공공데이터베이스 산출물 관리
공공데이터베이스 설계 ·구축 ·운영 ·관리 시 표준용어, 표준단어, 표준도메인, 표준코드를 준수하여 데이터베이스 구축 산출물을 작성하도록 하여야 함.
공공데이터베이스 구축시 필수 산출물
논리ERD, 엔터티 정의서, 속성 정의서, 데이터베이스 정의서
물리ERD, 테이블정의서, 컬럼정의서, 그밖에 공공데이터베이스 관리에 필요한 산출물~
공공데이터베이스 표준화 사전 진단
˘ 시스템 구축 후 품질관리 : 운영단계에서 제공중인 데이터의 품질을 관리하는 활동으로 품질개선을 위한 예산 부담이 쿠고 운영시스템은 품질개서 활동 곤란
˘ 시스템 구축 전 품질관리 : 정보시스템 구축계획을 수립하는 ISP, ISMP등 계획 단계부터 품질관리 활동을 수행하여 품질요구가 반영된 RFP의 작성으로 고품질 데이터베이스 구축 유도
품질관리 개념
˘ 데이터 품질관리 : 데이터의 품질을 일정수준이상으로 보장하기 위하여 데이터의 표준, 구조, 값, 관리체계등 4개영역을 관리하는 활동
˘ 예방적 품질관리 : 데이터 품질관리 활동이 구축 및 운영단계에서 원활히 이루어질수 있도록 사업계획을 수립하는 단계에서 데이터품질관리 4개영역별 제시된 점검항목을 사전진단하여 계획에 반영하는 절차를 의미함
데이터 진단 영역 및 항목
˘ 데이터 표준 영역 : 공공데이터 품질을 보장하기 위해서 모델설계 표준, 용어표준, 단어표준, 도메인표준,코드표준 등의 원칙을 정립하고 범정부 데이터표준과 개별기관의 데이터표준을 준수 적용하여 지속적인 변화관리가 되도록 체계적으로 통제하는 기준을 제시하였는지 점검
˘ 데이터 구조 영역 : 데이터 항목들 사이의 배열과 접근관계를 논리적 관점에서 정의하고 정보시스템 구축 시 데이터 중복을 최소화 하고 데이터의 일과성, 정합성이 확보 및 관리되도록 요구사항이 제시 되었는지 점검
˘ 데이터 값 영역 : 내외부 시스템 간 연계 데이터 및 이관 데이터를 포함하여 정보시스템 데이터값의 유효성 정확성 표준 적용 여부등을 검증하도록 요구사항 제시 되었는지 점검
˘ 데이터 관리 체계 영역 : 데이터품질을 관리하기 위한 목표설정, 정책 및 구성, 품질관리 계획의 수립등 데이터 품질관리 체계 전반에 관한 사항을 점검해야 함
공공데이터베이스 구축 시 표준 준수을 위해 수행하는 근거 및 수행 시 참조할 지침
˘ 공공데이터 관리 지침
˘ 공공기관의 데이터베이스 표준화 지침
˘ 공공데이터 공통표준용어
˘ 행정기관 코드표준화 추진 지침
˘ 공공데이터 개발 표준
˘ 정보기술 아키텍처 도입운영지침
˘ 행정기관 및 공공기관 정보시스템 구축 운영 지침
˘ 공공데이터 품질관리 매뉴얼
˘ 공공데이터 품질관리 수준평가 매뉴얼
데이터 표준 영역
˘ 데이터 표준화
· 데이터 표준화 수행에 대한 요구사항이 해당 산출물과 함께 명시적으로 포함되어야 함
· 정보화 사업 등으로 변화된 업무환경에 맞게 표준정비에 대한 활동과 산출물에 대한 요구사항을 명시
· 데이터 표준 부재 시 단어표준, 용어표준, 도메인표준, 코드표준 등을 신규 제정
˘ 데이터 표준 준수
· 범정부 표준 : 프로젝트 시점 기준 고시된 공공기관의 데이터베이스 표준화 지침 준수에 대해 명확하게 요구사항으로 명시 해야함
· 기관 표준 : 기관 데이터표준이 존재하는 경우 , 해당 시스템 표준 정의 시 기관의 데이터 표준을 준수하여야 하며, 존재하지 않는 경우 ' 공공데이터 품질관리 지침'의 표준 수립 적용 및 점검을 준용하여 신규로 수립
(기관 단위에서 기관 내 DB에 공통으로 적용하기 위해 정의한 데이터 표준)
˘ 데이터 표준 관리
· 수립된 데이터 표준 사전의 변경이력등을 효과적으로 관리하기 위한 방안을 제시하고 해당 산출물이 명시적으로 포함되어야 함
· 수립된 데이터 표준사전(표준용어, 표준단어, 표준 도메인, 표준코드)의 효과적인 관리가 가능해야 함
· 데이터 표준의 변경을 추적관리 할 수 있도록 변경이력 관리 가능해야함
데이터 구조 영역
˘ 데이터 구조 설계
· 데이터 구조 설계 또는 개선에 대한 요구사항 및 해당 산출물이 명시적으로 포함되어야 함
· 데이터 구조에 대한 현황분석, 개선방향, 개선관제 도출등의 요건이 반영되어야함
· 현행 시스템 데이터 구조 현황분석, 개선방향과 과제 도출 요구사항을 명시해야 함
