KR20080001246A - 데이터베이스 품질관리 방법 - Google Patents

Abstract

본 발명은 적어도 하나 이상의 표준 데이터, 모델 데이터, 관리 데이터 및 업무 데이터를 포함하는 데이터와, 적어도 하나 이상의 개념 데이터 모델 정보, 데이터 참조 모델 정보, 논리 데이터 모델 정보, 물리 데이터 모델 정보 및 사용자 뷰 정보를 포함하는 데이터 구조를 구비하는 데이터베이스에 대한 신규 사업계획 수립, 및/또는 신규 시스템 개발 시, 소정의 최고정보화임원 모듈에서 상기 데이터베이스 품질관리를 위한 소정의 품질관리 정책을 수립하는 단계와, 소정의 데이터관리책임자 모듈에서 상기 품질관리 정책에 따라 상기 데이터베이스에 대응하는 표준 데이터, 모델 데이터, 관리 데이터 및 업무 데이터를 정의하는 단계와, 소정의 모델러 모듈에서 상기 품질관리 정책에 따라 상기 데이터베이스에 대응하는 개념 데이터 모델, 데이터 참조 모델, 논리 데이터 모델, 물리 데이터 모델을 정의하는 단계와, 상기 모델러 모듈에서 상기 품질관리 정책에 따라 상기 데이터베이스에 대응하는 데이터 표준 관리 프로세스, 요구사항 관리 프로세스, 데이터 모델 관리 프로세스, 데이터 흐름 관리프로세스, 데이터베이스 관리 프로세스, 데이터 활용 관리 프로세스를 정의하는 단계와, 상기 데이터베이스관리자 모듈에서 상기 품질관리 정책에 따라 상기 정의된 표준 데이터, 모델 데이터, 관리 데이터 및 업무 데이터와, 상기 정의된 개념 데이터 모델 정보, 데이터 참조 모델 정보, 논리 데이터 모델 정보, 물리 데이터 모델 정보, 데이터베이스 정보 및 사용자 뷰 정보를 포함하는 데이터 구조를 포함하는 데이터베이스를 생성하는 단계와, 상기 데이터관리책임 자 모듈에서 상기 품질관리 정책에 따라 상기 데이터베이스에 대응하는 표준 데이터와 개념 데이터 모델 및/또는 데이터 참조 모델을 상기 데이터 표준 관리 프로세스 및/또는 요구사항 관리 프로세스에 따라 관리하고, 상기 모델러 모듈에서 상기 품질관리 정책에 따라 상기 데이터베이스에 대응하는 모델 데이터와 논리 데이터 모델을 상기 데이터 모델 관리 프로세스 및/또는 데이터 흐름 관리 프로세스에 따라 관리하고, 상기 데이터베이스관리자 모듈에서 상기 품질관리 정책에 따라 상기 데이터베이스에 대응하는 관리 데이터와 물리 데이터 모델을 상기 데이터베이스 관리 프로세스에 따라 관리하고, 소정의 사용자 모듈에서 상기 품질관리 정책에 따라 상기 데이터베이스에 대응하는 업무 데이터와 사용자 뷰를 상기 데이터 활용 관리 프로세스에 따라 관리하는 단계를 포함하여 이루어지는 것을 특징으로 하며, 이에 의해 데이터베이스 품질관리가 전사적으로 이루어지는 데이터베이스 품질관리 프레임워크를 기반으로 데이터베이스를 품질을 관리함으로써, 짧은 시간과 저렴한 비용으로 고품질의 데이터베이스를 관리하는 이점이 있다.

데이터, 데이터베이스, 품질, 품질관리, 프레임워크

Description

데이터베이스 품질관리 방법{Method for Quality Control of DataBase}

도 1은 본 발명에 따른 데이터베이스 품질관리 프레임워크 구조를 도시한 도면이다.

도 2는 본 발명의 실시 방법에 따른 데이터베이스 품질관리 시스템 구성을 도시한 도면이다.

도 3은 본 발명의 실시 방법에 따른 개괄 데이터 모델을 예시한 도면이다.

도 4는 본 발명의 실시 방법에 따른 개념 데이터 모델을 예시한 도면이다.

도 5는 본 발명의 실시 방법에 따른 데이터 참조 모델을 예시한 도면이다.

도 6은 본 발명의 실시 방법에 따른 논리 데이터 모델을 예시한 도면이다.

도 7은 본 발명의 실시 방법에 따른 물리 데이터 모델을 예시한 도면이다.

도 8은 본 발명의 실시 방법에 따른 데이터베이스의 테이블 코드를 예시한 도면이다.

도 9a와 도 9b는 본 발명의 실시 방법에 따른 데이터베이스 테이블을 예시한 도면이다.

도 10은 본 발명의 실시 방법에 따른 사용자 뷰를 예시한 도면이다.

도 11은 본 발명의 실시 방법에 따른 표준 데이터 관리 화면을 예시한 도면 이다.

도 12는 본 발명의 실시 방법에 따른 모델 데이터 관리 화면을 예시한 도면이다.

도 13a와 도 13b는 본 발명의 실시 방법에 따른 관리 데이터 관리 화면을 예시한 도면이다.

도 14a는 본 발명의 실시 방법에 따른 데이터 품질관리 메인 프로세스를 도시한 도면이다.

도 14b는 본 발명의 실시 방법에 따른 데이터 관리 정책 수립 프로세스를 도시한 도면이다.

도 14c는 본 발명의 실시 방법에 따른 데이터 표준 정의 프로세스를 도시한 도면이다.

도 14d는 본 발명의 실시 방법에 따른 데이터 표준 평가 프로세스를 도시한 도면이다.

도 14e는 본 발명의 실시 방법에 따른 데이터 모델 운영 프로세스를 도시한 도면이다.

도 14f는 본 발명의 실시 방법에 따른 데이터 흐름 관리 프로세스를 도시한 도면이다.

도 14g는 본 발명의 실시 방법에 따른 데이터베이스 운영 프로세스를 도시한 도면이다.

도 14h는 본 발명의 실시 방법에 따른 데이터 활용 관리 프로세스를 도시한 도면이다.

도 14i는 본 발명의 실시 방법에 따른 요구사항 관리 프로세스를 도시한 도면이다.

도 15a는 본 발명의 실시 방법에 따른 데이터 품질관리 메인 프로세스를 도시한 도면이다.

도 15b는 본 발명의 실시 방법에 따른 데이터 관리 정책 수립 프로세스를 도시한 도면이다.

도 15c는 본 발명의 실시 방법에 따른 데이터 표준 변경 프로세스를 도시한 도면이다.

도 15d는 본 발명의 실시 방법에 따른 데이터 표준 평가 프로세스를 도시한 도면이다.

도 15e는 본 발명의 실시 방법에 따른 데이터 모델 개선 프로세스를 도시한 도면이다.

도 15f는 본 발명의 실시 방법에 따른 데이터 흐름 개선 프로세스를 도시한 도면이다.

도 15g는 본 발명의 실시 방법에 따른 데이터베이스 개선 프로세스를 도시한 도면이다.

도 15h는 본 발명의 실시 방법에 따른 데이터 활용 관리 프로세스를 도시한 도면이다.

도 15i는 본 발명의 실시 방법에 따른 요구사항 관리 프로세스를 도시한 도 면이다.

도 16a는 본 발명의 실시 방법에 따른 데이터 품질관리 메인 프로세스를 도시한 도면이다.

도 16b는 본 발명의 실시 방법에 따른 데이터 관리 정책 수립 프로세스를 도시한 도면이다.

도 16c는 본 발명의 실시 방법에 따른 데이터 표준 정의 프로세스를 도시한 도면이다.

도 16d는 본 발명의 실시 방법에 따른 데이터 표준 평가 프로세스를 도시한 도면이다.

도 16e는 본 발명의 실시 방법에 따른 데이터 모델 운영 프로세스를 도시한 도면이다.

도 16f는 본 발명의 실시 방법에 따른 데이터 흐름 관리 프로세스를 도시한 도면이다.

도 16g는 본 발명의 실시 방법에 따른 데이터베이스 운영 프로세스를 도시한 도면이다.

도 16h는 본 발명의 실시 방법에 따른 데이터 활용 관리 프로세스를 도시한 도면이다.

도 16i는 본 발명의 실시 방법에 따른 요구사항 관리 프로세스를 도시한 도면이다.

<도면의 주요부분에 대한 설명>

100 : DBMS 200 : CIO 단말

205 : CIO 품질관리 모듈 300 : DA 단말

305 : DA 품질관리 모듈 400 : 모델러 단말

405 : 모델러 품질관리 모듈 500 : DBA 단말

505 : DBA 품질관리 모듈 600 : 사용자 단말

605 : 사용자 품질관리 모듈

본 발명은 적어도 하나 이상의 표준 데이터, 모델 데이터, 관리 데이터 및 업무 데이터를 포함하는 데이터와, 적어도 하나 이상의 개념 데이터 모델 정보, 데이터 참조 모델 정보, 논리 데이터 모델 정보, 물리 데이터 모델 정보 및 사용자 뷰 정보를 포함하는 데이터 구조를 구비하는 데이터베이스에 대한 신규 사업계획 수립, 및/또는 신규 시스템 개발 시, 소정의 최고정보화임원 모듈에서 상기 데이터베이스 품질관리를 위한 소정의 품질관리 정책을 수립하는 단계; 소정의 데이터관리책임자 모듈에서 상기 품질관리 정책에 따라 상기 데이터베이스에 대응하는 표준 데이터, 모델 데이터, 관리 데이터 및 업무 데이터를 정의하는 단계; 소정의 모델러 모듈에서 상기 품질관리 정책에 따라 상기 데이터베이스에 대응하는 개념 데이 터 모델, 데이터 참조 모델, 논리 데이터 모델, 물리 데이터 모델을 정의하는 단계; 상기 모델러 모듈에서 상기 품질관리 정책에 따라 상기 데이터베이스에 대응하는 데이터 표준 관리 프로세스, 요구사항 관리 프로세스, 데이터 모델 관리 프로세스, 데이터 흐름 관리프로세스, 데이터베이스 관리 프로세스, 데이터 활용 관리 프로세스를 정의하는 단계; 상기 데이터베이스관리자 모듈에서 상기 품질관리 정책에 따라 상기 정의된 표준 데이터, 모델 데이터, 관리 데이터 및 업무 데이터와, 상기 정의된 개념 데이터 모델 정보, 데이터 참조 모델 정보, 논리 데이터 모델 정보, 물리 데이터 모델 정보, 데이터베이스 정보 및 사용자 뷰 정보를 포함하는 데이터 구조를 포함하는 데이터베이스를 생성하는 단계; 상기 데이터관리책임자 모듈에서 상기 품질관리 정책에 따라 상기 데이터베이스에 대응하는 표준 데이터와 개념 데이터 모델 및/또는 데이터 참조 모델을 상기 데이터 표준 관리 프로세스 및/또는 요구사항 관리 프로세스에 따라 관리하고, 상기 모델러 모듈에서 상기 품질관리 정책에 따라 상기 데이터베이스에 대응하는 모델 데이터와 논리 데이터 모델을 상기 데이터 모델 관리 프로세스 및/또는 데이터 흐름 관리 프로세스에 따라 관리하고, 상기 데이터베이스관리자 모듈에서 상기 품질관리 정책에 따라 상기 데이터베이스에 대응하는 관리 데이터와 물리 데이터 모델을 상기 데이터베이스 관리 프로세스에 따라 관리하고, 소정의 사용자 모듈에서 상기 품질관리 정책에 따라 상기 데이터베이스에 대응하는 업무 데이터와 사용자 뷰를 상기 데이터 활용 관리 프로세스에 따라 관리하는 단계;를 포함하여 이루어지는 것을 특징으로 하는 데이터베이스 품질관리 방법을 제공하는 것이다.

데이터베이스 품질관리란 기관이나 조직 내외부의 정보시스템 및 데이터베이스 사용자의 기대를 만족시키기 위해 지속적으로 수행하는 데이터 관리 및 개선 활동을 의미하며, 여기서 상기 데이터 관리란 DBMS(Database Management Systems)를 기반으로 수행하는 정보관리를 말하며, 이와 관련된 주요 이슈에는 데이터 모델링, 데이터 아키텍처, 데이터 참조모델 그리고 데이터 품질관리가 있다.

상기 데이터베이스 관리와 관련된 네 가지 이슈 가운데에, 최근 데이터 품질관리에 관심이 집중되고 있는데, 상기 데이터 품질관리에 관심이 집중되고 이유 다음과 같다.

첫 번째, 기관이나 기업의 각 업무가 정보화되면서 부문별업무별 정보시스템의 데이터 간에 심각한 중복성과 불일치성의 문제가 대두되었다. 또한 정보시스템 사용자의 업무와 의사결정을 효과적으로 지원하기 위해 전사차원에서 데이터를 통합한 전사 데이터 뱅크(Data Bank) 및 데이터웨어하우스(Data Warehouse)를 구축해 운영하는 기관이 증가하였으나, 구축한 데이터웨어하우스의 데이터 품질로 인해 시스템 운영에 많은 문제가 발생하고 있다.

두 번째, 인터넷이 발전됨에 따라 기관이나 기업 내부의 시스템 통합뿐만 아니라 외부 시스템과의 연계가 필요하게 되면서, 연계 대상이 되는 외부 기관과 기 업간의 데이터 표준 및 데이터 일관성이 중요한 이슈가 되었다.

세 번째, 공공기관과 민간기업 모두 행정업무의 수혜자나 비즈니스의 고객이 조직의 가장 중요한 자산이 되면서 많은 기관과 기업들이 고객관계관리(CRM: Customer Relationship Management) 시스템을 구축하고 있다. 고객관계관리 시스템은 단순히 계약된 고객 데이터만을 관리하는 것이 아니라 콜센터나 인터넷 채널을 통해 접촉하는 데이터는 물론 가상고객 데이터까지 관리해야 한다. 그러나 여러 채널을 통해 수집된 고객 데이터를 하나의 뷰(single view)로서 일관성 있게 관리하는데 많은 어려움을 겪고 있다.

즉, 기관과 기업에서 운영하는 정보시스템의 범위가 확대되고 복잡도가 증가함에 따라 정확성, 중복성, 일관성 등과 같은 데이터 품질이 중요한 이슈가 되기 시작하면서, 이제 데이터 품질관리는 정보시스템 운영 및 관리의 필수불가결한 요구사항이 되고 있다.

그러나, 종래의 데이터 품질관리는 상기 데이터베이스관리자(DataBase Administrator)의 몫이었으며, 이에 의해 데이터 품질관리가 성숙되지 않고, 많은 시간과 비용이 소모되는 문제점을 포함하고 있다.

본 발명은 상기와 같은 문제점을 해결하기 위해 도출된 것으로서, 적어도 하나 이상의 표준 데이터, 모델 데이터, 관리 데이터 및 업무 데이터를 포함하는 데이터와, 적어도 하나 이상의 개념 데이터 모델 정보, 데이터 참조 모델 정보, 논리 데이터 모델 정보, 물리 데이터 모델 정보 및 사용자 뷰 정보를 포함하는 데이터 구조를 구비하는 데이터베이스에 대한 신규 사업계획 수립, 및/또는 신규 시스템 개발 시, 소정의 최고정보화임원 모듈에서 상기 데이터베이스 품질관리를 위한 소정의 품질관리 정책을 수립하는 단계와, 소정의 데이터관리책임자 모듈에서 상기 품질관리 정책에 따라 상기 데이터베이스에 대응하는 표준 데이터, 모델 데이터, 관리 데이터 및 업무 데이터를 정의하는 단계와, 소정의 모델러 모듈에서 상기 품질관리 정책에 따라 상기 데이터베이스에 대응하는 개념 데이터 모델, 데이터 참조 모델, 논리 데이터 모델, 물리 데이터 모델을 정의하는 단계와, 상기 모델러 모듈에서 상기 품질관리 정책에 따라 상기 데이터베이스에 대응하는 데이터 표준 관리 프로세스, 요구사항 관리 프로세스, 데이터 모델 관리 프로세스, 데이터 흐름 관리프로세스, 데이터베이스 관리 프로세스, 데이터 활용 관리 프로세스를 정의하는 단계와, 상기 데이터베이스관리자 모듈에서 상기 품질관리 정책에 따라 상기 정의된 표준 데이터, 모델 데이터, 관리 데이터 및 업무 데이터와, 상기 정의된 개념 데이터 모델 정보, 데이터 참조 모델 정보, 논리 데이터 모델 정보, 물리 데이터 모델 정보, 데이터베이스 정보 및 사용자 뷰 정보를 포함하는 데이터 구조를 포함하는 데이터베이스를 생성하는 단계와, 상기 데이터관리책임자 모듈에서 상기 품질관리 정책에 따라 상기 데이터베이스에 대응하는 표준 데이터와 개념 데이터 모델 및/또 는 데이터 참조 모델을 상기 데이터 표준 관리 프로세스 및/또는 요구사항 관리 프로세스에 따라 관리하고, 상기 모델러 모듈에서 상기 품질관리 정책에 따라 상기 데이터베이스에 대응하는 모델 데이터와 논리 데이터 모델을 상기 데이터 모델 관리 프로세스 및/또는 데이터 흐름 관리 프로세스에 따라 관리하고, 상기 데이터베이스관리자 모듈에서 상기 품질관리 정책에 따라 상기 데이터베이스에 대응하는 관리 데이터와 물리 데이터 모델을 상기 데이터베이스 관리 프로세스에 따라 관리하고, 소정의 사용자 모듈에서 상기 품질관리 정책에 따라 상기 데이터베이스에 대응하는 업무 데이터와 사용자 뷰를 상기 데이터 활용 관리 프로세스에 따라 관리하는 단계를 포함하여 이루어지는 것을 특징으로 하는 데이터베이스 품질관리 방법을 목적으로 한다.

본 발명은 적어도 하나 이상의 표준 데이터, 모델 데이터, 관리 데이터 및 업무 데이터를 포함하는 데이터와, 적어도 하나 이상의 개념 데이터 모델 정보, 데이터 참조 모델 정보, 논리 데이터 모델 정보, 물리 데이터 모델 정보 및 사용자 뷰 정보를 포함하는 데이터 구조를 구비하는 데이터베이스에 대한 신규 사업계획 수립, 및/또는 신규 시스템 개발 시, 소정의 최고정보화임원 모듈에서 상기 데이터베이스 품질관리를 위한 소정의 품질관리 정책을 수립하는 단계; 소정의 데이터관리책임자 모듈에서 상기 품질관리 정책에 따라 상기 데이터베이스에 대응하는 표준 데이터, 모델 데이터, 관리 데이터 및 업무 데이터를 정의하는 단계; 소정의 모델 러 모듈에서 상기 품질관리 정책에 따라 상기 데이터베이스에 대응하는 개념 데이터 모델, 데이터 참조 모델, 논리 데이터 모델, 물리 데이터 모델을 정의하는 단계; 상기 모델러 모듈에서 상기 품질관리 정책에 따라 상기 데이터베이스에 대응하는 데이터 표준 관리 프로세스, 요구사항 관리 프로세스, 데이터 모델 관리 프로세스, 데이터 흐름 관리프로세스, 데이터베이스 관리 프로세스, 데이터 활용 관리 프로세스를 정의하는 단계; 상기 데이터베이스관리자 모듈에서 상기 품질관리 정책에 따라 상기 정의된 표준 데이터, 모델 데이터, 관리 데이터 및 업무 데이터와, 상기 정의된 개념 데이터 모델 정보, 데이터 참조 모델 정보, 논리 데이터 모델 정보, 물리 데이터 모델 정보, 데이터베이스 정보 및 사용자 뷰 정보를 포함하는 데이터 구조를 포함하는 데이터베이스를 생성하는 단계; 상기 데이터관리책임자 모듈에서 상기 품질관리 정책에 따라 상기 데이터베이스에 대응하는 표준 데이터와 개념 데이터 모델 및/또는 데이터 참조 모델을 상기 데이터 표준 관리 프로세스 및/또는 요구사항 관리 프로세스에 따라 관리하고, 상기 모델러 모듈에서 상기 품질관리 정책에 따라 상기 데이터베이스에 대응하는 모델 데이터와 논리 데이터 모델을 상기 데이터 모델 관리 프로세스 및/또는 데이터 흐름 관리 프로세스에 따라 관리하고, 상기 데이터베이스관리자 모듈에서 상기 품질관리 정책에 따라 상기 데이터베이스에 대응하는 관리 데이터와 물리 데이터 모델을 상기 데이터베이스 관리 프로세스에 따라 관리하고, 소정의 사용자 모듈에서 상기 품질관리 정책에 따라 상기 데이터베이스에 대응하는 업무 데이터와 사용자 뷰를 상기 데이터 활용 관리 프로세스에 따라 관리하는 단계;를 포함하여 이루어지는 것을 특징으로 한다.

본 발명은 적어도 하나 이상의 표준 데이터, 모델 데이터, 관리 데이터 및 업무 데이터를 포함하는 데이터와, 적어도 하나 이상의 개념 데이터 모델 정보, 데이터 참조 모델 정보, 논리 데이터 모델 정보, 물리 데이터 모델 정보, 데이터베이스 정보 및 사용자 뷰 정보를 포함하는 데이터 구조를 구비하는 데이터베이스의 표준 데이터, 및/또는 개념 데이터 모델 및/또는 데이터 참조 모델 변경 시, 소정의 최고정보화임원 모듈에서 상기 표준 데이터, 및/또는 개념 데이터 모델 및/또는 데이터 참조 모델 변경 중 데이터베이스 품질관리를 위한 소정의 품질관리 정책을 수립하는 단계; 소정의 데이터관리책임자 모듈에서 상기 품질관리 정책에 따라 상기 데이터베이스에 대응하는 표준 데이터를 변경하는 단계; 소정의 모델러 모듈에서 상기 품질관리 정책에 따라 상기 데이터베이스에 대응하는 개념 데이터 모델 및/또는 데이터 참조 모델을 변경하는 단계; 상기 데이터베이스관리자 모듈에서 상기 품질관리 정책에 따라 상기 정의된 표준 데이터와, 개념 데이터 모델 및/또는 데이터 참조 모델을 포함하는 데이터 구조에 따라 데이터베이스를 변경하는 단계; 상기 데이터관리책임자 모듈에서 상기 품질관리 정책에 따라 상기 데이터베이스에 대응하는 표준 데이터와 개념 데이터 모델 및/또는 데이터 참조 모델을 상기 데이터 표준 관리 프로세스 및/또는 요구사항 관리 프로세스에 따라 관리하고, 상기 모델러 모듈에서 상기 품질관리 정책에 따라 상기 데이터베이스에 대응하는 모델 데이터와 논리 데이터 모델을 상기 데이터 모델 관리 프로세스 및/또는 데이터 흐름 관리 프로세스에 따라 관리하고, 상기 데이터베이스관리자 모듈에서 상기 품질관리 정책에 따라 상기 데이터베이스에 대응하는 관리 데이터와 물리 데이터 모델을 상기 데이터베이스 관리 프로세스에 따라 관리하고, 소정의 사용자 모듈에서 상기 품질관리 정책에 따라 상기 데이터베이스에 대응하는 업무 데이터와 사용자 뷰를 상기 데이터 활용 관리 프로세스에 따라 관리하는 단계;를 포함하여 이루어지는 것을 특징으로 한다.

본 발명은 적어도 하나 이상의 표준 데이터, 모델 데이터, 관리 데이터 및 업무 데이터를 포함하는 데이터와, 적어도 하나 이상의 개념 데이터 모델 정보, 데이터 참조 모델 정보, 논리 데이터 모델 정보, 물리 데이터 모델 정보, 데이터베이스 정보 및 사용자 뷰 정보를 포함하는 데이터 구조를 구비하는 데이터베이스의 모델 데이터, 및/또는 논리 데이터 모델 변경 시, 소정의 최고정보화임원 모듈에서 상기 모델 데이터, 및/또는 논리 데이터 모델 변경 중 데이터베이스 품질관리를 위한 소정의 품질관리 정책을 수립하는 단계; 소정의 데이터관리책임자 모듈에서 상기 품질관리 정책에 따라 상기 데이터베이스에 대응하는 모델 데이터를 정의하는 단계; 소정의 모델러 모듈에서 상기 품질관리 정책에 따라 상기 데이터베이스에 대응하는 논리 데이터 모델을 정의하는 단계; 상기 데이터베이스관리자 모듈에서 상기 품질관리 정책에 따라 상기 정의된 모델 데이터와, 상기 정의된 논리 데이터 모델을 포함하는 데이터 구조를 포함하는 데이터베이스를 생성하는 단계; 상기 데이터관리책임자 모듈에서 상기 품질관리 정책에 따라 상기 데이터베이스에 대응하는 표준 데이터와 개념 데이터 모델 및/또는 데이터 참조 모델을 상기 데이터 표준 관 리 프로세스 및/또는 요구사항 관리 프로세스에 따라 관리하고, 상기 모델러 모듈에서 상기 품질관리 정책에 따라 상기 데이터베이스에 대응하는 모델 데이터와 논리 데이터 모델을 상기 데이터 모델 관리 프로세스 및/또는 데이터 흐름 관리 프로세스에 따라 관리하고, 상기 데이터베이스관리자 모듈에서 상기 품질관리 정책에 따라 상기 데이터베이스에 대응하는 관리 데이터와 물리 데이터 모델을 상기 데이터베이스 관리 프로세스에 따라 관리하고, 소정의 사용자 모듈에서 상기 품질관리 정책에 따라 상기 데이터베이스에 대응하는 업무 데이터와 사용자 뷰를 상기 데이터 활용 관리 프로세스에 따라 관리하는 단계;를 포함하여 이루어지는 것을 특징으로 한다.

본 발명은 적어도 하나 이상의 표준 데이터, 모델 데이터, 관리 데이터 및 업무 데이터를 포함하는 데이터와, 적어도 하나 이상의 개념 데이터 모델 정보, 데이터 참조 모델 정보, 논리 데이터 모델 정보, 물리 데이터 모델 정보, 데이터베이스 정보 및 사용자 뷰 정보를 포함하는 데이터 구조를 구비하는 데이터베이스의 관리 데이터, 및/또는 물리 데이터 모델 변경 시, 소정의 최고정보화임원 모듈에서 상기 모델 데이터, 및/또는 논리 데이터 모델 변경 중 데이터베이스 품질관리를 위한 소정의 품질관리 정책을 수립하는 단계; 소정의 데이터관리책임자 모듈에서 상기 품질관리 정책에 따라 상기 데이터베이스에 대응하는 관리 데이터를 정의하는 단계; 소정의 모델러 모듈에서 상기 품질관리 정책에 따라 상기 데이터베이스에 대응하는 물리 데이터 모델을 정의하는 단계; 상기 데이터베이스관리자 모듈에서 상 기 품질관리 정책에 따라 상기 정의된 관리 데이터와, 상기 정의된 물리 데이터 모델을 포함하는 데이터 구조를 포함하는 데이터베이스를 생성하는 단계; 상기 데이터관리책임자 모듈에서 상기 품질관리 정책에 따라 상기 데이터베이스에 대응하는 표준 데이터와 개념 데이터 모델 및/또는 데이터 참조 모델을 상기 데이터 표준 관리 프로세스 및/또는 요구사항 관리 프로세스에 따라 관리하고, 상기 모델러 모듈에서 상기 품질관리 정책에 따라 상기 데이터베이스에 대응하는 모델 데이터와 논리 데이터 모델을 상기 데이터 모델 관리 프로세스 및/또는 데이터 흐름 관리 프로세스에 따라 관리하고, 상기 데이터베이스관리자 모듈에서 상기 품질관리 정책에 따라 상기 데이터베이스에 대응하는 관리 데이터와 물리 데이터 모델을 상기 데이터베이스 관리 프로세스에 따라 관리하고, 소정의 사용자 모듈에서 상기 품질관리 정책에 따라 상기 데이터베이스에 대응하는 업무 데이터와 사용자 뷰를 상기 데이터 활용 관리 프로세스에 따라 관리하는 단계;를 포함하여 이루어지는 것을 특징으로 한다.

본 발명의 실시 방법에 따르면, 상기 모델러 모듈에서 상기 품질관리 정책에 따라 상기 데이터베이스에 대응하는 데이터 표준 관리 프로세스 및/또는 요구사항 관리 프로세스 및/또는 데이터 모델 관리 프로세스 및/또는 데이터 흐름 관리프로세스 및/또는 데이터베이스 관리 프로세스 및/또는 데이터 활용 관리 프로세스를 정의하는 단계를 더 포함하여 이루어지는 것이 바람직하다.

이하 첨부된 도면과 설명을 참조하여 본 발명의 바람직한 실시예에 대한 동작 원리를 상세히 설명한다. 다만, 하기에 도시되는 도면과 후술되는 설명은 본 발명의 특징을 효과적으로 설명하기 위한 여러 가지 방법 중에서 바람직한 실시 방법에 대한 것이며, 본 발명이 하기의 도면과 설명만으로 한정되는 것은 아니다. 또한, 하기에서 본 발명을 설명함에 있어 관련된 공지 기능 또는 구성에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우에는 그 상세한 설명을 생략할 것이다. 그리고 후술되는 용어들은 본 발명에서의 기능을 고려하여 정의된 용어들로서, 이는 사용자, 운용자의 의도 또는 관례 등에 따라 달라질 수 있다. 그러므로 그 정의는 본 명에서 전반에 걸친 내용을 토대로 내려져야 할 것이다.

또한, 이하 실시되는 본 발명의 바람직한 실시예는 본 발명을 이루는 기술적 구성요소를 효율적으로 설명하기 위해 각각의 시스템 기능구성에 기 구비되어 있거나, 또는 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상적으로 구비되는 시스템 기능구성은 가능한 생략하고, 본 발명을 위해 추가적으로 구비되어야 하는 기능구성을 위주로 설명한다. 만약 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자라면, 하기에 도시하지 않고 생략된 기능구성 중에서 종래에 기 사용되고 있는 구성요소의 기능을 용이하게 이해할 수 있을 것이며, 또한 상기와 같이 생략된 구성요소와 본 발명을 위해 추가된 구성요소 사이의 관계도 명백하게 이해할 수 있을 것이다.

또한, 이하 실시예는 본 발명의 핵심적인 기술적 특징을 효율적으로 설명하기 위해 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자가 명백하게 이해할 수 있도록 용어를 적절하게 변형하여 사용할 것이나, 이에 의해 본 발명이 한정되는 것은 결코 아니다.

결과적으로, 본 발명의 기술적 사상은 청구범위에 의해 결정되며, 이하 실시예는 진보적인 본 발명의 기술적 사상을 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 효율적으로 설명하기 위한 일 수단일 뿐이다.

도면1은 본 발명에 따른 데이터베이스 품질관리 프레임워크 구조를 도시한 도면이다.

보다 상세하게 본 도면x는 데이터베이스 품질관리 대상을 데이터(Data Value), 데이터 구조(Data Hierarchy) 및 데이터관리 프로세스(Data Management Process) 등으로 분류 및 정의하고, 상기 데이터베이스 품질관리 주체를 사용자(User)(600), 데이터베이스 관리자(DataBase Administrator; DBA)(500), 모델러(Modeler)(400), 데이터관리책임자(Data Administrator; DA)(200) 및 최고정보화임원(Chief Information Officer; CIO)(200)으로 분류 및 정의한 후, 각각의 데이터베이스 품질관리 주체가 각각의 데이터, 데이터 구조 및 데이터관리 프로세스에 대응하는 데이터베이스 품질관리 대상을 관리하도록 하는 것을 특징으로 하는 전사 적 데이터베이스 품질관리 프레임워크 구조에 대한 것으로서, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자라면, 본 도면1을 참조 및/또는 변형하여 상기 데이터베이스 품질관리 프레임워크 상의 데이터베이스 품질관리 주체를 각 데이터베이스 운용 기관의 특성에 맞게 정의하는 실시 방법을 유추할 수 있을 것이며, 상기 데이터베이스 품질관리 프레임워크 구조가 본 도면1에 도시된 실시 방법으로 한정되는 것은 결코 아니다.

본 도면1에 도시된 데이터베이스 품질관리 프레임워크 상에서 데이터베이스 품질관리 주체는 본 발명에 따른 데이터베이스 품질관리 관점에 따른 주체를 표현한 것으로서, 예컨대, 상기 데이터베이스 품질관리 프레임워크 상에서 상기 데이터베이스를 개괄적 관점으로 관리하는 주체가 상기 최고정보화임원(CIO)(200)에 해당하며, 상기 데이터베이스 품질관리 프레임워크 상에서 상기 데이터베이스를 개념적 관점으로 관리하는 주체가 상기 데이터관리책임자(DA)(200)에 해당하며, 상기 데이터베이스 품질관리 프레임워크 상에서 상기 데이터베이스를 논리적 관점으로 관리하는 주체가 상기 모델러(400)에 해당하며, 상기 데이터베이스 품질관리 프레임워크 상에서 상기 데이터베이스를 물리적 관점으로 관리하는 주체가 상기 데이터베이스책임자(DBA)에 해당하며, 상기 데이터베이스 품질관리 프레임워크 상에서 상기 데이터베이스를 운용적 관점으로 관리하는 주체가 상기 사용자(600)에 해당할 것이다.

상기 데이터베이스 품질관리 프레임워크 상에서 상기 데이터베이스 품질관리 주체 중 최고정보화임원(CIO)(200)는 상기 데이터베이스 품질관리 프레임워크 상에서 최상위 계층에 해당하는 품질관리 주체로서, 상기 데이터베이스를 개괄적 관점에서 데이터 관리의 총괄, 데이터 관리 정책 및 지원 마련, 데이터 관리자간 이슈사항 조정 등의 역을 수행하는 것을 특징으로 한다.

상기 데이터베이스 품질관리 프레임워크 상에서 상기 데이터베이스 품질관리 주체 중 데이터관리책임자(DA)(200)는 상기 데이터베이스 품질관리 프레임워크 상에서 상기 최고정보화임원(CIO)(200) 계층 하위에 해당하는 품질관리 주체로서, 상기 데이터베이스를 개념적 관점에서 표준개발 및 형상관리, 검증 및 표준화 절차를 수립하고 운영하며, 또한 전사 데이터 모델을 통합하고, 각 데이터 요구사항에 대한 정리 및 기능별 데이터 관리자(Functional Data Management; FDA)를 지원하는 것을 특징으로 한다.

상기 데이터베이스 품질관리 프레임워크 상에서 상기 데이터베이스 품질관리 주체 중 데이터베이스관리자(DBA)(500)는 상기 데이터베이스 품질관리 프레임워크 상에서 상기 데이터관리책임자(DA)(200) 계층 하위에 해당하는 품질관리 주체로서, 상기 데이터베이스를 논리적 관점에서 각 기능영역의 데이터 요구사항 및 이슈사항을 조정하고, 통합하며, 또한 해당 기능영역의 비즈니스 요건을 토대로 데이터 모델링을 수행하고, 데이터 표준을 확인하는 적용하는 것을 특징으로 한다.

상기 데이터베이스 품질관리 프레임워크 상에서 상기 데이터베이스 품질관리 주체 중 사용자(600)는 상기 데이터베이스 품질관리 프레임워크 상에서 상기 최하위(또는 데이터베이스관리자(DBA)(500) 하위) 계층에 품질관리 주체로서, 상기 데이터베이스를 운용적 관점에서 데이터 원천, 운용 데이터 및 분석 데이터를 활용하며, 또한 상기 데이터에 대한 추가 요건을 요청하고, 상기 데이터의 활용도를 높여 나가도록 하는 것을 특징으로 한다.

상기 데이터베이스 품질관리 프레임워크 상에서 상기 데이터베이스 품질관리 대상 중 상기 데이터는 상기 데이터베이스 운용기관 및 기업의 비전이나 목표를 달성하기 위한 사용되는 전산화된 데이터, 또는 전산화에 필요한 데이터를 의미하며, 상기 데이터는 상기 데이터베이스 품질관리 프레임워크 상의 데이터관리책임자가 관리하는 표준 데이터, 상기 데이터베이스 품질관리 프레임워크 상의 모델러(400)가 관리하는 모델 데이터, 상기 데이터베이스 품질관리 프레임워크 상의 데이터베이스관리자(DBA)(500)가 관리하는 관리 데이터, 및 상기 데이터베이스 품질관리 프레임워크 상의 사용자(600)가 관리하는 업무 데이터 등을 포함하여 이루어지는 것을 특징으로 한다.

상기 데이터베이스 품질관리 프레임워크 상에서 상기 데이터베이스 품질관리 대상 중 상기 데이터 구조는 상기 데이터베이스 상에 상기 데이터가 담겨져 있는 모양 및 틀로서, 상기 데이터를 취급하는 관점에 따라 구조가 달라지는데, 상기 데이터 구조는 사용자 뷰(예컨대, 양식, 보고서, 화면, 장표 등), 모델(예컨대, 개괄, 개념, 참조, 논리, 물리), 데이터베이스 파일의 형태로 보여지는 것을 특징으로 하며, 상기 데이터 구조는 상기 데이터베이스 품질관리 프레임워크 상의 데이터관리책임자가 관리하는 개념 데이터 모델과 데이터 참조 모델, 상기 데이터베이스 품질관리 프레임워크 상의 모델러(400)가 관리하는 논리 데이터 모델, 상기 데이터베이스 품질관리 프레임워크 상의 데이터베이스관리자가 관리하는 물리 데이터 모델과 데이터베이스, 상기 데이터베이스 품질관리 프레임워크 상의 사용자(600)가 관리하는 사용자 뷰(User View) 등을 포함하여 이루어지는 것을 특징으로 한다.

상기 데이터베이스 품질관리 프레임워크 상에서 상기 데이터베이스 품질관리 대상 중 상기 데이터 관리 프로세스는 상기 데이터 및 데이터 구조의 품질을 안정적으로 유지 및 개선하기 위해 상기 데이터베이스 품질관리 프레임워크에 포함된 적어도 하나 이상의 품질관리 주체가 유기적으로 연계하여 처리하는 프로세스로서, 상기 데이터베이스 품질관리 대상에 해당하는 데이터에는 상기 데이터의 현상적 값뿐만 아니라 구조적 값까지 포함되며, 상기 데이터 구조는 각 품질관리 주체의 각 관점 별 데이터 구조로 세분화되고, 상기 데이터 품질 변화 관리 프로세스와 데이터 품질 개선 프로세스 등으로 구분할 수 있는 것을 특징으로 하며, 상기 데이터 관리 프로세스는 상기 데이터베이스 품질관리 프레임워크 상의 데이터관리책임자(DA)(200)에 대응하는 데이터 표준 관리 프로세스와 요구사항 관리 프로세스, 상 기 데이터베이스 품질관리 프레임워크 상의 데이터베이스관리자(DA)에 대응하는 데이터 모델 관리 프로세스와 데이터 흐름관리 프로세스, 상기 데이터베이스 품질관리 프레임워크 상의 데이터베이스관리자(DBA)(500)에 대응하는 데이터베이스 관리 프로세스, 상기 데이터베이스 품질관리 프레임워크 상의 사용자(600)에 대응하는 데이터 활용 관리 프로세스 등을 포함하여 이루어지는 것을 특징으로 한다.

상기 데이터베이스 품질관리 프레임워크 상에서 상기 데이터관리책임자(DA)(200)가 관리하는 표준 데이터는, 상기 데이터베이스 품질관리 프레임워크가 적용되는 정보시스템 상에서 사용하는 용어, 도메인, 코드 및 기타 데이터 관련요소에 대해 공통된 형식과 내용으로 정의하여 사용하는 표준 관련 데이터를 의미하며, 상기 정보시스템의 데이터 품질 확보를 위한 필수 요소로, 표준 데이터를 정의 및 관리함으로써, 데이터 간의 불일치와 데이터 오류를 방지하고 데이터에 대한 이해도를 높이는 것을 특징으로 하며, 또한 기관이나 기업 전사차원에서 단일하고 표준화된 정보시스템을 구현하게 함으로써, 데이터 통합을 효율적으로 수행하도록 하는 것을 특징으로 한다.

상기 데이터베이스 품질관리 프레임워크 상에서 상기 데이터관리책임자(DA)(200)가 상기 표준 데이터를 관리하는 바람직한 실시예는 도면11에 도시하여 설명한다.

여기서, 상기 표준 데이터의 관리대상은 표준 단어(Word) 사전, 표준 도메인(Domain) 사전, 표준 용어(Term) 사전, 표준 코드 및 데이터 표준 요소를 포함하여 이루어지는 것을 특징으로 한다.

본 발명의 실시 방법에 따르면, 상기 표준 데이터 관리대상의 표준 단어 사전은, 기업이나 기관에서 업무상 사용되며, 일정한 의미를 갖고 있는 최소 단위의 단어를 정의한 사전으로서, 상기 표준 단어를 정의함으로써 업무상 편의나 관습에 따라 동일한 단어를 서로 다른 의미로 사용하는 경우(예컨대, 자산 이관 시 "인수자", "이관자"를 주는 곳과 받는 곳에서 서로 상반되는 의미로 사용하는 경우), 또는 하나의 단어에 다양한 의미를 부여(예컨대, "처리자")하여 사용하는 등의 문제를 방지하는 것이 바람직하다.

여기서, 상기 표준 데이터 관리대상의 표준 단어 사전에 대한 관리기준은, 표준성, 참조 가능성, 일반성 및 대표성 등을 포함하여 이루어지는 것이 바람직하다.

상기 표준 데이터 관리대상의 표준 단어 사전에 대한 관리기준의 표준성은, 상기 표준 단어 사전에 정의되는 표준 단어는 정보시스템이 대상으로 하고 있는 업무 범위에서 사용하고 있거나 일반적으로 사용되는 사전적 의미의 단어 가운데에서 추출해야 하며, 지나치게 업무에 의존적이거나 방언을 사용해서는 안 되며 약어의 사용도 최소화하도록 하는 것을 포함하여 이루어진다.

또한, 상기 표준 데이터 관리대상의 표준 단어 사전에 대한 관리기준의 참조 가능성은, 상기 표준 단어 사전에 정의되는 표준 단어는 상기 기업이나 기관에서 새로운 업무를 정의할 때 참조할 수 있도록 하는 것을 포함하여 이루어진다.

또한, 상기 표준 데이터 관리대상의 표준 단어 사전에 대한 관리기준의 일반성은, 상기 표준 단어 사전에 정의되는 표준 단어는 일반 단어와 의미상 크게 다르지 않아 일반인도 단어의 의미를 이해할 수 있도록 하는 것을 포함하여 이루어진다.

또한, 상기 표준 데이터 관리대상의 표준 단어 사전에 대한 관리기준의 대표성은, 상기 표준 단어 사전에 정의되는 표준 단어는 동의어를 가질 수 있으나 표준 단어로 선언된 단어는 유사한 의미를 갖는 동의어들을 대표할 수 있도록 하는 것을 포함하여 이루어진다.

상기 표준 데이터 관리대상의 표준 단어 사전을 관리하는 방법은, 상기 표준 단어는 전사적으로 관리하고 있는 엔티티와 속성을 개별 단위로 하여 추출하고 논리명(한글명)을 기준으로 물리명(영문명, 영문약어명), 유사 용어까지 함께 정리하여 관리하며, 상기 표준 단어 사전에는 개별 단어 외에도 동의어, 유의어, 반의어 등과 같은 단어간의 구조도 함께 정의되도록 관리하는 것이 바람직하다.

본 발명의 실시 방법에 따르면, 상기 표준 데이터 관리대상의 표준 도메인 사전은, 도메인(domain)이란 속성에 정의된 조건을 만족시키는 값의 범위를 정의하는 사전으로서, 상기 표준 도메인은 전사적으로 사용되고 있는 데이터 가운데에 논리적 및 물리적으로 유사한 유형의 데이터를 그룹화하여 해당 그룹에 속하는 데이터의 유형과 길이를 정의하는 것이 바람직하다.

여기서, 상기 표준 데이터 관리대상의 표준 도메인 사전에 대한 관리기준은, 표준성, 유일성 및 업무지향성 등을 포함하여 이루어지는 것이 바람직하다.

상기 표준 데이터 관리대상의 표준 도메인 사전에 대한 관리기준의 표준성은, 상기 표준 도메인 사전에 정의되는 표준 도메인은 전사 차원에서 공통적으로 사용하고 있는 속성을 대상으로 정의하도록 하는 것을 포함하여 이루어진다. 예컨대, 은행의 계좌번호는 은행 하위 업무나 금융 상품에 따라 다르지 않으므로 표준 도메인을 정의하여 사용하는 것이 바람직하다.

또한, 상기 표준 데이터 관리대상의 표준 도메인 사전에 대한 관리기준의 유일성은, 상기 표준 도메인 사전에 정의되는 표준 도메인 중 동일한 내용의 중복 도메인이 서로 다른 이름으로 선언되지 않도록 관리하도록 하는 것을 포함하여 이루 어진다.

또한, 상기 표준 데이터 관리대상의 표준 도메인 사전에 대한 관리기준의 유일성은, 상기 표준 도메인 사전에 정의되는 각 도메인은 업무의 특성을 충분히 반영할 수 있도록 선언하여 관리 하도록 하는 것을 포함하여 이루어진다. 예컨대, 은행 계좌번호의 도메인은 '-'가 없이 정의하는 것보다 적절한 의미를 나타내도록 '-' 을 이용하여 표현하는 것이 바람직하다.

상기 표준 데이터 관리대상의 표준 도메인 사전을 관리하는 방법은, 전사적으로 관리하고 있는 모든 데이터 속성 혹은 대표 속성 가운데에 DBMS(100)에 동일한 형태로 구현되는 속성들을 추출하여 그룹화하고 표준화된 도메인을 선언하도록 관리하며, 모든 속성은 임의의 도메인에 할당되어야 하나, 적어도 하나 이상의 도메인에 복수로 할당되어서는 안되도록 관리하며, 상기 도메인은 복수개의 하위 도메인(복합 도메인)으로 구성되거나 하나의 도메인이 여러 개의 도메인에 중복적으로 사용될 수 있도록 관리하며, 상기 속성과 도메인은 상호 매핑하도록 관리하며, 새로운 속성이 추가될 경우 해당 속성의 도메인을 선정 및 등록할 것을 권장하도록 관리하며, 또한 도메인의 삭제는 해당 도메인을 사용하고 있는 속성이 없을 경우에만 가능하도록 하도록 관리하는 것이 바람직하다.

본 발명의 실시 방법에 따르면, 상기 표준 데이터 관리대상의 표준 용어 사 전은, 업무에서 빈번하게 사용되며 표준 단어를 조합해 정의한 용어(term)를 적어도 하나 이상 포함하는 표준 용어를 정의한 사전으로서, 여기서 상기 단어는 개별적이나 용어는 업무와 조직의 성격에 따라 그 조합이 달라질 수 있다. 상기 표준 용어 사전을 정의함으로써 기관이나 기업 내부에서 서로 상이한 업무 간에 의사소통이 필요한 경우 용어에 대한 이해 부족이나 혼란으로 유발되는 문제점을 최소화할 수 있다.

여기서, 상기 표준 데이터 관리대상의 표준 용어 사전에 대한 관리기준은, 표준성, 일반성 및 업무지향성 등을 포함하여 이루어지는 것이 바람직하다.

상기 표준 데이터 관리대상의 표준 용어 사전에 대한 관리기준의 표준성은, 상기 표준 용어 사전에 정의되는 용어 사용이나 의미의 차이로 인해 발생되는 전사차원의 혼란을 최소화할 수 있도록 하는 것을 포함하여 이루어진다.

또한, 상기 표준 데이터 관리대상의 표준 용어 사전에 대한 관리기준의 일반성은, 상기 표준 용어 사전에 정의되는 용어가 지나치게 업무 관점으로 정의되어 직관적으로 이해가 힘들거나 의미상의 혼란을 초래해서는 안되도록 하는 것을 포함하여 이루어진다. 즉, 일반적인 의미와 다르게 사용된 용어는 다른 용어로 대체해야 한다.

또한, 상기 표준 데이터 관리대상의 표준 용어 사전에 대한 관리기준의 업무지향성은, 상기 표준 용어 사전에 정의되는 용어는 업무를 반영하여 약어를 사용하거나 내부에서 별도로 정의하여 사용할 수 있도록 하는 것을 포함하여 이루어진다. 단, 지나친 약어의 사용이나 신규 용어의 개발은 업무에 대한 이해도를 떨어뜨리지 않도록 해야 한다.

상기 표준 데이터 관리대상의 표준 용어 사전을 관리하는 방법은, 상기 표준 용어는 전사적으로 사용되고 있는 엔티티와 속성의 용어를 대상으로 표준 단어 사전의 정의되어 있는 단어를 조합하여 생성하도록 관리하며, 상기 용어 사전은 엔티티 용어 사전과 속성 용어 사전으로 구분하여 정의 및 관리하며, 각각의 용어는 논리명(한글명)과 물리명(영문명)을 가지며, 용어의 범위 및 자격 형식 등에 대한 설명을 포함하고 관리하는 것이 바람직하다.

