1 개요

2 MDM기본

3 MDM기본: 아키텍처

4 데이터 거버넌스

5 운영 관리

6 식별과 융합

• 하루 아침에 신뢰성 있는 마스터 데이터가 관리되고 사용되는 것이 아니다.
  
• 몇 단계에 걸쳐 변화해야 한다.
  
  

동인

1. 동기화된 자원을 향한 기대치가 높아지고 확산되면 핵심 데이터 항목에 대한 single-view를 만들어야 할 동기가 생김.
   
2. 기술적인 관점에서 조직안에 여러 다른 모습으로 분산되어 있는 핵심 데이터 항목에 대한 단일 표현 방식로 통합하는 과정
   
3. 애플리케이션 아키텍처 안에서 지속적으로 동기화 시킴.
   
4. 마스터 데이터 자산이 조직 내 애플케이션들과 서비스 계층에 통합됨.
   
   

성숙한 MDM 솔루션은 적어도 다음과 같은 기능과 서비스를 지원할 것이다.

3가지 측면이 있다.

• 구조: 마스터 데이터 모델로부터 알 수 있음.
  
• 기능: MDM시스템 아키텍처에 투영.
  
• 제어: MDM 서비스 계층에 포함됨.
  
  

마스터 데이터 모델

• 데이터 출처에 따라 발생하는 차이를 수용(서로 다른 표현방식을 사용하는 시스템에 재배포 가능하도록).
  
• 데이터 추출 및 교환을 위한 통합 모델이 필요.
  
• 원본 메타데이터 세부 사항은 리포지토리를 이용하여 관리.
  
• 통합 모델은 각 애플리케이션 모델이 포함하는 중요 속성을 모두 포함해야 한다.
  
  

MDM시스템 아키텍처

• 데이터의 라이프사이클에 초점.
  
• 기업 전반에 걸친 애플리케이션을 지원하는 고수준의 서비스 계층에서 일반화되는 컴포넌트 메소드 포함.
  
• 핵심기능(새로운 마스터 레코드 생성, 접근, 수정)
  
  

MDM서비스 레이어 아키텍처

• 데이터 라이프사이클을 지원할 핵심 기술 컴포넌트에 초점.
  
• 신뢰할 수 있게 되면, 기본 기능 이외에 동기화, 직렬화, 임베디드 접근제어, 통합, 융합 등의 새로운 요구사항도 지원하도록 노력해야 함.
  
• 추가기능은 분리 관리 하는 것도 고려.
  
  

• 거버넌스는 데이터관리 스튜어드십, 소유, 정보 보호, 보안, 데이터 리스트, 준수성, 데이터 민감성, 메타데이터 관리 등과 같은 문제를 해결.
  
• 위의 문제를 해결하기 위해서는 기술적 데이터 관리와 감시를 통합하고, 정책이 잘 준수되는지 알 수 있도록 해야 함.
  
• 거버넌스가 집중하는 4단계
  
  • 데이터 표준화
    
  • 메타데이터 관리
    
  • 데이터 품질 관리
    
  • 잘못된 운영 데이터 수정(스튜어드십)
    
    

표준화

• 사람은 단어나 구절을 잘 해석함. 반면에 어플리케이션들은 잘 해석하지 못함.
  
• 불충분한 정보나 정의는 사람간에 잘 해결되는 문제. 하지만, 용어의 해석은 달라질 수 있음.
  
• 용어의 해석문제는 이음동의어나 동음이의어에 대한 통합과 융합의 어려움을 가져오게 됨..
  
• 데이터 요소를 분석/검증하여 메타데이터에 통합하면 표준화된 정의를 얻을 수 있음.
  
• 표준화의 결과물은 마스터 객체 카탈로그와 sigle-view로 통합될 수 있는지에 대한 판단에 쓰임.
  
  

메타데이터

• 상세 표준 기술에 힘쓰기 보다는 데이터의 쓰임에 집중.
  
• 쓰임새
  
  • 어떤 개념을 나타내는가?
    
  • 어떤 어플리케이션에서 조회, 생성, 수정, 삭제하는가?
    
  • 데이터 품질을 결정하는 특성은 무엇인가?
    
  • 프로세스 상에 어떤 위치에 있는가?
    
  • 어떻게 하나로 묶어 single-view로 통합할것인가?
    
• 메타데이터가 관리되면 어떤 데이터가 MDM 환경에서 관리는지 알 수 있다.
  
• 데이터 통합과 식별, 통합 빈도 조절, 통합에 필요한 작업 등
  
• 반드시 메타데이터 관리 도구가 필요한 것은 아님.
  
• 정보 공유에 대한 절차에 초점을 맞추는 것이 중요.
  
• 전사적 메타데이터에 모두가 의견 일치를 이루어야 한다.
  
  

데이터품질

• MDM에서는 2단계로 나타남.
  
  • signle-view는 데이터를 고수준에서 신뢰할 때만 가능.
    
  • 데이터 품질 도구와 품질 관리 기술이 통합과 융합 작업에 이용됨.
    
• 정보가 비지느스를 개선시키는 자산이 되는지 이해.
  
• 조직과 개인의 비지스니 효율, 운영 생산성 향상 여부는 고품질의 데이터에 의존.
  
  

데이터 스튜어드십

• 마스터데이터 객체 리파지토리에 통합된 협업 부서들이 증가하면 거버넌스 참여 규칙이 잘 준수되는지 확인해야 함.
  
• MDM 성패여부는 데이터 거버넌스에 달려 있음.
  
• 데이터 거버넌스는 데이터 소유자 모델을 보완하고 관리 및 정보 품질을 보장하는 방법을 관장
  
  

데이터 라이프사이클 안에서 유지 관리는 위한 구성요소

• 각 객체를 고유하게 식별하는 것.
  
• 각 각체의 복제본, 인스턴스 관리.
  
• 사용 지점의 연결.
  
• 객체의 계층구조 관리
  
  

특별 관리 서비스

• 아이덴티티 관리
  
• 계층 관리와 데이터 리니지(lineage) 관리
  
• 마이그레이션 관리
  
  

아이덴티티 관리

• 식별 속성에 기반한 마스터 데이터 유지를 위해 필요
  
• 고유 식별에 쓰이는 식별 속성 판정과 관리
  
• 원하는 속성이나 유사한 속성을 찾기 위한 매치 기능
  
  

계층 관리

• 계층 관리는 single-view와 데이터 리니지(lineage)에 초점.
  
• 데이터의 출처가 어떤 어플리케이션 또는 사람인지 문서화 후 마스터 인덱스와 원본 데이터를 연결.
  
  

마이그레이션 관리

• 어플리케이션들이 쉽게 MDM환경으로 전환하도록 관리해야 함.
  
  

운영관리

• MDM은 여러 방면에서 지속적으로 운영관리 할 수 있도록 해는 도구와 작업이 필요.