· 현행 데이터 구조의 문제점을 분석하여 개선된 모델링을 위한 방향성 제시가 요구되어야 함
· 신규 시스템인 경우 개발방법론과 연계하여 주제영역, 개념데이터모델, 논리데이터모델, 물리데이터모델의 도축과 도출시점에 대해 요구사항에 제시되어야 함
· 데이터 구조 설계를 위한 기준 및 규칙, 가이드 등을 요구사항에 명시하거나 사업 수행사에게 설계 및 규칙, 가이드 명시된 산출물 요구해야함
· 고품질 데이터 구조 설계를 위해 설계 단계별로 설계자, 개발자, 발주기관 DB 전문가등 업무 관련자 간 의사소통이 이뤄질 수 있도록 요구사항에 제시해야 함
· 데이터 발생 규칙을 이해하기 어려운 인조식별자가 많으 엔터티 또는 중요도가 높은 핵심 엔터티의 경우 데이터발생 규칙정의서를 요구사항에 제시하여야 함
관련 산출물 : 주제영역정의서, 개념, 논리, 물리 데이터모델, 데이터 발생 규칙 정의서
˘ 데이터 구조 검증
· 논리 데이터 모델 검증
- 논리데이터모델이 업무규칙 요구사항을 모두 포함하는지 완전성 검증
- 데이터 중복과 데이터 불일치 방지를 위한 모델 정규화 충족여부 검중
· 물리 데이터 모델 검증
- 응용 기능 목록과 물리 데이터 모델 간 정합성 검증
- 데이터 중복 설계 적정성 검증
- 중복 테이블 목록, 중복 컬럼 목록 이용한 중복 설계의 필요성 검토
- 중복 데이터 정합성 유지 방안
산출물 : 데이터 모델 검증 계획서 데이터모델 검증 결과서 데이터 모델
˘ 데이터 구조 관리
· 설계된 데이터 구조(논리/물리)에 대해 모델의 적정성 검증 설계 또는 개선에 대한 요구사항이 해당 산출물과 함께 명시적으로 포함되어야 함
· 데이터 구조 설계 이후, 구축 및 이행 운영단계까지 지속적으로 관리 될수 있는 방안(절차, 방법, 모델링도구등) 제시여부
· 데이터 구조의 변경에 대한 추적될 수 있는 이력관리 방안 제시 여부
· 시스템 구축 기간동안 DB의 형상과 물리 데이터 모델의 형상 일치 여부 점검 수행방안 제시
데이터값 영역
˘ 데이터 값 검증
· 시스템 구축 시 적재되는 초기 데이터 및 연계 데이터의 품질 진단 및 오류 데이터 개선방안에 대한 요구사항이 산출물과 함께 명시적 포함
· 데이터 값 검증 계획(일정 수행방법론) 반영
· 업무규칙에 따른 데이터값 검증 규칙 제공 시기(테스트 전 또는 감리수행전) 검증실시시기(단위테스트, 통합테스트)WBS포함
· 데이터 값 검증 범위 , 검증 기준, 범위(범정부기준 기관자체 기준)
· 데이터 값 검증 관련 산출물 관리에 대한 요구사항을 명시
데이터 값 품질을 높이기 위해 사전 유입되는 오류 데이터 방지하고 오류데이터를 식별 개선하는 활동이 요구사항에 포함되는지 여부를 진단
˘ 이관 데이터 값 검증
· 기존 시스템 또는 타시스템에서 이관되는 데이터의 값 진단 요구사항이 관련 산출물과 함께 명시적으로 포함되어야 함
· 데이터 이관 검증 방안(절차 역활 관련문서 기준등)
· 데이터 이관 시기의 WBS 반영(단위, 통합 테스트 등)
· 데이터 이관 범위, 우선순위등
· 데이터 이관 검증완료 기준 제시
· 이관 데이터 값 검증 관련 산출물관리에 요구사항을 포함
산출물 : 데이터 이관계획서 이관검증결과서
데이터 품질관리 체계 영역
˘ 데이터 품질관리 체계
· 방법론 및 체계수립에 대한 요구사항이 관련 산출물과 함께 명시적으로 포함
· 데이터 표준관리를 위한 절차(코드 단어 용어 도메인의 추가 변경 삭제 절차)와 정책 조직등에 대한 요구사항이 관련 산출물과 함께 명시되어야 함
· 데이터 구조 관리를 위한 절차(논리 물리 모델리의 추가 변경 삭제)와 정책 조직등에 대한 요구사항이 관련 산출물과 함께 명시되어야 함
· 데이터 값 관리를 위한 오류 데이터 진단 및 개선 절차와 관련 정책 조직등에 대한 요구사항이 관련 산출물과 함꼐 명시
· 연계데이터 관리 절차와 정책 조직등에 대한 요구사항이 관련 산출물과 함께 명시되어야 함
'관계형데이터모데링노트 요약' 카테고리의 다른 글
코드속성 (0) | 2024.08.26 |
---|---|
[이력데이터 설계 1] (0) | 2024.02.21 |
관계 명 (0) | 2024.02.01 |
관계비 (0) | 2024.01.24 |
식별 관계와 비식별 관계 (0) | 2023.12.30 |