본 발명의 실시 방법에 따르면, 상기 표준 데이터 관리대상의 표준 코드는, 다양하게 나타날 수 있는 데이터 값을 정형화하기 위해 정의된 기준에 따라 제한된 범위 내의 기호로 대치한 것을 의미하며, 상기 표준 코드에는 각 산업별로 법적 및 제도적으로 부여하여 공통적으로 사용되는 코드뿐만 아니라 기관이나 기업 내부에서 정의하여 사용하는 코드가 대상이 된다.

여기서, 상기 표준 데이터 관리대상의 표준 코드에 대한 관리기준은, 재사용 성, 일관성, 유일성 및 정보분석성 등을 포함하여 이루어지는 것이 바람직하다.

상기 표준 데이터 관리대상의 표준 코드에 대한 관리기준의 재사용성은, 상기 데이터에 대한 이해력을 높이고 코드 관리를 용이하게 하기 위해서는 기관이나 기업 자체적으로 코드를 정의해 사용하는 방법보다 표준화 기구나 정부 및 공공기관에서 정의한 코드를 활용하도록 하는 것을 포함하여 이루어진다.

상기 표준 데이터 관리대상의 표준 코드에 대한 관리기준의 일관성은, 상기 표준 코드에 대응하는 코드는 통일된 하나의 값으로 일관성 있게 사용하도록 하는 것을 포함하여 이루어진다. 예컨대, '여부'를 나타낼 경우 'Y/N' 또는 '1/0' 등이 혼재하여 사용해서는 안 된다.

또한, 상기 표준 데이터 관리대상의 표준 코드에 대한 관리기준의 유일성은, 상기 표준 코드에 대응하는 코드는 유일하게 정의되도록 하는 것을 포함하여 이루어진다. 만약 일한 내용의 코드가 중복되어 사용될 경우, 전사 차원의 데이터와 불일치(Inconsistency)하는 심각한 문제를 야기할 수 있다.

또한, 상기 표준 데이터 관리대상의 표준 코드에 대한 관리기준의 정보분석성은, 가능한 범위의 데이터는 모두 코드화하여 관리하는 것을 포함하여 이루어진다. 즉, 텍스트로 직접 입력하는 값보다 코드를 참조해 입력하는 값의 비중이 높으 면 높을수록 정보분석 시에 가치 있는 결과를 얻기가 쉽다.

상기 표준 데이터 관리대상의 표준 코드를 관리하는 방법은, 전사적으로 사용하고 있는 코드와 표준화 기구나 정부 및 공공기관의 표준화 코드를 분석해 해당 표준화 코드의 활용 여부를 결정하도록 관리하며, 상기 코드는 표준화 팀에서 엄격한 기준에 따라 관리해야하며 사용자(600) 임의대로 코드 체계를 생성하거나 수정해서는 안되도록 관리하며, 상기 코드는 도메인과 밀접하게 연관되어 관리해야 하나 도메인에 값의 범위가 명확히 정의되어 있는 경우(예컨대, '여부'는 'Y/N'으로 표기)에는 특별히 코드화하여 관리하지 않도록 관리하는 것이 바람직하다.

본 발명의 실시 방법에 따르면, 상기 표준 데이터 관리대상의 데이터 표준 요소는, 시스템을 설계하고 구축하는데 필요한 데이터 관련요소에 대한 표준을 의미하는 것으로서, 상기 데이터 관련요소 표준 대상은 논리 데이터 모델의 주제영역, 엔티티, 속성 관계명, 물리적 객체 대상인 Subject Areas, Relationships, Database & Instance, Indices, Constraints, Sequences, 사용자 정의 Procedures & Functions, Synonyms, Views, Rollback Segments, Tablespaces, File Names, Script Names 등의 명명 규칙을 포함한다.

상기 시스템 운영에는 정작 시스템 운영에만 필요한 본질적 요소와 시스템 운영자가 필요에 의해 생성한 요소들이 혼재할 수 있는데, 상기 표준 데이터 관리 대상의 데이터 표준 요소에 대한 관리기준은, 상기 시스템 운영에 필요한 본질적 요소를 포함하여 이루어진다.

예를 들어, 상기 프로그램 수행 결과를 단순 적재하는 요소들은 문제 발생 시 역 추적에 필요하지만 시스템 운영의 필수 요소라고는 할 수 없으며, 상기 데이터 관련요소 중 관리 대상의 선별 기준은 시스템 운영에 필수적인 요소가 1차 대상이 될 수 있어야 한다.

상기 표준 데이터 관리대상의 데이터 표준 요소를 관리하는 방법은, 상기 시스템 운영에 필요한 요소를 정확히 선별하도록 관리하며, 상기 시스템의 설계 및 구축에 필요한 요소를 추출하여 표준이 필요한 요소를 정의하고 그 요소에 대해 업무적 표준을 정의하도록 관리하는 것이 바람직하다.

상기 데이터베이스 품질관리 프레임워크 상에서 상기 모델러(400)가 관리하는 모델 데이터는, 상기 데이터베이스 품질관리 프레임워크가 적용되는 정보시스템 상에서 데이터 모델을 운용 및 관리하는데 필요한 데이터를 의미하며, 여기에는 데이터 참조 모델, 개념 데이터 모델, 논리 데이터 모델, 물리 데이터 모델에 대한 메타 데이터 및 DBMS(100) 객체 정보가 포함된다.

상기 데이터베이스 품질관리 프레임워크 상에서 상기 모델러(400)가 상기 모 델 데이터를 관리하는 바람직한 실시예는 도면12에 도시하여 설명한다.

상기 모델 데이터는 데이터 모델에 대한 메타 데이터를 관리함으로써 데이터 구조에 대한 최신 정보를 유지하고 전사차원에서의 데이터 모델 공유 및 재사용을 극대화하며 체계적인 데이터 모델의 변경관리를 가능하도록 하는 것을 특징으로 한다.

여기서, 상기 모델 데이터의 관리 기준은, 완전성, 일관성, 추적성, 상호연계성, 최신성 및 호환성 등을 포함하여 이루어지는 것이 바람직하다.

상기 모델 데이터의 관리 기준의 완전성은, 상기 모델 데이터는 개념 데이터 모델, 논리 데이터 모델, 물리 데이터 모델, 데이터베이스와 같은 모든 단계의 데이터 구조에 대한 메타데이터를 포함하도록 하는 것을 포함하여 이루어진다.

또한, 상기 모델 데이터의 관리 기준의 일관성은, 상기 모델 데이터는 단어, 용어, 도메인 및 데이터 표준 요소를 준수해 정의하도록 하는 것을 포함하여 이루어진다.

또한, 상기 모델 데이터의 관리 기준의 추적성은, 상기 모델 데이터는 데이터 모델의 변경 이력에 대한 추적이 용이하고 과거 데이터 모델에 대한 활용 요구 를 충족시킬 수 있도록 하는 것을 포함하여 이루어진다.

또한, 상기 모델 데이터의 관리 기준의 상호연계성은, 상기 모델 데이터는 데이터 구조를 입체적체계적으로 관리할 수 있도록 데이터 모델간의 상호 연관 관계를 표현하도록 하는 것을 포함하여 이루어진다.

또한, 상기 모델 데이터의 관리 기준의 최신성은, 상기 모델 데이터는 단계별 데이터 모델에 표현된 업무 규칙은 물론 실제 시스템에 구현된 데이터베이스와도 논리적으로 일치하도록 하는 것을 포함하여 이루어진다.

또한, 상기 모델 데이터의 관리 기준의 호환성은, 상기 모델 데이터는 표준 데이터, 관리 데이터와도 상호 호환 가능하도록 하는 것을 포함하여 이루어진다.

상기 모델 데이터를 관리하는 방법은, 상기 데이터 구조와 구조를 표현하는 모델 데이터는 별개로 관리해야 하며, 상기 데이터 모델을 변경할 경우, 변경 전과 변경 후의 데이터 모델은 물론 영향을 받는 응용 프로그램과 SQL(Structured Query Language)의 이력 사항을 함께 관리하는 것이 바람직하다.

상기 데이터베이스 품질관리 프레임워크 상에서 상기 데이터베이스관리자(DBA)(500)가 관리하는 관리 데이터는, 상기 데이터베이스 품질관리 프레임워크 가 적용되는 정보시스템 상에서 데이터베이스를 효과적으로 운영 및 관리하는데 필요한 데이터를 의미하며, 여기에는 사용관리 데이터, 장해 및 보안 관리 데이터, 성능 관리 데이터, 흐름 관리 데이터, 품질관리 데이터 등이 포함된다.

상기 데이터베이스 품질관리 프레임워크 상에서 상기 데이터베이스관리자(DBA)(500)가 상기 관리데이터를 관리하는 바람직한 실시예는 도면13a와 도면13b에 도시하여 설명한다.

상기 관리 데이터는 상기 데이터베이스의 사용 및 성능 관리, 데이터 흐름관리, 품질관리에 대한 데이터를 조직 내에서 정의한 목표 값을 기준으로 수시 혹은 정해진 기준 시간에 따라 관리함으로써, 데이터베이스를 효율적으로 활용 및 운영할 수 있도록 하는 것을 특징으로 한다.

본 발명의 실시 방법에 따르면, 데이터베이스는 크게 두 가지로 구분할 수 있는데, 하나는 주로 기관이나 기업의 업무 과정에서 생성되는 운영계 시스템의 데이터베이스이고, 다른 하나는 이러한 운영계 시스템으로부터 정보를 분석 및 추출하여 활용하는 분석계 시스템의 데이터베이스이다.

상기 운영계 시스템 데이터베이스의 관리 목적은 데이터베이스 사용자(600)들의 만족도를 충족시키기 위해 데이터 자체의 품질은 물론, 데이터를 효율적/효과 적으로 제공하는데 필요한 인터페이스 등 제반 서비스 품질을 확보하는 데 있으며, 상기 분석계 시스템 데이터베이스의 관리 목적은 데이터의 효용성을 증대시키는 데 있는데, 본 발명에서 상기 관리 데이터는 이 가운데 운영계 시스템의 데이터베이스에 초점을 두어 설명한다.

여기서, 상기 관리 데이터의 관리대상은 사용 관리 데이터, 장해 및 보안 관리 데이터, 성능관리 데이터, 흐름관리 데이터 및 품질관리 데이터를 포함하여 이루어지는 것을 특징으로 한다.

본 발명의 실시 방법에 따르면, 상기 관리 데이터 관리대상의 사용 관리 데이터는, 상기 데이터베이스의 활용 가치와 사용자(600)의 만족도를 극대화하기 위해 필수적으로 관리되어야 할 데이터를 의미한다.

여기서, 상기 관리 데이터 관리대상의 사용 관리 데이터에 대한 관리기준은, 데이터 활용도, 사용자(600) 만족도 및 문제 해결 소요 시간의 적절성 등을 포함하여 이루어지는 것이 바람직하다.

상기 관리 데이터 관리대상의 사용 관리 데이터에 대한 관리기준의 데이터 활용도는, 주기적으로 데이터 사용 추세를 파악하고 결과 추이를 분석 및 관리하도록 하는 것을 포함하여 이루어진다.

또한, 상기 관리 데이터 관리대상의 사용 관리 데이터에 대한 관리기준의 사용자(600) 만족도는, 사용자(600)의 데이터베이스에 대한 만족도를 정기적으로 파악하고 결과 추이를 분석 및 관리하는 것을 포함하여 이루어진다.

또한, 상기 관리 데이터 관리대상의 사용 관리 데이터에 대한 관리기준의 문제 해결 소요 시간의 적절성은, 문제 발생에서 확인까지 소요되는 시간과 문제 확인 후 해결까지 소요되는 시간을 점검함으로써, 상기 문제 해결 소요 기간은 데이터가 얼마나 체계적이고 구체적으로 관리되고 있는지를 가늠하도록 분석 및 관리하는 것을 포함하여 이루어진다.

상기 관리 데이터 관리대상의 사용 관리 데이터를 관리하는 방법은, 일별, 주별, 월별로 데이터 변경 현황을 집계함으로써, 급격한 변화가 발생되는 시점을 분석하여 원인 및 추세, 예상되는 문제점과 대책을 세우도록 관리하며, 정기적으로 데이터베이스 사용상의 문제점과 개선 요구 사항을 분석하도록 관리하며, 상기 데이터베이스 활용과 관련되어 발생되는 문제점을 점검할 수 있는 경로를 다양하게 정의하도록 관리하며, 상기 문제 원인을 유형별로 분류하고 처리 작업 내용 및 결과(문제 정의, 관련 데이터베이스, 담당자와 관련자, 작업진행 상황 등)를 상세히 기록하도록 관리한다.

본 발명의 실시 방법에 따르면, 상기 관리 데이터 관리대상의 장해 및 보안 관리 데이터는, 상기 데이터베이스의 정상적인 상태 유지나 효과적인 사용을 방해하는 사건을 사전에 예방하거나 사건 발생시에 신속한 복구가 이루어질 수 있도록 하기 위해 관리되어야 할 데이터를 의미한다.

여기서, 상기 관리 데이터 관리대상의 장해 및 보안 관리 데이터에 대한 관리기준은, 주기적인 상태기록, 복구절차와 규칙 및 접근통제 등을 포함하여 이루어지는 것이 바람직하다.

상기 관리 데이터 관리대상의 장해 및 보안 관리 데이터에 대한 관리기준의 주기적인 상태기록은, 상기 데이터베이스의 백업 주기, 백업 방법, 백업 데이터의 보관 및 복구 관련 기록을 관리하도록 하는 것을 포함하여 이루어진다.

또한, 상기 관리 데이터 관리대상의 장해 및 보안 관리 데이터에 대한 관리기준의 복구절차와 규칙은, 비상시 데이터 복구절차와 적용되는 규칙을 정의하여 관리하도록 하는 것을 포함하여 이루어진다.

또한, 상기 관리 데이터 관리대상의 장해 및 보안 관리 데이터에 대한 관리기준의 접근통제는, 상기 데이터베이스 내부 및 외부의 부적합한 사용자(600)로부터 상기 데이터베이스에 대한 접근을 차단하고 사용자(600)의 권한 및 등급을 관리 하도록 하는 것을 포함하여 이루어진다.

상기 관리 데이터 관리대상의 장해 및 보안 관리 데이터를 관리하는 방법은, 상기 데이터베이스를 평가하여 중요도를 결정하도록 관리하며, 상기 중요도에 따라 일별, 주별, 월별로 백업할 데이터를 분류하도록 관리하며, 상기 데이터베이스의 백업 및 복구 절차를 확립하고 주기적으로 교육하며, 상기 적용 규칙은 최대한 상세히 기술하되 중복이나 모순이 없는지 확인하며, 상기 백업 데이터의 보관 장소는 가급적 네트워크 및 서버가 다른 시스템과 분리되도록 하며 안전장치를 설정하도록 관리하며, 상기 데이터베이스에 대한 보안 규정을 수립하고 주기적으로 교육 및 홍보하며, 각 데이터베이스 별로 사용자(600)의 접근 권한을 명시하고 주기적으로 불법적인 접근을 검사하여 조치하도록 관리한다.

본 발명의 실시 방법에 따르면, 상기 관리 데이터 관리대상의 성능관리 데이터는, 상기 데이터베이스의 성능을 개선시키기 위해 필수적으로 관리해야 할 데이터를 의미한다.

여기서, 상기 관리 데이터 관리대상의 성능관리 데이터에 대한 관리기준은, 성능 향상 절차 및 성능 점검 주기 등을 포함하여 이루어지는 것이 바람직하다.

상기 관리 데이터 관리대상의 성능관리 데이터에 대한 관리기준의 성능 향상 절차는 상기 데이터베이스의 성능을 체계적으로 관리하기 위해 데이터베이스의 성능 향상을 위한 절차와 규칙을 정의하여 관리하는 것을 포함하여 이루어진다.

또한, 상기 관리 데이터 관리대상의 성능관리 데이터에 대한 관리기준의 성능 점검 주기는, 상기 데이터베이스의 성능을 주기적으로 점검할 수 있도록 데이터베이스의 성능 측정 기준과 측정 주기가 정의되도록 하는 것을 포함하여 이루어진다.

상기 관리 데이터 관리대상의 성능관리 데이터를 관리하는 방법은, 상기 데이터베이스에 대한 성능 측정 기준을 정의하며, 상기 기준은 모두 정량화하도록 관리하며, 일별, 주별, 월별로 성능을 측정하고 그 추세를 분석하도록 관리하며, 상기 성능 향상을 위한 절차와 규칙(예컨대, 질의어 최적화, 데이터베이스 구조 변경 등에 대한 절차와 규칙 등)을 정비하도록 관리하며, 상기 데이터베이스 관리에 따른 재구성 작업의 시기와 방법을 정의하도록 관리하며, 상기 데이터베이스의 스토리지(Storage)의 교체 및 확장 시기에 대한 규칙을 정의하도록 관리하는 것이 바람직하다.

본 발명의 실시 방법에 따르면, 상기 관리 데이터 관리대상의 흐름관리 데이터는, 소정의 정보시스템 데이터를 다른 정보시스템으로 이동할 때 사용하는 소스 데이터와 타깃 데이터간의 매핑 정보를 관리하는 데이터를 의미한다.

여기서, 상기 관리 데이터 관리대상의 흐름관리 데이터에 대한 관리기준은, 소스 및 타깃 데이터의 매핑 규칙, 및 소스 및 타깃 데이터 정제 규칙 등을 포함하여 이루어지는 것이 바람직하다.

상기 관리 데이터 관리대상의 흐름관리 데이터에 대한 관리기준의 소스 및 타깃 데이터의 매핑 규칙, 상기 데이터 이동이 필요한 모든 소스와 타깃을 정의하고 소스타깃간의 매핑 규칙을 정의하도록 하는 것을 포함하여 이루어진다.

또한, 상기 관리 데이터 관리대상의 흐름관리 데이터에 대한 관리기준의 소스 및 타깃 데이터 정제 규칙은, 상기 정의된 소스와 타깃의 매핑 규칙을 준수하고 이에 위배되는 데이터에 대한 정제(Cleansing) 규칙이 정의되어 있도록 하는 것을 포함하여 이루어진다.

상기 관리 데이터 관리대상의 흐름관리 데이터를 관리하는 방법은, 상기 데이터베이스에 대한 소스 데이터와 타깃 데이터간의 매핑 리스트를 작성하고, 타깃 시스템에서 필요로 하는 소스 데이터가 모두 포함되어 있는지 확인하도록 관리하며, 상기 데이터 이동이 필요 없는 소스와 타깃이 매핑되어 있지 않은지 검사하도록 관리하며, 상기 삭제된 소스를 매핑 소스로 사용하고 있는지 검사하도록 관리하며, 상기 소스와 타깃의 데이터 구조가 동일한지 조사한다. 동일하지 않은 경우 변 환 규칙을 적용하도록 관리하며, 상기 변환 규칙이 데이터 무결성 규칙을 준수하는지 검사하고, 그 결과가 데이터 정합성을 보장하는지 검사하도록 관리하는 것이 바람직하다.

본 발명의 실시 방법에 따르면, 상기 관리 데이터 관리대상의 품질관리 데이터는, 상기 데이터의 정합성을 확보하고 데이터 품질의 유지 및 개선을 위한 작업을 수행하기 위해 기본적으로 관리되어야 할 데이터를 의미하는 것으로서, 상기 품질관리 데이터를 관리함으로써 데이터의 비효율적 사용을 예방하고 데이터의 운용 중에 발생할 수 있는 데이터의 부정합성에 대한 데이터 품질 저하를 예방할 수 있으므로, 운용 시스템 전반의 데이터를 고품질로 유지할 수 있다.

여기서, 상기 관리 데이터 관리대상의 품질관리 데이터에 대한 관리기준은, 품질 기준, 품질 점검 주기, 품질 검증 절차와 규칙, 및 품질개선 절차 등을 포함하여 이루어지는 것이 바람직하다.

상기 관리 데이터 관리대상의 품질관리 데이터에 대한 관리기준의 품질 기준은, 상기 시스템에서 관리하는 데이터의 품질 기준을 정의한다. 품질 기준은 데이터의 중요도에 따라 등급을 두어 관리하도록 하는 것을 포함하여 이루어진다.

또한, 상기 관리 데이터 관리대상의 품질관리 데이터에 대한 관리기준의 품 질 점검 주기는, 상기 데이터 품질관리를 지속적 및 정기적으로 수행하기 위해 데이터베이스 성능과 데이터 품질 등에 대한 측정 주기를 설정한다. 품질 점검 주기는 사용자(600)의 요구 수준을 반영하여 결정하도록 하는 것을 포함하여 이루어진다.

또한, 상기 관리 데이터 관리대상의 품질관리 데이터에 대한 관리기준의 품질 검증 절차와 규칙은, 상기 정의된 품질 기준을 적용하기 위한 데이터 품질 검증 절차와 규칙을 정의한다. 여기에는 정의된 절차와 규칙을 따를 수 없는 예외 사항에 대한 조치 방안도 함께 고려되도록 하는 것을 포함하여 이루어진다.

또한, 상기 관리 데이터 관리대상의 품질관리 데이터에 대한 관리기준의 품질개선 절차는, 상기 측정된 품질 평가 결과를 반영하여 데이터의 품질을 향상시키고 고품질 데이터를 유지할 수 있는 절차와 방법을 정의하도록 하는 것을 포함하여 이루어진다.

상기 관리 데이터 관리대상의 품질관리 데이터를 관리하는 방법은, 상기 데이터베이스에 대한 데이터 품질관리가 필요한 항목(예컨대, Entity Integrity, Referential Integrity, Domain Integrity, 속성, 컬럼의 Business Rule 적용, 엔티티, Table 정의에 따른 데이터 생성, 변경, 삭제 규칙, 트리거(trigger)등 사용자 정의 DBMS(100) 객체의 작동 여부, 데이터 복제 허용 시 원본 데이터와 복제 데 이터간의 정합성 등)을 도출하도록 관리하며, 또한 항목별로 품질 기준에 벗어나는 부적합한 데이터에 대한 오류 수정 규칙을 정의하도록 관리하는 것이 바람직하다.

상기 데이터베이스 품질관리 프레임워크 상에서 상기 사용자(600)가 관리하는 업무 데이터는, 기관이나 기업의 업무 및 비즈니스를 수행하는데 필요한 데이터를 의미하며, 일반적으로 데이터 흐름에 따라 원천, 운영, 분석 데이터로 구분할 수 있다.

상기 업무 데이터는 정보시스템 정보의 근간인 데이터를 원천, 운영, 분석데이터와 같이 각각의 특성에 따라 적절히 분할하여 관리함으로써 데이터 관리 및 데이터베이스 구축 업무의 능률을 향상시키는 것을 특징으로 한다.

여기서, 상기 업무 데이터의 관리대상은 원천(source) 데이터, 운영(operational) 데이터, 및 분석(analysis) 데이터 등을 포함하여 이루어지는 것을 특징으로 한다.

본 발명의 실시 방법에 따르면, 상기 업무 데이터 관리대상의 원천 데이터는, 상기 운영 업무 데이터의 원천이 되는 현실 세계의 데이터로서, 상기 원천 데이터에는 일반문서, PC에 저장된 데이터 원천 파일, 이메일 및 팩스 등이 포함된다.

여기서, 상기 업무 데이터 관리대상의 원천 데이터에 대한 관리기준은, 원천 데이터의 보안성, 원천 데이터의 안전성, 및 원천 데이터의 신뢰성 등을 포함하여 이루어지는 것이 바람직하다.

상기 업무 데이터 관리대상의 원천 데이터에 대한 관리기준의 원천 데이터의 보안성은, 상기 원천 데이터는 시스템이나 프로그램, 데이터베이스 객체에 의해 시스템적으로 관리되지 않아 허용되지 않은 사용자(600)에게 노출될 위험성이 많으므로 중요 원천데이터의 경우 보안에 각별히 유의하도록 하는 것을 포함하여 이루어진다.

또한, 상기 업무 데이터 관리대상의 원천 데이터에 대한 관리기준의 원천 데이터의 안전성은, 상기 원천 데이터는 재해 발생시 데이터 손실률이 높고 손실된 원천 데이터의 복구가 매우 어려우므로 중요 원천 데이터의 경우 안전 관리의 수준이 높게 유지하도록 하는 것을 포함하여 이루어진다.

또한, 상기 업무 데이터 관리대상의 원천 데이터에 대한 관리기준의 원천 데이터의 신뢰성은, 상기 원천 데이터의 정확성과 신뢰성을 판단할 수 있도록 이와 관련된 근거를 정의하도록 하는 것을 포함하여 이루어진다.

상기 업무 데이터 관리대상의 원천 데이터를 관리하는 방법은, 상기 원천 데이터는 통합적 시스템에 의한 관리보다는 원천 업무 데이터 소유주의 개인이나 단체에 의해 관리하며, 상기 원천 데이터의 검색은 일반적으로 시스템 내에 저장된 데이터를 검색하는 것보다 많은 시간이 소요될 수 있으므로 관리 체계를 명확히 정의하도록 관리하며, 상기 데이터베이스 구축에 필요한 원천 데이터를 분류해 각 원천 데이터에 대한 접근 권한과 생성, 변경, 소멸 규칙을 정의하도록 관리하는 것이 바람직하다.

본 발명의 실시 방법에 따르면, 상기 업무 데이터 관리대상의 운영 데이터는, 기업이나 기관의 목표 달성 및 업무 수행을 위해 데이터베이스에서 저장, 관리하여 활용하는 데이터를 의미하며, 여기서 단순한 입출력 작업 처리를 위해 일시적으로 필요한 임시 데이터는 제외한다.

여기서, 상기 업무 데이터 관리대상의 운영 데이터에 대한 관리기준은, 정확성, 일관성, 최신성, 완전성, 사용 용이성, 및 검색 용이성 등을 포함하여 이루어지는 것이 바람직하다.

상기 업무 데이터 관리대상의 운영 데이터에 대한 관리기준의 정확성은, 실세계에 존재하는 원천 데이터와 동일한 데이터가 저장 및 관리하는 것을 포함하여 이루어진다.

또한, 상기 업무 데이터 관리대상의 운영 데이터에 대한 관리기준의 일관성은, 상기 데이터가 용어 정의, 규정, 표준, 속성 정의, 데이터 형식 등과 일치하도록 것을 포함하여 이루어진다.

또한, 상기 업무 데이터 관리대상의 운영 데이터에 대한 관리기준의 최신성은, 상기 제공되는 데이터는 가장 최근의 내용으로 갱신되도록 것을 포함하여 이루어지며, 상기 데이터의 최신성을 유지하기 위해 데이터에 최신성 등급(매우 중요, 중요, 보통)을 둘 수 있다.

또한, 상기 업무 데이터 관리대상의 운영 데이터에 대한 관리기준의 완전성은, 상기 정보 시스템에 저장된 데이터는 항목의 누락 없이 완전한 형태로 제공되도록 것을 포함하여 이루어진다.

또한, 상기 업무 데이터 관리대상의 운영 데이터에 대한 관리기준의 사용 용이성은, 상기 정보시스템에서 제공하는 인터페이스, 도움말, 고객지원 기능 등은 사용자(600)가 데이터베이스를 이용하는데 불편함이 없도록 제공되도록 것을 포함하여 이루어진다.

또한, 상기 업무 데이터 관리대상의 운영 데이터에 대한 관리기준의 검색 용 이성은, 정보 시스템에서 원하는 데이터를 추출하여 활용할 수 있도록 검색 관련 제반 기능과 검색 조건에 따른 검색 결과 및 출력 방식이 정확하며 적절하도록 것을 포함하여 이루어진다.

상기 업무 데이터 관리대상의 운영 데이터를 관리하는 방법은, 상기 데이터의 정확성, 일관성, 최신성, 완전성을 보장하기 위해 정의된 관리기준과 관리방법에 따라 주기적으로 데이터를 점검 및 관리하며, 상기 사용 용이성과 검색 용이성은 성능관리 데이터의 관리기준과 관리방법을 따르도록 관리하는 것이 바람직하다.

본 발명의 실시 방법에 따르면, 상기 업무 데이터 관리대상의 분석 데이터는, 운영 데이터의 추출(extract), 변환(transformation), 적재(loading)등의 과정을 통해 생성되는 데이터를 의미하며, 상기 분석 데이터가 기관이나 조직의 업무나 제반 활동을 신속하게 지원할 수 있도록 하기 위해서는 최신성과 정확성을 갖춰야 한다.

여기서, 상기 업무 데이터 관리대상의 분석 데이터에 대한 관리기준은, 분석 주기, 마감기한, 요약레벨, 주제지향성, 통합성, 시계열성, 및 비휘발성 등을 포함하여 이루어지는 것이 바람직하다.

상기 업무 데이터 관리대상의 분석 데이터에 대한 관리기준의 분석 주기는, 상기 분석용 데이터의 원천인 운영 데이터의 분석 및 변환 주기를 결정하는 것을 포함하여 이루어진다.

또한, 상기 업무 데이터 관리대상의 분석 데이터에 대한 관리기준의 마감기한은, 상기 운영 데이터를 분석용 데이터로 변환하기 위해 이용하는 운영 데이터의 특정 시점을 정의하는 것을 포함하여 이루어진다.

또한, 상기 업무 데이터 관리대상의 분석 데이터에 대한 관리기준의 요약레벨은, 상기 분석 데이터에 요구되는 요약 수준을 정의한다. 요약 수준은 운영 데이터의 범위와 깊이의 관점에서 고려하는 것을 포함하여 이루어진다.

또한, 상기 업무 데이터 관리대상의 분석 데이터에 대한 관리기준의 주제지향성은, 상기 분산되어 관리되는 운영 데이터를 통일된 주제 영역별로 분류할 수 있도록 하는 것을 포함하여 이루어진다.

또한, 상기 업무 데이터 관리대상의 분석 데이터에 대한 관리기준의 통합성은, 상기 분석 데이터를 동일하고 일관된 표준('남/여', '1/0')에 따라 분류할 수 있도록 하는 것을 포함하여 이루어진다.

또한, 상기 업무 데이터 관리대상의 분석 데이터에 대한 관리기준의 시계열 성은, 일정 시간 동안 축적된 데이터를 다양한 시점별로 정의할 수 있도록 하는 것을 포함하여 이루어진다.

또한, 상기 업무 데이터 관리대상의 분석 데이터에 대한 관리기준의 비휘발성은, 상기 데이터의 삭제, 갱신이 빈번히 일어나지 않도록 하는 것을 포함하여 이루어진다.

상기 업무 데이터 관리대상의 분석 데이터를 관리하는 방법은, 상기 운영 데이터를 분석 데이터로 추출, 변환, 적재하는 규칙을 정의하도록 관리하며, 상기 분석 주기, 마감기한, 요약 레벨 등은 분석 대상 데이터의 규모나 특성, 활용 목적 등을 고려하여 정의하도록 관리하는 것이 바람직하다.

상기 데이터베이스 품질관리 프레임워크 상에서 상기 데이터관리책임자(DA)(200)가 관리하는 개념 데이터 모델은, 상기 데이터베이스 품질관리 프레임워크가 적용되는 정보시스템의 업무 요건을 충족하는 데이터의 주제영역과 핵심 데이터 집합을 정의하고 상호간의 관계를 정의한 모델을 의미하며, 상기 개념 데이터 모델에 대한 바람직한 실시예는 도면4에 도시한다.

상기 개념 데이터 모델은 건축물의 조감도와 같이 구축하고자 하는 업무 모델의 핵심 데이터 구조를 그림으로써, 전체 업무에 대한 큰 윤곽을 잡고 세부적인 단계로 나아갈 수 있도록 하는 것을 특징으로 한다.

또한, 상기 개념 데이터 모델은 기관이나 기업의 업무 특성에 적합한 주제 영역과 핵심 데이터 집합과의 관계를 정의하여 향후에 정의하게 될 상세 논리 데이터 모델과 물리 데이터 모델과의 데이터 구조적 연결정보(alignment)를 지원하며, 주제 영역을 통해 전체 업무 범위와 업무 구성요소를 확인할 수 있도록 하는 것을 특징으로 한다.

여기서, 상기 개념 데이터 모델의 관리대상은 주제 영역, 핵심 엔티티, 및 핵심관계 등을 포함하여 이루어지는 것을 특징으로 한다.

본 발명의 실시 방법에 따르면, 상기 개념 데이터 모델 관리대상의 주제 영역은, 업무상 친밀도가 높은 데이터 집합을 의미한다.

여기서, 상기 개념 데이터 모델 관리대상의 주제 영역에 대한 관리기준은, 원자성, 집중성, 및 업무지향성 등을 포함하여 이루어지는 것이 바람직하다.

상기 개념 데이터 모델 관리대상의 주제 영역에 대한 관리기준의 원자성은, 소정의 단위 주제 영역은 가급적 다른 주제 영역의 엔티티나 관계의 영향을 받지 않는 엔티티의 모임을 포함하여 이루어진다.

또한, 상기 개념 데이터 모델 관리대상의 주제 영역에 대한 관리기준의 집중성은, 상기 단위 주제 영역 내의 엔티티와의 관계가 단위 주제 영역 내에 집중되도록 하는 것을 포함하여 이루어진다.

또한, 상기 개념 데이터 모델 관리대상의 주제 영역에 대한 관리기준의 업무지향성은, 상기 주제 영역을 명명하는데 있어 업무적 명확성을 나타내는 단수 단위로 명명할 수 하는 것을 포함하여 이루어진다.

상기 개념 데이터 모델 관리대상의 주제 영역을 관리하는 방법은, 업무상 동일한 영역에서 다루는 것이 보다 효과적인 엔티티 집합들을 하나의 주제 영역으로 선언하며, 주제 영역은 업무의 다양성에 따라 여러 개로 나뉘도록 관리하며, 일반적으로 업무를 명확히 구분하는 범위를 하나의 주제영역으로 정의하기도 하나 서로 다른 주제 영역 간에 공유하는 엔티티의 수가 가급적 적도록 관리하는 것이 바람직하다.

본 발명의 실시 방법에 따르면, 상기 개념 데이터 모델 관리대상의 핵심 엔테티는, 상기 업무 영역 내에서 관리하고자 하는 데이터 집합으로 두 개 이상의 속성과 두 개 이상의 데이터 인스턴스를 가져야 하며 각각의 인스턴스는 개별적, 동질적, 독립적인 데이터 집합이며 영속적으로 존재하는 데이터 단위에 해당한다. 이 중 키 엔티티, 메인 엔티티인 핵심 엔티티는 업무의 근간이 되고 수많은 자식(업무, 트랜잭션) 엔티티를 만들 수 있는 상위 개념의 엔티티이다.

여기서, 상기 개념 데이터 모델 관리대상의 핵심 엔티티에 대한 관리기준은, 집합성, 식별성, 영속성, 사용성, 및 관계성 등을 포함하여 이루어지는 것이 바람직하다.

상기 개념 데이터 모델 관리대상의 핵심 엔티티에 대한 관리기준의 집합성은, 상기 엔티티는 두 개 이상의 속성과 두 개 이상의 데이터 인스턴스를 갖는 데이터의 집합으로 이루어지도록 하는 것을 포함하여 이루어진다.

또한, 상기 개념 데이터 모델 관리대상의 핵심 엔티티에 대한 관리기준의 식별성은, 상기 엔티티는 하나 이상의 속성으로 엔티티의 각 데이터 인스턴스를 유일하게 구분할 수 있도록 하는 것을 포함하여 이루어진다.

또한, 상기 개념 데이터 모델 관리대상의 핵심 엔티티에 대한 관리기준의 영속성은, 상기 엔티티는 업무의 활동 주기에 따라 영속적으로 존재해야 하는 데이터 집합으로서, 상기 업무의 내용이 달라질 때 사라지거나 생성되어야 하는 데이터 집합은 상기 엔티티로서 선언하고 관리하기에 부적절하다.

또한, 상기 개념 데이터 모델 관리대상의 핵심 엔티티에 대한 관리기준의 사용성은, 상기 엔티티는 업무 범위 내에서 반드시 사용되어야 하는 데이터 집합으로서, 선언은 되었으나 사용되지 않는다면 엔티티로서의 존재 가치가 없다.

또한, 상기 개념 데이터 모델 관리대상의 핵심 엔티티에 대한 관리기준의 관계성은, 상기 엔티티는 반드시 다른 엔티티와의 관계가 존재하도록 하는 것을 포함하여 이루어지며, 관계가 없는 엔티티는 사용되지 않는 엔티티일 수 있으므로 사용성에 위배된다.

상기 개념 데이터 모델 관리대상의 핵심 엔티티를 관리하는 방법은, 상기 엔티티는 업무의 문서, 장표, 인터뷰, 관련전문서적, DFD, 타 시스템, 보고서, 현장 조사로부터 수집되도록 관리하며, 상기 엔티티는 논리적인 단위로 정확히 분할하여 선언하되 하나의 엔티티가 의미상으로 다르게 보인다고 중복되게 선언되지 않도록 관리(즉, 하나의 엔티티가 상태에 따라 다르게 보인다면 데이터의 동질성을 파악하여 서브타입으로 하나의 엔티티로 선언할 수 있도록 관리)해야 한다.

본 발명의 실시 방법에 따르면, 상기 개념 데이터 모델 관리대상의 핵심 관계는, 상기 핵심 엔티티간의 논리적인 관계를 나타낸 것으로 엔티티의 존재 형태나 상호 영향을 주는 업무 활동(Business Rule)과 현재나 가까운 장래에 유용한 관계를 한정적으로 표현하며, 관계 명칭과 선택 사양과 관계 형태(Degree)를 갖는 것을 의미하며, 상기 관계형 데이터 모델에서 엔티티 간에는 반드시 상기 관계가 존재해야 한다.

여기서, 상기 개념 데이터 모델 관리대상의 핵심 관계에 대한 관리기준은, 선택성, 형태성, 및 업무지향성 등을 포함하여 이루어지는 것이 바람직하다.

상기 개념 데이터 모델 관리대상의 핵심 관계에 대한 관리기준의 선택성은, 상기 관계는 ‘필수’와 ‘선택’을 구별하여 표현할 수 있도록 하는 것을 포함하여 이루어진다.

또한, 상기 개념 데이터 모델 관리대상의 핵심 관계에 대한 관리기준의 형태성운, 상기 관계에는 1:1, 1:M, N:M의 형태(degree)가 정의되고 관리되도록 하는 것을 포함하여 이루어진다.

또한, 상기 개념 데이터 모델 관리대상의 핵심 관계에 대한 관리기준의 업무지향성은, 상기 관계는 두 엔티티 간의 존재가 상호 어떤 영향을 미치는 가를 명확히 표현(즉, 자식 엔티티의 인스턴스의 존재는 반드시 부모 인스턴스의 존재를 필요로 하나 부모 인스턴스의 존재는 자식 인스턴스의 존재에 영향을 받지 않는다면 관계는 이와 같은 부모와 자식 엔티티간의 존재의 영향에 대하여 명확히 표현) 할 수 있도록 하는 것을 포함하여 이루어진다.

상기 개념 데이터 모델 관리대상의 핵심 관계를 관리하는 방법은, 상기 핵심 관계는 개념 데이터 모델 단계에서는 M:M 관계를 그대로 유지할 수도 있고 M:M 관계가 해소된 엔티티를 포함하도록 관리하며, 핵심 관계는 부모와 자식관의 관계명을 반드시 정의하도록 관리하며, 상기 관계명은 구체적이어야 하며 엔티티간의 주는 쪽(부모)과 받는 쪽(자식)의 관계가 명확하도록 관리하며, 반드시 상기 관계를 갖는 데이터가 있어야 하는 경우와 관계를 갖는 대상 데이터가 없어도 되는 경우에 대한 선택성이 있도록 관리하며, 소정의 데이터와 하나 이상의 데이터에 대한 관계의 형태도 명확히 표현할 수 있도록 관리하는 것이 바람직하다.

본 발명의 실시 방법에 따르는 본 도면1을 참조하면, 당업자의 의도에 따라 상기 개념 데이터 모델의 상위에 개괄 데이터 모델을 둘 수 있으며, 여기서 상기 개괄 데이터 모델은, 데이터 영역과 데이터 집합을 업무 영역에 국한하지 않고 전사적 관점에서 정의하거나, 및/또는 각 데이터 영역은 다른 데이터 영역과 관계를 갖거나, 및/또는 기관이나 기업의 이익 관점이 아닌 공익적인 관점에서 공통으로 사용되는 속성을 보다 원시화된 형태의 수준으로 정의하는 것이 가능하며, 상기 개괄 데이터 모델에 대한 바람직한 실시예는 도면3에 도시한다.

상기 데이터베이스 품질관리 프레임워크 상에서 상기 데이터관리책임자(DA)(200)가 관리하는 데이터 참조 모델은, 상기 데이터베이스 품질관리 프레임 워크가 적용되는 정보시스템의 데이터 아키텍쳐 구축 및 유지관리를 위하여 각 조직간 사용하고 있는 데이터 모델의 상호 운영과 타 조직 데이터 모델의 참조 및 재사용을 목적으로 업무영역별, 주제영역별로 표준 데이터 집합과 관리 항목들을 정의한 데이터 모델을 의미하며, 상기 데이터 참조 모델에 대한 바람직한 실시예는 도면5에 도시한다.

상기 데이터 참조 모델은 신규 데이터 모델링 시 사전에 기본 정보를 확보함으로써 전체 모델링에 소요되는 시간을 절약할 수 있다.

또한, 상기 데이터 참조 모델은 새로운 데이터 모델링 시 데이터 참조 모델을 활용함으로써 정보의 누락을 예방할 수 있다.

또한, 상기 데이터 참조 모델은 기존에 검증된 데이터 참조 모델을 이용하여 자사 데이터 모델의 오류를 확인하거나 보완할 수 있다.

또한, 상기 데이터 참조 모델은 중앙 기관이나 부서에서 양질의 데이터 참조 모델을 채택활용함으로써 단기간에 하부 기관이나 부서 데이터 모델의 품질을 개선할 수 있다.

상기 데이터 참조 모델의 관리대상은 재사용이 가능한 형태의 데이터 모델로 속성단위, 엔티티, ERD 전체 업무 영역 단위도 데이터 참조 모델이 될 수 있다. 또한 개념 데이터 모델, 논리 데이터 모델, 물리 데이터 모델도 데이터 참조 모델의 범위가 될 수 있다.

여기서, 상기 데이터 참조 모델에 대한 관리기준은, 범용성, 단순성, 표준성, 정확성, 정보이용성, 및 분류성 등을 포함하여 이루어지는 것이 바람직하다.

상기 데이터 참조 모델에 대한 관리기준의 범용성은, 특정 업무의 특정 데이터에 대한 정보로, 범용적으로 다양한 업무 영역에서 참조할 수 있을 만한 것을 정의하여 관리하도록 하는 것을 포함하여 이루어진다.

또한, 상기 데이터 참조 모델에 대한 관리기준의 단순성은, 상기 효용성을 극대화할 수 있도록 특정 업무에 국한되지 않도록 하는 것을 포함하여 이루어진다.

또한, 상기 데이터 참조 모델에 대한 관리기준의 표준성은, 상기 표현되는 데이터 용어는 상식적이고 일반적인 수준에서 이해될 수 있는 용어를 사용하여 데이터 모델의 참조 활용성을 극대화하도록 하는 것을 포함하여 이루어진다.

또한, 상기 데이터 참조 모델에 대한 관리기준의 정확성은, 참조의 성격을 가지는 모델인 만큼 관리되는 정보가 정확하도록 하는 것을 포함하여 이루어진다.

또한, 상기 데이터 참조 모델에 대한 관리기준의 정보이용성은, 단순히 엔티티간의 관계뿐만 아니라 엔티티와 엔티티의 정의, 엔티티의 데이터 관리 규칙, 속성 정의도 함께 저장하여 참조될 수 있도록 하는 것을 포함하여 이루어진다.

또한, 상기 데이터 참조 모델에 대한 관리기준의 분류성은, 상기 업무 영역과 업종은 물론 데이터 구조 각 단계와 데이터 참조 모델의 범위 내에서도 분류될 수 있도록 하는 것을 포함하여 이루어진다.

상기 데이터 참조 모델을 관리하는 방법은, 중앙 기관이나 상부 조직에서 정의하고 하부 기관이나 조직에서 공유활용 가능하도록 관리하는 것이 바람직하다.

상기 데이터베이스 품질관리 프레임워크 상에서 상기 모델러(400)가 관리하는 논리 데이터 모델은, 상기 데이터베이스 품질관리 프레임워크가 적용되는 정보시스템의 개념 데이터 모델을 상세화하여 논리적인 데이터 집합, 관리항목, 관계를 정의한 모델을 의미하며, 상기 논리 데이터 모델에 대한 바람직한 실시예는 도면6에 도시한다.

상기 논리 데이터 모델은 전체 데이터 구조에서 가장 핵심을 이루는 모델로서 전체 업무 범위와 업무 구성 요소를 확인할 수 있다.

또한, 상기 논리 데이터 모델은 단계에서 데이터를 상세하게 정의관리함으로써 불필요한 데이터 중복과 데이터의 불일치(inconsistency)를 방지할 수 있다.

본 발명의 실시 방법에 따르면, 상기 논리 데이터 모델에서 엔티티나 속성, 관계명을 표현하는 용어는 표준 데이터에서 명시한 표준 단어와 표준 용어 내에서 정의하며, 상기 논리 데이터 모델에는 현재의 업무가 구체적으로 반영되도록 하며, 물리 데이터 모델이나 데이터베이스의 객체는 변경하였으나 논리 데이터 모델에는 변경 사항을 반영하지 않는다면 논리 데이터 모델의 정확성이 떨어지고 결과적으로 관리하는 데이터의 품질에도 영향을 주게 되므로, 상기 논리 데이터 모델의 변경 사항에 대한 이력도 관리하도록 하며, 상기 이력이 관리되면 사안에 따라 과거 일정 시점의 논리 데이터 모델로 복귀할 수 있다.

여기서, 상기 논리 데이터 모델의 관리대상은, 주제영역, 엔티티, 관계, 및 속성 등을 포함하여 이루어지는 것을 특징으로 한다.

본 발명의 실시 방법에 따르면, 상기 논리 데이터 모델 관리대상의 주제영역은, 업무상 친밀도가 높은 데이터 집합을 하나의 주제 영역으로 선언하여 관리하는 것이다.

여기서, 상기 논리 데이터 모델 관리대상의 주제영역에 대한 관리기준은, 논리 데이터 모델의 주제 영역 관리기준 및 방법은 개념 데이터 모델 주제 영역 관리기준을 따르는 것이 바람직하다.

본 발명의 실시 방법에 따르면, 상기 논리 데이터 모델 관리대상의 엔티티는, 개념 데이터 모델의 정의를 포함하고 이력 관리와 동질성, 독립성 정보가 보다 더 상세히 파악된 서브 타입 정보가 추가될 수 있다.

여기서, 상기 논리 데이터 모델 관리대상의 엔티티에 대한 관리기준은, 완전성, 영속성, 식별성, 동질성, 및 정규화 등을 포함하여 이루어지는 것이 바람직하다.

상기 논리 데이터 모델 관리대상의 엔티티에 대한 관리기준의 완전성은, 상기 개별적인 데이터 집합으로 두 개 이상의 속성과 두 개 이상의 인스턴스를 유지하도록 하는 것을 포함하여 이루어진다.

또한, 상기 논리 데이터 모델 관리대상의 엔티티에 대한 관리기준의 영속성은, 현재 관리하고 있는 데이터 집합이거나 앞으로도 관리할 데이터 집합을 포함하도록 한다.

또한, 상기 논리 데이터 모델 관리대상의 엔티티에 대한 관리기준의 식별성은, 상기 엔티티의 인스턴스를 개별적으로 구별할 수 있는 하나 이상의 속성이 존재하도록 하는 것을 포함하여 이루어진다.

또한, 상기 논리 데이터 모델 관리대상의 엔티티에 대한 관리기준의 동질성은, 소정의 데이터 집합인 엔티티가 동질의 데이터가 모인 데이터 집합을 포함하도록 한다.

또한, 상기 논리 데이터 모델 관리대상의 엔티티에 대한 관리기준의 정규화는, 상기 엔티티가 일반적으로 3차 정규화까지 정규화하도록 하는 것을 포함하여 이루어진다.

상기 논리 데이터 모델 관리대상의 엔티티를 관리하는 방법은, 상기 개념 데이터 모델의 관리방법을 따르며, 상기 정보의 상세화에 따라 엔티티 정의, 데이터 발생 규칙 등의 세부 정보를 추가 및 관리하는 것이 바람직하다.

