2006. 10. 172006. 10. 17

Loosely Coupled Service 플랫폼 / 언어에 상관없이 상호작용 증대 통합의 유연성을 보장 Reuse of Service 사용자 관점에서의 재사용성 증대 개발 , 운영 , 유지보수 비용 절감 효과 Business Extensibility 기업 내부의 비즈니스 기능이 서비스로 도출 프로세스 통합 및 비즈니스 기회 창출

IT 시스템과 비즈니스의 GAP 극복을 위한 SOA 의 출현

ESB 를 중심으로 서비스가 유연하게 연계

기존의 다양한 기능들이 서비스로 표준화

IT 시스템의 근본적인 어려움은 비즈니스와 IT 의 GAP 에서 시작

GAP 을 효과적으로 극복할 수 있는 SOA 탄생

애플리케이션을 서비스 중심으로 분할

개방형 표준을 통해 IT 자산을 서비스로 표현

유연한 결합으로 비즈니스 변화에 효과적 대응

서비스는 SOA 를 이끌어 내는 가장 큰 원동력

전체 애플리케이션 구축용 소프트웨어 아키텍처

SOA 구축에 MASTER 데이터의 출현 배경

업무별로 특성화된 시스템이 구축시스템간에 많은 데이터의 연계 작업을 수행복잡성과 한계 존재

SOA 환경에서 하나의 시스템과 데이터베이스를 생성하여 통합하는 것이 최선이지만 현실적으로는 불가능

과도한 데이터 적재 발생시스템간 커뮤니케이션 저해중첩 및 중복된 데이터 관리

국부적으로 관리되는 MASTER DATA

데이터 간의 정합성 불일치데이터 품질 문제 저하 우려최소공배수 집합을 구하기 곤란

일관성 / 정확성 없는 데이터 제공

상이한 데이터로 인해 정보흐름 악화Point–to–point 로 연결정합성 유지를 위한 비용 증가

서비스의 재활용 저하

FedEx’s Hub-and-Spoke Model

Point to Point Service

Low Frequency, Low Load Factor, Smaller Aircraft

High Frequency, Higher Load Factor, Larger Aircraft

물류센터 = 교통요지 = 금융 허브 = 데이터 허브 = 네트워크 허브

H

Direct Flights, Thin Routes Indirect, Heavy Routes via Hub Central to Market

Hub and Spoke Service

SOA 구축에 MASTER 데이터의 출현 배경

서비스의 단순화

신속한 접근 가능

정확성 , 일관성이 크게 향상

상호운용성 , 다양성 증대

실제 동일 개체가 데이터 상으로는 상이

동일 목적의 데이터가 다양한 형태로 분리

관리 속성의 일관성 부재

논리적인 최소공배수는 존재하나 인식 불가능

핵심 데이터의 시스템간 상호운용 요구는 크게 증가하고 있다 !

SOA 구축에 MASTER 데이터의 출현 배경

Point to Point Data Service

SOA 구축에 MASTER 데이터의 출현 배경

과도한 매칭 대상

복잡도 및 난이도 크게 증가

일관성 및 신뢰도 저하

낮은 활용도

Hub and Spoke Data Service

SOA 구축에 MASTER 데이터의 출현 배경

매칭 대상 크게 감소

단순하고 명확

일관성 및 신뢰도 향상

높은 활용도

발전성 및 유연성 증가

MASTER 데이터의 필수 요건

Presentation 계층 / 채널 계층

SOA 계층

Service Enablement Layer

Service Composition Layer

Process-Based Shared Business Service

Shared Business Service

Information & Access Service

서비스 저장소

Service Registry

& Repository

Channel Gateway

Presentation Server

ARSUFO Clie

nt CTI통합 UI Members

통합 운영 /모니터링

APM

SOA Governance

Monito

rA

dm

inistra

tionM

anag

em

ent

Monitor

Administration

Management

SLA

Monitor

Management

Legacy 시스템Legacy 시스템

CRMM ERP .. .. EAI .. ....

