[Data] 데이터 관리 개요 - DMBOK을 중심으로

오늘은 주간 강의를 정말 오랜만에 듣게 되었습니다. 판교에서의 Kosta주간강의는 처음입니다.

데이터 관리 개요 - <DMBOK2.0을 중심으로> 라는 주제로 열린 8H 강의입니다.

강사님은 김영온 강사님으로 지난번에 가산에서 SW공학 관련 강의를 해 주셨던 분이기도 합니다.

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[ 09 : 00 ~ 10 : 04 ] 

OT를 시작으로 강의를 시작하였습니다.

QR코드 관련 안내, 및 출결안내를 해 주셨고, 개인정보 활용 동의서 작성 안내, 이벤트 진행

wifi : dlink-039c / widel9134 , dlink-47c3 / wxkln91314

강사님께서 인사와 함께 강의를 시작 해 주셨습니다.

DMBOK2.0이 3월에 release가 된다고 했다가 아직도 되지 않아서 이전버전으로 수업을 진행 할 수 있다고 미리 안내를 해 주셨습니다. 강사님의 강의자료는 

"데이터 관리 개요 - DMBOK을 중심으로"  라고 수정되었습니다. 강사님께서 DB Modeling을 89년도부터 진행을 했다고 하셨습니다. 

데이터 모델링에 대한 강의가 적었다고 이야기 해 주셨고, 적은 노력으로 많은 효과를 볼 수 있는 Data영역이라고 이야기를 해 주셨습니다.

SQL튜닝이라는 용어는 오라클에서만 쓰고, 일반적으로는 DB튜닝이라는 용어가 보다 일반적인, 보편적인 용어라고 하셨습니다.

Data쪽을 알면 투자대비 효과가 정말 좋다고 하셨습니다. 

DQ (Data Quality) 에 대해서 프로젝트의 수준이 낮은데 Data의 품질만을 논하기에는 문제가 있다고 이야기를 해 주셨습니다. 

데이터 모델링을 하기 위해서는 현업무(고객의 업무)도 잘 알아야 하고 DB에 대해서도 잘 알아야 합니다. 

데이터 아키텍터와 프레임워크 담당자들은 프로젝트에서 실제로 많은시간동안엔 진행 할 일이 없었다는 이야기도 해 주셨습니다. 

설계를 SQL로 해서 당황하고 설득해서 설계를 다시 했던 이야기도 해 주셨습니다.

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[ 10 : 15 ~ 11 : 01 ] 

강의자료 11페이지부터 강의를 계속 진행하셨습니다.

이번 시간에는 주로 프로젝트를 진행하시면서 겪었던 여러가지 황당하고 문제가 있던 일들에 대해서 이야기를 해 주셨습니다. 

데이터 모델링에 대해서 이론수업을 진행 해 주셨습니다. To-Be 데이터 모델을 개발하기 위해서는 필드 하나를 추가하고 데이터가 어떻게 구성이 될 지 확인을 해 보고 작업을 해야 한다고 했습니다. 

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[ 11 : 12 ~ 11 : 53] 

DMBOK (Data Management Body of Knowledge)

Data와 Information, 그리고 Knowledge에 대한 분류와 정의를 설명 해 주셨습니다.

데이터 생명주기에 대해서도 이론수업을 해주셨습니다.

Data에 대한 관심이 요즘은 BigData를 화두로 한 R에 쏠려있다고 하셨습니다. 또한 그러한 것이 시각화는 의미있는 Data를 모으지 못한다면 시각화가 의미가 없다고 하셨습니다.

그 후 Data 보안에 관련된 이야기들을 해 주셨습니다. 

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[ 11 : 53 ~ 13 : 00 ] 

건물 위치를 찾느라 한번 헤매고, 식권을 국그릇 받으면서 넣어서 두번 헤맸습니다.

 

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[ 13 : 00 ~ 13 : 51 ] 

DMBOK 개요에 대해서 바로 수업을 진행하셨습니다. 

IT가 Business를 주도하는 회사는 한계가 있다는 이야기를 해 주셨습니다. 

EA, ISP라는 용어를 보면, EA는 여전히 사용을 하지만 ISP는 외국에서는 거의 사용하지 않는 용어라고 알려주셨습니다.

모델링이 의미가 있으려면 ERD에서 속성을 보여주지 않는것이 좋을 때가 많다고 이야기 해 주셨습니다. 현업에서는 한 객체의 속성이 100개 이상까지 많아질 수 있는데 그러한 객체가 하나 들어가면 ERD에서 객체간의 관계를 보는 것이 어려워 진다고 이유를 이야기 해 주셨습니다. 