본 발명의 실시 방법에 따르면, 상기 논리 데이터 모델 관리대상의 관계는, 개념 데이터 모델의 정의를 포함하고, 상세 논리 데이터 모델 단계에서 모든 M:M 관계는 해소되는 것을 의미한다.

여기서, 상기 논리 데이터 모델 관리대상의 관계에 대한 관리기준은, 선택성, 관계형태, 및 관계명칭 등을 포함하여 이루어지는 것이 바람직하다.

상기 논리 데이터 모델 관리대상의 관계에 대한 관리기준의 선택성은, 상기 관계가 필수와 선택으로 나누어질 수 있도록 하는 것을 포함하여 이루어지며, 상기 필수 관계는 해당 관계를 갖는 인스턴스가 반드시 엔티티에 존재해야 함을 의미한다.

또한, 상기 논리 데이터 모델 관리대상의 관계에 대한 관리기준의 관계형태는, 상기 관계가 1:1 혹은 1:M, M:N의 관계를 가질 수 있도록 하는 것을 포함하여 이루어진다.

또한, 상기 논리 데이터 모델 관리대상의 관계에 대한 관리기준의 관계명칭은, 상기 관계가 관계명이 명확한 경우, 표현에 있어 생략 가능할 수 있으나 일반적으로 반드시 엔티티와 엔티티 간의 관계 설정 시 관계명을 갖도록 하는 것을 포함하여 이루어진다.

상기 논리 데이터 모델 관리대상의 관계를 관리하는 방법은, 개념 데이터 모델의 관리방법을 따르도록 관리하며, 상기 관계에서 내포하는 비즈니스 룰을 상세하게 정의하여 관리하는 것이 바람직하다.

본 발명의 실시 방법에 따르면, 상기 논리 데이터 모델 관리대상의 속성은, 엔티티 내에서 관리하고자 하는 정보 항목들을 의미한다

여기서, 상기 논리 데이터 모델 관리대상의 속성에 대한 관리기준은, 원자성, 일관성, 무결성, 및 정보성 등을 포함하여 이루어지는 것이 바람직하다.

상기 논리 데이터 모델 관리대상의 속성에 대한 관리기준의 원자성은, 의미 있는 최소 단위까지 분할되어야 하며, 하나의 속성은 동시에 여러 상태의 정보를 포함하여 이루어진다.

또한, 상기 논리 데이터 모델 관리대상의 속성에 대한 관리기준의 일관성은, 소정의 속성은 하나의 데이터 유형을 가리키며 하나의 데이터만 관리하는 것을 포함하여 이루어진다.

상기 논리 데이터 모델 관리대상의 속성에 대한 관리기준의 무결성은, 상기 참조되는 속성의 데이터는 해당 속성을 참조하는 속성의 데이터와 일치하도록 하는 것을 포함하여 이루어진다.

상기 논리 데이터 모델 관리대상의 속성에 대한 관리기준의 정보성은, 상기 업무 내에서 의미 있는 범위 내에서 상세화의 수준이 결정되도록 하는 것을 포함하여 이루어진다.

상기 논리 데이터 모델 관리대상의 속성을 관리하는 방법은, 상기 속성이 엔티티의 관리 항목 범위 내에서 초기에 결정된 후 사용자(600)의 요구에 따라 무분별하게 증가되지 않도록 관리하며, 상기 속성이 기존의 정보에서 추출이 가능하지 않을 때 새로 추가될 수 있고 속성의 상세화에 따라 엔티티가 추가될 수 있도록 관리하는 것이 바람직하다.

상기 데이터베이스 품질관리 프레임워크 상에서 상기 데이터베이스관리자(DBA)(500)가 관리하는 물리 데이터 모델은, 상기 데이터베이스 품질관리 프레임워크가 적용되는 정보시스템의 DBMS(100)의 특성과 성능을 고려하여 물리 데이터 모델을 구체화시킨 모델을 의미하며, 상기 개념 데이터 모델에 대한 바람직한 실시예는 도면7에 도시한다.

상기 물리 데이터 모델은 DBMS(100) 선정 이후에 정의하며, 해당 DBMS(100)에서 최상의 성능을 보장하고 물리 데이터 모델에서 저장하는 데이터의 물리적 특성을 최대한 반영하여 설계하고 이를 관리한다.

또한, 상기 물리 데이터 모델은 실제 데이터 객체가 아니므로 소홀히 인식될 수 있으나 물리 데이터 모델이 1:1로 데이터베이스 객체로 선언되는 것이 아니므로 중요성을 가지고 관리되어야 한다.

또한, 상기 물리 데이터 모델 설계 단계에서 샘플 데이터를 이용하여 물리 데이터 모델의 정합성을 재 검증할 수 있다.

또한, 상기 물리 데이터 모델의 설계를 위해서는 업무 요건과 필요에 따라 사용자 화면이 완성되어야 하므로 사용자 애플리케이션과 상호 검증 하에 설계될 수 있다.

본 발명의 실시 방법에 따르면, 상기 물리 데이터 모델의 설계 시점은 애플리케이션의 설계나 업무 요건이 명확해지는 단계이므로 업무 요건을 반영한 물리 데이터 모델이 설계되는 것이 바람직하며, 물리 데이터 모델의 테이블명, 관계명, 컬럼명 등은 표준 데이터에서 명시한 표준 단어와 표준 용어 규칙에 따른 물리 명을 선언하고 이를 기준으로 하여 생성하는 것이 바람직하며, 물리 데이터 모델에서는 무엇보다 도메인의 선언이 중요하며 도메인 규칙에 대한 충실한 준수는 물리 데이터 모델 내에서 유지하는 데이터를 고품질로 유지할 수 있는 필수 조건이 될 것이다.

여기서, 상기 물리 데이터 모델의 관리대상은, 주제영역, 테이블, 관계, 및 컬럼(Column) 등을 포함하여 이루어지는 것을 특징으로 한다.

본 발명의 실시 방법에 따르면, 상기 물리 데이터 모델 관리대상의 주제영역에 대한 관리기준은, 상기 논리 데이터 모델에서 정의한 하나의 주제영역이 물리 데이터 모델에서는 서로 다른 스키마나 서버로 분산될 수 있다. 경우에 따라서는 하나의 서버의 하나의 스키마 내에서 테이블의 Naming Convention에 의하여 물리적 주제영역을 구분하여 관리할 수도 있다. 물리 데이터 모델의 주제 영역 관리기준은 개념 데이터 모델과 논리 데이터 모델의 기준을 따르는 것이 바람직하며, 상기 논리 데이터 모델 관리대상의 주제영역을 관리하는 방법은 상기 논리적인 주제 영역과 DBMS(100)의 인스턴스 및 스키마와의 대응관계를 관리하는 것이 바람직하다.

본 발명의 실시 방법에 따르면, 상기 물리 데이터 모델 관리대상의 테이블은, 상기 데이터의 물리적 특성 및 DBMS(100)의 특성에 따라 하나의 테이블 혹은 서브타입이나 업무적 특성에 따라 하나 이상의 물리적 테이블로 분할될 수 있다.

여기서, 상기 물리 데이터 모델 관리대상의 테이블에 대한 관리기준은, 영속성 및 식별성 등을 포함하여 이루어지는 것이 바람직하다.

상기 물리 데이터 모델 관리대상의 테이블에 대한 관리기준의 영속성은, 상기 테이블의 데이터가 현재 관리하고 있는 데이터이며 앞으로도 관리될 필요가 있 는 데이터를 포함하여 이루어진다.

또한, 상기 물리 데이터 모델 관리대상의 테이블에 대한 관리기준의 식별성은, 상기 테이블 내의 레코드들은 하나 이상의 컬럼 데이터에 의해 구별 가능하도록 하는 것을 포함하여 이루어진다.

상기 물리 데이터 모델 관리대상의 테이블을 관리하는 방법은, 상기 테이블에 저장되는 데이터의 생명 주기와 일정 기간 유지 및 관리해야 할 데이터의 양과 같은 설계 정보를 관리하는 것이 바람직하다.

본 발명의 실시 방법에 따르면, 상기 물리 데이터 모델 관리대상의 관계는, 부모 테이블과 자식 테이블간의 데이터 생성, 삭제, 변경 규칙을 의미한다.

여기서, 상기 물리 데이터 모델 관리대상의 관계에 대한 관리기준은, 생성규칙, 변경규칙, 및 삭제규칙등을 포함하여 이루어지는 것이 바람직하다.

상기 물리 데이터 모델 관리대상의 관계에 대한 관리기준의 생성규칙은, 상기 자식 테이블의 데이터 생성 시 부모 테이블에 참조되는 데이터가 반드시 존재하도록 하는 것을 포함하여 이루어진다.

또한, 상기 물리 데이터 모델 관리대상의 관계에 대한 관리기준의 변경규칙은, 상기 부모 테이블의 키 데이터가 변경되면 참조하는 자식 테이블의 참조 데이터는 같이 변경되거나 혹은 자식 데이터가 존재하면 부모 테이블의 키 데이터는 변경되지 못하도록 하는 것을 포함하여 이루어진다.

상기 물리 데이터 모델 관리대상의 관계에 대한 관리기준의 삭제규칙은, 상기 부모 테이블의 데이터가 삭제되면 해당 데이터를 참조하는 자식 테이블의 데이터가 함께 삭제되거나 혹은 자식 데이터가 존재하면 부모 테이블의 데이터는 삭제될 수 없도록 하는 것을 포함하여 이루어진다.

상기 물리 데이터 모델 관리대상의 관계를 관리하는 방법은, 상기 관계가 업무 규칙이므로 DBMS(100) 수준에서 관리할 것인지 애플리케이션 수준에서 관리할지 여부를 먼저 결정하도록 관리하며, 상기 트리거에 의한 자동 변경은 DBMS(100) 오류 시 추적이 어려우므로 가능한 최소화하도록 관리하는 것이 바람직하다.

본 발명의 실시 방법에 따르면, 상기 물리 데이터 모델 관리대상의 컬럼은, 표준화된 도메인 내에서 업무 규칙이 반영된 데이터가 저장될 수 있도록 정의한 것을 의미한다.

상기 물리 데이터 모델 관리대상의 컬럼을 관리하는 방법은, 소정의 컬럼 데 이터는 같은 데이터 유형(type)과 데이터 표현을 갖도록 관리하며, 유사한 데이터 유형과 표현을 갖는 컬럼의 물리적 속성을 도메인으로 정의하여 관리하는 것이 바람직하다.

상기 데이터베이스 품질관리 프레임워크 상에서 상기 데이터베이스관리자(DBA)(500)가 관리하는 데이터베이스는, 상기 데이터베이스 품질관리 프레임워크가 적용되는 정보시스템의 물리 데이터 모델을 구현한 결과물이며 구축된 실제 데이터가 저장되는 데이터 저장소를 의미하며, 상기 데이터베이스의 테이블 코드는 도면8에 도시하고, 이에 의해 생성된 데이터베이스는 도면9a와 도면9b에 도시한다.

상기 데이터베이스 저장소인 테이블과 접근 속도를 보장하기 위한 인덱스, 비즈니스 규칙이 반영된 제약 사항 및 기타 데이터베이스 관련 객체를 정의하여 관리함으로써 데이터베이스를 효과적으로 운영할 수 있다.

여기서, 상기 데이터베이스의 관리대상은, 저장공간, 테이블, 제약조건, 인덱스, 트리거, DB 링크, 프로시져, 뷰, 동의어, 및 역할 등을 포함하여 이루어지는 것을 특징으로 한다.

본 발명의 실시 방법에 따르면, 상기 데이터베이스 관리대상의 저장공간은, 상기 데이터베이스에서 데이터를 저장할 공간을 필요로 하는 테이블과 인덱스를 정 의하는 영역(tablespace, data file)을 의미하며, 상기 데이터베이스에서 운영하는 모든 데이터는 테이블과 인덱스로 구분되어 저장되며 데이터의 관리는 기본적으로 저장 공간의 관리에서 시작된다.

여기서, 상기 데이터베이스 관리대상의 저장공간에 대한 관리기준은, 안전성, 보안성, 확장성, 및 성능보장 등을 포함하여 이루어지는 것이 바람직하다.

상기 데이터베이스 관리대상의 저장공간에 대한 관리기준의 안전성은, 상기 저장 공간을 위한 시스템의 디스크 영역이 시스템의 타 프로그램 수행 영역으로부터 분리되어 안전하게 보호되어야 하는 것을 포함하여 이루어지며, 이를 위해 보통의 업무 시스템은 DBMS(100) 전용 서버를 운영하거나, 및/또는 상기 저장공간이 상기 데이터가 물리적으로 저장되는 실제 공간이므로 외부의 위협이나 재해로부터 저장 공간의 존재가 보호되도록 한다.

또한, 상기 데이터베이스 관리대상의 저장공간에 대한 관리기준의 보안성은, 상기 저장공간이 데이터가 물리적으로 저장되는 실제 공간이므로 허가 받지 않은 프로그램이나 사용자(600)에 대하여 완전하게 접근 제어가 이루어지도록 한다.

또한, 상기 데이터베이스 관리대상의 저장공간에 대한 관리기준의 확장성은, 상기 저장공간에서 상기 데이터가 지속적으로 증가하므로 저장 공간의 확장과 물리 적 디스크 영역의 할당이 충분하게 되도록 하는 것을 포함하여 이루어진다.

또한, 상기 데이터베이스 관리대상의 저장공간에 대한 관리기준의 성능보장은, 상기 대용량의 데이터가 DBMS(100) 운영 중 수시로 호출되고 저장되므로 저장 공간을 할당한 물리적 디스크는 빠른 성능을 유지할 수 있는 제품으로 적절한 구조적 배치가 이루어진다.

상기 데이터베이스 관리대상의 저장공간을 관리하는 방법은, 상기 DBA는 관리기준에 따라 성능과 보안을 고려하여 시스템의 저장 공간을 수시로 확인하여 데이터의 최종 보안과 안전성을 제일의 목적으로 관리하며, 또한 개발자나 사용자(600)의 편의에 따라 무분별하게 데이터가 확장되는 것을 제어하고 적절한 수준의 저장 공간에 대한 백업도 병행되도록 관리하는 것이 바람직하다.

본 발명의 실시 방법에 따르면, 상기 데이터베이스 관리대상의 테이블은, 상기 데이터베이스에서 엔티티와 속성이 테이블로 정의되는데, 상기 데이터의 특성에 따라 클러스터, 파티션 등의 다양한 방법이 적용될 수 있으며, 상기 데이터의 증가 추이에 따라 물리적 특성이 변경될 수 있다.

여기서, 상기 데이터베이스 관리대상의 테이블에 대한 관리기준은, 주기성, 다양성, 보안성, 및 논리성 등을 포함하여 이루어지는 것이 바람직하다.

상기 데이터베이스 관리대상의 테이블에 대한 관리기준의 주기성은, 상기 테이블 내의 데이터는 일정한 주기에 따라 백업되거나 성능을 위해 재 생성되도록 하는 것을 포함하여 이루어진다.

또한, 상기 데이터베이스 관리대상의 테이블에 대한 관리기준의 다양성은, 상기 테이블 내의 데이터는 성능을 위하여 적절한 분산 전략과 테이블 저장 공간 정의 방식에 따라 파티션(Partition), 클러스터(Cluster), IOT(Index Organized Table)등 여러 형태로 정의되도록 하는 것을 포함하여 이루어진다.

또한, 상기 데이터베이스 관리대상의 테이블에 대한 관리기준의 보안성은, 상기 테이블이 권한과 사용에 따라 제한된 범위의 사용자(600)에게 테이블 단위, 컬럼 단위로 접근, 생성, 변경, 삭제 규칙이 정의되도록 하는 것을 포함하여 이루어진다.

또한, 상기 데이터베이스 관리대상의 테이블에 대한 관리기준의 논리성은, 상기 테이블의 추가와 컬럼의 추가가 반드시 논리 데이터 모델을 참조하여 수행하도록 하는 것을 포함하며 이루어지며, 상기 논리 데이터 모델을 근거로 하지 않은 DBMS(100)상의 테이블과 컬럼의 추가는 무분별한 중복 데이터를 양산하게 되어 결과적으로 데이터의 품질을 떨어뜨리게 된다.

상기 데이터베이스 관리대상의 테이블을 관리하는 방법은, 상기 DBA가 관리기준에 따라 성능과 보안을 고려하여 테이블의 데이터를 관리해야 하며 개발자나 사용자(600)의 편의만을 고려해 무분별하게 테이블을 생성하지 않도록 적절하게 제한하도록 관리하는 것이 바람직하다.

본 발명의 실시 방법에 따르면, 상기 데이터베이스 관리대상의 제약조건은, 상기 데이터베이스에서 비 널(Not Null), 디폴트(Default), 외부 키 상수(Foreign Key Constraint), 및 체크(Check) 조건 등의 비즈니스 규칙이 컬럼에 정의할 것을 권장하나 테이블간의 관계 적용 제약 규칙은 애플리케이션과 병행하여 적용하는 것을 의미한다.

여기서, 상기 데이터베이스 관리대상의 제약조건에 대한 관리기준은, 데이터베이스에서 비 널(Not Null) 조건, 디폴트(Default), 외부 키(Foreign Key) 조건, 및 체크(Check) 조건 등을 포함하여 이루어지는 것이 바람직하다.

상기 데이터베이스 관리대상의 제약조건에 대한 관리기준의 비 널(Not Null) 조건은, 테이블에 데이터가 반드시 존재해야 하는 컬럼을 정의하는 것을 포함하여 이루어진다.

또한, 상기 데이터베이스 관리대상의 제약조건에 대한 관리기준의 디폴트(Default) 조건은, 상기 데이터가 반드시 존재해야 하는 컬럼에 확정 값을 정의할 수 없을 때 기본 데이터를 정의하는 것을 포함하여 이루어진다.

또한, 상기 데이터베이스 관리대상의 제약조건에 대한 관리기준의 외부 키(Foreign Key) 조건은, 상기 물리 데이터 모델에서 정의한 관계의 입력, 삭제, 생성 규칙을 정의하여 관리하는 것을 포함하여 이루어진다.

또한, 상기 데이터베이스 관리대상의 제약조건에 대한 관리기준의 체크(Check) 조건은, 특정 컬럼에는 미리 정의한 데이터의 종류 혹은 범위 내의 데이터만 존재하도록 정의하는 것을 포함하여 이루어진다.

상기 데이터베이스 관리대상의 제약조건을 관리하는 방법은, 상기 컬럼에 대한 제약 조건의 반영 역시 논리 데이터 모델의 속성 정의와 맞춰지도록 관리하며, 상기 관계에 대한 규칙은 애플리케이션에 의해 유지될 수 있도록 관리하는 것이 바람직하다.

본 발명의 실시 방법에 따르면, 상기 데이터베이스 관리대상의 인덱스는, 상기 데이터베이스에서 논리 데이터 모델에는 반영되어 있지 않으나 데이터의 접근 속도를 빠르게 하기 위한 데이터 저장소의 하나로서, 상기 데이터베이스 관리대상 의 인덱스에 대한 관리기준은, 업무 요건에 따라 다양하게 정의될 수 있으나, 구성하는 컬럼의 중복도가 높을수록 저장 공간의 낭비와 데이터 입력, 삭제, 갱신 시에 오히려 속도에 악영향을 줄 수 있으므로, 사용하는 상용 RDBMS(100)의 종류에 따라 다양한 종류가 존재할 수 있다.

상기 데이터베이스 관리대상의 인덱스를 관리하는 방법은, 일반적으로 B+Tree 형태로 유지되는데, 이 때 인덱스는 저장 공간의 재사용이 거의 없으므로 주기적으로 인덱스를 재 생성할 것이 바람직하다.

본 발명의 실시 방법에 따르면, 상기 데이터베이스 관리대상의 트리거는, 상기 데이터베이스에서 테이블과 연계되어서 미리 규정된 함수를 수행하는 것으로서, 상기 데이터베이스 관리대상의 트리거에 대한 관리기준은, 상기 트리거의 생성 시 BEFORE 키를 사용하여 Tuple(row, record)에 어떤 이벤트(event)가 발생하기 전에 기동될 수 있도록 규정 할 수 있으며, 반대로 AFTER키를 사용하여 이벤트 완료 후에 기동되게 할 수도 있다.

상기 데이터베이스 관리대상의 트리거를 관리하는 방법은, 트리거가 실행될 때 다른 트리거가 연쇄적으로 기동될 수도 있다. 따라서 트리거의 생성과 사용은 신중하게 정의되어야 하며 잘못된 트리거의 사용으로 원하지 않는 결과를 얻을 수도 있으며, 또한 동일한 테이블에 동일한 이벤트를 지정하는 하나 이상의 트리거를 정의할 수 있으나, 이는 상기 트리거의 기동 순서를 예측할 수 없게 하므로 보다 당업자에 의해 생략될 수 있다.

본 발명의 실시 방법에 따르면, 상기 데이터베이스 관리대상의 DB 링크는, 상기 데이터베이스에서 원격지에 있는 데이터베이스를 연결하여 한 곳의 서버에서 다른 서버에 있는 데이터를 하나의 SQL문 내에서 처리하도록 하는 것으로서, 상기 데이터베이스 관리대상의 DB 링크에 대한 관리기준은, 분산 서버 환경에서 하나의 서버에서 다른 서버 혹은 다른 데이터베이스 인스턴스에 위치하는 테이블의 데이터를 손쉽게 호출하고자 할 때 정의한다.

상기 데이터베이스 관리대상의 DB 링크를 관리하는 방법은, 상기 DB 링크가 제대로 생성되었으나 질의 시에 연결에 실패하는 경우가 자주 발생하므로, 실제 사용에서 작동여부에 대한 검증이 필요하며, 또한 DB 링크의 남용은 SQL 수행 속도의 저하를 가져올 수 있으므로, 정보시스템의 성능을 고려하여 적절하게 관리하는 것이 바람직하다.

본 발명의 실시 방법에 따르면, 상기 데이터베이스 관리대상의 프로시져는, 상기 데이터베이스에서 함수(Function)와 프로시져(Procedure)는 사용자(600)가 정의하여 사용하는 것으로서, 상기 함수와 프로시져는 프로그램 SQL문으로 작성되며, SQL문으로 해당 함수와 프로시져를 호출하여 사용할 수 있다.

상기 데이터베이스 관리대상의 프로시져에 대한 관리기준은, 상기 테이블의 데이터는 SQL문에 의해서 입력, 수정, 삭제가 수행되나 복잡한 업무를 수행할 때 혹은 같은 유형의 SQL이 반복될 때 해당 SQL문을 함수나 프로시져로 정의하도록 하는 것을 포함하여 이루어진다.

상기 데이터베이스 관리대상의 프로시져를 관리하는 방법은, 상기 함수와 프로시져는 공용성이 보다 강조되면 동의어 선언을 하여 다른 스키마에서 정의한 함수와 프로시져의 재사용률을 높이도록 관리하며, 상기 함수나 프로시져내에 잘못 사용한 SQL문장은 전체적인 수행 속도를 크게 저하시킬 수 있으므로 성능 검증을 통해 관리하는 것이 바람직하다.

본 발명의 실시 방법에 따르면, 상기 데이터베이스 관리대상의 뷰(View)는, 상기 데이터베이스에서 데이터를 보기 위하여 생성한 객체로 물리적인 저장 공간을 필요로 하지 않으며 사용자(600)가 정의한 SQL문의 수행 결과를 보여주는 가상의 데이터 영역으로서, 상용 RDBMS(100)의 종류에 따라 실제 물리적인 저장 공간을 갖는 뷰도 존재할 수 있다.

상기 데이터베이스 관리대상의 뷰에 대한 관리기준은, 중요한 데이터에 대한 접근 제한과 데이터베이스의 복잡성 완화, 복잡한 데이터베이스 디자인의 숨김, 이 질 데이터에 대한 분산 질의를 포함한 작업의 단순화를 위하여 생성하는 것을 포함하여 이루어진다.

상기 데이터베이스 관리대상의 뷰를 관리하는 방법은, 복합적인 뷰는 사용자(600)의 의도를 제대로 파악할 수 없고 전체적으로 수행되는 SQL의 업무를 파악하기 힘들게 하며 속도에도 영향을 줄 수 있으므로, 중첩 뷰의 사용과 너무 복잡한 뷰의 사용은 자제하도록 관리하는 것이 바람직하다.

본 발명의 실시 방법에 따르면, 상기 데이터베이스 관리대상의 동의어는, 상기 데이터베이스에서 테이블에 대한 별명을 의미하며, 일반 동의어는 모든 유저가 만들 수 있으며, 소유권은 생성한 자만이 사용할 수 있는데, 상기 동의어는 PUBLIC을 사용한 동의어로, DBA만이 만들고 삭제할 수 있다.

상기 데이터베이스 관리대상의 동의어에 대한 관리기준은, 주제 영역을 스키마로 정의했을 때 다른 스키마에 정의되어 있으나 업무상 자주 빈번하게 참조해야 하는 테이블 데이터에 대하여 동의어를 정의는 것을 포함하여 이루어진다.

상기 데이터베이스 관리대상의 동의어를 관리하는 방법은, 상기 동의어는 하나의 객체를 여러 스키마에서 공용으로 사용하고자 할 경우 생성할 것이 바람직하며, 다른 스키마에서 생성된 객체에 읽기 권한이 있어도 객체에 대한 접근이 번거 로울 때 동의어를 사용하여 간편화하도록 관리하는 것이 바람직하다.

본 발명의 실시 방법에 따르면, 상기 데이터베이스 관리대상의 역할(Role)은, 상기 데이터베이스 객체에 대한 생성, 삭제, 읽기, 변경 권한 규칙을 의미하며, 상기 역할을 부여하고 제어할 수 있는 권한은 DBA가 가진다.

상기 데이터베이스 관리대상의 역할에 대한 관리기준은, 상기 데이터베이스 객체를 관리할 때는 사용의 편리함도 중요하나 테이블 내의 데이터의 보안과 관리도 중요하며, 권한 그룹을 생성하여 데이터베이스를 사용하는 사용자(600)의 권한을 적절히 제안하여 데이터베이스 객체를 보호하고 객체 내의 데이터를 보호하기 위해 역할을 정의하도록 하는 것을 포함하여 이루어진다.

상기 데이터베이스 관리대상의 역할을 관리하는 방법은, 상용 RDBMS(100)에서는 자주 사용될 수 있는 것과 중요도가 높은 권한들을 묶어서 몇 개의 기본적인 역할을 제공하며, 상기 역할은 기본적으로 상용 RDBMS(100)에서 제공하는 것을 사용하되 시스템 내의 보안 규칙에 따라 다양하게 정의하여 사용하도록 관리하는 것이 바람직하다.

상기 데이터베이스 품질관리 프레임워크 상에서 상기 사용자(600)가 관리하는 사용자 뷰(View)는, 상기 데이터베이스 품질관리 프레임워크가 적용되는 정보시 스템에서 상의 화면이나 출력물을 의미하며, 상기 사용자 뷰에 대한 바람직한 실시예는 도면10에 도시한다.

상기 사용자 뷰는 데이터 품질관리의 전반에 걸쳐 수행한 작업의 결과물이며, 사용자(600)에게 제공되는 최종 산출물이다. 따라서 데이터에 대한 만족도를 극대화하기 위해서는 사용자 뷰는 사용자(600)가 요구하는 수준에 따라 개발 및 관리되어야 한다.

여기서, 상기 사용자 뷰의 관리대상은, 화면과 출력물 등을 포함하여 이루어지는 것을 특징으로 한다.

본 발명의 실시 방법에 따르면, 상기 사용자 뷰 관리대상의 화면은, 상기 정보시스템이 생성한 최종 산출물의 제공 인터페이스로, 최종 사용자(End User) 화면과 시스템 관리자용 화면이 있다.

여기서, 상기 사용자 뷰 관리대상의 저장공간에 대한 관리기준은, 편의성, 검색성, 시스템 성능, 및 지원성 등을 포함하여 이루어지는 것이 바람직하다.

상기 사용자 뷰 관리대상의 저장공간에 대한 관리기준의 편의성은, 상기 사용자 화면을 통해 처리되는 모든 작업 절차는 직관적이고 편리하도록 하는 것을 포 함하여 이루어진다.

또한, 상기 사용자 뷰 관리대상의 저장공간에 대한 관리기준의 검색성은, 상기 사용자(600)가 화면을 통해 원하는 정보를 신속하고 정확하게 검색하도록 하는 것을 포함하여 이루어진다.

또한, 상기 사용자 뷰 관리대상의 저장공간에 대한 관리기준의 시스템 성능은, 상기 화면을 통해 처리되는 모든 작업이 적정한 속도와 성능(예컨대, 3초 이내의 응답)을 유지 하도록 하는 것을 포함하여 이루어진다.

또한, 상기 사용자 뷰 관리대상의 저장공간에 대한 관리기준의 지원성은, 사용자(600)가 작업 처리 중 필요에 따라 적절한 도움말을 이용할 수 있도록 하는 것을 포함하여 이루어진다.

상기 사용자 뷰 관리대상의 화면을 관리하는 방법은, 상기 화면의 용도와 제약사항에 대한 정보는 물론 해당 화면에 대한 사용자 요구사항과 도움말 등이 함께 관리하는 것이 바람직하다.

본 발명의 실시 방법에 따르면, 상기 사용자 뷰 관리대상의 출력물은, 정보시스템을 통해 생성되는 산출물을 의미하며, 여기에는 보고서, 장표, 전표 등과 같 은 산출물은 물론 해당 출력물을 생성하는 응용 프로그램까지 포함된다. 일반적으로 출력물은 최종 사용자(600)에게 제공되거나 정보시스템 내부에서 분석용으로 활용된다.

여기서, 상기 사용자 뷰 관리대상의 저장공간에 대한 관리기준은, 상기 종이 출력물이 디지털 데이터의 훼손에 대비하여 데이터의 가치를 저장할 수 있는 중요한 자료 저장 도구이나 사고 시 복구율이 매우 낮으므로 종이형태의 출력물 관리에는 많은 비용과 인력이 소요될 수 있으므로, 상기 출력물의 관리는 중요 정보일수록 종이 상태의 관리보다는 이미지 형태의 출력물을 병행하여 관리하는 것이 바람직하다.

상기 사용자 뷰 관리대상의 출력물을 관리하는 방법은, 대부분의 출력물이 사용자 화면을 통해 제공되므로, 해당 화면을 관리하는 것으로 출력물의 품질관리를 갈음한다. 다만, 사용자 화면이 없는 경우에는 출력물 생성에 관련된 업무와 출력물(예컨대, 스캔 받은 출력물)를 시스템 관리 툴을 통해 관리하는 것이 바람직하다.

도면2는 본 발명의 실시 방법에 따른 데이터베이스 품질관리 시스템 구성을 도시한 도면이다.

보다 상세하게 본 도면2는 상기 도면1에 도시된 데이터베이스 품질관리 프레임워크를 기반으로 사용자(600)(User), 데이터베이스 관리자(DataBase Administrator; DBA), 모델러(400)(Modeler), 데이터관리책임자(Data Administrator; DA) 및 최고정보화임원(Chief Information Officer; CIO)을 포함하는 품질관리 주체가 상호 연동하여 데이터(Data Value) 및 데이터 구조(Data Hierarchy)에 대응하는 품질관리 대상을 데이터 관리 프로세스에 맞게 관리하는 것을 특징으로 하는 데이터베이스 품질관리 시스템에 대한 것으로서, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자라면, 본 도면2를 참조 및/또는 변형하여 상기 1에 도시된 데이터베이스 품질관리 프레임워크를 기반으로 운영되는 다양한 데이터베이스 품질관리 시스템 구성을 유추할 수 있을 것이나, 본 발명은 상기 유추되는 실시 방법을 모두 포함하며, 본 도면2에 도시된 실시 방법으로 한정되지 아니한다.

예컨대, 본 도면2에 도시된 데이터베이스 품질관리 시스템은 소정의 DBMS(100)와 연계하여 상기 DBMS(100)에 구비된 적어도 하나 이상의 데이터베이스에 대한 품질을 상기 도면1에 도시된 데이터베이스 품질관리 프레임워크를 기반으로 각 품질관리 주체 별로 관리하도록 하는 적어도 하나 이상의 서버를 포함하여 이루어진 서버 시스템 형태로 실시되거나, 및/또는 소정의 기관 및/또는 기관에 구비된 DBMS(100)와 연계하여 상기 DBMS(100)에 구비된 적어도 하나 이상의 데이터베이스에 대한 품질을 상기 도면1에 도시된 데이터베이스 품질관리 프레임워크를 기 반으로 각 품질관리 주체 별로 관리하도록 하는 기업 전산시스템에 포함되는 구성요소(예컨대, 각 기관 및/또는 기업에 구비된 ERP 시스템에 포함되는 구성요소)의 형태로 실시되는 것이 모두 가능하며, 이에 의해 본 발명이 한정되지 아니한다.

본 발명의 실시 방법을 따르는 도면2를 참조하면, 상기 데이터베이스 품질관리 시스템은, 적어도 하나 이상의 품질관리 주체가 이용하는 적어도 하나 이상의 단말과, 적어도 하나 이상의 품질관리 주체가 상기 도면1에 도시된 데이터베이스 품질관리 프레임워크에 따라 상호 연동하여 소정의 DBMS(100)를 관리하도록 하는 적어도 하나 이상의 품질관리 모듈을 포함하여 이루어지는 것을 특징으로 하며, 상기 품질관리 모듈은 상기 도면1에 도시된 데이터베이스 품질관리 프레임워크를 기반으로 관리해야 하는 적어도 하나 이상의 DBMS(100)와 연계되는 것을 특징으로 한다.

상기 데이터베이스 품질관리 프레임워크에 대응하는 적어도 하나 이상의 품질관리 주체가 이용하는 적어도 하나 이상의 단말은, 상기 데이터베이스 품질관리 프레임워크 상의 최고정보화임원(CIO)(200)이 이용하는 CIO 단말과, 상기 데이터베이스 품질관리 프레임워크 상의 데이터관리책임자(DA)(200)가 이용하는 DA 단말과, 상기 데이터베이스 품질관리 프레임워크 상의 모델러(400)가 이용하는 모델러(400) 단말과, 상기 데이터베이스 품질관리 프레임워크 상의 데이터베이스관리자(DBA)(500)가 이용하는 DBA 단말과, 상기 데이터베이스 품질관리 프레임워크 상 의 사용자(600)가 이용하는 사용자(600) 단말을 포함하여 이루어지는 것을 특징으로 한다.

여기서, 상기 데이터베이스 품질관리 프레임워크 상의 품질관리 주체가 이용하는 각각의 단말은, 물리적으로 분류되는 단말이 아니라, 상기 데이터베이스 품질관리 프레임워크 상의 각 품질관리 주체가 각각의 품질관리 모듈에 접근하기 위한 단말을 포함하여 이루어진다.

상기 데이터베이스 품질관리 프레임워크 상의 품질관리 주체가 이용하는 각각의 단말은, TCP/IP(Transmission Control Protocol/Internet Protocol) 기반의 유선 네트워크(예컨대, ADSL(Asymmetric Digital Subscriber Line)/VDSL(Very high-data rate Digital Subscriber Line) 및/또는 케이블 통신망)를 통해 상기 품질관리 모듈과 통신 연결되는 데스크탑 컴퓨터 및/또는 노트북을 포함하는 유선 단말을 적어도 하나 이상 포함하여 이루어지거나, 및/또는 CDMA(Code Division Multiple Access) 기반의 이동 통신망에 연결되는 이동 통신단말, 및/또는 IEEE 802.16x 기반의 초고속 무선 인터넷에 연결되는 휴대 인터넷 단말을 적어도 하나 이상 포함하는 무선 단말을 적어도 하나 이상 포함하여 이루어지는 것을 특징으로 하며, 각각의 단말은 각각의 품질관리 모듈에서 제공하는 적어도 하나 이상의 품질관리 인터페이스 화면을 출력하고, 상기 품질관리 인터페이스 화면을 통해 적어도 하나 이상의 정보를 입력 및/또는 선택하여 상기 품질관리 모듈로 전송하기 위한 기능 구성(예컨대, 브라우져 프로그램과 통신 기능)이 구비되어 있는 것이 바람직하다.

본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자라면, 적어도 하나 이상의 유선 단말 및/또는 무선 단말에 대응하는 상기 단말의 특징을 용이하게 유추할 수 있을 것이므로, 이에 대한 상세한 설명은 편의상 생략한다.

본 발명의 실시 방법에 따르면, 상기 데이터베이스 품질관리 프레임워크 상의 품질관리 주체가 이용하는 각각의 단말은, 소정의 인터페이스 수단을 통해 각각의 품질관리 모듈에 접근하는 것을 특징으로 한다.

예컨대, 상기 데이터베이스 품질관리 시스템이 소정의 DBMS(100)와 연계하여 상기 DBMS(100)에 구비된 적어도 하나 이상의 데이터베이스에 대한 품질을 상기 도면1에 도시된 데이터베이스 품질관리 프레임워크를 기반으로 각 품질관리 주체 별로 관리하도록 하는 적어도 하나 이상의 서버를 포함하여 이루어진 서버 시스템을 포함하는 경우, 상기 인터페이스 수단은 상기 단말과 상기 서버를 연결하는 유무선 통신망(또는 통신수단)을 포함하여 이루어질 수 있다.

또는, 상기 데이터베이스 품질관리 시스템이 소정의 기관 및/또는 기관에 구비된 DBMS(100)와 연계하여 상기 DBMS(100)에 구비된 적어도 하나 이상의 데이터베 이스에 대한 품질을 상기 도면1에 도시된 데이터베이스 품질관리 프레임워크를 기반으로 각 품질관리 주체 별로 관리하도록 하는 기업 전산시스템에 포함되는 구성요소(예컨대, 각 기관 및/또는 기업에 구비된 ERP 시스템에 포함되는 구성요소)를 포함하는 경우, 상기 인터페이스 수단은 상기 단말과 상기 기업 전산시스템을 연결하는 유무선 통신망(또는 통신수단)과 상기 단말이 접근한 상기 기업 전산시스템을 포함하여 이루어질 수 있다.

상기 데이터베이스 품질관리 프레임워크 상의 품질관리 주체 중 최고정보화임원(CIO)(200)가 이용하는 CIO 단말(200)은, 소정의 인터페이스 수단을 통해 CIO 품질관리 모듈(205)에 접근하는 것을 특징으로 하며, 상기 CIO 품질관리 모듈(205)은 상기 인터페이스 수단을 통해 상기 CIO 단말(200)과 상기 도면1에 도시된 데이터베이스 품질관리 프레임워크를 기반으로 상기 DBMS(100)에 대한 데이터베이스 품질관리를 위한 통신채널을 연결 및 관리하는 인터페이스부(215)를 구비하여 이루어지는 것을 특징으로 한다.

본 발명의 일 실시 방법에 따라 상기 CIO 단말(200)이 유선 단말인 경우, 상기 인터페이스부(215)는 상기 CIO 단말(200)과 HTTP(Hyper-Text Transfer Protocol) 프로토콜을 기반으로 소정의 통신채널을 연결하고, 상기 통신채널을 통해 상기 CIO 단말(200)로 HTML(Hyper-Text Markup Language) 호환 문서 형태의 품질관리 정책 설정 인터페이스 화면 및/또는 정보 제공 화면을 전송하여 출력하고, 상기 CIO 단말(200)로부터 상기 품질관리 정책 설정 인터페이스 화면을 통해 입력(또는 선택)된 소정의 품질관리 정책 정보를 수신 처리하는 기능을 수행하는 것이 바람직하다.

본 발명의 다른 일 실시 방법에 따라 상기 CIO 단말(200)이 CDMA 기반의 무선 단말인 경우, 상기 인터페이스부(215)는 상기 CIO 단말(200)과 WAP(Wireless Application Protocol) 및/또는 ME(Mobile Explorer) 프로토콜을 기반으로 소정의 통신채널을 연결하고, 상기 통신채널을 통해 상기 CIO 단말(200)로 WML(Wireless Markup Language) 및/또는 HTML 호환 문서 형태의 품질관리 정책 설정 인터페이스 화면 및/또는 정보 제공 화면을 전송하여 출력하고, 상기 CIO 단말(200)로부터 상기 품질관리 정책 설정 인터페이스 화면에 대응하는 소정의 품질관리 정책 정보를 수신 처리하는 기능을 수행하는 것이 바람직하다.

본 발명의 또다른 일 실시 방법에 따라 상기 CIO 단말(200)이 IEEE 802.16x 기반의 무선 단말인 경우, 상기 인터페이스부(215)는 상기 CIO 단말(200)과 상기 IEEE 802.16 규격에 대응하는 무선 프로토콜을 기반으로 소정의 통신채널을 연결하고, 상기 통신채널을 통해 상기 CIO 단말(200)로 소정의 품질관리 정책 설정 인터페이스 화면 및/또는 정보 제공 화면을 전송하여 출력하고, 상기 CIO 단말(200)로부터 상기 품질관리 정책 설정 인터페이스 화면에 대응하는 소정의 품질관리 정책 정보를 수신 처리하는 기능을 수행하는 것이 바람직하다.

도면2를 참조하면, 상기 CIO 품질관리 모듈(205)은 상기 인터페이스부(215)와 연동하여 상기 CIO 단말(200)에서 소정의 품질관리 정책 정보를 입력(또는 선택)하여 전송하도록 하는 소정의 품질관리 정책 설정 인터페이스 화면을 생성(또는 추출)하여 제공하는 UI 처리부(225)와, 상기 인터페이스부(215)와 연동하여 상기 CIO 단말(200)에서 상기 품질관리 정책 설정 인터페이스 화면을 통해 입력(또는 선택)하여 전송하는 품질관리 정책 정보를 수신하고, 상기 수신된 품질관리 정책 정보를 소정의 저장매체에 저장하는 정책 설정부(220)를 구비하여 이루어지는 것을 특징으로 한다.

상기 UI 처리부(225)는 소정의 CIO 단말(200)이 상기 인터페이스부(215)를 통해 상기 CIO 품질관리 모듈(205)에 접근시, 상기 CIO 단말(200)에 구비된 기능구성(예컨대, CIO 단말(200)에 구비된 브라우져 프로그램)에 대응하여 소정의 품질관리 정책 정보를 입력(또는 선택)하여 상기 네트워크 수단을 통해 상기 CIO 품질관리 모듈(205)로 전송할 수 있는 소정의 품질관리 정책 설정 인터페이스 화면을 생성하거나, 및/또는 소정의 DB(도시생략)로부터 추출하고, 상기 인터페이스부(215)와 연동하여 상기 생성(또는 추출)된 품질관리 정책 설정 인터페이스 화면을 상기 네트워크 수단을 통해 상기 CIO 단말(200)로 제공하는 것을 특징으로 한다.

이후, 상기 CIO 단말(200)은 상기 품질관리 정책 설정 인터페이스 화면을 기 반으로 소정의 품질관리 정책 정보를 입력(또는 선택)하며, 상기 입력(또는 선택)된 품질관리 정책 정보를 상기 네트워크 수단을 통해 상기 CIO 품질관리 모듈(205)로 전송한다.

상기 정책 설정부(220)는 상기 CIO 단말(200)에서 상기 품질관리 정책 설정 인터페이스 화면을 통해 소정의 품질관리 정책 정보를 입력(또는 선택)하여 상기 인터페이스 수단을 통해 제공시, 상기 인터페이스부(215)와 연동하여 상기 품질관리 정책 정보를 수신하는 것을 특징으로 하며, 상기 수신된 품질관리 정책 정보는 상기 CIO 품질관리 모듈(205)에 구비된 소정의 저장매체에 저장된다.

상기 데이터베이스 품질관리 프레임워크 상의 품질관리 주체 중 데이터관리책임자(DA)(200)가 이용하는 DA 단말(300)은, 소정의 인터페이스 수단을 통해 DA 품질관리 모듈(305)에 접근하는 것을 특징으로 하며, 상기 DA 품질관리 모듈(305)은 상기 인터페이스 수단을 통해 상기 DA 단말(300)과 상기 도면1에 도시된 데이터베이스 품질관리 프레임워크를 기반으로 상기 DBMS(100)에 대한 데이터베이스 품질관리를 위한 통신채널을 연결 및 관리하는 인터페이스부(310)를 구비하여 이루어지는 것을 특징으로 한다.

본 발명의 일 실시 방법에 따라 상기 DA 단말(300)이 유선 단말인 경우, 상기 인터페이스부(310)는 상기 DA 단말(300)과 HTTP(Hyper-Text Transfer Protocol) 프로토콜을 기반으로 소정의 통신채널을 연결하고, 상기 통신채널을 통해 상기 DA 단말(300)로 HTML(Hyper-Text Markup Language) 호환 문서 형태의 품질관리 인터페이스 화면 및/또는 정보 제공 화면을 전송하여 출력하고, 상기 DA 단말(300)로부터 상기 품질관리 인터페이스 화면을 통해 입력(또는 선택)된 소정의 DA 품질관리 정보를 수신 처리하는 기능을 수행하는 것이 바람직하다.

본 발명의 다른 일 실시 방법에 따라 상기 DA 단말(300)이 CDMA 기반의 무선 단말인 경우, 상기 인터페이스부(310)는 상기 DA 단말(300)과 WAP(Wireless Application Protocol) 및/또는 ME(Mobile Explorer) 프로토콜을 기반으로 소정의 통신채널을 연결하고, 상기 통신채널을 통해 상기 DA 단말(300)로 WML(Wireless Markup Language) 및/또는 HTML 호환 문서 형태의 품질관리 인터페이스 화면 및/또는 정보 제공 화면을 전송하여 출력하고, 상기 DA 단말(300)로부터 상기 품질관리 인터페이스 화면에 대응하는 소정의 DA 품질관리 정보를 수신 처리하는 기능을 수행하는 것이 바람직하다.

본 발명의 또다른 일 실시 방법에 따라 상기 DA 단말(300)이 IEEE 802.16x 기반의 무선 단말인 경우, 상기 인터페이스부(310)는 상기 DA 단말(300)과 상기 IEEE 802.16 규격에 대응하는 무선 프로토콜을 기반으로 소정의 통신채널을 연결하고, 상기 통신채널을 통해 상기 DA 단말(300)로 소정의 품질관리 인터페이스 화면 및/또는 정보 제공 화면을 전송하여 출력하고, 상기 DA 단말(300)로부터 상기 품질 관리 인터페이스 화면에 대응하는 소정의 DA 품질관리 정보를 수신 처리하는 기능을 수행하는 것이 바람직하다.

도면2를 참조하면, 상기 DA 품질관리 모듈(305)은 적어도 하나 이상의 DA 품질관리 운용정보를 저장하는 저장매체와, 상기 인터페이스부(310)와 연동하여 상기 DA 단말(300)에서 소정의 DA 품질관리 정보를 입력(또는 선택)하여 전송하도록 하는 소정의 품질관리 인터페이스 화면을 생성(또는 추출)하여 제공하는 UI 처리부(320)와, 상기 인터페이스부(310)를 통해 상기 DA 단말(300)로부터 상기 품질관리 인터페이스 화면을 통해 입력(또는 선택)하여 전송된 DA 품질관리 정보가 수신되면, 상기 CIO 품질관리 모듈(205)에 구비된 저장매체로부터 상기 DA 품질관리 정보에 대응하는 품질관리 정책 정보를 확인하는 DA 정책 확인부(315)를 구비하여 이루어지는 것을 특징으로 한다.

또한, 상기 DA 품질관리 모듈(305)은, 상기 품질관리 관리대상 DBMS(100)로부터 상기 DA 품질관리 정보에 대응하는 적어도 하나 이상의 표준 데이터를 추출하는 데이터 추출부(325)와, 상기 품질관리 관리대상 DBMS(100)로부터 상기 DA 품질관리 정보에 대응하는 적어도 하나 이상의 개념 데이터 모델 정보 및/또는 데이터 참조 모델 정보를 확인하는 데이터 구조 확인부(330)를 구비하여 이루어지는 것을 특징으로 한다.

또한, 상기 DA 품질관리 모듈(305)은, 상기 저장매체에 저장된 DA 품질관리 운용 정보와 상기 DA 정책 확인부(315)에 의해 확인된 품질관리 정책 정보를 기반으로 상기 도면1에 도시된 데이터베이스 품질관리 프레임워크 상의 데이터 관리 프로세스에 따라 상기 데이터 추출부(325)를 통해 추출된 적어도 하나 이상의 표준 데이터를 관리하는 데이터 품질 관리부(335)를 구비하여 이루어지는 것을 특징으로 한다.