MASTER DATA

MASTER DATA

고객 접점에서 발생되는 모든 서비스 수용

유연성을 최대한 보장한 데이터 구조

Legacy 시스템에 대한 유연성 확보

Legacy 시스템과 양방향 데이터 Interface

가능

정확한 데이터 일관성 보장 (One View)

데이터 거버넌스 실현

메타데이터 시스템과 통합관리

정보 및 데이터 품질에 대한 신뢰도 보장

비즈니스 프로세스와 느슨하게 연결되어

유연성과 데이터의 재사용이 가능

고객 접점에서 발생되는 모든 서비스 수용

유연성을 최대한 보장한 데이터 구조

Legacy 시스템에 대한 유연성 확보

Legacy 시스템과 양방향 데이터 Interface

가능

정확한 데이터 일관성 보장 (One View)

데이터 거버넌스 실현

메타데이터 시스템과 통합관리

정보 및 데이터 품질에 대한 신뢰도 보장

비즈니스 프로세스와 느슨하게 연결되어

유연성과 데이터의 재사용이 가능

필수 요건

엔터프라이즈 레벨의 공통성이 강한 핵심 데이터의 통합 관리를 통해 정확성 및 일관성을 유지하여 보다 유연하고 신속한 서비스를 제공

Reverse

Mapping Rule

프로파일링

보강 & 변환

OLTP

ERP

CRM

EDW

Portal

Source Data

참조 / 복제

표준화

용어용어용어용어

도메인도메인도메인도메인 프로 프로

세스세스

프로 프로 세스세스코드코드

코드코드

데이터모델관리데이터모델관리 보안 관리보안 관리애플리케이션관리애플리케이션관리 데이터베이스관리데이터베이스관리표준관리표준관리 품질관리품질관리형상 관리형상 관리 보안 관리보안 관리

메타데이터 시스템

Master Data

Data Quality

MASTER DATA 기반 데이터 아키텍처

매칭 & 연결

ETL & Cleansing

Data Synchronization

SAMPLE

프로파일링 & 아키텍처 수립

• 용이성 : 높은 난이도• 채산성 : 많은 시간 소요• 가능성 : 분석 전문가 부재

우리가 통합할 데이터는 방대하게 흩어져 있다 .

온고지신 (溫故知新 )

소스 시스템의 데이터를 이해하는 것은 매우 중요정확히 알아야만 통합이 가능환골탈태된 통합이 필요

현재를 정확히 분석하는 것은

해결방안은 무엇인가 ?

무엇이 문제인가 ?

문제해결 전략은 ?프로파일링 & 아키텍처 수립

의료처방 프로세스를 원용의료처방 프로세스를 원용

종합검진 단계 정밀검사 단계 처방 / 치료 단계

•의료장비 위주•넓은 범위•신속하게•저렴한 비용

•의료보조자 위주•좁은 범위•깊이 있게•저렴한 비용

•전문의 위주•좁은 범위•성패를 좌우•저렴한 비용

Data ParsingSource Parsing

•분석 TOOL 위주

•넓은 범위•신속하게•저렴한 비용

•설계자 위주•좁은 범위•깊이 있게•저렴한 비용

•전문가 위주•좁은 범위•성패를 좌우•저렴한 비용

정보수집 단계 정밀분석 단계 To-Be 설계 단계

추진 전략추진 전략

자동화 툴을 이용한 신개념의 수집 및 분석

모든 과정 정보를 리파지 토리 화 및 메타데이터화 전 단계 ( 개괄 , 개념 , 논리 , 물리 ) 에 대한 아키텍처

매우 정밀한 수준의 상세화 수행

높은 수준의 전문가에 의한 목표아키텍처 수립

단계별 중점 추진 사항단계별 중점 추진 사항

Meta Repository

Database Schema 설계

Data Auto ReverseData Parsing

Meta Data 시스템

Repository 화

조감도 평면도 입체도 청사진 개괄적 모델 개념적 모델 논리적 모델 물리적 모델

추진 전략 및 절차프로파일링 & 아키텍처 수립

Data Model 상세화

각 단계들 간의 확실한 얼라인먼트를 유지

Data Model 통합화

자동 참조 관계 생성

소스 영역

기존 Application

Documentation

DBMS

컬럼 속성 자동 번역

분석사전

Inverter

ApplicationParsing

Reverse Data

Modeling

Merge

Application 에서 데이터 부분 (SQL) 을 분리SQL 에서 데이터 연결 ( 조인 , 서브쿼리 ,..)

분석자동 참조관계 생성

Application 에서 데이터 부분 (SQL) 을 분리SQL 에서 데이터 연결 ( 조인 , 서브쿼리 ,..)