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[ 14 : 00 ~ 14 : 51 ] 

Class Diagram을 설명을 해 주셨습니다. 

객체 모델링을 하라고 하셨습니다. 사실은 해야되는 일이며, 객체모델을 여러 SI 프로젝트에 도입 한 이야기를 예로 해주셨습니다. 왜 우리나라에서 프로젝트가 어마어마하게 진행이 되는데 설계가 이모양인가? 하는 질문을 스스로 하셨고, 그 사례로 산출물을 보려고 하면, 프로젝트가 끝나도 볼 산출물이 거의 없다고 하셨습니다. 

정규화에 대해서도 이론수업을 진행하였습니다. 

데이터 품질에 대해서는 DBMS가 일정정도 관리를 해 주는 부분이 있는데 그러한 것을 잘 모르고 활용하지 못해서 Data를 날려버리는 일도 있다고 이야기 해 주셨습니다.

기본적으로 힌트를 쓰지 않는것이 좋다는 이야기도 해 주셨습니다. 그 이유는 관리를 할 때, 힌트를 의미 없이 적는 경우에 복잡해지고 비효율적으로 복잡해진다고 하셨습니다. 

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[ 15 : 01 ~ 15 : 56 ] 

데이터 테스트간에 주의해야 할 사항에 대해서 아래의 2가지를 알려주셨습니다.

단위 테스트부터 현업에서 사용하는 데이터로 단위테스트를 할 것.

그리고 데이터 오너가 만들어 준 데이터를 가지고 테스트를 할 것

다시한번 코딩, 프로그램 개발을 하는 노력의 일부만 가지고도 Data를 처리하고 프로그램의 개발에 있어서 많은것을 얻을 수 있다고 하셨습니다. 

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[ 16 : 05 ~ 16 : 56 ] 

이번 시간은 조금  길게 마무리를 하여서 17시 30분 경 강의를 마치겠다고 하셨습니다.

다양한 DB 관리자들의 프로젝트에서의 작업 및 프로젝트 진행 현황과 그 문제점을 지적하시면서 이런 저런 이야기를 해 주셨습니다. 

목적을 모르고 도구를 쓰는 경우가 많은 것 같다고 하셨습니다. 또한 남이 사용하지 않는 도구를 사용하는 것을 권장하지 않으셨습니다. 즉, 남들이 많이 쓰는 도구를 쓰는것이 좋다고 하셨습니다. 그 이유는 협업을 하는데 있어 문제가 덜 생기기 때문이라고 하셨습니다. 

하지만 수업을 한번 더 끊으셨습니다.;;;

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[ 17 : 05 ~ 17 : 37 ] 

Meta Data에 대해 정의부터 현업에서 어떤 의미로 사용하는지 설명을 해 주셨습니다. 

Data를 위한 Data (Data에 관한 Data, Data about Data)라고 설명을 해 주셨습니다.

품질을 높이기 위해서는 원천에서 해결을 해야한다고 하셨습니다. 품질이란, 고객의 요구를 만족시켜 잘 처리하는 것 이라고 이해하기 쉽도록 이야기 해 주셨습니다. 

DQ를 담당하는 담당자가 일을 잘 못 배워 (정치적으로 일을 하고 내부 개발자에게는 문제를 알리지 않고 고객에게 직접 알림) 문제가 있었던 경험을 이야기 해 주셨습니다. 

지난 SW공학 강의에서도 얘기하셨던 인스팩션에 대해서도 간단히 이야기 하였는데, 인스팩션은 사람이 하는 것이지 도구가 하는 것이 아니라고 하셨습니다. 일부 도구의 도움을 받을 수 있지만, 도구가 모든것을 해 주는 것 처럼 생각하는 한국 IT계의 인식은 잘못됬다고 하셨습니다. 

강의 전반에 대해서 정리를 한번 해주셨습니다. 

Data관리는 기본으로 돌아가서, 기본에 맞게 하는것이 중요하다고 하셨습니다. 또한 절차들을 잘 따라서 업무 분석을 하고 진행하라고 하셨습니다. 

정규화를 잘 하면 분석 시 객체모델링이 그냥 끝날정도로 중요하다고 하셨습니다. 

DQM은 예방이 우선이라고 하셨습니다. 이미 문제가 발생한 후 처리하는 것을 DQM이라고 하는것은 무리가 있다고 하셨습니다.

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오늘은 강의에 유독 집중이 되지도 않고 어렵다는 생각이 들어 다른 것들을 좀 학습을 해 보고 찾아보기로 했습니다.

그래서 Code Project에서 재미있는 코드를 하나 찾아서 보고 있습니다.