또한, 상기 데이터 품질 관리부(335)는 상기 저장매체에 저장된 DA 품질관리 운용 정보와 상기 DA 정책 확인부(315)에 의해 확인된 품질관리 정책 정보를 기반으로 상기 도면1에 도시된 데이터베이스 품질관리 프레임워크 상의 데이터 관리 프로세스에 따라 상기 데이터 구조 확인부(330)에 의해 확인된 개념 데이터 모델 정보 및/또는 데이터 참조 모델 정보를 관리하는 것을 특징으로 한다.

본 발명의 실시 방법에 따르면, 상기 DA 품질관리 모듈(305)에 구비된 저장매체에 저장되어 있는 상기 DA 품질관리 운용 정보는, 상기 품질관리 관리대상 DBMS(100)로부터 상기 DA 품질관리 정보에 대응하여 추출되는 적어도 하나 이상의 표준 데이터를 관리하기 위한 적어도 하나 이상의 정보를 포함하여 이루어지는 것이 바람직하다.

여기서, 상기 DA 품질관리 운용 정보는 표준 단어(Word) 사전, 표준 도메 인(Domain) 사전, 표준 용어(Term) 사전, 표준 코드 및 데이터 표준 요소를 포함하여 이루어지는 것을 특징으로 한다.

본 발명의 실시 방법에 따르면, 상기 DA 품질관리 운용 정보의 표준 단어 사전은, 기업이나 기관에서 업무상 사용되며, 일정한 의미를 갖고 있는 최소 단위의 단어를 정의한 사전으로서, 상기 표준 단어를 정의함으로써 업무상 편의나 관습에 따라 동일한 단어를 서로 다른 의미로 사용하는 경우(예컨대, 자산 이관 시 "인수자", "이관자"를 주는 곳과 받는 곳에서 서로 상반되는 의미로 사용하는 경우), 또는 하나의 단어에 다양한 의미를 부여(예컨대, "처리자")하여 사용하는 등의 문제를 방지하는 것이 바람직하다.

여기서, 상기 DA 품질관리 운용 정보의 표준 단어 사전에 대한 관리기준은, 표준성, 참조 가능성, 일반성 및 대표성 등을 포함하여 이루어지는 것이 바람직하다.

상기 DA 품질관리 운용 정보의 표준 단어 사전에 대한 관리기준의 표준성은, 상기 표준 단어 사전에 정의되는 표준 단어는 정보시스템이 대상으로 하고 있는 업무 범위에서 사용하고 있거나 일반적으로 사용되는 사전적 의미의 단어 가운데에서 추출해야 하며, 지나치게 업무에 의존적이거나 방언을 사용해서는 안 되며 약어의 사용도 최소화하도록 하는 것을 포함하여 이루어진다.

또한, 상기 DA 품질관리 운용 정보의 표준 단어 사전에 대한 관리기준의 참조 가능성은, 상기 표준 단어 사전에 정의되는 표준 단어는 상기 기업이나 기관에서 새로운 업무를 정의할 때 참조할 수 있도록 하는 것을 포함하여 이루어진다.

또한, 상기 DA 품질관리 운용 정보의 표준 단어 사전에 대한 관리기준의 일반성은, 상기 표준 단어 사전에 정의되는 표준 단어는 일반 단어와 의미상 크게 다르지 않아 일반인도 단어의 의미를 이해할 수 있도록 하는 것을 포함하여 이루어진다.

또한, 상기 DA 품질관리 운용 정보의 표준 단어 사전에 대한 관리기준의 대표성은, 상기 표준 단어 사전에 정의되는 표준 단어는 동의어를 가질 수 있으나 표준 단어로 선언된 단어는 유사한 의미를 갖는 동의어들을 대표할 수 있도록 하는 것을 포함하여 이루어진다.

상기 DA 품질관리 운용 정보의 표준 단어 사전을 관리하는 방법은, 상기 표준 단어는 전사적으로 관리하고 있는 엔티티와 속성을 개별 단위로 하여 추출하고 논리명(한글명)을 기준으로 물리명(영문명, 영문약어명), 유사 용어까지 함께 정리하여 관리하며, 상기 표준 단어 사전에는 개별 단어 외에도 동의어, 유의어, 반의어 등과 같은 단어간의 구조도 함께 정의되도록 관리하는 것이 바람직하다.

본 발명의 실시 방법에 따르면, 상기 DA 품질관리 운용 정보의 표준 도메인 사전은, 도메인(domain)이란 속성에 정의된 조건을 만족시키는 값의 범위를 정의하는 사전으로서, 상기 표준 도메인은 전사적으로 사용되고 있는 데이터 가운데에 논리적 및 물리적으로 유사한 유형의 데이터를 그룹화하여 해당 그룹에 속하는 데이터의 유형과 길이를 정의하는 것이 바람직하다.

여기서, 상기 DA 품질관리 운용 정보의 표준 도메인 사전에 대한 관리기준은, 표준성, 유일성 및 업무지향성 등을 포함하여 이루어지는 것이 바람직하다.

상기 DA 품질관리 운용 정보의 표준 도메인 사전에 대한 관리기준의 표준성은, 상기 표준 도메인 사전에 정의되는 표준 도메인은 전사 차원에서 공통적으로 사용하고 있는 속성을 대상으로 정의하도록 하는 것을 포함하여 이루어진다. 예컨대, 은행의 계좌번호는 은행 하위 업무나 금융 상품에 따라 다르지 않으므로 표준 도메인을 정의하여 사용하는 것이 바람직하다.

또한, 상기 DA 품질관리 운용 정보의 표준 도메인 사전에 대한 관리기준의 유일성은, 상기 표준 도메인 사전에 정의되는 표준 도메인 중 동일한 내용의 중복 도메인이 서로 다른 이름으로 선언되지 않도록 관리하도록 하는 것을 포함하여 이루어진다.

또한, 상기 DA 품질관리 운용 정보의 표준 도메인 사전에 대한 관리기준의 유일성은, 상기 표준 도메인 사전에 정의되는 각 도메인은 업무의 특성을 충분히 반영할 수 있도록 선언하여 관리 하도록 하는 것을 포함하여 이루어진다. 예컨대, 은행 계좌번호의 도메인은 '-'가 없이 정의하는 것 보다 적절한 의미를 나타내도록 '-' 을 이용하여 표현하는 것이 바람직하다.

상기 DA 품질관리 운용 정보의 표준 도메인 사전을 관리하는 방법은, 전사적으로 관리하고 있는 모든 데이터 속성 혹은 대표 속성 가운데에 DBMS(100)에 동일한 형태로 구현되는 속성들을 추출하여 그룹화하고 표준화된 도메인을 선언하도록 관리하며, 모든 속성은 임의의 도메인에 할당되어야 하나, 적어도 하나 이상의 도메인에 복수로 할당되어서는 안되도록 관리하며, 상기 도메인은 복수개의 하위 도메인(복합 도메인)으로 구성되거나 하나의 도메인이 여러 개의 도메인에 중복적으로 사용될 수 있도록 관리하며, 상기 속성과 도메인은 상호 매핑하도록 관리하며, 새로운 속성이 추가될 경우 해당 속성의 도메인을 선정 및 등록할 것을 권장하도록 관리하며, 또한 도메인의 삭제는 해당 도메인을 사용하고 있는 속성이 없을 경우에만 가능하도록 하도록 관리하는 것이 바람직하다.

본 발명의 실시 방법에 따르면, 상기 DA 품질관리 운용 정보의 표준 용어 사전은, 업무에서 빈번하게 사용되며 표준 단어를 조합해 정의한 용어(term)를 적어 도 하나 이상 포함하는 표준 용어를 정의한 사전으로서, 여기서 상기 단어는 개별적이나 용어는 업무와 조직의 성격에 따라 그 조합이 달라질 수 있다. 상기 표준 용어 사전을 정의함으로써 기관이나 기업 내부에서 서로 상이한 업무 간에 의사소통이 필요한 경우 용어에 대한 이해 부족이나 혼란으로 유발되는 문제점을 최소화할 수 있다.

여기서, 상기 DA 품질관리 운용 정보의 표준 용어 사전에 대한 관리기준은, 표준성, 일반성 및 업무지향성 등을 포함하여 이루어지는 것이 바람직하다.

상기 DA 품질관리 운용 정보의 표준 용어 사전에 대한 관리기준의 표준성은, 상기 표준 용어 사전에 정의되는 용어 사용이나 의미의 차이로 인해 발생되는 전사차원의 혼란을 최소화할 수 있도록 하는 것을 포함하여 이루어진다.

또한, 상기 DA 품질관리 운용 정보의 표준 용어 사전에 대한 관리기준의 일반성은, 상기 표준 용어 사전에 정의되는 용어가 지나치게 업무 관점으로 정의되어 직관적으로 이해가 힘들거나 의미상의 혼란을 초래해서는 안되도록 하는 것을 포함하여 이루어진다. 즉, 일반적인 의미와 다르게 사용된 용어는 다른 용어로 대체해야 한다.

또한, 상기 DA 품질관리 운용 정보의 표준 용어 사전에 대한 관리기준의 업 무지향성은, 상기 표준 용어 사전에 정의되는 용어는 업무를 반영하여 약어를 사용하거나 내부에서 별도로 정의하여 사용할 수 있도록 하는 것을 포함하여 이루어진다. 단, 지나친 약어의 사용이나 신규 용어의 개발은 업무에 대한 이해도를 떨어뜨리지 않도록 해야 한다.

상기 DA 품질관리 운용 정보의 표준 용어 사전을 관리하는 방법은, 상기 표준 용어는 전사적으로 사용되고 있는 엔티티와 속성의 용어를 대상으로 표준 단어 사전의 정의되어 있는 단어를 조합하여 생성하도록 관리하며, 상기 용어 사전은 엔티티 용어 사전과 속성 용어 사전으로 구분하여 정의 및 관리하며, 각각의 용어는 논리명(한글명)과 물리명(영문명)을 가지며, 용어의 범위 및 자격 형식 등에 대한 설명을 포함하고 관리하는 것이 바람직하다.

본 발명의 실시 방법에 따르면, 상기 DA 품질관리 운용 정보의 표준 코드는, 다양하게 나타날 수 있는 데이터 값을 정형화하기 위해 정의된 기준에 따라 제한된 범위 내의 기호로 대치한 것을 의미하며, 상기 표준 코드에는 각 산업별로 법적 및 제도적으로 부여하여 공통적으로 사용되는 코드뿐만 아니라 기관이나 기업 내부에서 정의하여 사용하는 코드가 대상이 된다.

여기서, 상기 DA 품질관리 운용 정보의 표준 코드에 대한 관리기준은, 재사용성, 일관성, 유일성 및 정보분석성 등을 포함하여 이루어지는 것이 바람직하다.

상기 DA 품질관리 운용 정보의 표준 코드에 대한 관리기준의 재사용성은, 상기 데이터에 대한 이해력을 높이고 코드 관리를 용이하게 하기 위해서는 기관이나 기업 자체적으로 코드를 정의해 사용하는 방법보다 표준화 기구나 정부 및 공공기관에서 정의한 코드를 활용하도록 하는 것을 포함하여 이루어진다.

상기 DA 품질관리 운용 정보의 표준 코드에 대한 관리기준의 일관성은, 상기 표준 코드에 대응하는 코드는 통일된 하나의 값으로 일관성 있게 사용하도록 하는 것을 포함하여 이루어진다. 예컨대, '여부'를 나타낼 경우 'Y/N' 또는 '1/0' 등이 혼재하여 사용해서는 안 된다.

또한, 상기 DA 품질관리 운용 정보의 표준 코드에 대한 관리기준의 유일성은, 상기 표준 코드에 대응하는 코드는 유일하게 정의되도록 하는 것을 포함하여 이루어진다. 만약 일한 내용의 코드가 중복되어 사용될 경우, 전사 차원의 데이터와 불일치(Inconsistency)하는 심각한 문제를 야기 할 수 있다.

또한, 상기 DA 품질관리 운용 정보의 표준 코드에 대한 관리기준의 정보분석성은, 가능한 범위의 데이터는 모두 코드화하여 관리하는 것을 포함하여 이루어진다. 즉, 텍스트로 직접 입력하는 값보다 코드를 참조해 입력하는 값의 비중이 높으면 높을수록 정보분석 시에 가치 있는 결과를 얻기가 쉽다.

상기 DA 품질관리 운용 정보의 표준 코드를 관리하는 방법은, 전사적으로 사용하고 있는 코드와 표준화 기구나 정부 및 공공기관의 표준화 코드를 분석해 해당 표준화 코드의 활용 여부를 결정하도록 관리하며, 상기 코드는 표준화 팀에서 엄격한 기준에 따라 관리해야하며 사용자(600) 임의대로 코드 체계를 생성하거나 수정해서는 안되도록 관리하며, 상기 코드는 도메인과 밀접하게 연관되어 관리해야 하나 도메인에 값의 범위가 명확히 정의되어 있는 경우(예컨대, '여부'는 'Y/N'으로 표기)에는 특별히 코드화하여 관리하지 않도록 관리하는 것이 바람직하다.

본 발명의 실시 방법에 따르면, 상기 DA 품질관리 운용 정보의 데이터 표준 요소는, 시스템을 설계하고 구축하는데 필요한 데이터 관련요소에 대한 표준을 의미하는 것으로서, 상기 데이터 관련요소 표준 대상은 논리 데이터 모델의 주제영역, 엔티티, 속성 관계명, 물리적 객체 대상인 Subject Areas, Relationships, Database & Instance, Indices, Constraints, Sequences, 사용자 정의 Procedures & Functions, Synonyms, Views, Rollback Segments, Tablespaces, File Names, Script Names 등의 명명 규칙을 포함한다.

상기 시스템 운영에는 정작 시스템 운영에만 필요한 본질적 요소와 시스템 운영자가 필요에 의해 생성한 요소들이 혼재할 수 있는데, 상기 DA 품질관리 운용 정보의 데이터 표준 요소에 대한 관리기준은, 상기 시스템 운영에 필요한 본질적 요소를 포함하여 이루어진다.

예를 들어, 상기 프로그램 수행 결과를 단순 적재하는 요소들은 문제 발생 시 역 추적에 필요하지만 시스템 운영의 필수 요소라고는 할 수 없으며, 상기 데이터 관련요소 중 관리 대상의 선별 기준은 시스템 운영에 필수적인 요소가 1차 대상이 될 수 있어야 한다.

상기 DA 품질관리 운용 정보의 데이터 표준 요소를 관리하는 방법은, 상기 시스템 운영에 필요한 요소를 정확히 선별하도록 관리하며, 상기 시스템의 설계 및 구축에 필요한 요소를 추출하여 표준이 필요한 요소를 정의하고 그 요소에 대해 업무적 표준을 정의하도록 관리하는 것이 바람직하다.

본 발명의 실시 방법에 따르면, 상기 DA 품질관리 모듈(305)에 구비된 저장매체에 저장되어 있는 상기 DA 품질관리 운용 정보는, 개념 데이터 모델 관리정보 및/또는 데이터 참조 모델 관리정보를 포함하여 이루어지는 것이 바람직하다.

상기 개념 데이터 모델 관리정보는 주제 영역, 핵심 엔티티, 및 핵심관계 등을 포함하여 이루어지는 것을 특징으로 한다.

본 발명의 실시 방법에 따르면, 상기 개념 데이터 모델 관리정보의 주제 영 역은, 업무상 친밀도가 높은 데이터 집합을 의미한다.

여기서, 상기 개념 데이터 모델 관리정보의 주제 영역에 대한 관리기준은, 원자성, 집중성, 및 업무지향성 등을 포함하여 이루어지는 것이 바람직하다.

상기 개념 데이터 모델 관리정보의 주제 영역에 대한 관리기준의 원자성은, 소정의 단위 주제 영역은 가급적 다른 주제 영역의 엔티티나 관계의 영향을 받지 않는 엔티티의 모임을 포함하여 이루어진다.

또한, 상기 개념 데이터 모델 관리정보의 주제 영역에 대한 관리기준의 집중성은, 상기 단위 주제 영역 내의 엔티티와의 관계가 단위 주제 영역 내에 집중되도록 하는 것을 포함하여 이루어진다.

또한, 상기 개념 데이터 모델 관리정보의 주제 영역에 대한 관리기준의 업무지향성은, 상기 주제 영역을 명명하는데 있어 업무적 명확성을 나타내는 단수 단위로 명명할 수 하는 것을 포함하여 이루어진다.

상기 개념 데이터 모델 관리정보의 주제 영역을 관리하는 방법은, 업무상 동일한 영역에서 다루는 것이 보다 효과적인 엔티티 집합들을 하나의 주제 영역으로 선언하며, 주제 영역은 업무의 다양성에 따라 여러 개로 나뉘도록 관리하며, 일반 적으로 업무를 명확히 구분하는 범위를 하나의 주제영역으로 정의하기도 하나 서로 다른 주제 영역 간에 공유하는 엔티티의 수가 가급적 적도록 관리하는 것이 바람직하다.

본 발명의 실시 방법에 따르면, 상기 개념 데이터 모델 관리정보의 핵심 엔테티는, 상기 업무 영역 내에서 관리하고자 하는 데이터 집합으로 두 개 이상의 속성과 두 개 이상의 데이터 인스턴스를 가져야 하며 각각의 인스턴스는 개별적, 동질적, 독립적인 데이터 집합이며 영속적으로 존재하는 데이터 단위에 해당한다. 이 중 키 엔티티, 메인 엔티티인 핵심 엔티티는 업무의 근간이 되고 수많은 자식(업무, 트랜잭션) 엔티티를 만들 수 있는 상위 개념의 엔티티이다.

여기서, 상기 개념 데이터 모델 관리정보의 핵심 엔티티에 대한 관리기준은, 집합성, 식별성, 영속성, 사용성, 및 관계성 등을 포함하여 이루어지는 것이 바람직하다.

상기 개념 데이터 모델 관리정보의 핵심 엔티티에 대한 관리기준의 집합성은, 상기 엔티티는 두 개 이상의 속성과 두 개 이상의 데이터 인스턴스를 갖는 데이터의 집합으로 이루어지도록 하는 것을 포함하여 이루어진다.

또한, 상기 개념 데이터 모델 관리정보의 핵심 엔티티에 대한 관리기준의 식 별성은, 상기 엔티티는 하나 이상의 속성으로 엔티티의 각 데이터 인스턴스를 유일하게 구분할 수 있도록 하는 것을 포함하여 이루어진다.

또한, 상기 개념 데이터 모델 관리정보의 핵심 엔티티에 대한 관리기준의 영속성은, 상기 엔티티는 업무의 활동 주기에 따라 영속적으로 존재해야 하는 데이터 집합으로서, 상기 업무의 내용이 달라질 때 사라지거나 생성되어야 하는 데이터 집합은 상기 엔티티로서 선언하고 관리하기에 부적절하다.

또한, 상기 개념 데이터 모델 관리정보의 핵심 엔티티에 대한 관리기준의 사용성은, 상기 엔티티는 업무 범위 내에서 반드시 사용되어야 하는 데이터 집합으로서, 선언은 되었으나 사용되지 않는다면 엔티티로서의 존재 가치가 없다.

또한, 상기 개념 데이터 모델 관리정보의 핵심 엔티티에 대한 관리기준의 관계성은, 상기 엔티티는 반드시 다른 엔티티와의 관계가 존재하도록 하는 것을 포함하여 이루어지며, 관계가 없는 엔티티는 사용되지 않는 엔티티일 수 있으므로 사용성에 위배된다.

상기 개념 데이터 모델 관리정보의 핵심 엔티티를 관리하는 방법은, 상기 엔티티는 업무의 문서, 장표, 인터뷰, 관련전문서적, DFD, 타 시스템, 보고서, 현장 조사로부터 수집되도록 관리하며, 상기 엔티티는 논리적인 단위로 정확히 분할하여 선언하되 하나의 엔티티가 의미상으로 다르게 보인다고 중복되게 선언되지 않도록 관리(즉, 하나의 엔티티가 상태에 따라 다르게 보인다면 데이터의 동질성을 파악하여 서브타입으로 하나의 엔티티로 선언할 수 있도록 관리)해야 한다.

본 발명의 실시 방법에 따르면, 상기 개념 데이터 모델 관리정보의 핵심 관계는, 상기 핵심 엔티티간의 논리적인 관계를 나타낸 것으로 엔티티의 존재 형태나 상호 영향을 주는 업무 활동(Business Rule)과 현재나 가까운 장래에 유용한 관계를 한정적으로 표현하며, 관계 명칭과 선택 사양과 관계 형태(Degree)를 갖는 것을 의미하며, 상기 관계형 데이터 모델에서 엔티티 간에는 반드시 상기 관계가 존재해야 한다.

여기서, 상기 개념 데이터 모델 관리정보의 핵심 관계에 대한 관리기준은, 선택성, 형태성, 및 업무지향성 등을 포함하여 이루어지는 것이 바람직하다.

상기 개념 데이터 모델 관리정보의 핵심 관계에 대한 관리기준의 선택성은, 상기 관계는 ‘필수’와 ‘선택’을 구별하여 표현할 수 있도록 하는 것을 포함하여 이루어진다.

또한, 상기 개념 데이터 모델 관리정보의 핵심 관계에 대한 관리기준의 형태성운, 상기 관계에는 1:1, 1:M, N:M의 형태(degree)가 정의되고 관리되도록 하는 것을 포함하여 이루어진다.

또한, 상기 개념 데이터 모델 관리정보의 핵심 관계에 대한 관리기준의 업무지향성은, 상기 관계는 두 엔티티 간의 존재가 상호 어떤 영향을 미치는 가를 명확히 표현(즉, 자식 엔티티의 인스턴스의 존재는 반드시 부모 인스턴스의 존재를 필요로 하나 부모 인스턴스의 존재는 자식 인스턴스의 존재에 영향을 받지 않는다면 관계는 이와 같은 부모와 자식 엔티티간의 존재의 영향에 대하여 명확히 표현) 할 수 있도록 하는 것을 포함하여 이루어진다.

상기 개념 데이터 모델 관리정보의 핵심 관계를 관리하는 방법은, 상기 핵심 관계는 개념 데이터 모델 단계에서는 M:M 관계를 그대로 유지할 수도 있고 M:M 관계가 해소된 엔티티를 포함하도록 관리하며, 핵심 관계는 부모와 자식관의 관계명을 반드시 정의하도록 관리하며, 상기 관계명은 구체적이어야 하며 엔티티간의 주는 쪽(부모)과 받는 쪽(자식)의 관계가 명확하도록 관리하며, 반드시 상기 관계를 갖는 데이터가 있어야 하는 경우와 관계를 갖는 대상 데이터가 없어도 되는 경우에 대한 선택성이 있도록 관리하며, 소정의 데이터와 하나 이상의 데이터에 대한 관계의 형태도 명확히 표현할 수 있도록 관리하는 것이 바람직하다.

본 발명의 실시 방법에 따르는 본 도면1을 참조하면, 당업자의 의도에 따라 상기 개념 데이터 모델의 상위에 개괄 데이터 모델을 둘 수 있으며, 여기서 상기 개괄 데이터 모델은, 데이터 영역과 데이터 집합을 업무 영역에 국한하지 않고 전사적 관점에서 정의하거나, 및/또는 각 데이터 영역은 다른 데이터 영역과 관계를 갖거나, 및/또는 기관이나 기업의 이익 관점이 아닌 공익적인 관점에서 공통으로 사용되는 속성을 보다 원시화된 형태의 수준으로 정의하는 것이 가능하다.

상기 데이터 참조 모델 관리정보는 재사용이 가능한 형태의 데이터 모델로 속성단위, 엔티티, ERD 전체 업무 영역 단위도 데이터 참조 모델이 될 수 있다. 또한 개념 데이터 모델, 논리 데이터 모델, 물리 데이터 모델도 데이터 참조 모델의 범위가 될 수 있다.

여기서, 상기 데이터 참조 모델에 대한 관리기준은, 범용성, 단순성, 표준성, 정확성, 정보이용성, 및 분류성 등을 포함하여 이루어지는 것이 바람직하다.

상기 데이터 참조 모델에 대한 관리기준의 범용성은, 특정 업무의 특정 데이터에 대한 정보로, 범용적으로 다양한 업무 영역에서 참조할 수 있을 만한 것을 정의하여 관리하도록 하는 것을 포함하여 이루어진다.

또한, 상기 데이터 참조 모델에 대한 관리기준의 단순성은, 상기 효용성을 극대화할 수 있도록 특정 업무에 국한되지 않도록 하는 것을 포함하여 이루어진다.

또한, 상기 데이터 참조 모델에 대한 관리기준의 표준성은, 상기 표현되는 데이터 용어는 상식적이고 일반적인 수준에서 이해될 수 있는 용어를 사용하여 데이터 모델의 참조 활용성을 극대화하도록 하는 것을 포함하여 이루어진다.

또한, 상기 데이터 참조 모델에 대한 관리기준의 정확성은, 참조의 성격을 가지는 모델인 만큼 관리되는 정보가 정확하도록 하는 것을 포함하여 이루어진다.

또한, 상기 데이터 참조 모델에 대한 관리기준의 정보이용성은, 단순히 엔티티간의 관계뿐만 아니라 엔티티와 엔티티의 정의, 엔티티의 데이터 관리 규칙, 속성 정의도 함께 저장하여 참조될 수 있도록 하는 것을 포함하여 이루어진다.

또한, 상기 데이터 참조 모델에 대한 관리기준의 분류성은, 상기 업무 영역과 업종은 물론 데이터 구조 각 단계와 데이터 참조 모델의 범위 내에서도 분류될 수 있도록 하는 것을 포함하여 이루어진다.

상기 데이터 참조 모델을 관리하는 방법은, 중앙 기관이나 상부 조직에서 정의하고 하부 기관이나 조직에서 공유활용 가능하도록 관리하는 것이 바람직하다.

상기 UI 처리부(320)는 소정의 DA 단말(300)이 상기 인터페이스부(310)를 통해 상기 DA 품질관리 모듈(305)에 접근시, 상기 DA 단말(300)에 구비된 기능구성 (예컨대, DA 단말(300)에 구비된 브라우져 프로그램)에 대응하여 소정의 DA 품질관리 정보를 입력(또는 선택)하여 상기 네트워크 수단을 통해 상기 DA 품질관리 모듈(305)로 전송할 수 있는 소정의 품질관리 인터페이스 화면을 생성하거나, 및/또는 소정의 DB(도시생략)로부터 추출하고, 상기 인터페이스부(310)와 연동하여 상기 생성(또는 추출)된 품질관리 인터페이스 화면을 상기 네트워크 수단을 통해 상기 DA 단말(300)로 제공하는 것을 특징으로 한다.

이후, 상기 DA 단말(300)은 상기 품질관리 인터페이스 화면을 기반으로 소정의 DA 품질관리 정보를 입력(또는 선택)하며, 상기 입력(또는 선택)된 DA 품질관리 정보를 상기 네트워크 수단을 통해 상기 DA 품질관리 모듈(305)로 전송한다.

상기 DA 정책 확인부(315)는 상기 DA 단말(300)에서 상기 품질관리 인터페이스 화면을 통해 소정의 DA 품질관리 정보를 입력(또는 선택)하여 상기 인터페이스 수단을 통해 제공되면, 상기 인터페이스부(310)와 연동하여 상기 CIO 품질관리 모듈(205)에 구비된 저장매체로부터 상기 DA 품질관리 정보에 대응하는 소정의 품질관리 정책 정보를 추출 및 확인하는 것을 특징으로 하며, 상기 DA 품질관리 정보에 대응하는 소정의 품질관리 정책 정보는 상기 데이터 품질 관리부(335)로 제공된다.

상기 데이터 추출부(325)는 상기 품질관리 관리대상 DBMS(100)로부터 상기 DA 품질관리 정보에 대응하는 적어도 하나 이상의 표준 데이터를 추출하는 것을 특 징으로 하며, 상기 표준 데이터는, 상기 DA 품질관리 모듈(305)에서 사용하는 용어, 도메인, 코드 및 기타 데이터 관련요소에 대해 공통된 형식과 내용으로 정의하여 사용하는 표준 관련 데이터를 의미하며, 상기 정보시스템의 데이터 품질 확보를 위한 필수 요소로, 표준 데이터를 정의 및 관리함으로써, 데이터 간의 불일치와 데이터 오류를 방지하고 데이터에 대한 이해도를 높이는 것을 특징으로 하며, 또한 기관이나 기업 전사차원에서 단일하고 표준화된 정보시스템을 구현하게 함으로써, 데이터 통합을 효율적으로 수행하도록 하는 것을 특징으로 한다.

상기 데이터 구조 확인부(330)는 상기 품질관리 관리대상 DBMS(100)로부터 상기 DA 품질관리 정보에 대응하는 적어도 하나 이상의 개념 데이터 모델 정보 및/또는 데이터 참조 모델 정보를 확인하는 것을 특징으로 하며, 상기 개념 데이터 모델은, 상기 DA 품질관리 모듈(305)의 업무 요건을 충족하는 데이터의 주제영역과 핵심 데이터 집합을 정의하고 상호간의 관계를 정의한 모델을 의미하고, 상기 데이터 참조 모델은, 상기 데이터베이스 품질관리 프레임워크가 적용되는 정보시스템의 데이터 아키텍쳐 구축 및 유지관리를 위하여 각 조직간 사용하고 있는 데이터 모델의 상호 운영과 타 조직 데이터 모델의 참조 및 재사용을 목적으로 업무영역별, 주제영역별로 표준 데이터 집합과 관리 항목들을 정의한 데이터 모델을 의미한다.

상기 데이터 품질 관리부(335)는 상기 저장매체에 저장된 DA 품질관리 운용 정보와 상기 DA 정책 확인부(315)에 의해 확인된 품질관리 정책 정보를 기반으로 상기 도면1에 도시된 데이터베이스 품질관리 프레임워크 상의 데이터 관리 프로세스에 따라 상기 데이터 추출부(325)를 통해 추출된 적어도 하나 이상의 표준 데이터를 관리하거나, 및/또는 상기 저장매체에 저장된 DA 품질관리 운용 정보와 상기 DA 정책 확인부(315)에 의해 확인된 품질관리 정책 정보를 기반으로 상기 도면1에 도시된 데이터베이스 품질관리 프레임워크 상의 데이터 관리 프로세스에 따라 상기 데이터 구조 확인부(330)에 의해 확인된 개념 데이터 모델 정보 및/또는 데이터 참조 모델 정보를 관리하는 것을 특징으로 하며, 이에 대한 상세한 설명은 이하 도시되는 흐름도를 통해 상세히 설명한다.

상기 데이터베이스 품질관리 프레임워크 상의 품질관리 주체 중 모델러(400)가 이용하는 모델러(400) 단말(400)은, 소정의 인터페이스 수단을 통해 모델러 품질관리 모듈(405)에 접근하는 것을 특징으로 하며, 상기 모델러 품질관리 모듈(405)은 상기 인터페이스 수단을 통해 상기 모델러(400) 단말(400)과 상기 도면1에 도시된 데이터베이스 품질관리 프레임워크를 기반으로 상기 DBMS(100)에 대한 데이터베이스 품질관리를 위한 통신채널을 연결 및 관리하는 인터페이스부(410)를 구비하여 이루어지는 것을 특징으로 한다.

본 발명의 일 실시 방법에 따라 상기 모델러(400) 단말(400)이 유선 단말인 경우, 상기 인터페이스부(410)는 상기 모델러(400) 단말(400)과 HTTP(Hyper-Text Transfer Protocol) 프로토콜을 기반으로 소정의 통신채널을 연결하고, 상기 통신 채널을 통해 상기 모델러(400) 단말(400)로 HTML(Hyper-Text Markup Language) 호환 문서 형태의 품질관리 인터페이스 화면 및/또는 정보 제공 화면을 전송하여 출력하고, 상기 모델러(400) 단말(400)로부터 상기 품질관리 인터페이스 화면을 통해 입력(또는 선택)된 소정의 모델러 품질관리 정보를 수신 처리하는 기능을 수행하는 것이 바람직하다.

본 발명의 다른 일 실시 방법에 따라 상기 모델러(400) 단말(400)이 CDMA 기반의 무선 단말인 경우, 상기 인터페이스부(410)는 상기 모델러(400) 단말(400)과 WAP(Wireless Application Protocol) 및/또는 ME(Mobile Explorer) 프로토콜을 기반으로 소정의 통신채널을 연결하고, 상기 통신채널을 통해 상기 모델러(400) 단말(400)로 WML(Wireless Markup Language) 및/또는 HTML 호환 문서 형태의 품질관리 인터페이스 화면 및/또는 정보 제공 화면을 전송하여 출력하고, 상기 모델러(400) 단말(400)로부터 상기 품질관리 인터페이스 화면에 대응하는 소정의 모델러 품질관리 정보를 수신 처리하는 기능을 수행하는 것이 바람직하다.

본 발명의 또다른 일 실시 방법에 따라 상기 모델러(400) 단말(400)이 IEEE 802.16x 기반의 무선 단말인 경우, 상기 인터페이스부(410)는 상기 모델러(400) 단말(400)과 상기 IEEE 802.16 규격에 대응하는 무선 프로토콜을 기반으로 소정의 통신채널을 연결하고, 상기 통신채널을 통해 상기 모델러(400) 단말(400)로 소정의 품질관리 인터페이스 화면 및/또는 정보 제공 화면을 전송하여 출력하고, 상기 모 델러(400) 단말(400)로부터 상기 품질관리 인터페이스 화면에 대응하는 소정의 모델러 품질관리 정보를 수신 처리하는 기능을 수행하는 것이 바람직하다.

도면2를 참조하면, 상기 모델러 품질관리 모듈(405)은 적어도 하나 이상의 모델러 품질관리 운용정보를 저장하는 저장매체와, 상기 인터페이스부(410)와 연동하여 상기 모델러(400) 단말(400)에서 소정의 모델러 품질관리 정보를 입력(또는 선택)하여 전송하도록 하는 소정의 품질관리 인터페이스 화면을 생성(또는 추출)하여 제공하는 UI 처리부(420)와, 상기 인터페이스부(410)를 통해 상기 모델러(400) 단말(400)로부터 상기 품질관리 인터페이스 화면을 통해 입력(또는 선택)하여 전송된 모델러 품질관리 정보가 수신되면, 상기 CIO 품질관리 모듈(205)에 구비된 저장매체로부터 상기 모델러 품질관리 정보에 대응하는 품질관리 정책 정보를 확인하는 모델러(400) 정책 확인부(415)를 구비하여 이루어지는 것을 특징으로 한다.

또한, 상기 모델러 품질관리 모듈(405)은, 상기 품질관리 관리대상 DBMS(100)로부터 상기 모델러 품질관리 정보에 대응하는 적어도 하나 이상의 모델 데이터를 추출하는 데이터 추출부(425)와, 상기 품질관리 관리대상 DBMS(100)로부터 상기 모델러 품질관리 정보에 대응하는 적어도 하나 이상의 논리 데이터 모델 정보를 확인하는 데이터 구조 확인부(430)를 구비하여 이루어지는 것을 특징으로 한다.

또한, 상기 모델러 품질관리 모듈(405)은, 상기 저장매체에 저장된 모델러 품질관리 운용 정보와 상기 모델러(400) 정책 확인부(415)에 의해 확인된 품질관리 정책 정보를 기반으로 상기 도면1에 도시된 데이터베이스 품질관리 프레임워크 상의 데이터 관리 프로세스에 따라 상기 데이터 추출부(425)를 통해 추출된 적어도 하나 이상의 모델 데이터를 관리하는 데이터 품질 관리부(435)를 구비하여 이루어지는 것을 특징으로 한다.

또한, 상기 데이터 품질 관리부(435)는 상기 저장매체에 저장된 모델러 품질관리 운용 정보와 상기 모델러(400) 정책 확인부(415)에 의해 확인된 품질관리 정책 정보를 기반으로 상기 도면1에 도시된 데이터베이스 품질관리 프레임워크 상의 데이터 관리 프로세스에 따라 상기 데이터 구조 확인부(430)에 의해 확인된 논리 데이터 모델 정보를 관리하는 것을 특징으로 한다.

본 발명의 실시 방법에 따르면, 상기 모델러 품질관리 모듈(405)에 구비된 저장매체에 저장되어 있는 상기 모델러 품질관리 운용 정보는, 상기 품질관리 관리대상 DBMS(100)로부터 상기 모델러 품질관리 정보에 대응하여 추출되는 적어도 하나 이상의 모델 데이터를 관리하기 위한 적어도 하나 이상의 정보를 포함하여 이루어지는 것이 바람직하다.

여기서, 상기 모델러 품질관리 운용 정보를 통한 상기 모델 데이터의 관리 기준은, 완전성, 일관성, 추적성, 상호연계성, 최신성 및 호환성 등을 포함하여 이루어지는 것이 바람직하다.

상기 모델 데이터의 관리 기준의 완전성은, 상기 모델 데이터는 개념 데이터 모델, 논리 데이터 모델, 물리 데이터 모델, 데이터베이스와 같은 모든 단계의 데이터 구조에 대한 메타데이터를 포함하도록 하는 것을 포함하여 이루어진다.

또한, 상기 모델 데이터의 관리 기준의 일관성은, 상기 모델 데이터는 단어, 용어, 도메인 및 데이터 표준 요소를 준수해 정의하도록 하는 것을 포함하여 이루어진다.

또한, 상기 모델 데이터의 관리 기준의 추적성은, 상기 모델 데이터는 데이터 모델의 변경 이력에 대한 추적이 용이하고 과거 데이터 모델에 대한 활용 요구를 충족시킬 수 있도록 하는 것을 포함하여 이루어진다.

또한, 상기 모델 데이터의 관리 기준의 상호연계성은, 상기 모델 데이터는 데이터 구조를 입체적체계적으로 관리할 수 있도록 데이터 모델간의 상호 연관 관계를 표현하도록 하는 것을 포함하여 이루어진다.

또한, 상기 모델 데이터의 관리 기준의 최신성은, 상기 모델 데이터는 단계 별 데이터 모델에 표현된 업무 규칙은 물론 실제 시스템에 구현된 데이터베이스와도 논리적으로 일치하도록 하는 것을 포함하여 이루어진다.

또한, 상기 모델 데이터의 관리 기준의 호환성은, 상기 모델 데이터는 표준 데이터, 관리 데이터와도 상호 호환 가능하도록 하는 것을 포함하여 이루어진다.

상기 모델 데이터를 관리하는 방법은, 상기 데이터 구조와 구조를 표현하는 모델 데이터는 별개로 관리해야 하며, 상기 데이터 모델을 변경할 경우, 변경 전과 변경 후의 데이터 모델은 물론 영향을 받는 응용 프로그램과 SQL(Structured Query Language)의 이력 사항을 함께 관리하는 것이 바람직하다.

본 발명의 실시 방법에 따르면, 상기 모델러 품질관리 모듈(405)에 구비된 저장매체에 저장되어 있는 상기 모델러 품질관리 운용 정보는, 논리 데이터 모델 관리정보를 포함하여 이루어지는 것이 바람직하다.

여기서, 상기 논리 데이터 모델 관리정보는, 주제영역, 엔티티, 관계, 및 속성 등을 포함하여 이루어지는 것을 특징으로 한다.

본 발명의 실시 방법에 따르면, 상기 논리 데이터 모델 관리정보의 주제영역은, 업무상 친밀도가 높은 데이터 집합을 하나의 주제 영역으로 선언하여 관리하는 것이다.

여기서, 상기 논리 데이터 모델 관리정보의 주제영역에 대한 관리기준은, 논리 데이터 모델의 주제 영역 관리기준 및 방법은 개념 데이터 모델 주제 영역 관리기준을 따르는 것이 바람직하다.

본 발명의 실시 방법에 따르면, 상기 논리 데이터 모델 관리정보의 엔티티는, 개념 데이터 모델의 정의를 포함하고 이력 관리와 동질성, 독립성 정보가 보다 더 상세히 파악된 서브 타입 정보가 추가될 수 있다.

여기서, 상기 논리 데이터 모델 관리정보의 엔티티에 대한 관리기준은, 완전성, 영속성, 식별성, 동질성, 및 정규화 등을 포함하여 이루어지는 것이 바람직하다.

상기 논리 데이터 모델 관리정보의 엔티티에 대한 관리기준의 완전성은, 상기 개별적인 데이터 집합으로 두 개 이상의 속성과 두 개 이상의 인스턴스를 유지하도록 하는 것을 포함하여 이루어진다.

또한, 상기 논리 데이터 모델 관리정보의 엔티티에 대한 관리기준의 영속성은, 현재 관리하고 있는 데이터 집합이거나 앞으로도 관리할 데이터 집합을 포함하 도록 한다.

또한, 상기 논리 데이터 모델 관리정보의 엔티티에 대한 관리기준의 식별성은, 상기 엔티티의 인스턴스를 개별적으로 구별할 수 있는 하나 이상의 속성이 존재하도록 하는 것을 포함하여 이루어진다.

또한, 상기 논리 데이터 모델 관리정보의 엔티티에 대한 관리기준의 동질성은, 소정의 데이터 집합인 엔티티가 동질의 데이터가 모인 데이터 집합을 포함하도록 한다.

또한, 상기 논리 데이터 모델 관리정보의 엔티티에 대한 관리기준의 정규화는, 상기 엔티티가 일반적으로 3차 정규화까지 정규화하도록 하는 것을 포함하여 이루어진다.

상기 논리 데이터 모델 관리정보의 엔티티를 관리하는 방법은, 상기 개념 데이터 모델의 관리방법을 따르며, 상기 정보의 상세화에 따라 엔티티 정의, 데이터 발생 규칙 등의 세부 정보를 추가 및 관리하는 것이 바람직하다.

본 발명의 실시 방법에 따르면, 상기 논리 데이터 모델 관리정보의 관계는, 개념 데이터 모델의 정의를 포함하고, 상세 논리 데이터 모델 단계에서 모든 M:M 관계는 해소되는 것을 의미한다.

여기서, 상기 논리 데이터 모델 관리정보의 관계에 대한 관리기준은, 선택성, 관계형태, 및 관계명칭 등을 포함하여 이루어지는 것이 바람직하다.

상기 논리 데이터 모델 관리정보의 관계에 대한 관리기준의 선택성은, 상기 관계가 필수와 선택으로 나누어질 수 있도록 하는 것을 포함하여 이루어지며, 상기 필수 관계는 해당 관계를 갖는 인스턴스가 반드시 엔티티에 존재해야 함을 의미한다.

또한, 상기 논리 데이터 모델 관리정보의 관계에 대한 관리기준의 관계형태는, 상기 관계가 1:1 혹은 1:M, M:N의 관계를 가질 수 있도록 하는 것을 포함하여 이루어진다.

또한, 상기 논리 데이터 모델 관리정보의 관계에 대한 관리기준의 관계명칭은, 상기 관계가 관계명이 명확한 경우, 표현에 있어 생략 가능할 수 있으나 일반적으로 반드시 엔티티와 엔티티 간의 관계 설정 시 관계명을 갖도록 하는 것을 포함하여 이루어진다.

상기 논리 데이터 모델 관리정보의 관계를 관리하는 방법은, 개념 데이터 모 델의 관리방법을 따르도록 관리하며, 상기 관계에서 내포하는 비즈니스 룰을 상세하게 정의하여 관리하는 것이 바람직하다.

본 발명의 실시 방법에 따르면, 상기 논리 데이터 모델 관리정보의 속성은, 엔티티 내에서 관리하고자 하는 정보 항목들을 의미한다

여기서, 상기 논리 데이터 모델 관리정보의 속성에 대한 관리기준은, 원자성, 일관성, 무결성, 및 정보성 등을 포함하여 이루어지는 것이 바람직하다.

상기 논리 데이터 모델 관리정보의 속성에 대한 관리기준의 원자성은, 의미 있는 최소 단위까지 분할되어야 하며, 하나의 속성은 동시에 여러 상태의 정보를 포함하여 이루어진다.

또한, 상기 논리 데이터 모델 관리정보의 속성에 대한 관리기준의 일관성은, 소정의 속성은 하나의 데이터 유형을 가리키며 하나의 데이터만 관리하는 것을 포함하여 이루어진다.

상기 논리 데이터 모델 관리정보의 속성에 대한 관리기준의 무결성은, 상기 참조되는 속성의 데이터는 해당 속성을 참조하는 속성의 데이터와 일치하도록 하는 것을 포함하여 이루어진다.

상기 논리 데이터 모델 관리정보의 속성에 대한 관리기준의 정보성은, 상기 업무 내에서 의미 있는 범위 내에서 상세화의 수준이 결정되도록 하는 것을 포함하여 이루어진다.

상기 논리 데이터 모델 관리정보의 속성을 관리하는 방법은, 상기 속성이 엔티티의 관리 항목 범위 내에서 초기에 결정된 후 사용자(600)의 요구에 따라 무분별하게 증가되지 않도록 관리하며, 상기 속성이 기존의 정보에서 추출이 가능하지 않을 때 새로 추가될 수 있고 속성의 상세화에 따라 엔티티가 추가될 수 있도록 관리하는 것이 바람직하다.

상기 UI 처리부(420)는 소정의 모델러(400) 단말(400)이 상기 인터페이스부(410)를 통해 상기 모델러 품질관리 모듈(405)에 접근시, 상기 모델러(400) 단말(400)에 구비된 기능구성(예컨대, 모델러(400) 단말(400)에 구비된 브라우져 프로그램)에 대응하여 소정의 모델러 품질관리 정보를 입력(또는 선택)하여 상기 네트워크 수단을 통해 상기 모델러 품질관리 모듈(405)로 전송할 수 있는 소정의 품질관리 인터페이스 화면을 생성하거나, 및/또는 소정의 DB(도시생략)로부터 추출하고, 상기 인터페이스부(410)와 연동하여 상기 생성(또는 추출)된 품질관리 인터페이스 화면을 상기 네트워크 수단을 통해 상기 모델러(400) 단말(400)로 제공하는 것을 특징으로 한다.

이후, 상기 모델러(400) 단말(400)은 상기 품질관리 인터페이스 화면을 기반으로 소정의 모델러 품질관리 정보를 입력(또는 선택)하며, 상기 입력(또는 선택)된 모델러 품질관리 정보를 상기 네트워크 수단을 통해 상기 모델러 품질관리 모듈(405)로 전송한다.

상기 모델러(400) 정책 확인부(415)는 상기 모델러(400) 단말(400)에서 상기 품질관리 인터페이스 화면을 통해 소정의 모델러 품질관리 정보를 입력(또는 선택)하여 상기 인터페이스 수단을 통해 제공되면, 상기 인터페이스부(410)와 연동하여 상기 CIO 품질관리 모듈(205)에 구비된 저장매체로부터 상기 모델러 품질관리 정보에 대응하는 소정의 품질관리 정책 정보를 추출 및 확인하는 것을 특징으로 하며, 상기 모델러 품질관리 정보에 대응하는 소정의 품질관리 정책 정보는 상기 데이터 품질 관리부(435)로 제공된다.

상기 데이터 추출부(425)는 상기 품질관리 관리대상 DBMS(100)로부터 상기 모델러 품질관리 정보에 대응하는 적어도 하나 이상의 모델 데이터를 추출하는 것을 특징으로 하며, 상기 모델 데이터는, 상기 데이터베이스 품질관리 프레임워크가 적용되는 정보시스템 상에서 데이터 모델을 운용 및 관리하는데 필요한 데이터를 의미하며, 여기에는 데이터 참조 모델, 개념 데이터 모델, 논리 데이터 모델, 물리 데이터 모델에 대한 메타 데이터 및 DBMS(100) 객체 정보가 포함된다.

상기 데이터 구조 확인부(430)는 상기 품질관리 관리대상 DBMS(100)로부터 상기 모델러 품질관리 정보에 대응하는 적어도 하나 이상의 논리 데이터 모델 정보를 확인하는 것을 특징으로 하며, 상기 논리 데이터 모델은, 상기 데이터베이스 품질관리 프레임워크가 적용되는 정보시스템의 개념 데이터 모델을 상세화하여 논리적인 데이터 집합, 관리항목, 관계를 정의한 모델을 의미한다.

상기 데이터 품질 관리부(435)는 상기 저장매체에 저장된 모델러 품질관리 운용 정보와 상기 모델러(400) 정책 확인부(415)에 의해 확인된 품질관리 정책 정보를 기반으로 상기 도면1에 도시된 데이터베이스 품질관리 프레임워크 상의 데이터 관리 프로세스에 따라 상기 데이터 추출부(425)를 통해 추출된 적어도 하나 이상의 모델 데이터를 관리하거나, 및/또는 상기 저장매체에 저장된 모델러 품질관리 운용 정보와 상기 모델러(400) 정책 확인부(415)에 의해 확인된 품질관리 정책 정보를 기반으로 상기 도면1에 도시된 데이터베이스 품질관리 프레임워크 상의 데이터 관리 프로세스에 따라 상기 데이터 구조 확인부(430)에 의해 확인된 논리 데이터 모델 정보를 관리하는 것을 특징으로 하며, 이에 대한 상세한 설명은 이하 도시되는 흐름도를 통해 상세히 설명한다.