분석자동 참조관계 생성

모델 생성기 ( 자동배치 )

먼저 골격을 그려보고 필요하다면 일부를 고정시키고원하는 만큼을 다시 배치

먼저 골격을 그려보고 필요하다면 일부를 고정시키고원하는 만큼을 다시 배치

데이터 표준화

대상

현행 물리모델 리버스 자동화 방안

평면도 입체도

평면도를 입체도로 진화 평면도를 입체도로 진화 !!!!

X-ray X-ray MRI MRI

정밀하지 않으면 통합 불가능정밀하지 않으면 통합 불가능

엔터티 정의 상세화 속성 정의 상세화

엔터티 명칭 / 정의 보완

관계속성 → 릴레이션쉽

유사 속성의 그룹화

속성 명칭 / 정의 보완

속성의 유형 정의

속성의 특성 상세 정의

상세 서브타입 지정

다차원 서브타입 지정

관계의 통합 및 구체화

관계 명칭의 구체화

속성 Ownership 정의

결합속성 Level down

선택사양 정확화

속성의 종속성 정의

본질 식별자 지정

사례 데이터 작성

속성의 배타적 관계 정의

보조 식별자 지정

기타 특기 사항 기록

현 데이터 분석 및 검증

통합영역 모델의 상세화 수행절차

통합 엔터티

현행 테이블

현행 컬럼현행 컬럼

서브타입세트 1

가상 서브타입 가상 릴레이션쉽가상 릴레이션쉽

가상 배타적 관계가상 배타적 관계

서브타입세트 2

가상 속성가상 속성

현행 컬럼현행 컬럼

가상 속성가상 속성

제거할 속성제거할 속성

데이터 모델 통합화의 개념

As-is 와 To-be 가 같이 공존하는 그림

Migration Rule 수립에 확실한 정보를 제공

전문 데이터 아키텍트가 필요함

모든 새로운 결정을 상세하게 표현 가능

통합모델과 물리모델이 서로 연결됨

통합모델을 생성하는 가장 좋은 방법

데이터 모델 통합화의 개념 고객 통합 사례

표준용어 지원체계 구축

형태소 분석기준 설정

형태소 분석

단어 , 용어 추출 및일반 사전에 등록

상세 수행계획수립

용어 대상자료수집 및 분석

기본제공 용어사전분석

기존 용어사전수집 및 분석

용어 추출 및표준 형식 변환

분석 툴커스터마이징

자료 vs 분석조직 맵핑

추출 용어DB 에 입력

형태소 분석작업 할당

BRM 기준 분류

정의서 항목 정의

이음 동의어 선정

표준 후보 선정

표준 확정

표준 확정 반영

관리시스템 적용

관리시스템커스터마이징

시범 운용

•오프라인 자료에서 용어 추출•형태소 분석을 통해 단어를 추출하고 용어 정의•표준 확정 , 용어사전 리파지토리에 반영

자료 DB 구축표준화 대상정의 및 분석

형태소 분석 및 단어 , 용어 추출

분류 및분류 및 표준 후보 선정표준 후보 선정

표준용어표준용어 자료사전 구축자료사전 구축

데이터 표준화 수행절차

계약차량사항

업계갱신율고객차량수리서비스 . 차량

청구보험담보

TRM 고객 차량

Master 고객차량

업계 갱신율

고객차량

수리서비스 차량

계약차량사항

청구보험담보

TMR 고객차량

엔터티 매칭

속성

매칭

최소공배수 집합변칙성과 충돌 간파선택 및 머지 룰 정의Rule_based Approach실시간 처리

고객차량사항

고객차량 Incubator

계약차량사항 청구보험담보

업계 갱신율 고객차량

수리서비스 . 차량 TRM 고객 차량

매칭룰

고객

매칭 & 연결

데이터 매칭의 개념

외부 고급 정보와 연결부족한 정보의 보완 및 확장정보의 부가가치 향상예 :

인구통계 , 금융감독원 , 인증기관 , 기업정보 등

마스터 데이터 보강

소스 시스템의 다량 데이터 변환복잡한 배치처리를 통해 공통화변환 및 전달 규칙의 명확한 정의일관성 있는 처리 분석적 뷰를 제공하기 위한 경우

마스터 데이터 변환

Master Data, Source Data 의 전반에 걸친 일관성 유지 작업모든 변동사항의 Logging 필요트랜잭션 무결성 유지Locking, Rollback

