Riotory

01. 엔터티(Entity) 정의 실체, 객체라는 의미로 실무적으로 엔티로 부름 특징 업무에 필요, 데이터를 저장 및 관리 테이블(table) SQL작성시 FROM절에 쓰이는 테이블 명사식별 속성 ex. (고객의) 고객번호, 이름.. 02. 속성(Attribute) 정의 엔터티의 한 부분, 업무에 필요하고 최소 값의 단위. 컬럼(cloumn) 특징 테이블을 구성하는 컬럼 값을 가질 수 있음 ex. 고객 엔터티 속성 : 이름, 연락처, 주소, 가입일 등 03. 도메인(Domain) 정의 속성의 값, 타입, 제약사항등에 대한 값의 범위 특징 테이블의 컬럼 값을 구성할 때 값의 범위, 데이터 타입, 제약사항 등을 설정하는 범위의 ex. 성별은 남/여 둘중 하나이므로 코드로 0 = 남, 1 = 여 엔터티 : s..

데이터 아키택처 01. 개념 모델(Conceptual Model) 정의 표현하려는 현실 세계를 개념 모델로 형상화하여 데이터에 대한 관계 구조 정의 표현을 중시으로 한 개념 모델 구성 특징 데이터 모델의 첫 단계이며, 고객의 요구사항을 수집/ 분석해 전체적 모양 결정 전체 모델에서 중요한 골격인 엔티티와 관계 위주로 모델링 엔티티, 관계 위주의 모델링을 통해 전반적인 골격을 파악하는데 중점을 두기 때문에 데이터 모델의 속성 표현 불필요 사용자가 요구하는 데이터의 범위 및 구조를 용이하게 확인 가능 사용자와 함께 검토를 통해 신규 시스템에 해당 요구사항 반영 여부 결정하여 개발범위를 정할때 도움 02. 논리 모델(Logical Model) 정의 개념 데이터 모델을 논리적 구조로 정의하여 DB관리 시스템과 ..

프로파일링이란? 시스템에서 사용하는 데이터 중 어느 부분에서 오류가 있고 어떻게 개선할 지 확인하는 '데이터 품질 진단' 에 속하는 절차 및 기법 중 가장 기본적인 기법이다 프로파일링은 본래 자료수집을 의미하지만 범죄 유형을 분석 및 추론하는 방법으로 즉, 데이터 현황 분석을 위한 자료수집과 오류 또는 잠재적 이슈를 찾아내는 방법이다 메타데이터(설계상)와 실제 데이터(DB)에 대한 통계적 분석을 시행해 데이터 품질 문제를 확인 분석은 크게 두가지로 나눠진다 01. 메타데이터 수집 및 분석 : 실제 운영 중인 DB의 테이블 명, 컬럼 명, 제약조건 등의 정보 테이블 정읫, 컬럼 정의서와 같은 데이터 관리 문서의 정보도 포함되며, 추출된 테이블 및 컬럼에 대한 정보와 데이터 관리 문서를 매핑하여 불일치 사항..

유스케이스 프로젝트 시작 후 제품의 요구사항 명세서를 작성하는 요구분석 단계에서 그림 시스템과 사용자의 상호작용을 다이어그램으로 표현 사용자 과점에서 시스템의 서비스, 기능, 외부와의 관계 표현 1.다이어그램 설명 01. 시스템(System Scope) 현재 개발 중인 프로그램 상태 시스템의 제공하는 기능 범위 프라이머리 액터와 세컨더리 액터 사이의 사각형으로 표기 02. 액터(Actor) 특징 시스템 외부에 존재 시스템과 상호작용하는 모든것 사람일 필요 없고, 외부 시스템도 액터로 표기 가능 액터의 특징 서로 상속가능 일반화 가능 1) 프라이머리 액터 시스템을 사용하는 주체 사람형태의 모형으로 표기 2) 세컨더리 액터 시스템과 상호작용하는 다른 시스템(외부 시스템) 박스에 표시 사람 아님 03. 유스케..

ETL : DW 구축 시 데이터를 운영시스템에서 추출하여 가공한 후 DW에 적재하는 과정 Extract(추출) 하나 또는 그 이상의 데이터를 원천들로 부터 데이터 “추출” Transform(변환) 추출한 데이터를 요구사항에 맞게 “변경”하는 작업 Load(적재) 변형 단계의 처리가 완료된 데이터를 특정 목표 시스템에 “저장” 특정요소 순서 : E(추출) → T(변환) → L(적재) 데이터 스테이징 단계가 소스와 DW 사이 위치 DW 로드하기 전, 중요 보안 데이터를 처리하여 개인정보 보호 규정을 준수 지원 가능 정교한 데이터 변환 수행 가능 특징 워크플로우가 잘 정의되어 있어야 하며 연속적이고 지속적인 프로세스를 가진다 : ETL은 동종 또는 이종의 데이터 소스에서 데이터를 추출하여, 스테이징 영역에 임..