상기 데이터베이스 품질관리 프레임워크 상의 품질관리 주체 중 데이터베이스관리자(DBA)(500)가 이용하는 DBA 단말(500)은, 소정의 인터페이스 수단을 통해 DBA 품질관리 모듈(505)에 접근하는 것을 특징으로 하며, 상기 DBA 품질관리 모듈(505)은 상기 인터페이스 수단을 통해 상기 DBA 단말(500)과 상기 도면1에 도시된 데이터베이스 품질관리 프레임워크를 기반으로 상기 DBMS(100)에 대한 데이터베이스 품질관리를 위한 통신채널을 연결 및 관리하는 인터페이스부(510)를 구비하여 이루어지는 것을 특징으로 한다.

본 발명의 일 실시 방법에 따라 상기 DBA 단말(500)이 유선 단말인 경우, 상기 인터페이스부(510)는 상기 DBA 단말(500)과 HTTP(Hyper-Text Transfer Protocol) 프로토콜을 기반으로 소정의 통신채널을 연결하고, 상기 통신채널을 통해 상기 DBA 단말(500)로 HTML(Hyper-Text Markup Language) 호환 문서 형태의 품질관리 인터페이스 화면 및/또는 정보 제공 화면을 전송하여 출력하고, 상기 DBA 단말(500)로부터 상기 품질관리 인터페이스 화면을 통해 입력(또는 선택)된 소정의 DBA 품질관리 정보를 수신 처리하는 기능을 수행하는 것이 바람직하다.

본 발명의 다른 일 실시 방법에 따라 상기 DBA 단말(500)이 CDMA 기반의 무선 단말인 경우, 상기 인터페이스부(510)는 상기 DBA 단말(500)과 WAP(Wireless Application Protocol) 및/또는 ME(Mobile Explorer) 프로토콜을 기반으로 소정의 통신채널을 연결하고, 상기 통신채널을 통해 상기 DBA 단말(500)로 WML(Wireless Markup Language) 및/또는 HTML 호환 문서 형태의 품질관리 인터페이스 화면 및/또는 정보 제공 화면을 전송하여 출력하고, 상기 DBA 단말(500)로부터 상기 품질관리 인터페이스 화면에 대응하는 소정의 DBA 품질관리 정보를 수신 처리하는 기능을 수행하는 것이 바람직하다.

본 발명의 또다른 일 실시 방법에 따라 상기 DBA 단말(500)이 IEEE 802.16x 기반의 무선 단말인 경우, 상기 인터페이스부(510)는 상기 DBA 단말(500)과 상기 IEEE 802.16 규격에 대응하는 무선 프로토콜을 기반으로 소정의 통신채널을 연결하고, 상기 통신채널을 통해 상기 DBA 단말(500)로 소정의 품질관리 인터페이스 화면 및/또는 정보 제공 화면을 전송하여 출력하고, 상기 DBA 단말(500)로부터 상기 품질관리 인터페이스 화면에 대응하는 소정의 DBA 품질관리 정보를 수신 처리하는 기능을 수행하는 것이 바람직하다.

도면2를 참조하면, 상기 DBA 품질관리 모듈(505)은 적어도 하나 이상의 DBA 품질관리 운용정보를 저장하는 저장매체와, 상기 인터페이스부(510)와 연동하여 상기 DBA 단말(500)에서 소정의 DBA 품질관리 정보를 입력(또는 선택)하여 전송하도록 하는 소정의 품질관리 인터페이스 화면을 생성(또는 추출)하여 제공하는 UI 처리부(520)와, 상기 인터페이스부(510)를 통해 상기 DBA 단말(500)로부터 상기 품질관리 인터페이스 화면을 통해 입력(또는 선택)하여 전송된 DBA 품질관리 정보가 수신되면, 상기 CIO 품질관리 모듈(205)에 구비된 저장매체로부터 상기 DBA 품질관리 정보에 대응하는 품질관리 정책 정보를 확인하는 DBA 정책 확인부(520)를 구비하여 이루어지는 것을 특징으로 한다.

또한, 상기 DBA 품질관리 모듈(505)은, 상기 품질관리 관리대상 DBMS(100)로부터 상기 DBA 품질관리 정보에 대응하는 적어도 하나 이상의 관리 데이터를 추출하는 데이터 추출부(525)와, 상기 품질관리 관리대상 DBMS(100)로부터 상기 DBA 품질관리 정보에 대응하는 적어도 하나 이상의 물리 데이터 모델 정보 및/또는 데이터베이스 정보를 확인하는 데이터 구조 확인부(530)를 구비하여 이루어지는 것을 특징으로 한다.

또한, 상기 DBA 품질관리 모듈(505)은, 상기 저장매체에 저장된 DBA 품질관리 운용 정보와 상기 DBA 정책 확인부(520)에 의해 확인된 품질관리 정책 정보를 기반으로 상기 도면1에 도시된 데이터베이스 품질관리 프레임워크 상의 데이터 관리 프로세스에 따라 상기 데이터 추출부(525)를 통해 추출된 적어도 하나 이상의 관리 데이터를 관리하는 데이터 품질 관리부(535)를 구비하여 이루어지는 것을 특징으로 한다.

또한, 상기 데이터 품질 관리부(535)는 상기 저장매체에 저장된 DBA 품질관리 운용 정보와 상기 DBA 정책 확인부(520)에 의해 확인된 품질관리 정책 정보를 기반으로 상기 도면1에 도시된 데이터베이스 품질관리 프레임워크 상의 데이터 관리 프로세스에 따라 상기 데이터 구조 확인부(530)에 의해 확인된 물리 데이터 모델 정보 및/또는 데이터베이스 정보를 관리하는 것을 특징으로 한다.

본 발명의 실시 방법에 따르면, 상기 DBA 품질관리 모듈(505)에 구비된 저장매체에 저장되어 있는 상기 DBA 품질관리 운용 정보는, 상기 품질관리 관리대상 DBMS(100)로부터 상기 DBA 품질관리 정보에 대응하여 추출되는 적어도 하나 이상의 관리 데이터를 관리하기 위한 적어도 하나 이상의 정보를 포함하여 이루어지는 것이 바람직하다.

여기서, 상기 DBA 품질관리 운용 정보는 사용 관리 데이터, 장해 및 보안 관리 데이터, 성능관리 데이터, 흐름관리 데이터 및 품질관리 데이터를 포함하여 이루어지는 것을 특징으로 한다.

본 발명의 실시 방법에 따르면, 상기 DBA 품질관리 운용 정보의 사용 관리 데이터는, 상기 데이터베이스의 활용 가치와 사용자(600)의 만족도를 극대화하기 위해 필수적으로 관리되어야 할 데이터를 의미한다.

여기서, 상기 DBA 품질관리 운용 정보의 사용 관리 데이터에 대한 관리기준은, 데이터 활용도, 사용자(600) 만족도 및 문제 해결 소요 시간의 적절성 등을 포함하여 이루어지는 것이 바람직하다.

상기 DBA 품질관리 운용 정보의 사용 관리 데이터에 대한 관리기준의 데이터 활용도는, 주기적으로 데이터 사용 추세를 파악하고 결과 추이를 분석 및 관리하도록 하는 것을 포함하여 이루어진다.

또한, 상기 DBA 품질관리 운용 정보의 사용 관리 데이터에 대한 관리기준의 사용자(600) 만족도는, 사용자(600)의 데이터베이스에 대한 만족도를 정기적으로 파악하고 결과 추이를 분석 및 관리하는 것을 포함하여 이루어진다.

또한, 상기 DBA 품질관리 운용 정보의 사용 관리 데이터에 대한 관리기준의 문제 해결 소요 시간의 적절성은, 문제 발생에서 확인까지 소요되는 시간과 문제 확인 후 해결까지 소요되는 시간을 점검함으로써, 상기 문제 해결 소요 기간은 데이터가 얼마나 체계적이고 구체적으로 관리되고 있는지를 가늠하도록 분석 및 관리하는 것을 포함하여 이루어진다.

상기 DBA 품질관리 운용 정보의 사용 관리 데이터를 관리하는 방법은, 일별, 주별, 월별로 데이터 변경 현황을 집계함으로써, 급격한 변화가 발생되는 시점을 분석하여 원인 및 추세, 예상되는 문제점과 대책을 세우도록 관리하며, 정기적으로 데이터베이스 사용상의 문제점과 개선 요구 사항을 분석하도록 관리하며, 상기 데이터베이스 활용과 관련되어 발생되는 문제점을 점검할 수 있는 경로를 다양하게 정의하도록 관리하며, 상기 문제 원인을 유형별로 분류하고 처리 작업 내용 및 결과(문제 정의, 관련 데이터베이스, 담당자와 관련자, 작업진행 상황 등)를 상세히 기록하도록 관리한다.

본 발명의 실시 방법에 따르면, 상기 DBA 품질관리 운용 정보의 장해 및 보안 관리 데이터는, 상기 데이터베이스의 정상적인 상태 유지나 효과적인 사용을 방해하는 사건을 사전에 예방하거나 사건 발생시에 신속한 복구가 이루어질 수 있도록 하기 위해 관리되어야 할 데이터를 의미한다.

여기서, 상기 DBA 품질관리 운용 정보의 장해 및 보안 관리 데이터에 대한 관리기준은, 주기적인 상태기록, 복구절차와 규칙 및 접근통제 등을 포함하여 이루어지는 것이 바람직하다.

상기 DBA 품질관리 운용 정보의 장해 및 보안 관리 데이터에 대한 관리기준의 주기적인 상태기록은, 상기 데이터베이스의 백업 주기, 백업 방법, 백업 데이터의 보관 및 복구 관련 기록을 관리하도록 하는 것을 포함하여 이루어진다.

또한, 상기 DBA 품질관리 운용 정보의 장해 및 보안 관리 데이터에 대한 관리기준의 복구절차와 규칙은, 비상시 데이터 복구절차와 적용되는 규칙을 정의하여 관리하도록 하는 것을 포함하여 이루어진다.

또한, 상기 DBA 품질관리 운용 정보의 장해 및 보안 관리 데이터에 대한 관 리기준의 접근통제는, 상기 데이터베이스 내부 및 외부의 부적합한 사용자(600)로부터 상기 데이터베이스에 대한 접근을 차단하고 사용자(600)의 권한 및 등급을 관리하도록 하는 것을 포함하여 이루어진다.

상기 DBA 품질관리 운용 정보의 장해 및 보안 관리 데이터를 관리하는 방법은, 상기 데이터베이스를 평가하여 중요도를 결정하도록 관리하며, 상기 중요도에 따라 일별, 주별, 월별로 백업할 데이터를 분류하도록 관리하며, 상기 백업 데이터의 보관 장소는 가급적 네트워크 및 서버가 다른 시스템과 분리되도록 하며 안전장치를 설정하도록 관리하며, 상기 데이터베이스에 대한 보안 규정을 수립하고 주기적으로 교육 및 홍보하며, 각 데이터베이스 별로 사용자(600)의 접근 권한을 명시하고 주기적으로 불법적인 접근을 검사하여 조치하도록 관리한다.

본 발명의 실시 방법에 따르면, 상기 DBA 품질관리 운용 정보의 성능관리 데이터는, 상기 데이터베이스의 성능을 개선시키기 위해 필수적으로 관리해야 할 데이터를 의미한다.

여기서, 상기 DBA 품질관리 운용 정보의 성능관리 데이터에 대한 관리기준은, 성능 향상 절차 및 성능 점검 주기 등을 포함하여 이루어지는 것이 바람직하다.

상기 DBA 품질관리 운용 정보의 성능관리 데이터에 대한 관리기준의 성능 향상 절차는 상기 데이터베이스의 성능을 체계적으로 관리하기 위해 데이터베이스의 성능 향상을 위한 절차와 규칙을 정의하여 관리하는 것을 포함하여 이루어진다.

또한, 상기 DBA 품질관리 운용 정보의 성능관리 데이터에 대한 관리기준의 성능 점검 주기는, 상기 데이터베이스의 성능을 주기적으로 점검할 수 있도록 데이터베이스의 성능 측정 기준과 측정 주기가 정의되도록 하는 것을 포함하여 이루어진다.

상기 DBA 품질관리 운용 정보의 성능관리 데이터를 관리하는 방법은, 상기 데이터베이스에 대한 성능 측정 기준을 정의하며, 상기 기준은 모두 정량화하도록 관리하며, 일별, 주별, 월별로 성능을 측정하고 그 추세를 분석하도록 관리하며, 상기 성능 향상을 위한 절차와 규칙(예컨대, 질의어 최적화, 데이터베이스 구조 변경 등에 대한 절차와 규칙 등)을 정비하도록 관리하며, 상기 데이터베이스 관리에 따른 재구성 작업의 시기와 방법을 정의하도록 관리하며, 상기 데이터베이스의 스토리지(Storage)의 교체 및 확장 시기에 대한 규칙을 정의하도록 관리하는 것이 바람직하다.

본 발명의 실시 방법에 따르면, 상기 DBA 품질관리 운용 정보의 흐름관리 데이터는, 소정의 정보시스템 데이터를 다른 정보시스템으로 이동할 때 사용하는 소 스 데이터와 타깃 데이터간의 매핑 정보를 관리하는 데이터를 의미한다.

여기서, 상기 DBA 품질관리 운용 정보의 흐름관리 데이터에 대한 관리기준은, 소스 및 타깃 데이터의 매핑 규칙, 및 소스 및 타깃 데이터 정제 규칙 등을 포함하여 이루어지는 것이 바람직하다.

상기 DBA 품질관리 운용 정보의 흐름관리 데이터에 대한 관리기준의 소스 및 타깃 데이터의 매핑 규칙, 상기 데이터 이동이 필요한 모든 소스와 타깃을 정의하고 소스타깃간의 매핑 규칙을 정의하도록 하는 것을 포함하여 이루어진다.

또한, 상기 DBA 품질관리 운용 정보의 흐름관리 데이터에 대한 관리기준의 소스 및 타깃 데이터 정제 규칙은, 상기 정의된 소스와 타깃의 매핑 규칙을 준수하고 이에 위배되는 데이터에 대한 정제(Cleansing) 규칙이 정의되어 있도록 하는 것을 포함하여 이루어진다.

상기 DBA 품질관리 운용 정보의 흐름관리 데이터를 관리하는 방법은, 상기 데이터베이스에 대한 소스 데이터와 타깃 데이터간의 매핑 리스트를 작성하고, 타깃 시스템에서 필요로 하는 소스 데이터가 모두 포함되어 있는지 확인하도록 관리하며, 상기 데이터 이동이 필요 없는 소스와 타깃이 매핑되어 있지 않은지 검사하도록 관리하며, 상기 삭제된 소스를 매핑 소스로 사용하고 있는지 검사하도록 관리 하며, 상기 소스와 타깃의 데이터 구조가 동일한지 조사한다. 동일하지 않은 경우 변환 규칙을 적용하도록 관리하며, 상기 변환 규칙이 데이터 무결성 규칙을 준수하는지 검사하고, 그 결과가 데이터 정합성을 보장하는지 검사하도록 관리하는 것이 바람직하다.

본 발명의 실시 방법에 따르면, 상기 DBA 품질관리 운용 정보의 품질관리 데이터는, 상기 데이터의 정합성을 확보하고 데이터 품질의 유지 및 개선을 위한 작업을 수행하기 위해 기본적으로 관리되어야 할 데이터를 의미하는 것으로서, 상기 품질관리 데이터를 관리함으로써 데이터의 비효율적 사용을 예방하고 데이터의 운용 중에 발생할 수 있는 데이터의 부정합성에 대한 데이터 품질 저하를 예방할 수 있으므로, 운용 시스템 전반의 데이터를 고품질로 유지할 수 있다.

여기서, 상기 DBA 품질관리 운용 정보의 품질관리 데이터에 대한 관리기준은, 품질 기준, 품질 점검 주기, 품질 검증 절차와 규칙, 및 품질개선 절차 등을 포함하여 이루어지는 것이 바람직하다.

상기 DBA 품질관리 운용 정보의 품질관리 데이터에 대한 관리기준의 품질 기준은, 상기 시스템에서 관리하는 데이터의 품질 기준을 정의한다. 품질 기준은 데이터의 중요도에 따라 등급을 두어 관리하도록 하는 것을 포함하여 이루어진다.

또한, 상기 DBA 품질관리 운용 정보의 품질관리 데이터에 대한 관리기준의 품질 점검 주기는, 상기 데이터 품질관리를 지속적 및 정기적으로 수행하기 위해 데이터베이스 성능과 데이터 품질 등에 대한 측정 주기를 설정한다. 품질 점검 주기는 사용자(600)의 요구 수준을 반영하여 결정하도록 하는 것을 포함하여 이루어진다.

또한, 상기 DBA 품질관리 운용 정보의 품질관리 데이터에 대한 관리기준의 품질 검증 절차와 규칙는, 상기 정의된 품질 기준을 적용하기 위한 데이터 품질 검증 절차와 규칙을 정의한다. 여기에는 정의된 절차와 규칙을 따를 수 없는 예외 사항에 대한 조치 방안도 함께 고려되도록 하는 것을 포함하여 이루어진다.

또한, 상기 DBA 품질관리 운용 정보의 품질관리 데이터에 대한 관리기준의 품질개선 절차는, 상기 측정된 품질 평가 결과를 반영하여 데이터의 품질을 향상시키고 고품질 데이터를 유지할 수 있는 절차와 방법을 정의하도록 하는 것을 포함하여 이루어진다.

상기 DBA 품질관리 운용 정보의 품질관리 데이터를 관리하는 방법은, 상기 데이터베이스에 대한 데이터 품질관리가 필요한 항목(예컨대, Entity Integrity, Referential Integrity, Domain Integrity, 속성, 컬럼의 Business Rule 적용, 엔티티, Table 정의에 따른 데이터 생성, 변경, 삭제 규칙, 트리거(trigger)등 사용 자 정의 DBMS(100) 객체의 작동 여부, 데이터 복제 허용 시 원본 데이터와 복제 데이터간의 정합성 등)을 도출하도록 관리하며, 또한 항목별로 품질 기준에 벗어나는 부적합한 데이터에 대한 오류 수정 규칙을 정의하도록 관리하는 것이 바람직하다.

본 발명의 실시 방법에 따르면, 상기 DBA 품질관리 모듈(505)에 구비된 저장매체에 저장되어 있는 상기 DBA 품질관리 운용 정보는, 물리 데이터 모델 관리정보 및/또는 데이터베이스 관리정보를 포함하여 이루어지는 것이 바람직하다.

상기 물리 데이터 모델 관리정보는, 주제영역, 테이블, 관계, 및 컬럼(Column) 등을 포함하여 이루어지는 것을 특징으로 한다.

본 발명의 실시 방법에 따르면, 상기 물리 데이터 모델 관리정보의 주제영역에 대한 관리기준은, 상기 논리 데이터 모델에서 정의한 하나의 주제영역이 물리 데이터 모델에서는 서로 다른 스키마나 서버로 분산될 수 있다. 경우에 따라서는 하나의 서버의 하나의 스키마 내에서 테이블의 Naming Convention에 의하여 물리적 주제영역을 구분하여 관리할 수도 있다. 물리 데이터 모델의 주제 영역 관리기준은 개념 데이터 모델과 논리 데이터 모델의 기준을 따르는 것이 바람직하며, 상기 논리 데이터 모델 관리대상의 주제영역을 관리하는 방법은 상기 논리적인 주제 영역과 DBMS(100)의 인스턴스 및 스키마와의 대응관계를 관리하는 것이 바람직하다.

본 발명의 실시 방법에 따르면, 상기 물리 데이터 모델 관리정보의 테이블은, 상기 데이터의 물리적 특성 및 DBMS(100)의 특성에 따라 하나의 테이블 혹은 서브타입이나 업무적 특성에 따라 하나 이상의 물리적 테이블로 분할될 수 있다.

여기서, 상기 물리 데이터 모델 관리정보의 테이블에 대한 관리기준은, 영속성 및 식별성 등을 포함하여 이루어지는 것이 바람직하다.

상기 물리 데이터 모델 관리정보의 테이블에 대한 관리기준의 영속성은, 상기 테이블의 데이터가 현재 관리하고 있는 데이터이며 앞으로도 관리될 필요가 있는 데이터를 포함하여 이루어진다.

또한, 상기 물리 데이터 모델 관리정보의 테이블에 대한 관리기준의 식별성은, 상기 테이블 내의 레코드들은 하나 이상의 컬럼 데이터에 의해 구별 가능하도록 하는 것을 포함하여 이루어진다.

상기 물리 데이터 모델 관리정보의 테이블을 관리하는 방법은, 상기 테이블에 저장되는 데이터의 생명 주기와 일정 기간 유지 및 관리해야 할 데이터의 양과 같은 설계 정보를 관리하는 것이 바람직하다.

본 발명의 실시 방법에 따르면, 상기 물리 데이터 모델 관리정보의 관계는, 부모 테이블과 자식 테이블간의 데이터 생성, 삭제, 변경 규칙을 의미한다.

여기서, 상기 물리 데이터 모델 관리정보의 관계에 대한 관리기준은, 생성규칙, 변경규칙, 및 삭제규칙등을 포함하여 이루어지는 것이 바람직하다.

상기 물리 데이터 모델 관리정보의 관계에 대한 관리기준의 생성규칙은, 상기 자식 테이블의 데이터 생성 시 부모 테이블에 참조되는 데이터가 반드시 존재하도록 하는 것을 포함하여 이루어진다.

또한, 상기 물리 데이터 모델 관리정보의 관계에 대한 관리기준의 변경규칙은, 상기 부모 테이블의 키 데이터가 변경되면 참조하는 자식 테이블의 참조 데이터는 같이 변경되거나 혹은 자식 데이터가 존재하면 부모 테이블의 키 데이터는 변경되지 못하도록 하는 것을 포함하여 이루어진다.

상기 물리 데이터 모델 관리정보의 관계에 대한 관리기준의 삭제규칙은, 상기 부모 테이블의 데이터가 삭제되면 해당 데이터를 참조하는 자식 테이블의 데이터가 함께 삭제되거나 혹은 자식 데이터가 존재하면 부모 테이블의 데이터는 삭제될 수 없도록 하는 것을 포함하여 이루어진다.

상기 물리 데이터 모델 관리정보의 관계를 관리하는 방법은, 상기 관계가 업 무 규칙이므로 DBMS(100) 수준에서 관리할 것인지 애플리케이션 수준에서 관리할지 여부를 먼저 결정하도록 관리하며, 상기 트리거에 의한 자동 변경은 DBMS(100) 오류 시 추적이 어려우므로 가능한 최소화하도록 관리하는 것이 바람직하다.

본 발명의 실시 방법에 따르면, 상기 물리 데이터 모델 관리정보의 컬럼은, 표준화된 도메인 내에서 업무 규칙이 반영된 데이터가 저장될 수 있도록 정의한 것을 의미한다.

상기 물리 데이터 모델 관리정보의 컬럼을 관리하는 방법은, 소정의 컬럼 데이터는 같은 데이터 유형(type)과 데이터 표현을 갖도록 관리하며, 유사한 데이터 유형과 표현을 갖는 컬럼의 물리적 속성을 도메인으로 정의하여 관리하는 것이 바람직하다.

상기 데이터베이스 관리정보는, 저장공간, 테이블, 제약조건, 인덱스, 트리거, DB 링크, 프로시져, 뷰, 동의어, 및 역할 등을 포함하여 이루어지는 것을 특징으로 한다.

본 발명의 실시 방법에 따르면, 상기 데이터베이스 관리정보의 저장공간은, 상기 데이터베이스에서 데이터를 저장할 공간을 필요로 하는 테이블과 인덱스를 정의하는 영역(tablespace, data file)을 의미하며, 상기 데이터베이스에서 운영하는 모든 데이터는 테이블과 인덱스로 구분되어 저장되며 데이터의 관리는 기본적으로 저장 공간의 관리에서 시작된다.

여기서, 상기 데이터베이스 관리정보의 저장공간에 대한 관리기준은, 안전성, 보안성, 확장성, 및 성능보장 등을 포함하여 이루어지는 것이 바람직하다.

상기 데이터베이스 관리정보의 저장공간에 대한 관리기준의 안전성은, 상기 저장 공간을 위한 시스템의 디스크 영역이 시스템의 타 프로그램 수행 영역으로부터 분리되어 안전하게 보호되어야 하는 것을 포함하여 이루어지며, 이를 위해 보통의 업무 시스템은 DBMS(100) 전용 서버를 운영하거나, 및/또는 상기 저장공간이 상기 데이터가 물리적으로 저장되는 실제 공간이므로 외부의 위협이나 재해로부터 저장 공간의 존재가 보호되도록 한다.

또한, 상기 데이터베이스 관리정보의 저장공간에 대한 관리기준의 보안성은, 상기 저장공간이 데이터가 물리적으로 저장되는 실제 공간이므로 허가 받지 않은 프로그램이나 사용자(600)에 대하여 완전하게 접근 제어가 이루어지도록 한다.

또한, 상기 데이터베이스 관리정보의 저장공간에 대한 관리기준의 확장성은, 상기 저장공간에서 상기 데이터가 지속적으로 증가하므로 저장 공간의 확장과 물리적 디스크 영역의 할당이 충분하게 되도록 하는 것을 포함하여 이루어진다.

또한, 상기 데이터베이스 관리정보의 저장공간에 대한 관리기준의 성능보장은, 상기 대용량의 데이터가 DBMS(100) 운영 중 수시로 호출되고 저장되므로 저장 공간을 할당한 물리적 디스크는 빠른 성능을 유지할 수 있는 제품으로 적절한 구조적 배치가 이루어진다.

상기 데이터베이스 관리정보의 저장공간을 관리하는 방법은, 상기 DBA는 관리기준에 따라 성능과 보안을 고려하여 시스템의 저장 공간을 수시로 확인하여 데이터의 최종 보안과 안전성을 제일의 목적으로 관리하며, 또한 개발자나 사용자(600)의 편의에 따라 무분별하게 데이터가 확장되는 것을 제어하고 적절한 수준의 저장 공간에 대한 백업도 병행되도록 관리하는 것이 바람직하다.

본 발명의 실시 방법에 따르면, 상기 데이터베이스 관리정보의 테이블은, 상기 데이터베이스에서 엔티티와 속성이 테이블로 정의되는데, 상기 데이터의 특성에 따라 클러스터, 파티션 등의 다양한 방법이 적용될 수 있으며, 상기 데이터의 증가 추이에 따라 물리적 특성이 변경될 수 있다.

여기서, 상기 데이터베이스 관리정보의 테이블에 대한 관리기준은, 주기성, 다양성, 보안성, 및 논리성 등을 포함하여 이루어지는 것이 바람직하다.

상기 데이터베이스 관리정보의 테이블에 대한 관리기준의 주기성은, 상기 테이블 내의 데이터는 일정한 주기에 따라 백업되거나 성능을 위해 재 생성되도록 하는 것을 포함하여 이루어진다.

또한, 상기 데이터베이스 관리정보의 테이블에 대한 관리기준의 다양성은, 상기 테이블 내의 데이터는 성능을 위하여 적절한 분산 전략과 테이블 저장 공간 정의 방식에 따라 파티션(Partition), 클러스터(Cluster), IOT(Index Organized Table)등 여러 형태로 정의되도록 하는 것을 포함하여 이루어진다.

또한, 상기 데이터베이스 관리정보의 테이블에 대한 관리기준의 보안성은, 상기 테이블이 권한과 사용에 따라 제한된 범위의 사용자(600)에게 테이블 단위, 컬럼 단위로 접근, 생성, 변경, 삭제 규칙이 정의되도록 하는 것을 포함하여 이루어진다.

또한, 상기 데이터베이스 관리정보의 테이블에 대한 관리기준의 논리성은, 상기 테이블의 추가와 컬럼의 추가가 반드시 논리 데이터 모델을 참조하여 수행하도록 하는 것을 포함하며 이루어지며, 상기 논리 데이터 모델을 근거로 하지 않은 DBMS(100)상의 테이블과 컬럼의 추가는 무분별한 중복 데이터를 양산하게 되어 결과적으로 데이터의 품질을 떨어뜨리게 된다.

상기 데이터베이스 관리정보의 테이블을 관리하는 방법은, 상기 DBA가 관리기준에 따라 성능과 보안을 고려하여 테이블의 데이터를 관리해야 하며 개발자나 사용자(600)의 편의만을 고려해 무분별하게 테이블을 생성하지 않도록 적절하게 제한하도록 관리하는 것이 바람직하다.

본 발명의 실시 방법에 따르면, 상기 데이터베이스 관리정보의 제약조건은, 상기 데이터베이스에서 비 널(Not Null), 디폴트(Default), 외부 키 상수(Foreign Key Constraint), 및 체크(Check) 조건 등의 비즈니스 규칙이 컬럼에 정의할 것을 권장하나 테이블간의 관계 적용 제약 규칙은 애플리케이션과 병행하여 적용하는 것을 의미한다.

여기서, 상기 데이터베이스 관리정보의 제약조건에 대한 관리기준은, 데이터베이스에서 비 널(Not Null) 조건, 디폴트(Default), 외부 키(Foreign Key) 조건, 및 체크(Check) 조건 등을 포함하여 이루어지는 것이 바람직하다.

상기 데이터베이스 관리정보의 제약조건에 대한 관리기준의 비 널(Not Null) 조건은, 테이블에 데이터가 반드시 존재해야 하는 컬럼을 정의하는 것을 포함하여 이루어진다.

또한, 상기 데이터베이스 관리정보의 제약조건에 대한 관리기준의 디폴 트(Default) 조건은, 상기 데이터가 반드시 존재해야 하는 컬럼에 확정 값을 정의할 수 없을 때 기본 데이터를 정의하는 것을 포함하여 이루어진다.

또한, 상기 데이터베이스 관리정보의 제약조건에 대한 관리기준의 외부 키(Foreign Key) 조건은, 상기 물리 데이터 모델에서 정의한 관계의 입력, 삭제, 생성 규칙을 정의하여 관리하는 것을 포함하여 이루어진다.

또한, 상기 데이터베이스 관리정보의 제약조건에 대한 관리기준의 체크(Check) 조건은, 특정 컬럼에는 미리 정의한 데이터의 종류 혹은 범위 내의 데이터만 존재하도록 정의하는 것을 포함하여 이루어진다.

상기 데이터베이스 관리정보의 제약조건을 관리하는 방법은, 상기 컬럼에 대한 제약 조건의 반영 역시 논리 데이터 모델의 속성 정의와 맞춰지도록 관리하며, 상기 관계에 대한 규칙은 애플리케이션에 의해 유지될 수 있도록 관리하는 것이 바람직하다.

본 발명의 실시 방법에 따르면, 상기 데이터베이스 관리정보의 인덱스는, 상기 데이터베이스에서 논리 데이터 모델에는 반영되어 있지 않으나 데이터의 접근 속도를 빠르게 하기 위한 데이터 저장소의 하나로서, 상기 데이터베이스 관리정보의 인덱스에 대한 관리기준은, 업무 요건에 따라 다양하게 정의될 수 있으나, 구성 하는 컬럼의 중복도가 높을수록 저장 공간의 낭비와 데이터 입력, 삭제, 갱신 시에 오히려 속도에 악영향을 줄 수 있으므로, 사용하는 상용 RDBMS(100)의 종류에 따라 다양한 종류가 존재할 수 있다.

상기 데이터베이스 관리정보의 인덱스를 관리하는 방법은, 일반적으로 B+Tree 형태로 유지되는데, 이 때 인덱스는 저장 공간의 재사용이 거의 없으므로 주기적으로 인덱스를 재 생성할 것이 바람직하다.

본 발명의 실시 방법에 따르면, 상기 데이터베이스 관리정보의 트리거는, 상기 데이터베이스에서 테이블과 연계되어서 미리 규정된 함수를 수행하는 것으로서, 상기 데이터베이스 관리정보의 트리거에 대한 관리기준은, 상기 트리거의 생성 시 BEFORE 키를 사용하여 Tuple(row, record)에 어떤 이벤트(event)가 발생하기 전에 기동될 수 있도록 규정 할 수 있으며, 반대로 AFTER키를 사용하여 이벤트 완료 후에 기동되게 할 수도 있다.

상기 데이터베이스 관리정보의 트리거를 관리하는 방법은, 트리거가 실행될 때 다른 트리거가 연쇄적으로 기동될 수도 있다. 따라서 트리거의 생성과 사용은 신중하게 정의되어야 하며 잘못된 트리거의 사용으로 원하지 않는 결과를 얻을 수도 있으며, 또한 동일한 테이블에 동일한 이벤트를 지정하는 하나 이상의 트리거를 정의할 수 있으나, 이는 상기 트리거의 기동 순서를 예측할 수 없게 하므로 보다 당업자에 의해 생략될 수 있다.

본 발명의 실시 방법에 따르면, 상기 데이터베이스 관리정보의 DB 링크는, 상기 데이터베이스에서 원격지에 있는 데이터베이스를 연결하여 한 곳의 서버에서 다른 서버에 있는 데이터를 하나의 SQL문 내에서 처리하도록 하는 것으로서, 상기 데이터베이스 관리정보의 DB 링크에 대한 관리기준은, 분산 서버 환경에서 하나의 서버에서 다른 서버 혹은 다른 데이터베이스 인스턴스에 위치하는 테이블의 데이터를 손쉽게 호출하고자 할 때 정의한다.

상기 데이터베이스 관리정보의 DB 링크를 관리하는 방법은, 상기 DB 링크가 제대로 생성되었으나 질의 시에 연결에 실패하는 경우가 자주 발생하므로, 실제 사용에서 작동여부에 대한 검증이 필요하며, 또한 DB 링크의 남용은 SQL 수행 속도의 저하를 가져올 수 있으므로, 정보시스템의 성능을 고려하여 적절하게 관리하는 것이 바람직하다.

본 발명의 실시 방법에 따르면, 상기 데이터베이스 관리정보의 프로시져는, 상기 데이터베이스에서 함수(Function)와 프로시져(Procedure)는 사용자(600)가 정의하여 사용하는 것으로서, 상기 함수와 프로시져는 프로그램 SQL문으로 작성되며, SQL문으로 해당 함수와 프로시져를 호출하여 사용할 수 있다.

상기 데이터베이스 관리정보의 프로시져에 대한 관리기준은, 상기 테이블의 데이터는 SQL문에 의해서 입력, 수정, 삭제가 수행되나 복잡한 업무를 수행할 때 혹은 같은 유형의 SQL이 반복될 때 해당 SQL문을 함수나 프로시져로 정의하도록 하는 것을 포함하여 이루어진다.

상기 데이터베이스 관리정보의 프로시져를 관리하는 방법은, 상기 함수와 프로시져는 공용성이 보다 강조되면 동의어 선언을 하여 다른 스키마에서 정의한 함수와 프로시져의 재사용률을 높이도록 관리하며, 상기 함수나 프로시져내에 잘못 사용한 SQL문장은 전체적인 수행 속도를 크게 저하시킬 수 있으므로 성능 검증을 통해 관리하는 것이 바람직하다.

본 발명의 실시 방법에 따르면, 상기 데이터베이스 관리정보의 뷰(View)는, 상기 데이터베이스에서 데이터를 보기 위하여 생성한 객체로 물리적인 저장 공간을 필요로 하지 않으며 사용자(600)가 정의한 SQL문의 수행 결과를 보여주는 가상의 데이터 영역으로서, 상용 RDBMS(100)의 종류에 따라 실제 물리적인 저장 공간을 갖는 뷰도 존재할 수 있다.

상기 데이터베이스 관리정보의 뷰에 대한 관리기준은, 중요한 데이터에 대한 접근 제한과 데이터베이스의 복잡성 완화, 복잡한 데이터베이스 디자인의 숨김, 이질 데이터에 대한 분산 질의를 포함한 작업의 단순화를 위하여 생성하는 것을 포함 하여 이루어진다.

상기 데이터베이스 관리정보의 뷰를 관리하는 방법은, 복합적인 뷰는 사용자(600)의 의도를 제대로 파악할 수 없고 전체적으로 수행되는 SQL의 업무를 파악하기 힘들게 하며 속도에도 영향을 줄 수 있으므로, 중첩 뷰의 사용과 너무 복잡한 뷰의 사용은 자제하도록 관리하는 것이 바람직하다.

본 발명의 실시 방법에 따르면, 상기 데이터베이스 관리정보의 동의어는, 상기 데이터베이스에서 테이블에 대한 별명을 의미하며, 일반 동의어는 모든 유저가 만들 수 있으며, 소유권은 생성한 자만이 사용할 수 있는데, 상기 동의어는 PUBLIC을 사용한 동의어로, DBA만이 만들고 삭제할 수 있다.

상기 데이터베이스 관리정보의 동의어에 대한 관리기준은, 주제 영역을 스키마로 정의했을 때 다른 스키마에 정의되어 있으나 업무상 자주 빈번하게 참조해야 하는 테이블 데이터에 대하여 동의어를 정의는 것을 포함하여 이루어진다.

상기 데이터베이스 관리정보의 동의어를 관리하는 방법은, 상기 동의어는 하나의 객체를 여러 스키마에서 공용으로 사용하고자 할 경우 생성할 것이 바람직하며, 다른 스키마에서 생성된 객체에 읽기 권한이 있어도 객체에 대한 접근이 번거로울 때 동의어를 사용하여 간편화하도록 관리하는 것이 바람직하다.

본 발명의 실시 방법에 따르면, 상기 데이터베이스 관리정보의 역할(Role)은, 상기 데이터베이스 객체에 대한 생성, 삭제, 읽기, 변경 권한 규칙을 의미하며, 상기 역할을 부여하고 제어할 수 있는 권한은 DBA가 가진다.

상기 데이터베이스 관리정보의 역할에 대한 관리기준은, 상기 데이터베이스 객체를 관리할 때는 사용의 편리함도 중요하나 테이블 내의 데이터의 보안과 관리도 중요하며, 권한 그룹을 생성하여 데이터베이스를 사용하는 사용자(600)의 권한을 적절히 제안하여 데이터베이스 객체를 보호하고 객체 내의 데이터를 보호하기 위해 역할을 정의하도록 하는 것을 포함하여 이루어진다.

상기 데이터베이스 관리정보의 역할을 관리하는 방법은, 상용 RDBMS(100)에서는 자주 사용될 수 있는 것과 중요도가 높은 권한들을 묶어서 몇 개의 기본적인 역할을 제공하며, 상기 역할은 기본적으로 상용 RDBMS(100)에서 제공하는 것을 사용하되 시스템 내의 보안 규칙에 따라 다양하게 정의하여 사용하도록 관리하는 것이 바람직하다.

상기 UI 처리부(520)는 소정의 DBA 단말(500)이 상기 인터페이스부(510)를 통해 상기 DBA 품질관리 모듈(505)에 접근시, 상기 DBA 단말(500)에 구비된 기능구성(예컨대, DBA 단말(500)에 구비된 브라우져 프로그램)에 대응하여 소정의 DBA 품 질관리 정보를 입력(또는 선택)하여 상기 네트워크 수단을 통해 상기 DBA 품질관리 모듈(505)로 전송할 수 있는 소정의 품질관리 인터페이스 화면을 생성하거나, 및/또는 소정의 DB(도시생략)로부터 추출하고, 상기 인터페이스부(510)와 연동하여 상기 생성(또는 추출)된 품질관리 인터페이스 화면을 상기 네트워크 수단을 통해 상기 DBA 단말(500)로 제공하는 것을 특징으로 한다.

이후, 상기 DBA 단말(500)은 상기 품질관리 인터페이스 화면을 기반으로 소정의 DBA 품질관리 정보를 입력(또는 선택)하며, 상기 입력(또는 선택)된 DBA 품질관리 정보를 상기 네트워크 수단을 통해 상기 DBA 품질관리 모듈(505)로 전송한다.

상기 DBA 정책 확인부(520)는 상기 DBA 단말(500)에서 상기 품질관리 인터페이스 화면을 통해 소정의 DBA 품질관리 정보를 입력(또는 선택)하여 상기 인터페이스 수단을 통해 제공되면, 상기 인터페이스부(510)와 연동하여 상기 CIO 품질관리 모듈(205)에 구비된 저장매체로부터 상기 DBA 품질관리 정보에 대응하는 소정의 품질관리 정책 정보를 추출 및 확인하는 것을 특징으로 하며, 상기 DBA 품질관리 정보에 대응하는 소정의 품질관리 정책 정보는 상기 데이터 품질 관리부(535)로 제공된다.

상기 데이터 추출부(525)는 상기 품질관리 관리대상 DBMS(100)로부터 상기 DBA 품질관리 정보에 대응하는 적어도 하나 이상의 관리 데이터를 추출하는 것을 특징으로 하며, 상기 관리 데이터는, 상기 데이터베이스 DBA 품질관리 모듈(505)에서 사용하는 용어, 도메인, 코드 및 기타 데이터 관련요소에 대해 공통된 형식과 내용으로 정의하여 사용하는 표준 관련 데이터를 의미하며, 상기 정보시스템의 데이터 품질 확보를 위한 필수 요소로, 관리 데이터를 정의 및 관리함으로써, 데이터 간의 불일치와 데이터 오류를 방지하고 데이터에 대한 이해도를 높이는 것을 특징으로 하며, 또한 기관이나 기업 전사차원에서 단일하고 표준화된 정보시스템을 구현하게 함으로써, 데이터 통합을 효율적으로 수행하도록 하는 것을 특징으로 한다.

상기 데이터 구조 확인부(530)는 상기 품질관리 관리대상 DBMS(100)로부터 상기 DBA 품질관리 정보에 대응하는 적어도 하나 이상의 물리 데이터 모델 정보 및/또는 데이터베이스 정보를 확인하는 것을 특징으로 하며, 상기 물리 데이터 모델은, 상기 데이터베이스 품질관리 프레임워크가 적용되는 정보시스템의 DBMS(100)의 특성과 성능을 고려하여 물리 데이터 모델을 구체화시킨 모델을 의미하고, 상기 데이터베이스는, 상기 데이터베이스 품질관리 프레임워크가 적용되는 정보시스템의 물리 데이터 모델을 구현한 결과물이며 구축된 실제 데이터가 저장되는 데이터 저장소를 의미한다.

상기 데이터 품질 관리부(535)는 상기 저장매체에 저장된 DBA 품질관리 운용 정보와 상기 DBA 정책 확인부(520)에 의해 확인된 품질관리 정책 정보를 기반으로 상기 도면1에 도시된 데이터베이스 품질관리 프레임워크 상의 데이터 관리 프로세 스에 따라 상기 데이터 추출부(525)를 통해 추출된 적어도 하나 이상의 관리 데이터를 관리하거나, 및/또는 상기 저장매체에 저장된 DBA 품질관리 운용 정보와 상기 DBA 정책 확인부(520)에 의해 확인된 품질관리 정책 정보를 기반으로 상기 도면1에 도시된 데이터베이스 품질관리 프레임워크 상의 데이터 관리 프로세스에 따라 상기 데이터 구조 확인부(530)에 의해 확인된 물리 데이터 모델 정보 및/또는 데이터베이스 정보를 관리하는 것을 특징으로 하며, 이에 대한 상세한 설명은 이하 도시되는 흐름도를 통해 상세히 설명한다.

상기 데이터베이스 품질관리 프레임워크 상의 품질관리 주체 중 사용자(600)가 이용하는 사용자(600) 단말(600)은, 소정의 인터페이스 수단을 통해 사용자 품질관리 모듈(605)에 접근하는 것을 특징으로 하며, 상기 사용자 품질관리 모듈(605)은 상기 인터페이스 수단을 통해 상기 사용자(600) 단말(600)과 상기 도면1에 도시된 데이터베이스 품질관리 프레임워크를 기반으로 상기 DBMS(100)에 대한 데이터베이스 품질관리를 위한 통신채널을 연결 및 관리하는 인터페이스부(610)를 구비하여 이루어지는 것을 특징으로 한다.

본 발명의 일 실시 방법에 따라 상기 사용자(600) 단말(600)이 유선 단말인 경우, 상기 인터페이스부(610)는 상기 사용자(600) 단말(600)과 HTTP(Hyper-Text Transfer Protocol) 프로토콜을 기반으로 소정의 통신채널을 연결하고, 상기 통신채널을 통해 상기 사용자(600) 단말(600)로 HTML(Hyper-Text Markup Language) 호 환 문서 형태의 품질관리 인터페이스 화면 및/또는 정보 제공 화면을 전송하여 출력하고, 상기 사용자(600) 단말(600)로부터 상기 품질관리 인터페이스 화면을 통해 입력(또는 선택)된 소정의 사용자 품질관리 정보를 수신 처리하는 기능을 수행하는 것이 바람직하다.

본 발명의 다른 일 실시 방법에 따라 상기 사용자(600) 단말(600)이 CDMA 기반의 무선 단말인 경우, 상기 인터페이스부(610)는 상기 사용자(600) 단말(600)과 WAP(Wireless Application Protocol) 및/또는 ME(Mobile Explorer) 프로토콜을 기반으로 소정의 통신채널을 연결하고, 상기 통신채널을 통해 상기 사용자(600) 단말(600)로 WML(Wireless Markup Language) 및/또는 HTML 호환 문서 형태의 품질관리 인터페이스 화면 및/또는 정보 제공 화면을 전송하여 출력하고, 상기 사용자(600) 단말(600)로부터 상기 품질관리 인터페이스 화면에 대응하는 소정의 사용자 품질관리 정보를 수신 처리하는 기능을 수행하는 것이 바람직하다.

본 발명의 또다른 일 실시 방법에 따라 상기 사용자(600) 단말(600)이 IEEE 802.16x 기반의 무선 단말인 경우, 상기 인터페이스부(610)는 상기 사용자(600) 단말(600)과 상기 IEEE 802.16 규격에 대응하는 무선 프로토콜을 기반으로 소정의 통신채널을 연결하고, 상기 통신채널을 통해 상기 사용자(600) 단말(600)로 소정의 품질관리 인터페이스 화면 및/또는 정보 제공 화면을 전송하여 출력하고, 상기 사용자(600) 단말(600)로부터 상기 품질관리 인터페이스 화면에 대응하는 소정의 사 용자 품질관리 정보를 수신 처리하는 기능을 수행하는 것이 바람직하다.

도면2를 참조하면, 상기 사용자 품질관리 모듈(605)은 적어도 하나 이상의 사용자 품질관리 운용정보를 저장하는 저장매체와, 상기 인터페이스부(610)와 연동하여 상기 사용자(600) 단말(600)에서 소정의 사용자 품질관리 정보를 입력(또는 선택)하여 전송하도록 하는 소정의 품질관리 인터페이스 화면을 생성(또는 추출)하여 제공하는 UI 처리부(620)와, 상기 인터페이스부(610)를 통해 상기 사용자(600) 단말(600)로부터 상기 품질관리 인터페이스 화면을 통해 입력(또는 선택)하여 전송된 사용자 품질관리 정보가 수신되면, 상기 CIO 품질관리 모듈(205)에 구비된 저장매체로부터 상기 사용자 품질관리 정보에 대응하는 품질관리 정책 정보를 확인하는 사용자(600) 정책 확인부(615)를 구비하여 이루어지는 것을 특징으로 한다.

또한, 상기 사용자 품질관리 모듈(605)은, 상기 품질관리 관리대상 DBMS(100)로부터 상기 사용자 품질관리 정보에 대응하는 적어도 하나 이상의 업무 데이터를 추출하는 데이터 추출부(625)와, 상기 품질관리 관리대상 DBMS(100)로부터 상기 사용자 품질관리 정보에 대응하는 적어도 하나 이상의 사용자 뷰 정보를 확인하는 데이터 구조 확인부(635)를 구비하여 이루어지는 것을 특징으로 한다.

또한, 상기 사용자 품질관리 모듈(605)은, 상기 저장매체에 저장된 사용자 품질관리 운용 정보와 상기 사용자(600) 정책 확인부(615)에 의해 확인된 품질관리 정책 정보를 기반으로 상기 도면1에 도시된 데이터베이스 품질관리 프레임워크 상의 데이터 관리 프로세스에 따라 상기 데이터 추출부(625)를 통해 추출된 적어도 하나 이상의 업무 데이터를 관리하는 데이터 품질 관리부(635)를 구비하여 이루어지는 것을 특징으로 한다.

또한, 상기 데이터 품질 관리부(635)는 상기 저장매체에 저장된 사용자 품질관리 운용 정보와 상기 사용자(600) 정책 확인부(615)에 의해 확인된 품질관리 정책 정보를 기반으로 상기 도면1에 도시된 데이터베이스 품질관리 프레임워크 상의 데이터 관리 프로세스에 따라 상기 데이터 구조 확인부(635)에 의해 확인된 사용자 뷰 정보를 관리하는 것을 특징으로 한다.