신뢰성 보장

데이터 동기화

Master Data 는 참조 데이터 소스

다양한 후속 시스템의 서비스 기반매우 다양한 온디맨드 발생외부의 온디맨드 권한에 대한 연합연관된 정보의 변환 메커니즘 제공

연합 (Federation)

데이터 처리 및 연합

정보 수집 채널의 통합 및 Ownership

일원화로 단순화 및 수행속도 보장Master Data 는 현재시점 기준 유지이력은 Business Log 를 통해 관리 MMDB 를 최적으로 활용한 물리적 구조

고객 , 청구계정 , 가입계정을 독립 개체로 정의하고 이들 간의 관계 정의로 처리하는 유연한 구조상품 / 서비스 확장으로 확장성 증대기존 시스템의 구조적 문제를 근본적으로 해결

Master DB 구축 전략

모든 행위 주체들의 최소공배수 통합Billing/Service Account 체계 재정립 모든 유형의 Product/Service 의 통합Asset 통합 및 일원화 Order Management 를 포함진정한 의미의 S/R & Activity 통합

Business 변화를 모델의 서브타입의 추가와 관계정의를 통해 가능한 구조 향후 비즈니스를 모두 수용할 수 있는 Account 모델모든 신상품 및 복합 상품을 수용할 수 있는 Rule_base 모델 상품의 모든 속성을 Data Rule 화

전사적 관점에서 통합된 모델 Business 변화에 유연한 구조

다양한 고객 관계 지향

혁신적인시스템

기반 수립수행속도를 보장 구조

MASTER DATA 구축 전략

ServiceAccoun

t

Customer

Billing Accoun

t

Business Log

Product or

Service

CustomerProfile

Service Request

& Activity

Service Agreement

Asset

OLTP ERPPortalEDWCRM

MASTER DATA 범위

전사적 통합 고객고객 기본정보의 통합ACCOUNT 통합Agreement, Asset 통합PRODUCT/SERVICE 통합비즈니스 서비스 처리 S/R 통합고객관련 이력 데이터의 통합ORDER MANAMEMENT

•Multi-channel application•Interactive composite application•New Interactive application•Information Lookup

Best Fit For SOA

SOA 환경하에서 MASTER DATA 적용 범위

SOA 의 주요 적용 분야

Multi-Channel Application

재사용 가능한 Back-end 비즈니스 로직을 이용하는 관련 애플리케이션

Composite Application

여러 애플리케이션과 다양한 환경에서 이용되는 모듈의 조합으로 실행되는 애플리케이션

메타데이터 관리시스템

시스템 거버넌스의 추진 목적

체계적인 데이터 모델 통합 관리

전사 데이터 품질관리 조직 구축

DB 관리의효율화

Application 관리의 효율화

전사 데이터 품질 보장

시스템 관리의복잡성 문제

시스템의품질 문제

체계적인 시스템 관리 문제

여러 기종의 복수 시스템간 다양한 데이터 Interface 증가각 시스템간 데이터 모델 , DB 의 형상 관리 어려움

대용량 데이터로 인한 데이터의 정합성 유지의 어려움각 업무별 데이터의 특성상 집계와 통계에 대한

데이터 품질유지곤란전사 Data 품질에 대한 통합 관리 체계 및 조직이 미흡

체계적인 데이터 분류 작업 미비데이터의 이동 MAP 에 대한 자료 미비데이터의 접근 및 활용에 중복 및 복잡전사 데이터 포괄 능력 한계

시스템의 모든 구성요소에 대한 구체적이고 체계적인 관리 및 통제

데이터 품질 관리

DQ Repository

영향도 분석 관리

메타 시스템의 구성

ETL Repository

애플리케이션 관리

데이터베이스 관리

데이터 모델 관리

물리모델

개괄모델

개념모델

논리모델

역공학

추상화

개념화

논리화

표준화 관리

기능성

독립성

확장성

통합성

이력관리버전관리

획기적참조기능

협업기능

변경의용이성

메타와연결성

데이터 모델 관리

모델 관리모델 관리

• 모든 데이터 모델을 서버에 통합하여 데이터로 관리

• 원하는 형태로 분리하여 팀 모델링을 수행해도 통합성은 항상 유지

• 버전과 이력을 자동관리 하며 모든 변경이력 관리

• 전사 모델에 대한 주제 영역별 계층 관리 ( 버전 , 이력 , 얼라인먼트 관리 )

