리 프로세스 이해 1. 정보요구사항 정의 사용자가 일상적으로 수행하는 업무의 개선 사항이나 신규 개발 사항으로 시스템을 통해 기능상의 목적을 달성하기 위해 요청하는 내용 현행 시스템 분석, 사용자 요구 사항 수집, 제안요청서, 사업 수행 계획등에서 수집가능 무엇을 개발할 것인가를 결정하는 일 사용자 요구사항 이해하는..

거버넌스 : 공공행정 분야에서 시작된 용어, 사회 내 다양한 기관과 행위자가 자율성을 지니면서 함께 통치에 참여 협력하는 변화와 통치 방식(협치) 라고도 함. 데이터 관리체계 데이터 거버넌스 데이터 관련 문제에 대한 의사결정 및 권한 사항의 적용체계로서, 정보관련 프로세스 대한 의사결정과 책임 사항의 체계로서, 누가 어떤 정보를 가지고 어떤 행동을 취할 수 있는지를 기술하는 합의된 모델에 따라 실행된다. 특정 데이터 자산에 대한 통제나 조치를 실행하기 위해 일련의 규칙, 도구, 관리 절차를 적용하는 것 데이터 거버넌스는 모든 데이터 이해당사자의 이익을 위해 데이터를 개선하는 비즈니스 주도형 지속 프로세스 데이터 자체에 대한 것보다 사람들이 데이터 대해 어떻게 관리하고 결정을 내리는가에 대한 역할과 책임을..