본 발명의 실시 방법에 따르면, 상기 사용자 품질관리 모듈(605)에 구비된 저장매체에 저장되어 있는 상기 사용자 품질관리 운용 정보는, 기관이나 기업의 업무 및 비즈니스를 수행하는데 필요한 데이터를 의미하며, 일반적으로 데이터 흐름에 따라 원천, 운영, 분석 데이터로 구분할 수 있다.

여기서, 상기 사용자 품질관리 운용 정보는 원천(source) 데이터, 운영(operational) 데이터, 및 분석(analysis) 데이터 등을 포함하여 이루어지는 것을 특징으로 한다.

본 발명의 실시 방법에 따르면, 상기 사용자 품질관리 운용 정보의 원천 데이터는, 상기 운영 업무 데이터의 원천이 되는 현실 세계의 데이터로서, 상기 원천 데이터에는 일반문서, PC에 저장된 데이터 원천 파일, 이메일 및 팩스 등이 포함된다.

여기서, 상기 사용자 품질관리 운용 정보의 원천 데이터에 대한 관리기준은, 원천 데이터의 보안성, 원천 데이터의 안전성, 및 원천 데이터의 신뢰성 등을 포함하여 이루어지는 것이 바람직하다.

상기 사용자 품질관리 운용 정보의 원천 데이터에 대한 관리기준의 원천 데이터의 보안성은, 상기 원천 데이터는 시스템이나 프로그램, 데이터베이스 객체에 의해 시스템적으로 관리되지 않아 허용되지 않은 사용자(600)에게 노출될 위험성이 많으므로 중요 원천데이터의 경우 보안에 각별히 유의하도록 하는 것을 포함하여 이루어진다.

또한, 상기 사용자 품질관리 운용 정보의 원천 데이터에 대한 관리기준의 원천 데이터의 안전성은, 상기 원천 데이터는 재해 발생시 데이터 손실률이 높고 손실된 원천 데이터의 복구가 매우 어려우므로 중요 원천 데이터의 경우 안전 관리의 수준이 높게 유지하도록 하는 것을 포함하여 이루어진다.

또한, 상기 사용자 품질관리 운용 정보의 원천 데이터에 대한 관리기준의 원천 데이터의 신뢰성은, 상기 원천 데이터의 정확성과 신뢰성을 판단할 수 있도록 이와 관련된 근거를 정의하도록 하는 것을 포함하여 이루어진다.

상기 사용자 품질관리 운용 정보의 원천 데이터를 관리하는 방법은, 상기 원천 데이터는 통합적 시스템에 의한 관리보다는 원천 업무 데이터 소유주의 개인이나 단체에 의해 관리하며, 상기 원천 데이터의 검색은 일반적으로 시스템 내에 저장된 데이터를 검색하는 것보다 많은 시간이 소요될 수 있으므로 관리 체계를 명확히 정의하도록 관리하며, 상기 데이터베이스 구축에 필요한 원천 데이터를 분류해 각 원천 데이터에 대한 접근 권한과 생성, 변경, 소멸 규칙을 정의하도록 관리하는 것이 바람직하다.

본 발명의 실시 방법에 따르면, 상기 사용자 품질관리 운용 정보의 운영 데이터는, 기업이나 기관의 목표 달성 및 업무 수행을 위해 데이터베이스에서 저장, 관리하여 활용하는 데이터를 의미하며, 여기서 단순한 입출력 작업 처리를 위해 일시적으로 필요한 임시 데이터는 제외한다.

여기서, 상기 사용자 품질관리 운용 정보의 운영 데이터에 대한 관리기준은, 정확성, 일관성, 최신성, 완전성, 사용 용이성, 및 검색 용이성 등을 포함하여 이루어지는 것이 바람직하다.

상기 사용자 품질관리 운용 정보의 운영 데이터에 대한 관리기준의 정확성은, 실세계에 존재하는 원천 데이터와 동일한 데이터가 저장 및 관리하는 것을 포함하여 이루어진다.

또한, 상기 사용자 품질관리 운용 정보의 운영 데이터에 대한 관리기준의 일관성은, 상기 데이터가 용어 정의, 규정, 표준, 속성 정의, 데이터 형식 등과 일치하도록 것을 포함하여 이루어진다.

또한, 상기 사용자 품질관리 운용 정보의 운영 데이터에 대한 관리기준의 최신성은, 상기 제공되는 데이터는 가장 최근의 내용으로 갱신되도록 것을 포함하여 이루어지며, 상기 데이터의 최신성을 유지하기 위해 데이터에 최신성 등급(매우 중요, 중요, 보통)을 둘 수 있다.

또한, 상기 사용자 품질관리 운용 정보의 운영 데이터에 대한 관리기준의 완전성은, 상기 정보 시스템에 저장된 데이터는 항목의 누락 없이 완전한 형태로 제공되도록 것을 포함하여 이루어진다.

또한, 상기 사용자 품질관리 운용 정보의 운영 데이터에 대한 관리기준의 사용 용이성은, 상기 정보시스템에서 제공하는 인터페이스, 도움말, 고객지원 기능 등은 사용자(600)가 데이터베이스를 이용하는데 불편함이 없도록 제공되도록 것을 포함하여 이루어진다.

또한, 상기 사용자 품질관리 운용 정보의 운영 데이터에 대한 관리기준의 검색 용이성은, 정보 시스템에서 원하는 데이터를 추출하여 활용할 수 있도록 검색 관련 제반 기능과 검색 조건에 따른 검색 결과 및 출력 방식이 정확하며 적절하도록 것을 포함하여 이루어진다.

상기 사용자 품질관리 운용 정보의 운영 데이터를 관리하는 방법은, 상기 데이터의 정확성, 일관성, 최신성, 완전성을 보장하기 위해 정의된 관리기준과 관리방법에 따라 주기적으로 데이터를 점검 및 관리하며, 상기 사용 용이성과 검색 용이성은 성능관리 데이터의 관리기준과 관리방법을 따르도록 관리하는 것이 바람직하다.

본 발명의 실시 방법에 따르면, 상기 사용자 품질관리 운용 정보의 분석 데이터는, 운영 데이터의 추출(extract), 변환(transformation), 적재(loading)등의 과정을 통해 생성되는 데이터를 의미하며, 상기 분석 데이터가 기관이나 조직의 업무나 제반 활동을 신속하게 지원할 수 있도록 하기 위해서는 최신성과 정확성을 갖춰야 한다.

여기서, 상기 사용자 품질관리 운용 정보의 분석 데이터에 대한 관리기준은, 분석 주기, 마감기한, 요약레벨, 주제지향성, 통합성, 시계열성, 및 비휘발성 등을 포함하여 이루어지는 것이 바람직하다.

상기 사용자 품질관리 운용 정보의 분석 데이터에 대한 관리기준의 분석 주기는, 상기 분석용 데이터의 원천인 운영 데이터의 분석 및 변환 주기를 결정하는 것을 포함하여 이루어진다.

또한, 상기 사용자 품질관리 운용 정보의 분석 데이터에 대한 관리기준의 마감기한은, 상기 운영 데이터를 분석용 데이터로 변환하기 위해 이용하는 운영 데이터의 특정 시점을 정의하는 것을 포함하여 이루어진다.

또한, 상기 사용자 품질관리 운용 정보의 분석 데이터에 대한 관리기준의 요약레벨은, 상기 분석 데이터에 요구되는 요약 수준을 정의한다. 요약 수준은 운영 데이터의 범위와 깊이의 관점에서 고려하는 것을 포함하여 이루어진다.

또한, 상기 사용자 품질관리 운용 정보의 분석 데이터에 대한 관리기준의 주제지향성은, 상기 분산되어 관리되는 운영 데이터를 통일된 주제 영역별로 분류할 수 있도록 하는 것을 포함하여 이루어진다.

또한, 상기 사용자 품질관리 운용 정보의 분석 데이터에 대한 관리기준의 통합성은, 상기 분석 데이터를 동일하고 일관된 표준('남/여', '1/0')에 따라 분류할 수 있도록 하는 것을 포함하여 이루어진다.

또한, 상기 사용자 품질관리 운용 정보의 분석 데이터에 대한 관리기준의 시계열성은, 일정 시간 동안 축적된 데이터를 다양한 시점별로 정의할 수 있도록 하는 것을 포함하여 이루어진다.

또한, 상기 사용자 품질관리 운용 정보의 분석 데이터에 대한 관리기준의 비휘발성은, 상기 데이터의 삭제, 갱신이 빈번히 일어나지 않도록 하는 것을 포함하여 이루어진다.

상기 사용자 품질관리 운용 정보의 분석 데이터를 관리하는 방법은, 상기 운영 데이터를 분석 데이터로 추출, 변환, 적재하는 규칙을 정의하도록 관리하며, 상기 분석 주기, 마감기한, 요약 레벨 등은 분석 대상 데이터의 규모나 특성, 활용 목적 등을 고려하여 정의하도록 관리하는 것이 바람직하다.

본 발명의 실시 방법에 따르면, 상기 사용자 품질관리 모듈(605)에 구비된 저장매체에 저장되어 있는 상기 사용자 품질관리 운용 정보는, 사용자 뷰 관리정보를 포함하여 이루어지는 것이 바람직하다.

상기 사용자 뷰 관리정보는, 화면과 출력물 등을 포함하여 이루어지는 것을 특징으로 한다.

본 발명의 실시 방법에 따르면, 상기 사용자 뷰 관리정보의 화면은, 상기 정보시스템이 생성한 최종 산출물의 제공 인터페이스로, 최종 사용자(600)(End User) 화면과 시스템 관리자용 화면이 있다.

여기서, 상기 사용자 뷰 관리정보의 저장공간에 대한 관리기준은, 편의성, 검색성, 시스템 성능, 및 지원성 등을 포함하여 이루어지는 것이 바람직하다.

상기 사용자 뷰 관리정보의 저장공간에 대한 관리기준의 편의성은, 상기 사용자(600) 화면을 통해 처리되는 모든 작업 절차는 직관적이고 편리하도록 하는 것을 포함하여 이루어진다.

또한, 상기 사용자 뷰 관리정보의 저장공간에 대한 관리기준의 검색성은, 상기 사용자(600)가 화면을 통해 원하는 정보를 신속하고 정확하게 검색하도록 하는 것을 포함하여 이루어진다.

또한, 상기 사용자 뷰 관리정보의 저장공간에 대한 관리기준의 시스템 성능 은, 상기 화면을 통해 처리되는 모든 작업이 적정한 속도와 성능(예컨대, 3초 이내의 응답)을 유지 하도록 하는 것을 포함하여 이루어진다.

또한, 상기 사용자 뷰 관리정보의 저장공간에 대한 관리기준의 지원성은, 사용자(600)가 작업 처리 중 필요에 따라 적절한 도움말을 이용할 수 있도록 하는 것을 포함하여 이루어진다.

상기 사용자 뷰 관리정보의 화면을 관리하는 방법은, 상기 화면의 용도와 제약사항에 대한 정보는 물론 해당 화면에 대한 사용자 요구사항과 도움말 등이 함께 관리하는 것이 바람직하다.

본 발명의 실시 방법에 따르면, 상기 사용자 뷰 관리정보의 출력물은, 정보시스템을 통해 생성되는 산출물을 의미하며, 여기에는 보고서, 장표, 전표 등과 같은 산출물은 물론 해당 출력물을 생성하는 응용 프로그램까지 포함된다. 일반적으로 출력물은 최종 사용자(600)에게 제공되거나 정보시스템 내부에서 분석용으로 활용된다.

여기서, 상기 사용자 뷰 관리정보의 저장공간에 대한 관리기준은, 상기 종이 출력물이 디지털 데이터의 훼손에 대비하여 데이터의 가치를 저장할 수 있는 중요한 자료 저장 도구이나 사고 시 복구율이 매우 낮으므로 종이형태의 출력물 관리에 는 많은 비용과 인력이 소요될 수 있으므로, 상기 출력물의 관리는 중요 정보일수록 종이 상태의 관리보다는 이미지 형태의 출력물을 병행하여 관리하는 것이 바람직하다.

상기 사용자 뷰 관리정보의 출력물을 관리하는 방법은, 대부분의 출력물이 사용자(600) 화면을 통해 제공되므로, 해당 화면을 관리하는 것으로 출력물의 품질관리를 갈음한다. 다만, 사용자(600) 화면이 없는 경우에는 출력물 생성에 관련된 업무와 출력물(예컨대, 스캔 받은 출력물)를 시스템 관리 툴을 통해 관리하는 것이 바람직하다.

상기 UI 처리부(620)는 소정의 사용자(600) 단말(600)이 상기 인터페이스부(610)를 통해 상기 사용자 품질관리 모듈(605)에 접근시, 상기 사용자(600) 단말(600)에 구비된 기능구성(예컨대, 사용자(600) 단말(600)에 구비된 브라우져 프로그램)에 대응하여 소정의 사용자 품질관리 정보를 입력(또는 선택)하여 상기 네트워크 수단을 통해 상기 사용자 품질관리 모듈(605)로 전송할 수 있는 소정의 품질관리 인터페이스 화면을 생성하거나, 및/또는 소정의 DB(도시생략)로부터 추출하고, 상기 인터페이스부(610)와 연동하여 상기 생성(또는 추출)된 품질관리 인터페이스 화면을 상기 네트워크 수단을 통해 상기 사용자(600) 단말(600)로 제공하는 것을 특징으로 한다.

이후, 상기 사용자(600) 단말(600)은 상기 품질관리 인터페이스 화면을 기반으로 소정의 사용자 품질관리 정보를 입력(또는 선택)하며, 상기 입력(또는 선택)된 사용자 품질관리 정보를 상기 네트워크 수단을 통해 상기 사용자 품질관리 모듈(605)로 전송한다.

상기 사용자(600) 정책 확인부(615)는 상기 사용자(600) 단말(600)에서 상기 품질관리 인터페이스 화면을 통해 소정의 사용자 품질관리 정보를 입력(또는 선택)하여 상기 인터페이스 수단을 통해 제공되면, 상기 인터페이스부(610)와 연동하여 상기 CIO 품질관리 모듈(205)에 구비된 저장매체로부터 상기 사용자 품질관리 정보에 대응하는 소정의 품질관리 정책 정보를 추출 및 확인하는 것을 특징으로 하며, 상기 사용자 품질관리 정보에 대응하는 소정의 품질관리 정책 정보는 상기 데이터 품질 관리부(635)로 제공된다.

상기 데이터 추출부(625)는 상기 품질관리 관리대상 DBMS(100)로부터 상기 사용자 품질관리 정보에 대응하는 적어도 하나 이상의 업무 데이터를 추출하는 것을 특징으로 하며, 상기 업무 데이터는, 기관이나 기업의 업무 및 비즈니스를 수행하는데 필요한 데이터를 의미하며, 일반적으로 데이터 흐름에 따라 원천, 운영, 분석 데이터로 구분할 수 있다.

상기 데이터 구조 확인부(635)는 상기 품질관리 관리대상 DBMS(100)로부터 상기 사용자 품질관리 정보에 대응하는 적어도 하나 이상의 사용자 뷰 정보를 확인하는 것을 특징으로 하며, 상기 사용자 뷰는, 상기 데이터베이스 품질관리 프레임워크가 적용되는 정보시스템의 개념 데이터 모델을 상세화하여 논리적인 데이터 집합, 관리항목, 관계를 정의한 모델을 의미한다.

상기 데이터 품질 관리부(635)는 상기 저장매체에 저장된 사용자 품질관리 운용 정보와 상기 사용자(600) 정책 확인부(615)에 의해 확인된 품질관리 정책 정보를 기반으로 상기 도면1에 도시된 데이터베이스 품질관리 프레임워크 상의 데이터 관리 프로세스에 따라 상기 데이터 추출부(625)를 통해 추출된 적어도 하나 이상의 업무 데이터를 관리하거나, 및/또는 상기 저장매체에 저장된 사용자 품질관리 운용 정보와 상기 사용자(600) 정책 확인부(615)에 의해 확인된 품질관리 정책 정보를 기반으로 상기 도면1에 도시된 데이터베이스 품질관리 프레임워크 상의 데이터 관리 프로세스에 따라 상기 데이터 구조 확인부(635)에 의해 확인된 사용자 뷰 정보를 관리하는 것을 특징으로 하며, 이에 대한 상세한 설명은 이하 도시되는 흐름도를 통해 상세히 설명한다.

도면3은 본 발명의 실시 방법에 따른 개괄 데이터 모델을 예시한 도면이다.

보다 상세하게 본 도면3은 상기 데이터베이스 품질관리 프레임워크 상에서 최고정보화임원(CIO)이 관리하는 개괄 데이터 모델을 예시한 것으로서, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자라면, 본 도면3을 참조하여 상기 데이터베이스 품질관리 프레임워크 상에서 최고정보화임원(CIO)이 관리하는 개괄 데이터 모델에 대한 다양한 실시 방법을 유추할 수 있을 것이므로, 이에 대한 상세한 설명은 편의상 생략한다.

도면4는 본 발명의 실시 방법에 따른 개념 데이터 모델을 예시한 도면이다.

보다 상세하게 본 도면4는 상기 데이터베이스 품질관리 프레임워크 상에서 데이터관리책임자(DA)가 관리하는 개념 데이터 모델을 예시한 것으로서, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자라면, 본 도면4를 참조하여 상기 데이터베이스 품질관리 프레임워크 상에서 데이터관리책임자(DA)가 관리하는 개념 데이터 모델에 대한 다양한 실시 방법을 유추할 수 있을 것이므로, 이에 대한 상세한 설명은 편의상 생략한다.

도면5는 본 발명의 실시 방법에 따른 데이터 참조 모델을 예시한 도면이다.

보다 상세하게 본 도면5는 상기 데이터베이스 품질관리 프레임워크 상에서 데이터관리책임자(DA)가 관리하는 데이터 참조 모델을 예시한 것으로서, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자라면, 본 도면5를 참조하여 상기 데이터베이스 품질관리 프레임워크 상에서 데이터관리책임자(DA)가 관리하는 데이터 참 조 모델에 대한 다양한 실시 방법을 유추할 수 있을 것이므로, 이에 대한 상세한 설명은 편의상 생략한다.

도면6은 본 발명의 실시 방법에 따른 논리 데이터 모델을 예시한 도면이다.

보다 상세하게 본 도면6은 상기 데이터베이스 품질관리 프레임워크 상에서 모델러가 관리하는 논리 데이터 모델을 예시한 것으로서, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자라면, 본 도면6을 참조하여 상기 데이터베이스 품질관리 프레임워크 상에서 모델러가 관리하는 논리 데이터 모델에 대한 다양한 실시 방법을 유추할 수 있을 것이므로, 이에 대한 상세한 설명은 편의상 생략한다.

도면7은 본 발명의 실시 방법에 따른 물리 데이터 모델을 예시한 도면이다.

보다 상세하게 본 도면7은 상기 데이터베이스 품질관리 프레임워크 상에서 데이터베이스관리자(DBA)가 관리하는 물리 데이터 모델을 예시한 것으로서, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자라면, 본 도면7을 참조하여 상기 데이터베이스 품질관리 프레임워크 상에서 데이터베이스관리자(DBA)가 관리하는 물리 데이터 모델에 대한 다양한 실시 방법을 유추할 수 있을 것이므로, 이에 대한 상세한 설명은 편의상 생략한다.

도면8은 본 발명의 실시 방법에 따른 데이터베이스의 테이블 코드를 예시한 도면이다.

보다 상세하게 본 도면8은 상기 데이터베이스 품질관리 프레임워크 상에서 데이터베이스관리자(DBA)가 관리하는 데이터베이스의 테이블 코드를 예시한 것으로서, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자라면, 본 도면8을 참조하여 상기 데이터베이스 품질관리 프레임워크 상에서 데이터베이스관리자(DBA)가 관리하는 데이터베이스의 테이블 코드에 대한 다양한 실시 방법을 유추할 수 있을 것이므로, 이에 대한 상세한 설명은 편의상 생략한다.

도면9a와 도면9b는 본 발명의 실시 방법에 따른 데이터베이스 테이블을 예시한 도면이다.

보다 상세하게 본 도면9a와 도면9b는 상기 데이터베이스 품질관리 프레임워크 상에서 데이터베이스관리자(DBA)가 상기 도면8에 도시된 테이블 코드를 통해 관리하는 데이터베이스 테이블을 예시한 것으로서, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자라면, 본 도면9a와 도면9b를 참조하여 상기 데이터베이스 품질관리 프레임워크 상에서 데이터베이스관리자(DBA)가 관리하는 데이터베이스 테이블에 대한 다양한 실시 방법을 유추할 수 있을 것이므로, 이에 대한 상세한 설명은 편의상 생략한다.

도면10은 본 발명의 실시 방법에 따른 사용자 뷰를 예시한 도면이다.

보다 상세하게 본 도면10은 상기 데이터베이스 품질관리 프레임워크 상에서 사용자가 관리하는 사용자 뷰를 예시한 것으로서, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자라면, 본 도면10을 참조하여 상기 데이터베이스 품질관리 프레임워크 상에서 사용자가 관리하는 사용자 뷰에 대한 다양한 실시 방법을 유추할 수 있을 것이므로, 이에 대한 상세한 설명은 편의상 생략한다.

도면11은 본 발명의 실시 방법에 따른 표준 데이터 관리 화면을 예시한 도면이다.

보다 상세하게 본 도면11은 상기 데이터베이스 품질관리 프레임워크 상에서 데이터관리책임자(DA)가 관리하는 표준 데이터를 관리하는 것을 예시한 것으로서, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자라면, 본 도면11을 참조하여 상기 데이터베이스 품질관리 프레임워크 상에서 데이터관리책임자(DA)가 상기 표준 데이터를 관리하는 다양한 실시 방법을 유추할 수 있을 것이므로, 이에 대한 상세한 설명은 편의상 생략한다.

도면12는 본 발명의 실시 방법에 따른 모델 데이터 관리 화면을 예시한 도면 이다.

보다 상세하게 본 도면12는 상기 데이터베이스 품질관리 프레임워크 상에서 모델러가 관리하는 모델 데이터를 관리하는 것을 예시한 것으로서, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자라면, 본 도면12를 참조하여 상기 데이터베이스 품질관리 프레임워크 상에서 모델러가 상기 모델 데이터를 관리하는 다양한 실시 방법을 유추할 수 있을 것이므로, 이에 대한 상세한 설명은 편의상 생략한다.

도면13a와 도면13b는 본 발명의 실시 방법에 따른 관리 데이터 관리 화면을 예시한 도면이다.

보다 상세하게 본 도면13a와 도면13b는 상기 데이터베이스 품질관리 프레임워크 상에서 데이터베이스관리자(DBA)가 관리하는 관리 데이터를 관리하는 것을 예시한 것으로서, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자라면, 본 도면13a와 도면13b을 참조하여 상기 데이터베이스 품질관리 프레임워크 상에서 데이터베이스관리자(DBA)가 상기 관리 데이터를 관리하는 다양한 실시 방법을 유추할 수 있을 것이므로, 이에 대한 상세한 설명은 편의상 생략한다.

본 발명에 따르면, 상기와 같은 데이터베이스 품질관리 프레임워크를 기반으로 품질관리 대상 DBMS(100)에 대한 품질관리가 시행되는 것은, 상기 DBMS(100)와 관련된 업무 흐름 상, 상기 품질관리 대상 DBMS(100)에 대한 사업계획이 수립되는 경우, 상기 품질관리 대상 DBMS(100)에 대한 신규시스템이 개발되는 경우, 기 구축된 품질관리 대상 DBMS(100)에 장해가 발생한 경우, 상기 품질관리 대상 DBMS(100)에 대응하는 애플리케이션을 배포하는 경우 등을 포함하여 이루어진다.

이하, 상기 품질관리 대상 DBMS(100)에 대한 사업계획이 수립되는 경우, 데이터베이스 품질관리 프레임워크를 기반으로 품질관리 대상 DBMS(100)에 대한 품질관리가 시행하는 과정을 도시하여 설명한다.

도면14a는 본 발명의 실시 방법에 따른 데이터 품질관리 메인 프로세스를 도시한 도면이다.

보다 상세하게 본 도면14a는 상기 품질관리 대상 DBMS(100)에 대한 사업계획이 수립되는 경우, 고품질 데이터의 운영 및 관리를 위한 데이터 관리 정책 수립에서부터 데이터 표준 관리, 데이터 모델 관리, 데이터 흐름 관리, 데이터베이스 관리, 데이터 활용 관리, 요구사항 관리에 이르는 일련의 데이터 관리 활동들을 체계적인 흐름으로 표현한 것으로서, 고품질의 데이터 관리를 위한 체계적인 프로세스를 이해시킴으로써 기관이나 기업의 조직 환경에 가장 적합한 형태로 데이터의 정의, 평가, 변경과 같은 일련의 프로세스를 수립할 수 있도록 지원하는 것을 목적으로 하며, 상기 데이터 품질관리 메인 프로세스의 세부관리대상은 데이터 관리 정 책, 데이터 표준 관리, 데이터 모델 관리, 데이터 흐름 관리, 데이터베이스 관리, 데이터 활용 관리, 요구사항 관리 등을 포함하여 이루어진다.

본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자라면, 본 도면14a를 참조 및/또는 변형하여 상기 데이터 품질관리 메인 프로세스에 대한 다양한 실시 방법을 유추할 수 있을 것이나, 본 발명은 상기 유추되는 모든 실시 방법을 모두 포함하며, 본 도면14a에 도시된 실시 방법으로 한정되지 아니한다.

본 발명의 실시 방법을 따르는 도면14a를 참조하면, 상기 데이터베이스 품질관리 프레임워크 상에서 상기 데이터베이스 품질관리 주체는 최고정보화임원(CIO), 데이터관리책임자(DA), 모델러, 데이터베이스관리자(DBA) 및 사용자 등을 포함하여 이루어지는 것을 특징으로 한다.

여기서, 상기 최고정보화임원(CIO)은 데이터 관리 총괄, 데이터 관리 정책 수립 및 데이터 관리자간 이슈사항 조정 등을 담당하며, 상기 데이터관리책임자(DA)는 전사 데이터 변경관리 총괄, 전사 데이터 통합 모델 관리, 및 데이터 표준 개발 및 조정 등을 담당하며, 상기 모델러는 해당기능영역의 데이터 요구사항 및 이슈사항 조정과 통합, 해당기능영역의 비즈니스 요건을 토대로 데이터 모델링 수행, 표준 확인 및 적용 등을 담당하며, 상기 데이터베이스관리자(DBA)는 데이터베이스 디자인, 데이터베이스와 데이터의 형상관리 수행 및 데이터베이스의 모니터 링 및 튜닝과 보안관리 등을 담당하며, 상기 사용자는 서비스되는 데이터 및 운영분석 데이터에 대한 활용 및 데이터에 대한 추가요건 요청 등을 담당한다.

도면14a를 참조하면, 상기 데이터 품질관리를 위해 상기 최고정보화임원(CIO)은 데이터 관리 정책을 수립하는데(s210), 여기서 데이터 관리 정책 수립은 사업계획에 기반을 둔 기업의 비전과 목표를 달성하기 위해 필요한 데이터 확보 계획과 확보된 데이터를 효과적으로 관리, 유지하기 위한 체계 및 계획을 정의하는 작업을 말한다. 세부적인 작업내역으로는 데이터베이스 품질과 관련된 프로세스를 정의하고 정의된 프로세스를 수행하는 작업주체를 선정하며, 선정된 작업주체가 해당 작업을 원활하게 수행할 수 있는 능력을 배양할 수 있는 교육체계의 수립 등이 있다.

상기 데이터 관리 정책을 수립하는 상세 단계는, 비즈니스나 IT의 환경변화에 따라 데이터 관리 정책의 수립 및 변경이 필요한 경우, 상기 필요한 관련 자료를 수집하여 정책 자료를 작성하는 데이터 관리 정책 수립 단계(s211), 및/또는 상기 수립된 정책(안)을 토대로 최고정보화임원(CIO) 및 관련 사용자, 관련 데이터관리책임자 등이 참석하여 상기 정책에 대한 완전성 및 일관성, 실현가능성 등을 검토하여 승인 처리하는 데이터 관리 정책 검토 단계(s212), 및/또는 상기 확정된 데이터 관리 정책을 선포하고, 정책변경에 따른 데이터 관리 프로세스의 정의 및 수정이 필요한 경우, 이를 수행하도록 하는 데이터 관리 정책 공표 단계(s213) 등을 포함하여 이루어지는 것이 바람직하다.

상기 품질관리 대상 DBMS(100)에 대한 사업계획이 수립되는 경우, 상기 데이터 품질관리를 위해 상기 데이터관리책임자(DA)는 데이터 표준을 정의하는데(s310), 여기서 상기 데이터 표준 정의는 해당 기관에서 사용되는 용어 및 도메인, 코드, 데이터 관련 요소에 대한 표준을 전사적으로 정의하는 작업으로서, 표준에 따른 원칙을 정의하고, 사용자의 표준화 요건을 수렴한 후, 각 표준화 요소에 대한 전사 표준을 정의하는 것을 포함한다.

상기 데이터 표준을 정의하는 상세 단계는, 표준화 요구사항 수집 단계(s311), 및/또는 표준화 원칙 수립 단계(s312), 표준 단어 사전 정의 단계(s313), 및/또는 표준 도메인 사전 정의 단계(s314), 및/또는 표준 코드 정의 단계(s315), 및/또는 표준 용어 정의 단계(s316), 및/또는 데이터관련요소 표준 정의 단계(s317), 및/또는 데이터 표준 검토 단계(s318), 및/또는 데이터 표준 공표 단계(s319) 등을 포함하여 이루어지는 것이 바람직하다.

상기 데이터 품질관리를 위해 상기 데이터관리책임자(DA)는 데이터 표준을 변경하는데(s320), 여기서 상기 데이터 표준 변경은 상기 정의된 데이터 표준(워드표준, 도메인표준, 코드표준, 데이터 관련요소 표준)에 대한 신규 및 추가 요청사항을 반영하는 변경관리 작업을 말한다. 변경이 요청된 표준을 수정하고 표준 변경 에 따라 조정이 필요한 모델 변경사항을 분석하여 모델변경을 요청함으로써 표준화된 데이터 모델을 유지할 수 있도록 한다.

상기 데이터 표준을 변경하는 상세 단계는, 변경 요구사항 검토 단계(s321), 및/또는 표준 추가 및 변경 단계(s322), 및/또는 표준 변경영향도 평가 단계(s323), 및/또는 표준 등록 및 공표 단계(s324) 등을 포함하여 이루어지는 것이 바람직하다.

상기 데이터 품질관리를 위해 상기 데이터관리책임자(DA)는 데이터 표준을 평가하는데(s330), 여기서 상기 데이터 표준 평가는 해당 기관에서 전사적으로 정의한 용어, 도메인 및 코드 표준의 준수 현황을 평가하는 작업으로 정의된 표준과 데이터 모델과의 매핑을 통해 표준 준수 여부를 체크하고 미준수 데이터에 대해서는 원인 및 변경영향도 분석 결과를 반영하여 개선 작업을 수행하는 것을 포함한다.

상기 데이터 표준을 평가하는 상세 단계는, 데이터 표준 평가 단계(s331), 및/또는 데이터 표준 준수 체크 단계(s332), 및/또는 변경영향도 분석 단계(s333), 및/또는 데이터 표준 미준수 원인 분석 단계(s333), 데이터 정제 단계(s334) 등을 포함하여 이루어지는 것이 바람직하다.

상기 데이터 품질관리를 위해 상기 모델러는 데이터 모델을 정의하는데(s410), 여기서 상기 데이터 모델 정의는 신규 시스템 개발 시 데이터 모델링 작업을 통해 설계된 개념 데이터 모델, 데이터 참조 모델, 논리 데이터 모델, 물리 데이터 모델을 전사적으로 생성, 유지하기 위해 필요한 작업을 말한다. 만약, 기존에 생성되어 관리되지 못하고 있다면 별도의 작업계획을 수립하여 현재 운영 중인 데이터베이스의 스키마와 동일한 데이터모델을 정의해야 한다.

상기 데이터 모델을 정의하는 상세 단계는, 개념 데이터 모델 정의 단계(s411), 및/또는 데이터 참조 모델 정의 단계(s412), 및/또는 논리 데이터 모델 정의 단계(s413), 및/또는 물리 데이터 모델 정의 단계(s414) 등을 포함하여 이루어지는 것이 바람직하다.

상기 데이터 품질관리를 위해 상기 모델러는 데이터 모델을 변경하는데(s420), 여기서 상기 데이터 모델 변경은 사용자 요구사항에 적합한 서비스를 제공하기 위해 데이터 모델을 데이터 표준 및 데이터 참조 모델을 토대로 변경하는 작업이다. 변경 작업 수행 시에는 개념 데이터 모델과 논리 데이터 모델, 물리 데이터 모델이 상호 연관관계를 유지할 수 있도록 변경관리가 동시에 이루어져야 한다. 모델변경 시에는 타 영역에서 정의된 요소를 중복 요청한 것인지, 데이터의 정합성에 맞게 변경 처리하였는지를 고려해서 처리해야 한다.

상기 데이터 모델을 정의하는 상세 단계는, 개념 데이터 모델 변경 단계(s421), 및/또는 논리 데이터 모델 변경 단계(s422), 및/또는 물리 데이터 모델 변경 단계(s423) 등을 포함하여 이루어지는 것이 바람직하다.

상기 데이터 품질관리를 위해 상기 모델러는 데이터 모델을 평가하는데(s430), 여기서 상기 데이터 모델 평가는 해당 기관에서 전사적으로 관리하고 있는 데이터 모델을 평가하는 작업으로 개념 모델 - 논리 모델간, 논리 모델 - 물리 모델간, 물리 모델 - DB간 매핑 작업과 Align 분석작업을 실시하여 발생된 오류에 대한 데이터 모델 개선작업을 수행하고, 영향도 분석을 거쳐 DBMS에 대한 개선 작업을 수행한다.

상기 데이터 모델을 정의하는 상세 단계는, 개념 - 논리 모델 매핑(s431), 논리 - 물리 모델 매핑(s432), 물리 모델 - DB 매핑(s433), 개념 - 논리 모델 Align 분석(s434), 논리 - 물리 모델 Align 분석(s435), 물리 - DB Align 분석(s436) 등을 포함하여 이루어지는 것이 바람직하다.

상기 데이터 품질관리를 위해 상기 모델러는 데이터 흐름을 정의하는데(s510), 여기서 상기

데이터 흐름 정의는 원천데이터(문서, Text, DB 등)를 수기로 생성하거나 추출, 변환, 적재, 가공을 통해 목표 데이터베이스에 저장하는 데이터의 라이프사이 클을 통제, 관리하는 작업으로 정기적비정기적인 배치 작업 및 정형비정형 데이터의 배치 작업을 포함한다.

상기 데이터 흐름을 정의하는 상세 단계는, 데이터 추출(변환) 요건 정의(s511), 소스 데이터 분석(s512), 소스 데이터 추출(변환) 설계(s510), 소스 데이터 추출(변환) 테스트(s514), 소스 데이터 추출(변환)검증(s515), 소스 데이터 추출(변환)모듈 반영(s516), 소스 데이터 추출(변환) 모니터링(s517) 등을 포함하여 이루어지는 것이 바람직하다.

상기 데이터 품질관리를 위해 상기 모델러는 데이터 흐름을 평가하는데(s520), 여기서 상기

데이터 흐름 평가는 소스 데이터를 생성하여 타깃 데이터로 저장관리되는 데이터의 정합성을 평가하는 작업으로, 데이터 흐름 점검 기준과 지표를 설정하고 데이터의 정합성을 체크하여 오류 데이터를 분석하고 영향도 분석 결과를 반영하여 개선 작업을 수행한다.

상기 데이터 흐름을 정의하는 상세 단계는, 데이터 흐름 점검 기준 도출(s521), 데이터 흐름 점검지표 생성(s522), 데이터 정합성 체크(s523), 오류 데이터 분석(s524), 변경 영향 분석(s525), 데이터 정제(s526) 등을 포함하여 이루어지는 것이 바람직하다.

상기 데이터 품질관리를 위해 상기 모델러는 데이터 활용 관리를 하는데(s710), 여기서 상기 데이터 활용 관리는 데이터의 활용 여부를 점검하거나 활용도를 높이기 위해 측정대상 데이터와 품질지표를 선정하여 품질을 측정하고 분석하여 품질을 충족시키지 못하는 경우 원인을 분석하여 담당자로 하여금 조치하도록 하는 작업을 말한다.

상기 데이터 흐름을 정의하는 상세 단계는, 핵심데이터 수집(s711), 활용도 측정 기준 수립(s712), 데이터 활용 측정(s713), 활용 저하 요인 분석(s714), 개선방안 마련(s715), 개선활동 수행(s716), 개선활동 평가(s717) 등을 포함하여 이루어지는 것이 바람직하다.

상기 데이터 품질관리를 위해 상기 데이터베이스관리자(DBA)는 데이터베이스를 정의하는데(s610), 여기서 상기 데이터베이스 정의는 데이터베이스를 안정적으로 운영, 유지하는데 필요한 정기적, 비정기적 작업을 말하며 여기에는 데이터모델에 적합한 데이터베이스 구성 및 백업, 보안, 복구, 성능관리 등이 있다.

상기 데이터베이스를 정의 하는 상세 단계는, 데이터베이스 생성(s611), 백업주기 및 스케줄 정의(s612), 데이터베이스 백업 수행(s613), 데이터 보안 대상 선정(s614), 데이터 보안 적용(s615), 데이터 보안 교육 수행(s616) 등을 포함하여 이루어지는 것이 바람직하다.

상기 데이터 품질관리를 위해 상기 데이터베이스관리자(DBA)는 데이터베이스를 변경하는데(s620), 여기서 상기 데이터베이스 변경은 요구사항에 따라 변경된 데이터 모델을 토대로 데이터베이스를 변경하는 작업을 말한다.

상기 데이터베이스를 변경 하는 상세 단계는, 데이터베이스 성능 개선(s621), 데이터 보안 개선(s622), 데이터베이스 복구(s623), 테스트 데이터베이스 변경(s624), 운영 데이터베이스 이관(s625) 등을 포함하여 이루어지는 것이 바람직하다.

상기 데이터 품질관리를 위해 상기 데이터베이스관리자(DBA)는 데이터베이스를 평가하는데(s630), 여기서 상기 데이터베이스 평가는 현재 설정된 데이터베이스의 객체에 데이터베이스 객체에 지정한 제약 조건과 객체 유형을 확인하여 해당 규칙이 최적의 성능을 보장하고 데이터의 오류를 방지하기에 적합한지 평가한다. 이를 위해 지정한 제약 조건과 객체 유형을 확인하여 효율성을 체크한 후 비효율적인 객체관리 유형이나 객체 유형에 대하여 해당 원인을 분석하고 비효율을 개선하기 위하여 데이터베이스 내에서 제약 조건이나 객체 유형 변경 시 있을 수 있는 영향도를 분석한다.

상기 데이터베이스를 평가 하는 상세 단계는, 데이터베이스 객체 관리 효율성 체크(s631), 비효율 원인 분석(s632), 변경영향도 분석(s633) 등을 포함하여 이루어지는 것이 바람직하다.

상기 데이터 품질관리를 위해 상기 사용자는 요구사항을 확인하는데(s810), 여기서 요구사항 확인은 비즈니스의 연속성 및 장해에 따른 위험성을 사전에 제거 및 최소화하기 위해 사용자의 요구사항을 수립분석하는 작업이다. 요구사항을 기준으로 데이터베이스의 변경에 따른 영향도를 분석하고 분석결과를 토대로 적용 우선순위를 정의한다. 요구사항의 영향도 및 중요도 분석 후에는 규모와 적용 시점을 고려하여 신규 시스템을 개발할지, 기존 시스템을 변경할지 여부를 결정한다.

상기 요구사항을 확인하는 상세 단계는, 변경요청(s811), 요구사항 수렴(s812), 요구사항 검토(s813) 등을 포함하여 이루어지는 것이 바람직하다.

상기 데이터 품질관리를 위해 상기 사용자는 변경계획을 수립하는데(s820), 여기서 변경계획 수립은 기존 시스템의 변경이 필요한 사항이 표준변경 요소인지 모델변경 요소인지를 판단하고 해당 작업을 수행하기 위한 작업자 배정 및 일정계획을 수립하는 작업을 말한다. 변경계획 수립 시에는 데이터관련 변경계획뿐만 아니라 애플리케이션과 기술에 대한 변경계획도 포함시켜 종합적인 변경계획이 수립될 수 있도록 작업을 수행해야 한다.

상기 변경계획을 수립하는 상세 단계는, 변경영향도 분석(s821), 공식화(s822), 변경작업 계획 수립(s823) 등을 포함하여 이루어지는 것이 바람직하다.

도면14b는 본 발명의 실시 방법에 따른 데이터 관리 정책 수립 프로세스를 도시한 도면이다.

보다 상세하게 본 도면14b는 상기 품질관리 대상 DBMS(100)에 대한 사업계획이 수립되는 경우, 기업의 비전과 목표를 달성하기 위해 필요한 데이터 확보 계획과 확보된 데이터를 효과적으로 유지관리하기 위한 체계 및 계획을 정의하는 작업으로서,

기업은 데이터 관리 정책을 수립함으로써 기관의 비전과 목표에 맞는 데이터를 확보하고, 확보된 데이터를 사용자가 원하는 시간에 원하는 형태로 안정적으로 서비스할 수 있는 기본 원칙 수립과 관리체계를 구축 하는 것을 목적으로 하며, 상기 데이터 관리 정책 수립 프로세스의 세부관리대상은 데이터 관리 원칙, 데이터 품질관리 Main 프로세스, 데이터 관리조직 등을 포함하여 이루어진다.

여기서, 데이터 관리 원칙은 데이터의 효과적인 확보, 유지, 관리를 위해 수립된 규정이나 계획, 지침 등에 포함된 데이터 관리 방향을 의미하며 또한 데이터 품질관리 Main 프로세스는 고품질의 데이터를 지속적이고 안정적으로 서비스하기 위해 각 기관의 특성에 맞게 정의하고 정의한 프로세스간의 연간관계를 정의한 프로세스를 의미하며 또한 데이터 관리조직

은 각 기관에서 정의한 데이터 관리 프로세스를 지원하고 담당할 담당자와 조직을 정의하는 것을 의미한다.

데이터 관리 정책 수립에 의해 데이터에 대한 의사결정의 기초로 활용함으로써 체계적이고, 일관성 있는 데이터 관리가 가능해진다.

본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자라면, 본 도면14b를 참조 및/또는 변형하여 상기 데이터 관리 정책 수립 프로세스에 대한 다양한 실시 방법을 유추할 수 있을 것이나, 본 발명은 상기 유추되는 모든 실시 방법을 모두 포함하며, 본 도면14b에 도시된 실시 방법으로 한정되지 아니한다.

본 발명의 실시 방법을 따르는 도면14b를 참조하면, 상기 데이터 관리 정책 수립 프로세스 상에서 상기 데이터 관리 정책 수립의 주체는 최고정보화임원(CIO), 데이터관리책임자(DA) 및 사용자 등을 포함하여 이루어지는 것을 특징으로 한다.

여기서, 상기 최고정보화임원(CIO)은 데이터 관리 정책 수립 및 데이터 관리 정책 공표 등을 담당하며, 상기 데이터관리책임자(DA)는 데이터 관리 정책 수립 지원 및 정책에 따른 관련 프로세스의 수립 및 개선 등을 담당하며, 상기 사용자는 제안 정책 협의회 참여검토 등을 담당한다.

도면14b를 참조하면, 상기 데이터 품질관리를 위해 상기 최고정보화임원(CIO)은 데이터 관리 정책을 수립하는데(s210), 여기서 데이터 관리 정책 수립은 사업계획에 기반을 둔 기업의 비전과 목표를 달성하기 위해 필요한 데이터 확보 계획과 확보된 데이터를 효과적으로 관리, 유지하기 위한 체계 및 계획을 정의하는 작업을 말한다. 세부적인 작업내역으로는 데이터베이스 품질과 관련된 프로세스를 정의하고 정의된 프로세스를 수행하는 작업주체를 선정하며, 선정된 작업주체가 해당 작업을 원활하게 수행할 수 있는 능력을 배양할 수 있는 교육체계의 수립 등이 있다.

상기 데이터 관리 정책을 수립하는 상세 단계는, 비즈니스나 IT의 환경변화에 따라 데이터 관리 정책의 수립 및 변경이 필요한 경우, 상기 필요한 관련 자료를 수집하여 정책 자료를 작성하는 데이터 관리 정책 수립 단계(s211), 및/또는 상기 수립된 정책(안)을 토대로 최고정보화임원(CIO) 및 관련 사용자, 관련 데이터관리책임자 등이 참석하여 상기 정책에 대한 완전성 및 일관성, 실현가능성 등을 검토하여 승인 처리하는 데이터 관리 정책 검토 단계(s212), 및/또는 상기 확정된 데이터 관리 정책을 선포하고, 정책변경에 따른 데이터 관리 프로세스의 정의 및 수정이 필요한 경우, 이를 수행하도록 하는 데이터 관리 정책 공표 단계(s213) 등을 포함하여 이루어지는 것이 바람직하다.

도면14c는 본 발명의 실시 방법에 따른 데이터 표준 정의 프로세스를 도시한 도면이다.

보다 상세하게 본 도면14c는 상기 품질관리 대상 DBMS(100)에 대한 사업계획이 수립되는 경우, 데이터 표준화 원칙에 따라 정의된 표준 단어 사전 및 도메인 사전, 표준 용어 사전, 표준 코드, 데이터 관련요소 표준 등을 기관에 적합한 형태로 정의 및 변경관리하고, 데이터 표준의 준수 여부 체크 등을 통한 데이터 정제 및 개선활동 등을 의미하며, 데이터베이스의 설계와 개발을 지원하고 전사적인 데이터 표준의 사용 및 재사용을 통해 시스템간 상호운용성, 데이터 공유, 시스템 통합, 비즈니스 프로세스 개선 등을 지원하고 전사적으로 공통된 표준을 사용하게 함으로써 데이터의 일관성과 정합성을 유지하는 것을 목적으로 하며, 상기 데이터 표준 정의 프로세스 및 데이터 표준 변경 프로세스 및 데이터 표준 평가 프로세스의 세부관리대상은 표준 단어(word) 사전, 표준 도메인(domain) 사전, 표준 용어(term) 사전, 표준 코드, 데이터 표준 요소 등을 포함하여 이루어진다.

본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자라면, 본 도면14c를 참조 및/또는 변형하여 상기 데이터 표준 정의 프로세스에 대한 다양한 실시 방법을 유추할 수 있을 것이나, 본 발명은 상기 유추되는 모든 실시 방법을 모두 포함하며, 본 도면14c에 도시된 실시 방법으로 한정되지 아니한다.

본 발명의 실시 방법을 따르는 도면14c를 참조하면, 상기 데이터 표준 정의 프로세스 상에서 상기 데이터 표준 정의의 주체는 데이터관리책임자(DA), 사용자 및 최고정보화임원(CIO) 등을 포함하여 이루어지는 것을 특징으로 한다.

여기서, 상기 데이터관리책임자(DA)는 전사 표준화 요구사항 수집 및 데이터 표준화 원칙 수립 및 준 단어 사전, 도메인 사전, 코드 사전, 용어 사전 정의 및 데이터 표준 공표 등을 담당하며, 상기 사용자는 데이터 표준 검토 및 승인을 담당하며, 상기 최고정보화임원(CIO)은 데이터 표준 검토 및 승인을 담당한다.

도면14c를 참조하면, 상기 데이터 품질관리를 위해 상기 데이터관리책임자(DA)는 데이터 표준을 정의하는데(s310), 여기서 데이터 표준 정의는 해당 기관에서 사용되는 용어 및 도메인, 코드, 데이터 관련 요소에 대한 표준을 전사적으로 정의하는 작업으로서, 표준에 따른 원칙을 정의하고, 사용자의 표준화 요건을 수렴한 후, 각 표준화 요소에 대한 전사 표준을 정의하는 것을 포함한다.

상기 데이터 표준을 정의하는 상세 단계는, 표준화 요구사항 수집 단계(s311), 및/또는 표준화 원칙 수립 단계(s312), 표준 단어 사전 정의 단계(s313), 및/또는 표준 도메인 사전 정의 단계(s314), 및/또는 표준 코드 정의 단계(s315), 및/또는 표준 용어 정의 단계(s316), 및/또는 데이터관련요소 표준 정의 단계(s317), 및/또는 데이터 표준 검토 단계(s318), 및/또는 데이터 표준 공표 단계(s319) 등을 포함하여 이루어지는 것이 바람직하다.