Local Area

File DB

Check-Out

File DB

Check-in

Model Architect

논리모델

개괄모델

물리모델

Data

base

Connect M

odu

le (A

DO

)

RDB

ArchitectRepository

Data Model Repository

변화되는 데이터모델의 버전과 이력을 리파지토리에 관리함으로써 데이터의 품질을 지속적으로 확보하는 모델 관리

• 데이터 모델의 자문과 형상 관리 전문인력 육성

통계 분석 / 검색변경 이력관리 / 산출물연관 사항 분석기본사항 분석

프로그램 요약 정보구조 Tree

함수정보 등

종속 분석 프로그램간의 호출 관계

동적 추적 관련 다이어그램

프로그램 /DB 연관 맵 프로그램 /DB 간 전체 연관 맵

동종 , 이기종 간의 연관 맵

프로그램 하위레벨 연관 관계

Matrix 분석 프로그램과 테이블 CRUD 분석

프로그램과 함수 연관 분석

프로그램과 프로그램 연관분석

프로그램과 파일 연관 분석

변경 이력 관리 프로그램 / 테이블 변경

이력

프로그램 / 테이블 변경 추적

산출물 생성 Web Reporting, Excel 등

프로그램 사양서 , 목록표 등

프로그램 관련 산출물

통계 분석 기능 프로그램 현황 통계 분석 프로그램 변경 이력 통계 테이블 현황 통계 분석 등

검색 기능 주석 검색 및 조회 칼럼 /테이블 검색 및 조회 SQL 검색 및 조회

애플리케이션 관리

데이터 품질 관리 체계 수립

DQ System

DQ ProcessDQ Organization

Expected Level

100

현재 수준필요 요건

100

100

Current Level50

30

70

데이터 품질 관리 현황 분석데이터 품질 관리 현황 분석 데이터 품질 확보 및 유지를 위한 관리체계 데이터 품질 확보 및 유지를 위한 관리체계

품질 점검 데이터 항목별

품질 점검기준 마련 전사 DB 및 시스템 관리의

명확한 기준 척도

데이터 품질기준 도출데이터 품질기준 도출 데이터 품질관리 시스템데이터 품질관리 시스템

90.00%

91.00%

92.00%

93.00%

94.00%

95.00%

96.00%

97.00%

98.00%

99.00%

100.00%

1차 2차 3차 4차

데이터 품질을 측정하고 관리하는 시스템

품질 점검 / 정제 프로세스품질 점검 / 정제 프로세스

정기적 품질 평가 결과 분석 및 개선책 품질 관리 프로세스

데이터 품질관리 조직데이터 품질관리 조직

데이터 품질 중요성을 인지하고 책임 있게 수행할 수 있는 조직

* CTQ : Critical to Quality( 품질영향요소 ) . DQI : Data Quality Indicators( 데이터 품질지표 ). DR 정의서 : Data Rule 정의서 ( 업무 규칙 ), 데이터 점검 규칙으로 활용* CRIF : Check Rule Input Format

업무 규칙에 따라 DR 도출 및 변경

품질 점검 시스템을 통해 점검을 위한 도출된 DR의 정형화된 폼 작성 및 변경

점검된 품질결과를 품질관리시스템의 통합 저장소인 메타 리파지토리에 통합

통합된 결과를 업무별로 계량화 분석된 개선안 및 오류 리포트 피드백

통계적 기법을 통한 데이터 전수검사

DR 도출 항목 선정 (CTQ 선정 )

DR 도출 가이드 DQI 정의

Iteration

평가결과통계

90.00%

91.00%

92.00%

93.00%

94.00%

95.00%

96.00%

97.00%

98.00%

99.00%

100.00%

1차 2차 3차 4차

Data Loading

CTQ 선정

데이터 품질 관리 절차

CTQ 선정DQI 정의1

DR 도출 및 변경(DR 설계서 )

2 CRIF* 작성 및 비정형 SQL 입력3

데이터품 질평 가

4

평가 결과 Review/ 개선안 권고6

품질 점검 결과 통합5

데이터정제 ,APPL수정

7

상시모니터링8

전사 Meta Repository