DAsP
시험 직전 요약장
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데이터 표준화의 필요성과 원칙
원래 이론 →판단 기준
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비표준 현황과 영향 파악↓적용 범위·우선순위·책임 정의↓표준화 원칙과 표준 구성요소 수립↓검토·승인·공표 및 모델·DB 적용↓준수 점검·예외 통제·변경관리현행 시스템 전체를 즉시 개명하기 어려운 경우에도 신규·변경 개발부터 표준을 적용하고, 기존 항목은 표준과의 매핑 및 전환 우선순위를 관리해야 한다.
헷갈리는 개념
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| 구분 | 핵심 목적 | 대표 산출물 |
|---|---|---|
| 데이터 표준화 | 의미·명칭·형식·코드의 공통 기준 수립과 적용 | 표준 단어·용어·도메인·코드 정의서 |
| 데이터 정규화 | 함수 종속과 이상 현상을 줄이도록 관계 구조 정리 | 정규화된 논리 데이터 모델 |
| 데이터 품질관리 | 품질 목표를 정하고 값·구조·프로세스의 결함을 진단·개선 | 품질 규칙, 진단 결과, 개선 이력 |
대표 계산·예제
표준화 대상은 단순한 컬럼명이 아니다. 일반적으로 표준 단어·용어·도메인·코드와 이들을 설명하고 연결하는 메타데이터를 포함한다. 예를 들어 고객번호라는 이름을 통일해도 한 시스템은 개인만, 다른 시스템은 법인까지 포함한다면 의미 표준화가 끝난 것이 아니다.
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