상기 데이터 표준을 정의하는 상세 단계는 현재 활용되고 있는 표준의 검토와 전사 데이터 표준 수립을 위한 요구사항을 수집하는 표준화 요구사항 수집 단계(s311), 및/또는 데이터 표준화를 정의함에 앞서 기본적인 원칙을 수립함으로써 표준화에 대한 방향을 사전에 정의하는 표준화 원칙 수립 단계(s312), 기존 데이터 모델 및 용어집을 통해 해당 기관에서 사용되고 있는 모든 단어를 추출하는 표준 단어 사전 정의 단계(s313), 및/또는 업무적인 용도, 사용빈도와 데이터의 물리적인 특성 등을 고려하여 도메인을 분류하고 도메인별 데이터 타입을 부여하는 하는 표준 도메인 사전 정의 단계(s314), 및/또는 수집된 용어로부터 코드를 선별하여 현 코드의 코드값을 조사하여 현 코드를 바탕으로 통합요구사항과 통합필요성에 따라 통합대상을 파악하고 표준 코드를 정의하고 현 코드와 매핑 설계하는 표준 코드 정의 단계(s315), 및/또는 단어, 도메인, 코드 표준이 정의되면 이를 바탕으로 표준 용어를 구성하고, 단어의 조합, 도메인 분류, 데이터 타입길이, 코드값 등을 기준으로 표준의 적용이 업무적으로, IT적으로 무리가 없는지 검토하는 표준 용어 정의 단계(s316), 및/또는 데이터 관련요소 표준 대상인 논리 데이터 모델의 주제영역, 엔티티, 속성 관계명을 포함하여 물리적 객체 대상인 Subject Areas, Relationships, Database & Instance, Indices, Constraints, Tablespaces, File Names, Script Names 등의 명명 규칙을 정의하는 데이터관련요소 표준 정의 단 계(s317), 및/또는 DA가 정의한 표준 단어 사전, 도메인 사전, 코드 사전, 용어 사전 등을 확인하고 해당 용어가 각 기관에서 현재 사용되어지고 있는 용어로 정확하게 정의되어 있는지를 확인하고 승인 처리한다. 코드 사전의 경우 오우너쉽이 정확하게 정의되어 있는지 확인하고 부정확한 부분에 대해서는 변경 요청하는 데이터 표준 검토 단계(s318), 및/또는 확정된 데이터 표준을 배포하여 전사 시스템에 적용 가능하도록 하며, 관련 내역에 대한 이해 및 적용을 위한 교육 작업을 수행하는 데이터 표준 검토 단계(s319) 등을 포함하여 이루어지는 것이 바람직하다

도면14d는 본 발명의 실시 방법에 따른 데이터 표준 평가 프로세스를 도시한 도면이다.

보다 상세하게 본 도면14d는 상기 품질관리 대상 DBMS(100)에 대한 사업계획이 수립되는 경우, 데이터 표준화 원칙에 따라 정의된 표준 단어 사전 및 도메인 사전, 표준 용어 사전, 표준 코드, 데이터 관련요소 표준 등을 기관에 적합한 형태로 정의 및 변경관리하고, 데이터 표준의 준수 여부 체크 등을 통한 데이터 정제 및 개선활동 등을 의미하며, 데이터베이스의 설계와 개발을 지원하고 전사적인 데이터 표준의 사용 및 재사용을 통해 시스템간 상호운용성, 데이터 공유, 시스템 통합, 비즈니스 프로세스 개선 등을 지원하고 전사적으로 공통된 표준을 사용하게 함으로써 데이터의 일관성과 정합성을 유지하는 것을 목적으로 하며, 상기 데이터 표준 정의 프로세스 및 데이터 표준 변경 프로세스 및 데이터 표준 평가 프로세스의 세부관리대상은 표준 단어(word) 사전, 표준 도메인(domain) 사전, 표준 용어(term) 사전, 표준 코드, 데이터 표준 요소 등을 포함하여 이루어진다.

본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자라면, 본 도면14d를 참조 및/또는 변형하여 상기 데이터 표준 평가 프로세스에 대한 다양한 실시 방법을 유추할 수 있을 것이나, 본 발명은 상기 유추되는 모든 실시 방법을 모두 포함하며, 본 도면14d에 도시된 실시 방법으로 한정되지 아니한다.

본 발명의 실시 방법을 따르는 도면14d를 참조하면, 상기 데이터 표준 개선 프로세스 상에서 상기 데이터 평가의 주체는 데이터관리책임자(DA), 모델러 및 데이터베이스관리자(DBA)등을 포함하여 이루어지는 것을 특징으로 한다.

여기서, 상기 데이터관리책임자(DA)는 데이터 표준(데이터 모델 매핑), 데이터 표준 준수 체크(데이터 표준-개념 데이터 모델의 표준 준수 체크), 변경 영향 분석(데이터 표준 변경 영향 분석) 등을 담당하며, 상기 모델러는 데이터 표준(데이터 모델 매핑), 데이터 표준 준수 체크(데이터 표준-논리, 물리 데이터 모델의 표준 준수 체크), 변경 영향 분석(데이터 모델 변경 영향 분석) 등을 담당하며, 상기 데이터베이스관리자(DBA)는 데이터 표준(데이터베이스 객체 매핑), 데이터 표준 준수 체크(데이터 표준-데이터베이스 객체의 표준 준수 체크), 변경 영향 분석(데이터베이스 구조 변경 영향 분석) 등을 담당한다.

도면14d를 참조하면, 상기 데이터 품질관리를 위해 상기 데이터관리책임자(DA)는 데이터 표준을 평가하는데(s330), 여기서 상기 데이터 표준 평가는 해당 기관에서 전사적으로 정의한 용어, 도메인 및 코드 표준의 준수 현황을 평가하는 작업으로 정의된 표준과 데이터 모델과의 매핑을 통해 표준 준수 여부를 체크하고 미준수 데이터에 대해서는 원인 및 변경영향도 분석 결과를 반영하여 개선 작업을 수행하는 것을 포함한다.

상기 데이터 표준을 평가하는 상세 단계는, 데이터 표준 평가 단계(s331), 및/또는 데이터 표준 준수 체크 단계(s332), 및/또는 변경영향도 분석 단계(s333), 및/또는 데이터 표준 미준수 원인 분석 단계(s333), 데이터 정제 단계(s334) 등을 포함하여 이루어지는 것이 바람직하다.

상기 데이터 표준을 평가하는 상세 단계는, 용어 표준, 도메인 표준, 명명 규칙 표준을 데이터 모델(개념, 논리, 물리)에 반영하는 데이터 표준과 데이터 모델의 매핑 단계(s331), 및/또는 데이터 표준과 데이터 객체 (데이터 모델, 데이터베이스 객체) 간에 데이터 표준을 준수하고 있는지를 체크하는 데이터 표준 준수 체크 단계(s332), 및/또는 위의 체크 과정에서 데이터 표준 미 준수 부분에 대한 영향을 분석하는 변경영향도 분석 단계(s333), 및/또는 실 데이터 값에 대해서 데이터 표준을 지키고 있는지를 체크하여 표준 미 준수의 원인을 분석하는 데이터 표 준 미 준수 원인분석단계(s334)단계, 및/또는 위의 데이터 표준을 준수하지 않은 데이터에 대해서 여러 분석 작업을 통하여 데이터를 수정하는 데이터 정제(s335)단계 등을 포함하여 이루어지는 것이 바람직하다.

도면14e는 본 발명의 실시 방법에 따른 데이터 모델 운영 프로세스를 도시한 도면이다.

보다 상세하게 본 도면14e는 상기 품질관리 대상 DBMS(100)에 대한 사업계획이 수립되는 경우, 데이터 요구사항 관리에 의해 변경되는 데이터 구조를 모델에 반영하는 작업 절차와 데이터베이스 시스템 구조와 동일하게 데이터 모델을 유지하도록 하는 작업 절차 등을 의미하며, 데이터 모델은 기관의 비즈니스 목적에 맞는 최적화된 데이터 서비스를 제공하고 데이터베이스를 구성하고 유지하기 위해 체계적으로 관리하는 것을 목적으로 하며, 상기 데이터 모델 운영 프로세스에 세부관리대상은 개념 데이터 모델, 데이터 참조 모델, 논리 데이터 모델, 물리 데이터 모델 등을 포함하여 이루어진다.

본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자라면, 본 도면14e를 참조 및/또는 변형하여 상기 데이터 모델 운영 프로세스에 대한 다양한 실시 방법을 유추할 수 있을 것이나, 본 발명은 상기 유추되는 모든 실시 방법을 모두 포함하며, 본 도면14e에 도시된 실시 방법으로 한정되지 아니한다.

본 발명의 실시 방법을 따르는 도면14e를 참조하면, 상기 데이터 표준 정의 프로세스 상에서 상기 데이터 모델 운영의 주체는 데이터관리책임자(DA), 모델러 및 데이터베이스관리자(DBA)등을 포함하여 이루어지는 것을 특징으로 한다.

데이터 모델 운영 프로세스에 의해 개념 데이터 모델을 토대로 논리, 물리 데이터 모델의 연관관계 분석을 통한 전사 데이터 구조에 대한 파악이 가능하며, 물리 데이터 모델과 데이터베이스간의 상관관계 분석을 통해 현재 운영중인 데이터베이스와 동일한 모델 확보를 통해 유지 보수 및 체계적인 전사 데이터베이스의 관리가 가능하며 또한, 데이터 참조 모델을 활용함으로써 일정수준 이상의 데이터 모델 및 고품질의 데이터 서비스가 가능해진다.

여기서, 상기 데이터관리책임자(DA)는 개념 데이터 모델 정의 및 논리 데이터 모델 리뷰, 데이터 참조 모델 정의, 개념 데이터 모델 변경 등을 담당하며, 상기 모델러는 논리 데이터 모델 정의, 논리 데이터 모델 변경 등을 담당하며, 상기 데이터베이스관리자(DBA)는 물리 데이터 모델 정의, 물리 데이터 모델 변경 등을 담당한다.

도면14e를 참조하면, 상기 데이터 품질관리를 위해 상기 모델러는 데이터 모델을 정의하는데(s410), 여기서 상기 데이터 모델 정의는 신규 시스템 개발 시 데 이터 모델링 작업을 통해 설계된 개념 데이터 모델, 데이터 참조 모델, 논리 데이터 모델, 물리 데이터 모델을 전사적으로 생성, 유지하기 위해 필요한 작업을 말한다. 만약, 기존에 생성되어 관리되지 못하고 있다면 별도의 작업계획을 수립하여 현재 운영 중인 데이터베이스의 스키마와 동일한 데이터모델을 정의해야 한다.

상기 데이터 모델 운영을 정의하는 상세 단계는, 개념 데이터 모델 정의 단계(s411), 및/또는 데이터 참조 모델 정의 단계(s412), 및/또는 논리 데이터 모델 정의 단계(s413), 및/또는 물리 데이터 모델 정의 단계(s414) 등을 포함하여 이루어지는 것이 바람직하다.

상기 데이터 모델 운영을 정의하는 상세 단계는, 각 기관의 비전을 수립하는데 필요한 데이터 주제영역을 정의하고 세부적인 내역보다는 전사 정보를 중복되지 않고 확장성 있게 설계하고 데이터의 주제영역과 핵심 데이터 집합 및 데이터 집합간의 관계를 정의하여 향후에 정의할 상세 논리 데이터 모델과 물리 데이터 모델과의 데이터 구조적 연결정보(alignment)를 지원하는 개념 데이터 모델 정의 단계(s411), 및/또는 업무영역별, 주제영역별 표준 데이터 집합, 관리 항목들이 표기되어 재사용이 가능한 데이터 모델을 정의하고 기 검증된 데이터 모델을 참조함으로써 데이터 모델의 정확성과 재사용률을 높이고 일정 수준 이상의 설계 품질을 보증하는 데이터 참조 모델 정의 단계(s412), 및/또는 비즈니스 규칙을 토대로 업무의 모든 데이터 구조를 상세하고 구체적으로 정의한 모델로 데이터 참조 모델 및 데이터 표준을 참고하여 설계 작업을 수행하고, 개념 데이터 모델 정의 시에는 타 주제영역간의 인터페이스 추출 작업에 초점을 맞춘다면 논리 데이터 모델 정의 작업 시에는 개념 데이터 모델의 인터페이스를 토대로 주제영역 내의 연관관계를 중심으로 설계 작업을 수행하고, 논리 데이터 모델 정의 작업이 완료되면 DA 및 User 등과 함께 리뷰작업을 수행하여 해당 비즈니스 요건에 적합한 형태로 설계되었는지를 검토하는 논리 데이터 모델 정의 단계(s413), 및/또는 논리 데이터 모델 및 데이터 표준을 기준으로 대상 데이터베이스의 물리특성을 고려하여 최적의 성능이 발휘될 수 있도록 상세한 설계 작업을 수행하는 물리 데이터 모델 정의 단계(s414), 및/또는 사용자 요구사항의 특성에 따라 모델 변경요청 및 표준에 대한 변경요청으로 분리되는데 이중에서 변경 규모가 클 경우(타 주제영역간의 인터페이스 조정 및 핵심 엔티티 타입의 변경, 핵심 엔티티 타입간의 관계 변경) 개념 데이터 모델의 변경 작업이 발생되고 개념 데이터 모델의 변경 시에는 반드시 논리 데이터 모델 및 물리 데이터 모델의 변경이 발생되는 개념데이터 모델 변경 단계(s421), 및/또는 개념 데이터 모델이 변경되거나 개념 데이터 모델의 변경이 없는 작은 규모의 변경(주제영역내의 인터페이스 조정 및 엔티티 타입의 변경, 엔티티 타입간의 관계 변경, 속성 변경)이 요청된 경우, 데이터 표준이 변경된 경우 논리 데이터 모델의 변경 작업을 수행하고 논리 데이터 모델 변경 시에는 타 주제영역에 동일한 형태의 데이터 집합이 존재하는지를 통해 중복성을 검토하고 데이터 표준 및 데이터 참조 모델 등을 참조하여 표준화된 모델을 유지할 수 있도록 하는 논리 데이터 모델 변경 단계(s422), 및/또는 변경 요청된 내역을 논리 데이터 모델 및 데이터 표준, 데 이터베이스의 물리 특성 등을 참고하여 최적의 성능을 발휘 할 수 있도록 물리 데이터 모델 변경 작업을 수행하는 물리 데이터 모델 변경 단계(s423) 등을 포함하여 이루어지는 것이 바람직하다

도면14e는 본 발명의 실시 방법에 따른 데이터 모델 개선 프로세스를 도시한 도면이다.

보다 상세하게 본 도면14e는 데이터 요구사항 관리에 의해 변경되는 데이터 구조를 모델에 반영하는 작업 절차와 데이터베이스 시스템 구조와 동일하게 데이터 모델을 유지하도록 하는 작업 절차 등을 의미하며, 데이터 모델은 기관의 비즈니스 목적에 맞는 최적화된 데이터 서비스를 제공하고 데이터베이스를 구성하고 유지하기 위해 체계적으로 관리하는 것을 목적으로 하며, 상기 데이터 모델 개선 프로세스에 세부관리대상은 개념 데이터 모델, 데이터 참조 모델, 논리 데이터 모델, 물리 데이터 모델 등을 포함하여 이루어진다.

본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자라면, 본 도면14e를 참조 및/또는 변형하여 상기 데이터 모델 개선 프로세스에 대한 다양한 실시 방법을 유추할 수 있을 것이나, 본 발명은 상기 유추되는 모든 실시 방법을 모두 포함하며, 본 도면14e에 도시된 실시 방법으로 한정되지 아니한다.

본 발명의 실시 방법을 따르는 도면14e를 참조하면, 상기 데이터 표준 정의 프로세스 상에서 상기 데이터 모델 개선의 주체는 데이터관리책임자(DA), 모델러 및 데이터베이스관리자(DBA)등을 포함하여 이루어지는 것을 특징으로 한다.

데이터 모델 개선 프로세스에 의해 개념 데이터 모델을 토대로 논리, 물리 데이터 모델의 연관관계 분석을 통한 전사 데이터 구조에 대한 파악이 가능하며, 물리 데이터 모델과 데이터베이스간의 상관관계 분석을 통해 현재 운영중인 데이터베이스와 동일한 모델 확보를 통해 유지 보수 및 체계적인 전사 데이터베이스의 관리가 가능하며 또한, 데이터 참조 모델을 활용함으로써 일정수준 이상의 데이터 모델 및 고품질의 데이터 서비스가 가능해진다.

여기서, 상기 데이터관리책임자(DA)는 개념 - 논리 데이터 모델 매핑, 개념 - 논리 데이터 모델 Align 분석 등을 담당하며, 상기 모델러는 논리 - 물리 데이터 모델 매핑, 논리 - 물리 데이터 모델 Align 분석 등을 담당하며, 상기 물리 데이터 모델- DB 매핑, 물리 데이터 모델- DB 분석 등을 담당한다.

도면14e를 참조하면, 상기 데이터 모델 개선 프로세스를 위해 상기 모델러는 데이터 모델을 평가하는데(s430), 여기서 상기 데이터 모델 평가는 해당 기관에서 전사적으로 관리하고 있는 데이터 모델을 평가하는 작업으로 개념 모델 - 논리 모 델간, 논리 모델 - 물리 모델간, 물리 모델 - DB간 매핑 작업과 Align 분석작업을 실시하여 발생된 오류에 대한 데이터 모델 개선작업을 수행하고, 영향도 분석을 거쳐 DBMS에 대한 개선 작업을 수행한다.

상기 데이터 모델을 정의하는 상세 단계는, 개념 - 논리 모델 매핑(s431), 논리 - 물리 모델 매핑(s432), 물리 모델 - DB 매핑(s433), 개념 - 논리 모델 Align 분석(s434), 논리 - 물리 모델 Align 분석(s435), 물리 - DB Align 분석(s436) 등을 포함하여 이루어지는 것이 바람직하다.

상기 데이터 모델을 정의하는 상세 단계는, 개념적으로 생성된 데이터 집합 또는 관리 항목과 논리 데이터 모델 사이의 구조적 연결정보를 생성하는 작업으로 데이터 아키텍처 관점에서 개념 데이터 모델의 각 오브젝트와 논리 데이터 모델간의 각 오브젝트간의 연결정보(alignment)를 설정하는 개념-논리 모델 매핑 단계(s431), 및/또는 비즈니스 규칙을 토대로 업무의 모델 데이터 구조와 이를 바탕으로 데이터베이스의 물리적인 특성을 고려하여 물리 데이터 모델간의 구조적 연결정보(alignment)를 설정하는 논리 - 물리 모델 매핑 단계(s432), 및/또는 물리 데이터 모델(최종 설계도면)과 DBMS 카다로그(건축물) 정보와의 구조적 연결정보(alignment)를 설정하는 단계(s433), 및/또는 개념 데이터 모델에 정의된 모델이 실제 논리 데이터 모델에 구체적으로 정의되지 않은 모델이 존재하는지 체크하는 등의 차이(gap)분석 하는 단계(s434), 및/또는 논리 데이터 모델과 물리 데이터 모 델 사이의 차이(gap)를 분석하고. Modeler 관점에서 변경 사항을 분석하여 해당 데이터 모델에 대한 변경을 수행하는 단계(s435), 및/또는 물리 데이터 모델과 실제 DB 와의 차이(gap)를 분석한다. 이렇게 함으로서 모델에 표현되지 않는 DB 객체가 있는지 분석하는 단계(s436) 등을 포함하여 이루어지는 것이 바람직하다

도면14f는 본 발명의 실시 방법에 따른 데이터 흐름 관리 프로세스를 도시한 도면이다.

보다 상세하게 본 도면14f는 상기 품질관리 대상 DBMS(100)에 대한 사업계획이 수립되는 경우, 소스 데이터(문서, Text, DB등)를 수기로 생성하거나 추출, 변환, 적재를 통해 생성하여 타깃 데이터베이스에 저장하고 가공하는 것을 관리하는 것을 의미하며, 각 기관이 관리하고 있는 데이터가 생성, 변경되고 활용되는 라이프사이클을 관리함으로써 전사 데이터에 대한 현황 파악 및 최적화된 형태로 활용되고 있는지 확인하는 것을 목적으로 하며, 상기 데이터 흐름 관리 프로세스에 세부관리대상은 원천(source) 업무데이터, 운영(operational) 업무데이터, 분석(analysis) 업무 데이터, 흐름관리 데이터 등을 포함하여 이루어진다.

본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자라면, 본 도면14f를 참조 및/또는 변형하여 상기 데이터 흐름 관리 프로세스에 대한 다양한 실시 방법을 유추할 수 있을 것이나, 본 발명은 상기 유추되는 모든 실시 방법을 모두 포함 하며, 본 도면14f에 도시된 실시 방법으로 한정되지 아니한다.

데이터 흐름 관리 프로세스에 의해 데이터 추출 및 변환, 적제에 대한 모니터링 및 체계적인 관리로 인해 데이터에 대한 정확성과 안정성이 증대되고 데이터에 대한 신뢰도 향상이 가능해진다.

본 발명의 실시 방법을 따르는 도면14f를 참조하면, 상기 데이터 흐름 관리 프로세스 상에서 상기 데이터 흐름 관리의 주체는 데이터관리책임자(DA), 모델러 및 데이터베이스관리자(DBA) 및 사용자 등을 포함하여 이루어지는 것을 특징으로 한다.

여기서, 상기 데이터관리책임자(DA)는 소스 데이터 추출(변환) 요건 검토, 소스 데이터 추출(변환) 모듈 적용 여부 승인, 소스 데이터 추출(변환) 결과 모니터링 등을 담당하며, 상기 모델러는 소스 데이터 추출(변환)을 위한 소스 데이터(테이블 및 컬럼) 분석, 소스 데이터 추출(변환)을 위한 모듈 설계, 소스 데이터 추출(변환) 테스트, 소스 데이터 추출(변환) 결과에 대한 모니터링 등을 담당하며, 상기 데이터베이스관리자(DBA)는 소스 데이터 추출(변환) 모듈의 시스템 반영 등을 담당하며, 사용자는 소스 데이터 추출(변환) 요건 정의, 소스 데이터 추출(변환) 결과 검증 등을 담당한다.

도면14f를 참조하면, 상기 데이터 품질관리를 위해 상기 모델러는 데이터 흐름을 정의하는데(s510), 여기서 상기 데이터 흐름 정의는 원천데이터(문서, Text, DB 등)를 수기로 생성하거나 추출, 변환, 적재, 가공을 통해 목표 데이터베이스에 저장하는 데이터의 라이프사이클을 통제, 관리하는 작업으로 정기적비정기적인 배치 작업 및 정형비정형 데이터의 배치 작업을 포함한다.

상기 데이터 흐름을 관리하는 상세 단계는, 데이터 추출(변환) 요건 정의(s511), 소스 데이터 분석(s512), 소스 데이터 추출(변환) 설계(s510), 소스 데이터 추출(변환) 테스트(s514), 소스 데이터 추출(변환)검증(s515), 소스 데이터 추출(변환)모듈 반영(s516), 소스 데이터 추출(변환) 모니터링(s517) 등을 포함하여 이루어지는 것이 바람직하다.

상기 데이터 흐름을 관리하는 상세 단계는, 현업 업무를 위해 사용자로부터 접수한 요구사항 중 데이터를 추출(변환)하여 해당 데이터베이스에 적재해야 하는 요건을 정의하고 DBA는 해당 요건 검토 시 전사 아키텍처 뷰에서 데이터 정책표준을 기준으로 반영 여부 및 방법에 대한 내용을 정의하는 데이터 추출(변환) 요건 정의 단계(s511), 및/또는 소스 데이터 분석을 위해 Modeler는 소스 데이터를 추출(변환)하여 해당 데이터베이스에 적재하기로 결정된 요건에 대해 소스 데이터 관점에서 해당 테이블 및 컬럼에 대한 내용을 분석하는 소스 데이터 분석 단계(s512), 및/또는 소스 데이터 추출(변환) 설계를 위해 Modeler는 소스 데이터의 변환 로직 및 적재 로직을 설계하는 소스 데이터 추출(변환) 설계 단계(s513), 및/또는 소스 데이터 추출(변화) 테스트를 위해 Modeler는 추출(변환) 설계에 따라 소스 데이터를 테스트 형식으로 타깃 데이터베이스로 적재하는 소스 데이터 추출(변환) 테스트 단계(s514), 및/또는 소스 데이터 추출(변환) 검증을 위해 사용자는 소스 데이터 추출(변환) 테스트에서 작성된 대상 내용을 바탕으로 해당 요건에 타깃 데이터베이스에 정확하게 반영되어 데이터가 적재되었는지를 확인하는 소스 데이터 추출(변환) 검증 단계(s515), 및/또는 소스 데이터 추출(변환) 모듈 반영을 위해 DBA는 사용자의 검증이 완료된 소스 데이터 추출(변환) 변화를 운영 환경으로 적용하는 소스 데이터 추출(변환) 모듈 반영 단계(s516), 및/또는 소스 데이터 추출(변환) 모니터링을 위해 Modeler는 운영환경에 적용된 소스 데이터 추출(변환) 모듈을 정해진 규칙에 따라 주기적으로 모니터링하여 그 결과를 DA에게 보고하는 소스 데이터 추출(변환) 모니터링 단계(s517) 등을 포함하여 이루어지는 것이 바람직하다

도면14g는 본 발명의 실시 방법에 따른 데이터베이스 운영 프로세스를 도시한 도면이다.

보다 상세하게 본 도면14g는 상기 품질관리 대상 DBMS(100)에 대한 사업계획이 수립되는 경우, 원활한 데이터 서비스를 위해 필요한 데이터베이스를 안정적으로 운영, 관리하는데 필요한 작업을 체계화 하는 것으로 백업, 보안, 튜닝, 모니터링 등의 작업을 의미하며, 데이터베이스 관리 작업은 데이터베이스와 데이터베이스 에 저장된 데이터를 오류 및 훼손 없이 안정적으로 서비스될 수 있도록 데이터베이스에 대한 생성 및 변경, 보안, 성능개선, 백업관리를 지속적으로 수행할 수 있도록 체계화하는 것을 목적으로 하며, 상기 데이터베이스 운영 프로세스에 세부관리대상은 표준 데이터, 모델 데이터, 관리 데이터, 업무 데이터 등을 포함하여 이루어진다.

본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자라면, 본 도면14g를 참조 및/또는 변형하여 상기 데이터베이스 운영 프로세스에 대한 다양한 실시 방법을 유추할 수 있을 것이나, 본 발명은 상기 유추되는 모든 실시 방법을 모두 포함하며, 본 도면14g에 도시된 실시 방법으로 한정되지 아니한다.

데이터베이스 운영 프로세스에 의해 데이터베이스 관리 체계화를 통해 데이터의 오류 및 훼손 없이 사용자가 원하는 데이터를 원하는 시간에 원하는 형태로 정확하고 안정적으로 서비스함으로써 안정적이고 지속적인 업무활동의 기반 마련이 가능해진다.

본 발명의 실시 방법을 따르는 도면14g를 참조하면, 상기 데이터베이스 운영 프로세스 상에서 상기 데이터베이스 운영의 주체는 사용자, 데이터베이스관리자(DBA) 등을 포함하여 이루어지는 것을 특징으로 한다.

여기서, 상기 사용자는 변경 프로그램 테스트 등을 담당하며, 상기 데이터베이스관리자(DBA)는 데이터베이스 생성, 백업 스케줄링 및 백업 수행, 복구, 데이터 보안 대상 선정 및 보안 적용, 데이터 보안 적용 및 개선, 데이터베이스 성능 개선, 데이터베이스 변경 및 이관 등을 담당한다.

도면14g를 참조하면, 상기 데이터 품질관리를 위해 상기 데이터베이스관리자(DBA)는 데이터베이스를 정의하는데(s610), 여기서 상기 데이터베이스 정의는 데이터베이스를 안정적으로 운영, 유지하는데 필요한 정기적, 비정기적 작업을 말하며 여기에는 데이터모델에 적합한 데이터베이스 구성 및 백업, 보안, 복구, 성능관리 등이 있다.

상기 데이터베이스 운영하는 상세 단계는, 데이터베이스 생성(s611), 백업주기 및 스케줄 정의(s612), 데이터베이스 백업 수행(s613), 데이터 보안 대상 선정(s614), 데이터 보안 적용(s615), 데이터 보안 교육 수행(s616) 등을 포함하여 이루어지는 것이 바람직하다.

상기 데이터베이스 운영하는 상세 단계는, 비즈니스 요건에 맞게 설계된 데이터 모델을 토대로 작성된 DDL문을 토대로 데이터베이스의 물리특성을 고려한 데이터베이스를 구성하는 데이터베이스 생성 단계(s611), 및/또는 어떠한 장해가 발생되더라도 사용중인 데이터의 완전복구가 가능하도록 백업주기 및 스케줄을 정의 하는 백업주기 및 스케줄 정의 단계(s612), 및/또는 백업주기별 스케줄 표를 참고로 하여 백업을 수행한다. 백업 수행절차는 데이터베이스 기동상태가 정상인지를 확인하고 배치작업이 없는 시간을 배정하여 백업을 수행하는 데이터베이스 백업 수행 단계(s613), 및/또는 보호되어야 할 자산의 파악 및 가치에 대한 평가 작업을 수행하고 시스템에 존재하는 취약점 및 위협요인에 대한 분석 작업을 수행하는 데이터 보안대상 선정 단계(s614), 및/또는 보안 관리 대상별 중요도에 따른 보안을 적용하는 작업으로 물리적 접근 보안 및 네트워크보안, 서버 및 운영체제 보안, 데이터베이스 보안, 응용시스템 보안, PC 보안 등 종합적인 보안 적용하는 데이터 보안 적용 단계(s615), 및/또는 기관별로 수립된 데이터 보안 정책을 연 1회 이상 전 구성원을 대상으로 실시해야 하며 교육평가 작업 등을 통한 고품질의 교육이 될 수 있도록 체계화하는 데이터 보안 교육 수행 단계(s616) 등을 포함하여 이루어지는 것이 바람직하다

도면14g를 참조하면, 상기 데이터베이스 변경을 위해 상기 데이터베이스관리자(DBA)는 데이터베이스를 변경하는데(s620), 여기서 상기 데이터베이스 변경은 요구사항에 따라 변경된 데이터 모델을 토대로 데이터베이스를 변경하는 작업을 한다

상기 데이터베이스를 변경하는 상세 단계는, 데이터베이스 성능 개선(s621), 데이터 보안 개선(s622), 데이터베이스 복구(s623), 테스트 데이터베이스 변경(s624), 운영 데이터베이스 이관(s625) 등을 포함하여 이루어지는 것이 바람직하 다.

상기 데이터베이스를 변경하는 상세 단계는, 해당 기관의 사용자가 필요로 하는 성능 개선 사항으로 정적인 수치 요구와 동적인 수치 요구를 처리하는 데이터베이스 성능 개선 단계(s621), 및/또는 중요 데이터에 대한 훼손, 변조, 도난, 유출에 대한 물리적 접근통제(제안구역, 통제구역 등) 및 사용통제(인증, 암호화, 방화벽 등)에 대한 요건이 발생되었을 경우 보안 장치를 개선하는 데이터 보안 개선 단계(s622), 및/또는 장해 등으로 인해 데이터에 대한 전반적인 회손 및 에러로 인해 기존 백업된 데이터로의 복구 작업을 하는 데이터베이스 복구 단계(s623), 및/또는 변경요청에 의해서 제시된 요건에 따라 변경된 데이터 모델을 토대로 작성된 DDL문을 토대로 데이터베이스의 물리특성을 고려한 테스트 데이터베이스를 변경된 데이터모델과 동일한 형태로 변경하는 테스트 데이터베이스 변경 단계(s624), 및/또는 테스트 데이터베이스에 변경된 내역을 토대로 해당 애플리케이션에 대한 문제점을 확인하는 단위 테스트와 타 애플리케이션과의 인터페이스를 테스트하는 통합 테스트, 사용자의 만족도를 확인하는 사용자 테스트 등을 수행한 후 안정성 및 정확성이 확보되면 운영 데이터베이스에 해당 변경 내역을 반영하는 운영 데이터베이스 이관 단계(s625) 등을 포함하여 이루어지는 것이 바람직하다

도면14h는 본 발명의 실시 방법에 따른 데이터 활용 관리 프로세스를 도시한 도면이다.

보다 상세하게 본 도면14h는 상기 품질관리 대상 DBMS(100)에 대한 사업계획이 수립되는 경우, 데이터의 활용여부를 점검하거나 활용도를 높이기 위해 측정대상 데이터와 품질지표를 선정하여 품질을 측정하고 분석하여 품질을 충족시키지 못하는 경우 원인을 분석하여 담당자로 하여금 조치하도록 하는 작업을 의미하며, v 애플리케이션에서 활용되지 않는 데이터를 점검하여 DB의 사용 환경을 개선하고 업무적 중요도가 높은 데이터에 대한 품질의 평가와 개선으로 데이터의 활용도를 높이는 것을 목적으로 하며, 상기 데이터베이스 운영 프로세스에 세부관리대상은 회사의 고객, 프로세스, 시장 환경, 재무정보 등에 직접적으로 영향을 미치는 중요성이 높은 데이터 등을 포함하여 이루어진다.

본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자라면, 본 도면14h를 참조 및/또는 변형하여 상기 데이터 활용 관리 프로세스에 대한 다양한 실시 방법을 유추할 수 있을 것이나, 본 발명은 상기 유추되는 모든 실시 방법을 모두 포함하며, 본 도면14h에 도시된 실시 방법으로 한정되지 아니한다.

데이터 활용 관리 프로세스에 의해 데이터의 정확성을 떨어뜨리는 원인을 분석하고 개선함으로써 지속적인 데이터의 품질을 높이고 활용성을 높일 수 있는 효과가 있다.

본 발명의 실시 방법을 따르는 도면14h를 참조하면, 상기 데이터 활용 관리 프로세스 상에서 상기 데이터 활용 관리의 주체는 데이터관리책임자(DA), 모델러 및 사용자 등을 포함하여 이루어지는 것을 특징으로 한다.

여기서, 상기 데이터관리책임자(DA)는 핵심 데이터 수집 및 활용 측정 기준 수립, 개선 활동 평가 등을 담당하며, 상기 모델러는 데이터 활용 측정, 활용 저하 요인 분석 및 개선 방안 수립, 개선 활동 수행 등을 담당하며, 사용자는 데이터 활용 의견 제시 등을 담당한다.

도면14h를 참조하면, 상기 데이터 품질관리를 위해 상기 모델러는 데이터 활용 관리를 하는데(s710), 여기서 상기 데이터 활용 관리는 데이터의 활용 여부를 점검하거나 활용도를 높이기 위해 측정대상 데이터와 품질지표를 선정하여 품질을 측정하고 분석하여 품질을 충족시키지 못하는 경우 원인을 분석하여 담당자로 하여금 조치하도록 하는 작업을 말한다.

상기 데이터 활용 관리하는 상세 단계는, 핵심데이터 수집(s711), 활용도 측정 기준 수립(s712), 데이터 활용 측정(s713), 활용 저하 요인 분석(s714), 개선방안 마련(s715), 개선활동 수행(s716), 개선활동 평가(s717) 등을 포함하여 이루어지는 것이 바람직하다.

상기 데이터 활용 관리하는 상세 단계는, 개선 대상이 되는 데이터를 선정기준을 마련하여 선정하고 업무부하 및 시스템 부하를 고려하여 측정 데이터 량을 조정하는 핵심 데이터 수집 단계(s711), 및/또는 데이터 별 활용도 측정 기준을 정량적으로 마련하고 데이터 활용 개선 목표치를 설정하여 향후 개선 작업에 대한 평가 작업 수행하는 데이터 활용도 측정 기준 수립 단계(s712), 및/또는 데이터 활용도 측정 기준에 따른 활용도 평가 작업을 수행하는 데이터 활용 측정 단계(s713), 및/또는 데이터 활용의 저하를 유발한 비즈니스적, IT적 원인을 데이터의 생성, 갱신, 변환, 활용 관점에서 도출하는 활용 저하 요인 분석 단계(s714), 및/또는 활용 저하 원인 별로 개선방안 마련 단계(s715), 및/또는 승인된 개선방안과 원인 별로 도출된 개선방안의 활동계획에 따라서 개선활동을 추진하는, 및/또는 개선활동 수행 단계(s716), 및/또는 개선활동을 평가하는 과정으로 측정 목표치를 초과한 데이터에 대해서는 개선항목에서 제외시키거나 목표치를 조정하고 종합적인 수행결과를 정리하여 향후 활동에 활용할 수 있도록 하는 개선활동 평가 단계(s717) 등을 포함하여 이루어지는 것이 바람직하다.

도면14i는 본 발명의 실시 방법에 따른 요구사항 관리 프로세스를 도시한 도면이다.

보다 상세하게 본 도면14i는 상기 품질관리 대상 DBMS(100)에 대한 사업계획이 수립되는 경우, 데이터를 비롯하여 관련 애플리케이션 및 시스템 전반에 걸친 사용자의 요구를 수집하고 분류하여 반영하는 작업을 의미하며, 사용자의 정보 요구사항을 종합적으로 검토, 확인하여 요건에 적합하도록 시스템을 개선, 반영함으로써 사용자의 만족도를 높이고 고품질의 서비스를 가능하게 하는 것을 목적으로 하며, 상기 데이터베이스 운영 프로세스에 세부관리대상은 외부인터페이스 요건, 기능개선 요건, 성능 개선 요건, 보안개선 요건 등을 포함하여 이루어진다.

본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자라면, 본 도면14i를 참조 및/또는 변형하여 상기 요구사항 관리 프로세스에 대한 다양한 실시 방법을 유추할 수 있을 것이나, 본 발명은 상기 유추되는 모든 실시 방법을 모두 포함하며, 본 도면14i에 도시된 실시 방법으로 한정되지 아니한다.

요구사항 관리 프로세스에 의해 사용자 요구사항에 대한 체계적이고 종합적인 처리 및 요구사항에 대한 추적성 확보를 통한 사용자 만족도를 증대시킬 수 있는 효과가 있다.

본 발명의 실시 방법을 따르는 도면14i를 참조하면, 상기 요구사항 관리 프로세스 상에서 상기 요구사항 관리의 주체는 데이터관리책임자(DA), 모델러, 사용자 및 서비스데스크 등을 포함하여 이루어지는 것을 특징으로 한다.

여기서, 상기 데이터관리책임자(DA)는 검토된 요구사항 공식화 및 요구사항 처리유형 정의, 변경영향도 분석을 통한 수정 및 변경 계획 수립 등을 담당하며, 상기 모델러는 요구사항 검토 및 처리 가능 여부 결정 등을 담당하며, 사용자는 변경요청 등을 담당하며, 서비스데스크는 요구사항 수렴 등을 담당한다.

도면14i를 참조하면, 상기 데이터 품질관리를 위해 상기 사용자는 요구사항을 확인하는데(s810), 여기서 요구사항 확인은 비즈니스의 연속성 및 장해에 따른 위험성을 사전에 제거 및 최소화하기 위해 사용자의 요구사항을 수립분석하는 작업이다. 요구사항을 기준으로 데이터베이스의 변경에 따른 영향도를 분석하고 분석결과를 토대로 적용 우선순위를 정의한다. 요구사항의 영향도 및 중요도 분석 후에는 규모와 적용 시점을 고려하여 신규 시스템을 개발할지, 기존 시스템을 변경할지 여부를 결정한다.

상기 요구사항 관리 상세 단계는, 변경요청(s811), 요구사항 수렴(s812), 요구사항 검토(s813) 등을 포함하여 이루어지는 것이 바람직하다.

상기 요구사항을 관리하는 상세 단계는, 사용자가 해당 기관의 시스템을 활용하면서 발생되는 외부인터페이스 및 기능, 성능, 보안 등의 요건을 요구상 변경 신청서를 통해 변경 요청하는 변경 요청 단계(s811), 및/또는 사용자로부터 요청된 변경 요청서를 수집하여 변경 신청서 작성 규칙에 맞게 정확하게 정의했는지를 확인하고 해당 요건을 검토할 처리담당자(modeler)를 지정하는 요구사항 수렴 단 계(s812), 및/또는 요청된 요구사항과 관련된 자료 및 기준, 시스템 등을 확인하여 처리 가능 여부를 판단하고 처리 가능한 경우 DA를 통해 공식화를 요청하는 요구사항 검토 단계(s813) 등을 포함하여 이루어지는 것이 바람직하다.

상기 요구사항 관리를 위해 상기 사용자는 변경계획을 수립하는데(s820), 여기서 변경계획 수립은 기존 시스템의 변경이 필요한 사항이 표준변경 요소인지 모델변경 요소인지를 판단하고 해당 작업을 수행하기 위한 작업자 배정 및 일정계획을 수립하는 작업을 말한다. 변경계획 수립 시에는 데이터관련 변경계획뿐만 아니라 애플리케이션과 기술에 대한 변경계획도 포함시켜 종합적인 변경계획이 수립될 수 있도록 작업을 수행해야 한다.

상기 변경계획을 수립하는 상세 단계는, 변경영향도 분석(s821), 공식화(s822), 변경작업 계획 수립(s823) 등을 포함하여 이루어지는 것이 바람직하다.

상기 변경계획을 수립하는 상세 단계는, 변경 요청된 내역을 토대로 변경에 따른 영향이 미치는 설계서 및 애플리케이션, 데이터베이스 등을 도출하는 변경영향도 분석 단계(s821), 및/또는 영향도 분석을 통해 변경처리가 요구되는 관련 담당자를 소집하여 공식화를 하고 해당 담당자들과의 협의를 통해 승인 여부 및 변경처리 방식을 결정하는 공식화 단계(s822), 및/또는 영향도 평가서를 통해 관련된 업무영역 및 관련 시스템 내역을 토대로 작업일정 계획 수립 단계(s823) 등을 포함 하여 이루어지는 것이 바람직하다.

이하, 비정상적인 애플리케이션의 동작 및 데이터의 오류, 시스템의 오류 등으로 인해 상기 품질관리 대상 DBMS(100)에 서비스 품질을 떨어뜨리는 장해가 발생한 경우, 데이터베이스 품질관리 프레임워크를 기반으로 품질관리 대상 DBMS(100)에 대한 품질관리가 시행하는 과정을 도시하여 설명한다.

도면15a는 본 발명의 실시 방법에 따른 데이터 품질관리 메인 프로세스를 도시한 도면이다.

보다 상세하게 본 도면15a는 상기 품질관리 대상 DBMS(100)에 장해가 발생한 경우, 고품질 데이터의 운영 및 관리를 위한 데이터 관리 정책 수립에서부터 데이터 표준 관리, 데이터 모델 관리, 데이터 흐름 관리, 데이터베이스 관리, 데이터 활용 관리, 요구사항 관리에 이르는 일련의 데이터 관리 활동들을 체계적인 흐름으로 표현한 것으로서, 고품질의 데이터 관리를 위한 체계적인 프로세스를 이해시킴으로써 기관이나 기업의 조직 환경에 가장 적합한 형태로 데이터의 정의, 평가, 변경과 같은 일련의 프로세스를 수립할 수 있도록 지원하는 것을 목적으로 하며, 상기 데이터 품질관리 메인 프로세스의 세부관리대상은 데이터 관리 정책, 데이터 표준 관리, 데이터 모델 관리, 데이터 흐름 관리, 데이터베이스 관리, 데이터 활용 관리, 요구사항 관리 등을 포함하여 이루어진다.

본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자라면, 본 도면15a를 참조 및/또는 변형하여 상기 데이터 품질관리 메인 프로세스에 대한 다양한 실시 방법을 유추할 수 있을 것이나, 본 발명은 상기 유추되는 모든 실시 방법을 모두 포함하며, 본 도면15a에 도시된 실시 방법으로 한정되지 아니한다.

본 발명의 실시 방법을 따르는 도면15a를 참조하면, 상기 데이터베이스 품질관리 프레임워크 상에서 상기 데이터베이스 품질관리 주체는 최고정보화임원(CIO), 데이터관리책임자(DA), 모델러, 데이터베이스관리자(DBA) 및 사용자 등을 포함하여 이루어지는 것을 특징으로 한다.

여기서, 상기 최고정보화임원(CIO)은 데이터 관리 총괄, 데이터 관리 정책 수립 및 데이터 관리자간 이슈사항 조정 등을 담당하며, 상기 데이터관리책임자(DA)는 전사 데이터 변경관리 총괄, 전사 데이터 통합 모델 관리, 및 데이터 표준 개발 및 조정 등을 담당하며, 상기 모델러는 해당기능영역의 데이터 요구사항 및 이슈사항 조정과 통합, 해당기능영역의 비즈니스 요건을 토대로 데이터 모델링 수행, 표준 확인 및 적용 등을 담당하며, 상기 데이터베이스관리자(DBA)는 데이터베이스 디자인, 데이터베이스와 데이터의 형상관리 수행 및 데이터베이스의 모니터링 및 튜닝과 보안관리 등을 담당하며, 상기 사용자는 서비스되는 데이터 및 운영분석 데이터에 대한 활용 및 데이터에 대한 추가요건 요청 등을 담당한다.

도면15a를 참조하면, 상기 데이터 품질관리를 위해 상기 최고정보화임원(CIO)은 데이터 관리 정책을 수립하는데(s210), 여기서 데이터 관리 정책 수립은 사업계획에 기반을 둔 기업의 비전과 목표를 달성하기 위해 필요한 데이터 확보 계획과 확보된 데이터를 효과적으로 관리, 유지하기 위한 체계 및 계획을 정의하는 작업을 말한다. 세부적인 작업내역으로는 데이터베이스 품질과 관련된 프로세스를 정의하고 정의된 프로세스를 수행하는 작업주체를 선정하며, 선정된 작업주체가 해당 작업을 원활하게 수행할 수 있는 능력을 배양할 수 있는 교육체계의 수립 등이 있다.

상기 데이터 관리 정책을 수립하는 상세 단계는, 비즈니스나 IT의 환경변화에 따라 데이터 관리 정책의 수립 및 변경이 필요한 경우, 상기 필요한 관련 자료를 수집하여 정책 자료를 작성하는 데이터 관리 정책 수립 단계(s211), 및/또는 상기 수립된 정책(안)을 토대로 최고정보화임원(CIO) 및 관련 사용자, 관련 데이터관리책임자 등이 참석하여 상기 정책에 대한 완전성 및 일관성, 실현가능성 등을 검토하여 승인 처리하는 데이터 관리 정책 검토 단계(s212), 및/또는 상기 확정된 데이터 관리 정책을 선포하고, 정책변경에 따른 데이터 관리 프로세스의 정의 및 수정이 필요한 경우, 이를 수행하도록 하는 데이터 관리 정책 공표 단계(s213) 등을 포함하여 이루어지는 것이 바람직하다.

상기 데이터 품질관리를 위해 상기 데이터관리책임자(DA)는 데이터 표준을 정의하는데(s310), 여기서 상기 데이터 표준 정의는 해당 기관에서 사용되는 용어 및 도메인, 코드, 데이터 관련 요소에 대한 표준을 전사적으로 정의하는 작업으로서, 표준에 따른 원칙을 정의하고, 사용자의 표준화 요건을 수렴한 후, 각 표준화 요소에 대한 전사 표준을 정의하는 것을 포함한다.

상기 데이터 표준을 정의하는 상세 단계는, 표준화 요구사항 수집 단계(s311), 및/또는 표준화 원칙 수립 단계(s312), 표준 단어 사전 정의 단계(s313), 및/또는 표준 도메인 사전 정의 단계(s314), 및/또는 표준 코드 정의 단계(s315), 및/또는 표준 용어 정의 단계(s316), 및/또는 데이터관련요소 표준 정의 단계(s317), 및/또는 데이터 표준 검토 단계(s318), 및/또는 데이터 표준 공표 단계(s319) 등을 포함하여 이루어지는 것이 바람직하다.

상기 품질관리 대상 DBMS(100)에 장해가 발생한 경우, 상기 사용자에 의해 상기 DBMS(100)에 대한 변경계획이 수립되며, 이에 대응하여 상기 데이터 품질관리를 위해 상기 데이터관리책임자(DA)는 데이터 표준을 변경하는데(s320), 여기서 상기 데이터 표준 변경은 상기 정의된 데이터 표준(워드표준, 도메인표준, 코드표준, 데이터 관련요소 표준)에 대한 신규 및 추가 요청사항을 반영하는 변경관리 작업을 말한다. 변경이 요청된 표준을 수정하고 표준 변경에 따라 조정이 필요한 모델 변경사항을 분석하여 모델변경을 요청함으로써 표준화된 데이터 모델을 유지할 수 있 도록 한다.

상기 데이터 표준을 변경하는 상세 단계는, 변경 요구사항 검토 단계(s321), 및/또는 표준 추가 및 변경 단계(s322), 및/또는 표준 변경영향도 평가 단계(s323), 및/또는 표준 등록 및 공표 단계(s324) 등을 포함하여 이루어지는 것이 바람직하다.

상기 데이터 품질관리를 위해 상기 데이터관리책임자(DA)는 데이터 표준을 평가하는데(s330), 여기서 상기 데이터 표준 평가는 해당 기관에서 전사적으로 정의한 용어, 도메인 및 코드 표준의 준수 현황을 평가하는 작업으로 정의된 표준과 데이터 모델과의 매핑을 통해 표준 준수 여부를 체크하고 미준수 데이터에 대해서는 원인 및 변경영향도 분석 결과를 반영하여 개선 작업을 수행하는 것을 포함한다.

상기 데이터 표준을 평가하는 상세 단계는, 데이터 표준 평가 단계(s331), 및/또는 데이터 표준 준수 체크 단계(s332), 및/또는 변경영향도 분석 단계(s333), 및/또는 데이터 표준 미준수 원인 분석 단계(s333), 데이터 정제 단계(s334) 등을 포함하여 이루어지는 것이 바람직하다.

상기 데이터 품질관리를 위해 상기 모델러는 데이터 모델을 정의하는 데(s410), 여기서 상기 데이터 모델 정의는 신규 시스템 개발 시 데이터 모델링 작업을 통해 설계된 개념 데이터 모델, 데이터 참조 모델, 논리 데이터 모델, 물리 데이터 모델을 전사적으로 생성, 유지하기 위해 필요한 작업을 말한다. 만약, 기존에 생성되어 관리되지 못하고 있다면 별도의 작업계획을 수립하여 현재 운영 중인 데이터베이스의 스키마와 동일한 데이터모델을 정의해야 한다.

상기 데이터 모델을 정의하는 상세 단계는, 개념 데이터 모델 정의 단계(s411), 및/또는 데이터 참조 모델 정의 단계(s412), 및/또는 논리 데이터 모델 정의 단계(s413), 및/또는 물리 데이터 모델 정의 단계(s414) 등을 포함하여 이루어지는 것이 바람직하다.

상기 데이터 품질관리를 위해 상기 모델러는 데이터 모델을 변경하는데(s420), 여기서 상기 데이터 모델 변경은 사용자 요구사항에 적합한 서비스를 제공하기 위해 데이터 모델을 데이터 표준 및 데이터 참조 모델을 토대로 변경하는 작업이다. 변경 작업 수행 시에는 개념 데이터 모델과 논리 데이터 모델, 물리 데이터 모델이 상호 연관관계를 유지할 수 있도록 변경관리가 동시에 이루어져야 한다. 모델변경 시에는 타 영역에서 정의된 요소를 중복 요청한 것인지, 데이터의 정합성에 맞게 변경 처리하였는지를 고려해서 처리해야 한다.

상기 데이터 모델을 정의하는 상세 단계는, 개념 데이터 모델 변경 단 계(s421), 및/또는 논리 데이터 모델 변경 단계(s422), 및/또는 물리 데이터 모델 변경 단계(s423) 등을 포함하여 이루어지는 것이 바람직하다.

상기 데이터 품질관리를 위해 상기 모델러는 데이터 모델을 평가하는데(s430), 여기서 상기 데이터 모델 평가는 해당 기관에서 전사적으로 관리하고 있는 데이터 모델을 평가하는 작업으로 개념 모델 - 논리 모델간, 논리 모델 - 물리 모델간, 물리 모델 - DB간 매핑 작업과 Align 분석작업을 실시하여 발생된 오류에 대한 데이터 모델 개선작업을 수행하고, 영향도 분석을 거쳐 DBMS에 대한 개선 작업을 수행한다.

상기 데이터 모델을 정의하는 상세 단계는, 개념 - 논리 모델 매핑(s431), 논리 - 물리 모델 매핑(s432), 물리 모델 - DB 매핑(s433), 개념 - 논리 모델 Align 분석(s434), 논리 - 물리 모델 Align 분석(s435), 물리 - DB Align 분석(s436) 등을 포함하여 이루어지는 것이 바람직하다.

상기 데이터 품질관리를 위해 상기 모델러는 데이터 흐름을 정의하는데(s510), 여기서 상기

데이터 흐름 정의는 원천데이터(문서, Text, DB 등)를 수기로 생성하거나 추출, 변환, 적재, 가공을 통해 목표 데이터베이스에 저장하는 데이터의 라이프사이클을 통제, 관리하는 작업으로 정기적비정기적인 배치 작업 및 정형비정형 데이터 의 배치 작업을 포함한다.

상기 데이터 흐름을 정의하는 상세 단계는, 데이터 추출(변환) 요건 정의(s511), 소스 데이터 분석(s512), 소스 데이터 추출(변환) 설계(s510), 소스 데이터 추출(변환) 테스트(s514), 소스 데이터 추출(변환)검증(s515), 소스 데이터 추출(변환)모듈 반영(s516), 소스 데이터 추출(변환) 모니터링(s517) 등을 포함하여 이루어지는 것이 바람직하다.

상기 데이터 품질관리를 위해 상기 모델러는 데이터 흐름을 평가하는데(s520), 여기서 상기

데이터 흐름 평가는 소스 데이터를 생성하여 타깃 데이터로 저장관리되는 데이터의 정합성을 평가하는 작업으로, 데이터 흐름 점검 기준과 지표를 설정하고 데이터의 정합성을 체크하여 오류 데이터를 분석하고 영향도 분석 결과를 반영하여 개선 작업을 수행한다.

상기 데이터 흐름을 정의하는 상세 단계는, 데이터 흐름 점검 기준 도출(s521), 데이터 흐름 점검지표 생성(s522), 데이터 정합성 체크(s523), 오류 데이터 분석(s524), 변경 영향 분석(s525), 데이터 정제(s526) 등을 포함하여 이루어지는 것이 바람직하다.

상기 데이터 품질관리를 위해 상기 모델러는 데이터 활용 관리를 하는데(s710), 여기서 상기 데이터 활용 관리는 데이터의 활용 여부를 점검하거나 활용도를 높이기 위해 측정대상 데이터와 품질지표를 선정하여 품질을 측정하고 분석하여 품질을 충족시키지 못하는 경우 원인을 분석하여 담당자로 하여금 조치하도록 하는 작업을 말한다.

상기 데이터 흐름을 정의하는 상세 단계는, 핵심데이터 수집(s711), 활용도 측정 기준 수립(s712), 데이터 활용 측정(s713), 활용 저하 요인 분석(s714), 개선방안 마련(s715), 개선활동 수행(s716), 개선활동 평가(s717) 등을 포함하여 이루어지는 것이 바람직하다.

상기 데이터 품질관리를 위해 상기 데이터베이스관리자(DBA)는 데이터베이스를 정의하는데(s610), 여기서 상기 데이터베이스 정의는 데이터베이스를 안정적으로 운영, 유지하는데 필요한 정기적, 비정기적 작업을 말하며 여기에는 데이터모델에 적합한 데이터베이스 구성 및 백업, 보안, 복구, 성능관리 등이 있다.

상기 데이터베이스를 정의 하는 상세 단계는, 데이터베이스 생성(s611), 백업주기 및 스케줄 정의(s612), 데이터베이스 백업 수행(s613), 데이터 보안 대상 선정(s614), 데이터 보안 적용(s615), 데이터 보안 교육 수행(s616) 등을 포함하여 이루어지는 것이 바람직하다.

상기 데이터 품질관리를 위해 상기 데이터베이스관리자(DBA)는 데이터베이스를 변경하는데(s620), 여기서 상기 데이터베이스 변경은 요구사항에 따라 변경된 데이터 모델을 토대로 데이터베이스를 변경하는 작업을 말한다.

상기 데이터베이스를 변경 하는 상세 단계는, 데이터베이스 성능 개선(s621), 데이터 보안 개선(s622), 데이터베이스 복구(s623), 테스트 데이터베이스 변경(s624), 운영 데이터베이스 이관(s625) 등을 포함하여 이루어지는 것이 바람직하다.

상기 데이터 품질관리를 위해 상기 데이터베이스관리자(DBA)는 데이터베이스를 평가하는데(s630), 여기서 상기 데이터베이스 평가는 현재 설정된 데이터베이스의 객체에 데이터베이스 객체에 지정한 제약 조건과 객체 유형을 확인하여 해당 규칙이 최적의 성능을 보장하고 데이터의 오류를 방지하기에 적합한지 평가한다. 이를 위해 지정한 제약 조건과 객체 유형을 확인하여 효율성을 체크한 후 비효율적인 객체관리 유형이나 객체 유형에 대하여 해당 원인을 분석하고 비효율을 개선하기 위하여 데이터베이스 내에서 제약 조건이나 객체 유형 변경 시 있을 수 있는 영향도를 분석한다.

상기 데이터베이스를 평가 하는 상세 단계는, 데이터베이스 객체 관리 효율 성 체크(s631), 비효율 원인 분석(s632), 변경영향도 분석(s633) 등을 포함하여 이루어지는 것이 바람직하다.

상기 데이터 품질관리를 위해 상기 사용자는 요구사항을 확인하는데(s810), 여기서 요구사항 확인은 비즈니스의 연속성 및 장해에 따른 위험성을 사전에 제거 및 최소화하기 위해 사용자의 요구사항을 수립분석하는 작업이다. 요구사항을 기준으로 데이터베이스의 변경에 따른 영향도를 분석하고 분석결과를 토대로 적용 우선순위를 정의한다. 요구사항의 영향도 및 중요도 분석 후에는 규모와 적용 시점을 고려하여 신규 시스템을 개발할지, 기존 시스템을 변경할지 여부를 결정한다.

상기 요구사항을 확인하는 상세 단계는, 변경요청(s811), 요구사항 수렴(s812), 요구사항 검토(s813) 등을 포함하여 이루어지는 것이 바람직하다.

상기 데이터 품질관리를 위해 상기 사용자는 변경계획을 수립하는데(s820), 여기서 변경계획 수립은 기존 시스템의 변경이 필요한 사항이 표준변경 요소인지 모델변경 요소인지를 판단하고 해당 작업을 수행하기 위한 작업자 배정 및 일정계획을 수립하는 작업을 말한다. 변경계획 수립 시에는 데이터관련 변경계획뿐만 아니라 애플리케이션과 기술에 대한 변경계획도 포함시켜 종합적인 변경계획이 수립될 수 있도록 작업을 수행해야 한다.

상기 변경계획을 수립하는 상세 단계는, 변경영향도 분석(s821), 공식화(s822), 변경작업 계획 수립(s823) 등을 포함하여 이루어지는 것이 바람직하다.

도면15b는 본 발명의 실시 방법에 따른 데이터 관리 정책 수립 프로세스를 도시한 도면이다.

보다 상세하게 본 도면15b는 상기 품질관리 대상 DBMS(100)에 장해가 발생한 경우, 기업의 비전과 목표를 달성하기 위해 필요한 데이터 확보 계획과 확보된 데이터를 효과적으로 유지관리하기 위한 체계 및 계획을 정의하는 작업으로서, 기업은 데이터 관리 정책을 수립함으로써 기관의 비전과 목표에 맞는 데이터를 확보하고, 확보된 데이터를 사용자가 원하는 시간에 원하는 형태로 안정적으로 서비스할 수 있는 기본 원칙 수립과 관리체계를 구축 하는 것을 목적으로 하며, 상기 데이터 관리 정책 수립 프로세스의 세부관리대상은 데이터 관리 원칙, 데이터 품질관리 Main 프로세스, 데이터 관리조직 등을 포함하여 이루어진다.

여기서, 데이터 관리 원칙은 데이터의 효과적인 확보, 유지, 관리를 위해 수립된 규정이나 계획, 지침 등에 포함된 데이터 관리 방향을 의미하며 또한 데이터 품질관리 Main 프로세스는 고품질의 데이터를 지속적이고 안정적으로 서비스하기 위해 각 기관의 특성에 맞게 정의하고 정의한 프로세스간의 연간관계를 정의한 프로세스를 의미하며 또한 데이터 관리조직

은 각 기관에서 정의한 데이터 관리 프로세스를 지원하고 담당할 담당자와 조직을 정의하는 것을 의미한다.

데이터 관리 정책 수립에 의해 데이터에 대한 의사결정의 기초로 활용함으로써 체계적이고, 일관성 있는 데이터 관리가 가능해진다.

본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자라면, 본 도면15b를 참조 및/또는 변형하여 상기 데이터 관리 정책 수립 프로세스에 대한 다양한 실시 방법을 유추할 수 있을 것이나, 본 발명은 상기 유추되는 모든 실시 방법을 모두 포함하며, 본 도면15b에 도시된 실시 방법으로 한정되지 아니한다.

본 발명의 실시 방법을 따르는 도면15b를 참조하면, 상기 데이터 관리 정책 수립 프로세스 상에서 상기 데이터 관리 정책 수립의 주체는 최고정보화임원(CIO), 데이터관리책임자(DA) 및 사용자 등을 포함하여 이루어지는 것을 특징으로 한다.

여기서, 상기 최고정보화임원(CIO)은 데이터 관리 정책 수립 및 데이터 관리 정책 공표 등을 담당하며, 상기 데이터관리책임자(DA)는 데이터 관리 정책 수립 지원 및 정책에 따른 관련 프로세스의 수립 및 개선 등을 담당하며, 상기 사용자는 제안 정책 협의회 참여검토 등을 담당한다.

도면15b를 참조하면, 상기 데이터 품질관리를 위해 상기 최고정보화임원(CIO)은 데이터 관리 정책을 수립하는데(s210), 여기서 데이터 관리 정책 수립은 사업계획에 기반을 둔 기업의 비전과 목표를 달성하기 위해 필요한 데이터 확보 계획과 확보된 데이터를 효과적으로 관리, 유지하기 위한 체계 및 계획을 정의하는 작업을 말한다. 세부적인 작업내역으로는 데이터베이스 품질과 관련된 프로세스를 정의하고 정의된 프로세스를 수행하는 작업주체를 선정하며, 선정된 작업주체가 해당 작업을 원활하게 수행할 수 있는 능력을 배양할 수 있는 교육체계의 수립 등이 있다.

상기 데이터 관리 정책을 수립하는 상세 단계는, 비즈니스나 IT의 환경변화에 따라 데이터 관리 정책의 수립 및 변경이 필요한 경우, 상기 필요한 관련 자료를 수집하여 정책 자료를 작성하는 데이터 관리 정책 수립 단계(s211), 및/또는 상기 수립된 정책(안)을 토대로 최고정보화임원(CIO) 및 관련 사용자, 관련 데이터관리책임자 등이 참석하여 상기 정책에 대한 완전성 및 일관성, 실현가능성 등을 검토하여 승인 처리하는 데이터 관리 정책 검토 단계(s212), 및/또는 상기 확정된 데이터 관리 정책을 선포하고, 정책변경에 따른 데이터 관리 프로세스의 정의 및 수정이 필요한 경우, 이를 수행하도록 하는 데이터 관리 정책 공표 단계(s213) 등을 포함하여 이루어지는 것이 바람직하다.

도면15c는 본 발명의 실시 방법에 따른 데이터 표준 변경 프로세스를 도시한 도면이다.

보다 상세하게 본 도면15c는 상기 품질관리 대상 DBMS(100)에 장해가 발생한 경우, 데이터 표준화 원칙에 따라 정의된 표준 단어 사전 및 도메인 사전, 표준 용어 사전, 표준 코드, 데이터 관련요소 표준 등을 기관에 적합한 형태로 정의 및 변경관리하고, 데이터 표준의 준수 여부 체크 등을 통한 데이터 정제 및 개선활동 등을 의미하며, 데이터베이스의 설계와 개발을 지원하고 전사적인 데이터 표준의 사용 및 재사용을 통해 시스템간 상호운용성, 데이터 공유, 시스템 통합, 비즈니스 프로세스 개선 등을 지원하고 전사적으로 공통된 표준을 사용하게 함으로써 데이터의 일관성과 정합성을 유지하는 것을 목적으로 하며, 상기 데이터 표준 정의 프로세스 및 데이터 표준 변경 프로세스 및 데이터 표준 평가 프로세스의 세부관리대상은 표준 단어(word) 사전, 표준 도메인(domain) 사전, 표준 용어(term) 사전, 표준 코드, 데이터 표준 요소 등을 포함하여 이루어진다.

본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자라면, 본 도면15c를 참조 및/또는 변형하여 상기 데이터 표준 변경 프로세스에 대한 다양한 실시 방법을 유추할 수 있을 것이나, 본 발명은 상기 유추되는 모든 실시 방법을 모두 포함하며, 본 도면15c에 도시된 실시 방법으로 한정되지 아니한다.

본 발명의 실시 방법을 따르는 도면15c를 참조하면, 상기 데이터 표준 변경 프로세스 상에서 상기 데이터 표준 변경의 주체는 데이터관리책임자(DA), 모델러 등을 포함하여 이루어지는 것을 특징으로 한다.

여기서, 상기 데이터관리책임자(DA)는 표준화 요구사항 검토, 표준 단어 사전 및 도메인 사전, 코드 사전, 용어 사전, 데이터 관련요소 변경, 데이터 표준 등록 및 공표 등을 담당하며, 상기 모델러는 표준 확인 및 적용 등을 담당한다.

도면15c를 참조하면, 상기 데이터 품질관리를 위해 상기 데이터관리책임자(DA)는 데이터 표준을 변경하는데(s320), 여기서 상기 데이터 표준 변경은 상기 정의된 데이터 표준(워드표준, 도메인표준, 코드표준, 데이터 관련요소 표준)에 대한 신규 및 추가 요청사항을 반영하는 변경관리 작업을 말한다. 변경이 요청된 표준을 수정하고 표준 변경에 따라 조정이 필요한 모델 변경사항을 분석하여 모델변경을 요청함으로써 표준화된 데이터 모델을 유지할 수 있도록 한다.

상기 데이터 표준을 변경하는 상세 단계는, 변경 요구사항 검토 단계(s321), 및/또는 표준 추가 및 변경 단계(s322), 및/또는 표준 변경영향도 평가 단계(s323), 및/또는 표준 등록 및 공표 단계(s324) 등을 포함하여 이루어지는 것이 바람직하다.

상기 데이터 표준을 변경하는 상세 단계는, 요청된 표준 변경 요구사항이 기 존에 정의된 데이터 표준을 사용해서도 처리 가능한 요건인지를 먼저 검토하고 추가 및 변경이 필요하다고 판단되는 경우에만 추가변경 작업을 요청하는 변경 요구사항 검토 단계(s321), 및/또는 표준 변경 요소에 대한 내역을 데이터 표준화 원칙에 맞게 추가 및 변경한다. 변경 작업이 완료되면 변경된 사항을 토대로 영향도 평가 작업 및 공표 작업을 요청하는 표준 추가 및 변경 단계(s322), 및/또는 표준의 변경 시에는 기존 테이블이나 컬럼에 영향을 미치므로 해당 표준의 변경으로 인해 변경이 필요한 테이블 및 속성, 기타 요소들을 파악하고 해당 Modeler에게 해당 작업을 요청하는 표준 변경영향도 평가 단계(s323), 및/또는 표준 추가 및 변경 작업을 통해 변경된 데이터 표준 내역을 공표하여 향후 모델링 작업 및 데이터베이스 관리 작업 시 활용하는 표준 등록 및 공표 단계(s324) 등을 포함하여 이루어지는 것이 바람직하다.

도면15d는 본 발명의 실시 방법에 따른 데이터 표준 평가 프로세스를 도시한 도면이다.

보다 상세하게 본 도면15d는 상기 품질관리 대상 DBMS(100)에 장해가 발생한 경우, 데이터 표준화 원칙에 따라 정의된 표준 단어 사전 및 도메인 사전, 표준 용어 사전, 표준 코드, 데이터 관련요소 표준 등을 기관에 적합한 형태로 정의 및 변경관리하고, 데이터 표준의 준수 여부 체크 등을 통한 데이터 정제 및 개선활동 등을 의미하며, 데이터베이스의 설계와 개발을 지원하고 전사적인 데이터 표준의 사 용 및 재사용을 통해 시스템간 상호운용성, 데이터 공유, 시스템 통합, 비즈니스 프로세스 개선 등을 지원하고 전사적으로 공통된 표준을 사용하게 함으로써 데이터의 일관성과 정합성을 유지하는 것을 목적으로 하며, 상기 데이터 표준 정의 프로세스 및 데이터 표준 변경 프로세스 및 데이터 표준 평가 프로세스의 세부관리대상은 표준 단어(word) 사전, 표준 도메인(domain) 사전, 표준 용어(term) 사전, 표준 코드, 데이터 표준 요소 등을 포함하여 이루어진다.

본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자라면, 본 도면15d를 참조 및/또는 변형하여 상기 데이터 표준 평가 프로세스에 대한 다양한 실시 방법을 유추할 수 있을 것이나, 본 발명은 상기 유추되는 모든 실시 방법을 모두 포함하며, 본 도면15d에 도시된 실시 방법으로 한정되지 아니한다.

본 발명의 실시 방법을 따르는 도면15d를 참조하면, 상기 데이터 표준 개선 프로세스 상에서 상기 데이터 평가의 주체는 데이터관리책임자(DA), 모델러 및 데이터베이스관리자(DBA)등을 포함하여 이루어지는 것을 특징으로 한다.

여기서, 상기 데이터관리책임자(DA)는 데이터 표준(데이터 모델 매핑), 데이터 표준 준수 체크(데이터 표준-개념 데이터 모델의 표준 준수 체크), 변경 영향 분석(데이터 표준 변경 영향 분석) 등을 담당하며, 상기 모델러는 데이터 표준(데이터 모델 매핑), 데이터 표준 준수 체크(데이터 표준-논리, 물리 데이터 모델의 표준 준수 체크), 변경 영향 분석(데이터 모델 변경 영향 분석) 등을 담당하며, 상기 데이터베이스관리자(DBA)는 데이터 표준(데이터베이스 객체 매핑), 데이터 표준 준수 체크(데이터 표준-데이터베이스 객체의 표준 준수 체크), 변경 영향 분석(데이터베이스 구조 변경 영향 분석) 등을 담당한다.

도면15d를 참조하면, 상기 데이터 품질관리를 위해 상기 데이터관리책임자(DA)는 데이터 표준을 평가하는데(s330), 여기서 상기 데이터 표준 평가는 해당 기관에서 전사적으로 정의한 용어, 도메인 및 코드 표준의 준수 현황을 평가하는 작업으로 정의된 표준과 데이터 모델과의 매핑을 통해 표준 준수 여부를 체크하고 미준수 데이터에 대해서는 원인 및 변경영향도 분석 결과를 반영하여 개선 작업을 수행하는 것을 포함한다.

상기 데이터 표준을 평가하는 상세 단계는, 데이터 표준 평가 단계(s331), 및/또는 데이터 표준 준수 체크 단계(s332), 및/또는 변경영향도 분석 단계(s333), 및/또는 데이터 표준 미준수 원인 분석 단계(s333), 데이터 정제 단계(s334) 등을 포함하여 이루어지는 것이 바람직하다.

상기 데이터 표준을 평가하는 상세 단계는, 용어 표준, 도메인 표준, 명명 규칙 표준을 데이터 모델(개념, 논리, 물리)에 반영하는 데이터 표준과 데이터 모델의 매핑 단계(s331), 및/또는 데이터 표준과 데이터 객체 (데이터 모델, 데이터 베이스 객체) 간에 데이터 표준을 준수하고 있는지를 체크하는 데이터 표준 준수 체크 단계(s332), 및/또는 위의 체크 과정에서 데이터 표준 미 준수 부분에 대한 영향을 분석하는 변경영향도 분석 단계(s333), 및/또는 실 데이터 값에 대해서 데이터 표준을 지키고 있는지를 체크하여 표준 미 준수의 원인을 분석하는 데이터 표준 미 준수 원인분석단계(s334)단계, 및/또는 위의 데이터 표준을 준수하지 않은 데이터에 대해서 여러 분석 작업을 통하여 데이터를 수정하는 데이터 정제(s335)단계 등을 포함하여 이루어지는 것이 바람직하다.

도면15e는 본 발명의 실시 방법에 따른 데이터 모델 개선 프로세스를 도시한 도면이다.

보다 상세하게 본 도면15e는 상기 품질관리 대상 DBMS(100)에 장해가 발생한 경우, 데이터 요구사항 관리에 의해 변경되는 데이터 구조를 모델에 반영하는 작업 절차와 데이터베이스 시스템 구조와 동일하게 데이터 모델을 유지하도록 하는 작업 절차 등을 의미하며, 데이터 모델은 기관의 비즈니스 목적에 맞는 최적화된 데이터 서비스를 제공하고 데이터베이스를 구성하고 유지하기 위해 체계적으로 관리하는 것을 목적으로 하며, 상기 데이터 모델 운영 프로세스에 세부관리대상은 개념 데이터 모델, 데이터 참조 모델, 논리 데이터 모델, 물리 데이터 모델 등을 포함하여 이루어진다.

본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자라면, 본 도면15e를 참조 및/또는 변형하여 상기 데이터 모델 개선 프로세스에 대한 다양한 실시 방법을 유추할 수 있을 것이나, 본 발명은 상기 유추되는 모든 실시 방법을 모두 포함하며, 본 도면15e에 도시된 실시 방법으로 한정되지 아니한다.

본 발명의 실시 방법을 따르는 도면15e를 참조하면, 상기 데이터 표준 정의 프로세스 상에서 상기 데이터 모델 개선의 주체는 데이터관리책임자(DA), 모델러 및 데이터베이스관리자(DBA)등을 포함하여 이루어지는 것을 특징으로 한다.

데이터 모델 개선 프로세스에 의해 개념 데이터 모델을 토대로 논리, 물리 데이터 모델의 연관관계 분석을 통한 전사 데이터 구조에 대한 파악이 가능하며, 물리 데이터 모델과 데이터베이스간의 상관관계 분석을 통해 현재 운영중인 데이터베이스와 동일한 모델 확보를 통해 유지 보수 및 체계적인 전사 데이터베이스의 관리가 가능하며 또한, 데이터 참조 모델을 활용함으로써 일정수준 이상의 데이터 모델 및 고품질의 데이터 서비스가 가능해진다.

여기서, 상기 데이터관리책임자(DA)는 개념 - 논리 데이터 모델 매핑, 개념 - 논리 데이터 모델 Align 분석 등을 담당하며, 상기 모델러는 o 논리 - 물리 데이터 모델 매핑, 논리 - 물리 데이터 모델 Align 분석 등을 담당하며, 상기 데이터베이스관리자(DBA)는 물리 데이터 모델- DB 매핑, 물리 데이터 모델- DB 분석 등을 담당한다.

도면15e를 참조하면, 상기 데이터 모델 개선 프로세스를 위해 상기 모델러는 데이터 모델을 평가하는데(s430), 여기서 상기 데이터 모델 평가는 해당 기관에서 전사적으로 관리하고 있는 데이터 모델을 평가하는 작업으로 개념 모델 - 논리 모델간, 논리 모델 - 물리 모델간, 물리 모델 - DB간 매핑 작업과 Align 분석작업을 실시하여 발생된 오류에 대한 데이터 모델 개선작업을 수행하고, 영향도 분석을 거쳐 DBMS에 대한 개선 작업을 수행한다.

상기 데이터 모델을 개선하는 상세 단계는, 개념 - 논리 모델 매핑(s431), 논리 - 물리 모델 매핑(s432), 물리 모델 - DB 매핑(s433), 개념 - 논리 모델 Align 분석(s434), 논리 - 물리 모델 Align 분석(s435), 물리 - DB Align 분석(s436) 등을 포함하여 이루어지는 것이 바람직하다.

상기 데이터 모델을 개선하는 상세 단계는 개념적으로 생성된 데이터 집합 또는 관리 항목과 논리 데이터 모델 사이의 구조적 연결정보를 생성하는 작업으로 데이터 아키텍처 관점에서 개념 데이터 모델의 각 오브젝트와 논리 데이터 모델간의 각 오브젝트간의 연결정보(alignment)를 설정하는 논리 모델 매핑 단계(s431), 및/또는 비즈니스 규칙을 토대로 업무의 모델 데이터 구조와 이를 바탕으로 데이터베이스의 물리적인 특성을 고려하여 물리 데이터 모델간의 구조적 연결정 보(alignment)를 설정하는 논리 - 물리 모델 매핑 하는 단계(s432), 및/또는 물리 데이터 모델(최종 설계도면)과 DBMS 카다로그(건축물) 정보와의 구조적 연결정보(alignment)를 설정한다. 대부분의 모델링 툴은 물리 데이터 모델과 DB간의 연결정보를 자동으로 생성하는 단계(s433), 및/또는 개념 데이터 모델에 정의된 모델이 실제 논리 데이터 모델에 구체적으로 정의되지 않은 모델이 존재하는지 체크하는 등의 차이(gap)분석 작업을 말한다. 이렇게 분석된 결과를 가지고 개념 데이터 모델의 변경, 또는 논리 데이터 모델 변경의 프로세스를 수행하는 단계(s434), 및/또는 논리 데이터 모델과 물리 데이터 모델 사이의 차이(gap)를 분석한다. Modeler 관점에서 변경 사항을 분석하여 해당 데이터 모델에 대한 변경을 수행하는 단계(s435), 및/또는 물리 데이터 모델과 실제 DB 와의 차이(gap)를 분석한다. 이렇게 함으로서 모델에 표현되지 않는 DB 객체가 있는지 분석하는 물리 - DB Align 분석 단계(s436) 등을 포함하여 이루어지는 것이 바람직하다

도면15f는 본 발명의 실시 방법에 따른 데이터 흐름 개선 프로세스를 도시한 도면이다.

보다 상세하게 본 도면15f는 상기 품질관리 대상 DBMS(100)에 장해가 발생한 경우, 소스 데이터(문서, Text, DB등)를 수기로 생성하거나 추출, 변환, 적재를 통해 생성하여 타깃 데이터베이스에 저장하고 가공하는 것을 관리하는 것을 의미하며, 각 기관이 관리하고 있는 데이터가 생성, 변경되고 활용되는 라이프사이클을 관리함으로써 전사 데이터에 대한 현황 파악 및 최적화된 형태로 활용되고 있는지 확인하는 것을 목적으로 하며, 상기 데이터 흐름 개선 프로세스에 세부관리대상은 원천(source) 업무데이터, 운영(operational) 업무데이터, 분석(analysis) 업무 데이터, 흐름관리 데이터 등을 포함하여 이루어진다.

본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자라면, 본 도면15f를 참조 및/또는 변형하여 상기 데이터 흐름 개선 프로세스에 대한 다양한 실시 방법을 유추할 수 있을 것이나, 본 발명은 상기 유추되는 모든 실시 방법을 모두 포함하며, 본 도면15f에 도시된 실시 방법으로 한정되지 아니한다.

본 발명의 실시 방법을 따르는 도면15f를 참조하면, 상기 데이터 흐름 개선 프로세스 상에서 상기 데이터 흐름 개선의 주체는 데이터관리책임자(DA), 모델러 및 데이터베이스관리자(DBA) 및 사용자 등을 포함하여 이루어지는 것을 특징으로 한다.

데이터 흐름 개선 프로세스에 의해 데이터 추출 및 변환, 적제에 대한 모니터링 및 체계적인 관리로 인해 데이터에 대한 정확성과 안정성이 증대되고 데이터에 대한 신뢰도 향상이 가능해진다.

여기서, 상기 데이터관리책임자(DA)는 데이터 흐름 점검 기준 도출, 오류 데 이터 분석 등을 담당하며, 상기 모델러는 데이터 흐름 점검 지표 생성, 변경 영향 분석 등을 담당하며, 상기 데이터베이스관리자(DBA)는 데이터 정합성 체크 등을 담당한다.

도면15f를 참조하면, 상기 데이터 품질관리를 위해 상기 모델러는 데이터 흐름을 평가하는데(s520), 여기서 상기 데이터 흐름 평가는 소스 데이터를 생성하여 타깃 데이터로 저장관리되는 데이터의 정합성을 평가하는 작업으로, 데이터 흐름 점검 기준과 지표를 설정하고 데이터의 정합성을 체크하여 오류 데이터를 분석하고 영향도 분석 결과를 반영하여 개선 작업을 수행한다.

상기 데이터 흐름 개선을 정의하는 상세 단계는, 데이터 흐름 점검 기준 도출(s521), 데이터 흐름 점검지표 생성(s522), 데이터 정합성 체크(s523), 오류 데이터 분석(s524), 변경 영향 분석(s525), 데이터 정제(s526) 등을 포함하여 이루어지는 것이 바람직하다.

상기 데이터 흐름 개선을 정의하는 상세 단계는, 데이터 오류를 최소화하기 위해 지속적으로 품질점검을 통해 관리되어야 할 기준을 도출하는 데이터 흐름 점검 기준 도출 단계(s521), 및/또는 위의 데이터 흐름 점검 기준별로 구체적인 데이터 흐름의 정합성을 체크할 수 있는 지표들을 도출하는 데이터 흐름 점검 지표 생성 단계(s522), 및/또는 위의 지표에 따른 구체적인 체크 모듈들을 실행하여 정합 성을 체크하는 데이터 정합성 체크 단계(s523), 및/또는 데이터 정합성 검증을 통하여 추출된 오류 데이터에 대한 분석을 수행하는 오류 데이터 분석 단계(s524), 및/또는 위의 체크 과정에서 오류 데이터의 원인에 대한 분석을 통하여 구체적으로는 데이터 표준을 변경할 때의 영향, 데이터 모델을 변경할 때의 영향, 데이터베이스 객체를 변경했을 때의 영향 등을 분석하는 변경 영향 분석 단계(s525), 및/또는 데이터 정합성을 지키지 않은 오류데이터에 대해서 여러 분석 작업을 통하여 데이터를 수정하는 데이터 정제 단계(s526) 등을 포함하여 이루어지는 것이 바람직하다

도면15g는 본 발명의 실시 방법에 따른 데이터베이스 개선 프로세스를 도시한 도면이다.

보다 상세하게 본 도면15g는 상기 품질관리 대상 DBMS(100)에 장해가 발생한 경우, 원활한 데이터 서비스를 위해 필요한 데이터베이스를 안정적으로 운영, 관리하는데 필요한 작업을 체계화하는 것으로 백업, 보안, 튜닝, 모니터링 등의 작업을 의미하며, 데이터베이스 관리 작업은 데이터베이스와 데이터베이스에 저장된 데이터를 오류 및 훼손 없이 안정적으로 서비스될 수 있도록 데이터베이스에 대한 생성 및 변경, 보안, 성능개선, 백업관리를 지속적으로 수행할 수 있도록 체계화하는 것을 목적으로 하며, 상기 데이터베이스 개선 프로세스에 세부관리대상은 표준 데이터, 모델 데이터, 관리 데이터, 업무 데이터 등을 포함하여 이루어진다.

본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자라면, 본 도면15g를 참조 및/또는 변형하여 상기 데이터베이스 개선 프로세스에 대한 다양한 실시 방법을 유추할 수 있을 것이나, 본 발명은 상기 유추되는 모든 실시 방법을 모두 포함하며, 본 도면15g에 도시된 실시 방법으로 한정되지 아니한다.

데이터베이스 개선 프로세스에 의해 데이터베이스 관리 체계화를 통해 데이터의 오류 및 훼손 없이 사용자가 원하는 데이터를 원하는 시간에 원하는 형태로 정확하고 안정적으로 서비스함으로써 안정적이고 지속적인 업무활동의 기반 마련이 가능해진다.

본 발명의 실시 방법을 따르는 도면15g를 참조하면, 상기 데이터베이스 개선 프로세스 상에서 상기 데이터베이스 개선의 주체는 데이터관리책임자(DA), 최고정보화임원(CIO), 데이터베이스관리자(DBA) 등을 포함하여 이루어지는 것을 특징으로 한다.

여기서, 상기 데이터관리책임자(DA)는 변경 영향 분석(데이터 표준 변경 영향 분석) 등을 담당하며, 상기 최고정보화임원(CIO)는 변경 영향 분석(데이터 모델 변경 영향 분석) 등을 담당하며, 상기 데이터베이스관리자(DBA)는 데이터베이스 객체 관리(객체 관리 효율성 분석, 객체 관리 비효율 원인 분석), 변경 영향 분석(데 이터베이스 구조 변경 영향 분석) 등을 담당한다.

도면15g를 참조하면, 상기 데이터 품질관리를 위해 상기 데이터베이스관리자(DBA)는 데이터베이스를 평가하는데(s630), 여기서 상기 데이터베이스 평가는 현재 설정된 데이터베이스의 객체에 데이터베이스 객체에 지정한 제약 조건과 객체 유형을 확인하여 해당 규칙이 최적의 성능을 보장하고 데이터의 오류를 방지하기에 적합한지 평가한다. 이를 위해 지정한 제약 조건과 객체 유형을 확인하여 효율성을 체크한 후 비효율적인 객체관리 유형이나 객체 유형에 대하여 해당 원인을 분석하고 비효율을 개선하기 위하여 데이터베이스 내에서 제약 조건이나 객체 유형 변경 시 있을 수 있는 영향도를 분석한다.

상기 데이터베이스를 개선하는 상세 단계는, 데이터베이스 객체 관리 효율성 체크(s631), 비효율 원인 분석(s632), 변경영향도 분석(s633)등을 포함하여 이루어지는 것이 바람직하다.

상기 데이터베이스를 개선하는 상세 단계는, 현재 설정된 데이터베이스의 객체에 지정한 제약 조건과 객체 유형을 확인하여 최적의 성능을 보장하고 데이터의 오류를 방지하기 위한 객체 관리 규칙들인지 데이터베이스 객체 관리 효율성 체크 단계(s631), 및/또는 현재 설정한 객체 관리 유형이나 객체 유형이 비효율적 성능을 보인다면 해당 원인을 분석하는 비효율 원인 분석 단계(s632), 및/또는 비효율 을 개선하기 위하여 데이터베이스 내에서 제약 조건이나 객체 유형을 변경할 수도 있으나 테이블의 통합분리의 변경이 요구된다면 물리 데이터 모델의 변경이 요구될 수도 있고 또한, 객체의 도메인이 변경될 수 있다면 데이터 표준의 변경이 역으로 요구 될 수도 있는 변경영향도 분석 단계(s633) 단계 등을 포함하여 이루어지는 것이 바람직하다

도면15h는 본 발명의 실시 방법에 따른 데이터 활용 관리 프로세스를 도시한 도면이다.

보다 상세하게 본 도면15h는 상기 품질관리 대상 DBMS(100)에 장해가 발생한 경우, 데이터의 활용여부를 점검하거나 활용도를 높이기 위해 측정대상 데이터와 품질지표를 선정하여 품질을 측정하고 분석하여 품질을 충족시키지 못하는 경우 원인을 분석하여 담당자로 하여금 조치하도록 하는 작업을 의미하며, v 애플리케이션에서 활용되지 않는 데이터를 점검하여 DB의 사용 환경을 개선하고 업무적 중요도가 높은 데이터에 대한 품질의 평가와 개선으로 데이터의 활용도를 높이는 것을 목적으로 하며, 상기 데이터베이스 운영 프로세스에 세부관리대상은 회사의 고객, 프로세스, 시장 환경, 재무정보 등에 직접적으로 영향을 미치는 중요성이 높은 데이터 등을 포함하여 이루어진다.

본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자라면, 본 도면15h를 참조 및/또는 변형하여 상기 데이터 활용 관리 프로세스에 대한 다양한 실시 방법을 유추할 수 있을 것이나, 본 발명은 상기 유추되는 모든 실시 방법을 모두 포함하며, 본 도면15h에 도시된 실시 방법으로 한정되지 아니한다.

데이터 활용 관리 프로세스에 의해 데이터의 정확성을 떨어뜨리는 원인을 분석하고 개선함으로써 지속적인 데이터의 품질을 높이고 활용성을 높일 수 있는 효과가 있다.

본 발명의 실시 방법을 따르는 도면15h를 참조하면, 상기 데이터 활용 관리 프로세스 상에서 상기 데이터 활용 관리의 주체는 데이터관리책임자(DA), 모델러 및 사용자 등을 포함하여 이루어지는 것을 특징으로 한다.

여기서, 상기 데이터관리책임자(DA)는 핵심 데이터 수집 및 활용 측정 기준 수립, 개선 활동 평가 등을 담당하며, 상기 모델러는 데이터 활용 측정, 활용 저하 요인 분석 및 개선 방안 수립, 개선 활동 수행 등을 담당하며, 사용자는 데이터 활용 의견 제시 등을 담당한다.

도면15h를 참조하면, 상기 데이터 품질관리를 위해 상기 모델러는 데이터 활용 관리를 하는데(s710), 여기서 상기 데이터 활용 관리는 데이터의 활용 여부를 점검하거나 활용도를 높이기 위해 측정대상 데이터와 품질지표를 선정하여 품질을 측정하고 분석하여 품질을 충족시키지 못하는 경우 원인을 분석하여 담당자로 하여금 조치하도록 하는 작업을 말한다.

상기 데이터 활용 관리하는 상세 단계는, 핵심데이터 수집(s711), 활용도 측정 기준 수립(s712), 데이터 활용 측정(s713), 활용 저하 요인 분석(s714), 개선방안 마련(s715), 개선활동 수행(s716), 개선활동 평가(s717) 등을 포함하여 이루어지는 것이 바람직하다.

상기 데이터 활용 관리하는 상세 단계는, 개선 대상이 되는 데이터를 선정기준을 마련하여 선정하고 업무부하 및 시스템 부하를 고려하여 측정 데이터 량을 조정하는 핵심 데이터 수집 단계(s711), 및/또는 데이터 별 활용도 측정 기준을 정량적으로 마련하고 데이터 활용 개선 목표치를 설정하여 향후 개선 작업에 대한 평가 작업 수행하는 데이터 활용도 측정 기준 수립 단계(s712), 및/또는 데이터 활용도 측정 기준에 따른 활용도 평가 작업을 수행하는 데이터 활용 측정 단계(s713), 및/또는 데이터 활용의 저하를 유발한 비즈니스적, IT적 원인을 데이터의 생성, 갱신, 변환, 활용 관점에서 도출하는 활용 저하 요인 분석 단계(s714), 및/또는 활용 저하 원인 별로 개선방안 마련 단계(s715), 및/또는 승인된 개선방안과 원인 별로 도출된 개선방안의 활동계획에 따라서 개선활동을 추진하는, 및/또는 개선활동 수행 단계(s716), 및/또는 개선활동을 평가하는 과정으로 측정 목표치를 초과한 데이터에 대해서는 개선항목에서 제외시키거나 목표치를 조정하고 종합적인 수행결과를 정리하여 향후 활동에 활용할 수 있도록 하는 개선활동 평가 단계(s717) 등을 포함하여 이루어지는 것이 바람직하다.

도면15i는 본 발명의 실시 방법에 따른 요구사항 관리 프로세스를 도시한 도면이다.

보다 상세하게 본 도면15i는 상기 품질관리 대상 DBMS(100)에 장해가 발생한 경우, 데이터를 비롯하여 관련 애플리케이션 및 시스템 전반에 걸친 사용자의 요구를 수집하고 분류하여 반영하는 작업을 의미하며, 사용자의 정보 요구사항을 종합적으로 검토, 확인하여 요건에 적합하도록 시스템을 개선, 반영함으로써 사용자의 만족도를 높이고 고품질의 서비스를 가능하게 하는 것을 목적으로 하며, 상기 데이터베이스 운영 프로세스에 세부관리대상은 외부인터페이스 요건, 기능개선 요건, 성능 개선 요건, 보안개선 요건 등을 포함하여 이루어진다.

본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자라면, 본 도면15i를 참조 및/또는 변형하여 상기 요구사항 관리 프로세스에 대한 다양한 실시 방법을 유추할 수 있을 것이나, 본 발명은 상기 유추되는 모든 실시 방법을 모두 포함하며, 본 도면15i에 도시된 실시 방법으로 한정되지 아니한다.

요구사항 관리 프로세스에 의해 사용자 요구사항에 대한 체계적이고 종합적 인 처리 및 요구사항에 대한 추적성 확보를 통한 사용자 만족도를 증대시킬 수 있는 효과가 있다.

본 발명의 실시 방법을 따르는 도면15i를 참조하면, 상기 요구사항 관리 프로세스 상에서 상기 요구사항 관리의 주체는 데이터관리책임자(DA), 모델러, 사용자 및 서비스데스크 등을 포함하여 이루어지는 것을 특징으로 한다.

여기서, 상기 데이터관리책임자(DA)는 검토된 요구사항 공식화 및 요구사항 처리유형 정의,

변경영향도 분석을 통한 수정 및 변경 계획 수립 등을 담당하며, 상기 모델러는 요구사항 검토 및 처리 가능 여부 결정 등을 담당하며, 사용자는 변경요청 등을 담당하며, 서비스데스크는 요구사항 수렴 등을 담당한다.

도면15i를 참조하면, 상기 데이터 품질관리를 위해 상기 사용자는 요구사항을 확인하는데(s810), 여기서 요구사항 확인은 비즈니스의 연속성 및 장해에 따른 위험성을 사전에 제거 및 최소화하기 위해 사용자의 요구사항을 수립분석하는 작업이다. 요구사항을 기준으로 데이터베이스의 변경에 따른 영향도를 분석하고 분석결과를 토대로 적용 우선순위를 정의한다. 요구사항의 영향도 및 중요도 분석 후에는 규모와 적용 시점을 고려하여 신규 시스템을 개발할지, 기존 시스템을 변경할지 여부를 결정한다.

상기 요구사항 관리 상세 단계는, 변경요청(s811), 요구사항 수렴(s812), 요구사항 검토(s813) 등을 포함하여 이루어지는 것이 바람직하다.

상기 요구사항을 관리하는 상세 단계는, 사용자가 해당 기관의 시스템을 활용하면서 발생되는 외부인터페이스 및 기능, 성능, 보안 등의 요건을 요구상 변경 신청서를 통해 변경 요청하는 변경 요청 단계(s811), 및/또는 사용자로부터 요청된 변경 요청서를 수집하여 변경 신청서 작성 규칙에 맞게 정확하게 정의했는지를 확인하고 해당 요건을 검토할 처리담당자(modeler)를 지정하는 요구사항 수렴 단계(s812), 및/또는 요청된 요구사항과 관련된 자료 및 기준, 시스템 등을 확인하여 처리 가능 여부를 판단하고 처리 가능한 경우 DA를 통해 공식화를 요청하는 요구사항 검토 단계(s813) 등을 포함하여 이루어지는 것이 바람직하다.

상기 요구사항 관리를 위해 상기 사용자는 변경계획을 수립하는데(s820), 여기서 변경계획 수립은 기존 시스템의 변경이 필요한 사항이 표준변경 요소인지 모델변경 요소인지를 판단하고 해당 작업을 수행하기 위한 작업자 배정 및 일정계획을 수립하는 작업을 말한다. 변경계획 수립 시에는 데이터관련 변경계획뿐만 아니라 애플리케이션과 기술에 대한 변경계획도 포함시켜 종합적인 변경계획이 수립될 수 있도록 작업을 수행해야 한다.

상기 변경계획을 수립하는 상세 단계는, 변경영향도 분석(s821), 공식화(s822), 변경작업 계획 수립(s823) 등을 포함하여 이루어지는 것이 바람직하다.

상기 변경계획을 수립하는 상세 단계는, 변경 요청된 내역을 토대로 변경에 따른 영향이 미치는 설계서 및 애플리케이션, 데이터베이스 등을 도출하는 변경영향도 분석 단계(s821), 및/또는 영향도 분석을 통해 변경처리가 요구되는 관련 담당자를 소집하여 공식화를 하고 해당 담당자들과의 협의를 통해 승인 여부 및 변경처리 방식을 결정하는 공식화 단계(s822), 및/또는 영향도 평가서를 통해 관련된 업무영역 및 관련 시스템 내역을 토대로 작업일정 계획 수립 단계(s823) 등을 포함하여 이루어지는 것이 바람직하다.

이하, 상기 품질관리 대상 DBMS(100)에 대한 신규시스템이 개발되는 경우, 데이터베이스 품질관리 프레임워크를 기반으로 품질관리 대상 DBMS(100)에 대한 품질관리가 시행하는 과정을 도시하여 설명한다.

도면16a는 본 발명의 실시 방법에 따른 데이터 품질관리 메인 프로세스를 도시한 도면이다.

보다 상세하게 본 도면16a는 상기 품질관리 대상 DBMS(100)에 대한 신규시스템이 개발되는 경우, 고품질 데이터의 운영 및 관리를 위한 데이터 관리 정책 수립 에서부터 데이터 표준 관리, 데이터 모델 관리, 데이터 흐름 관리, 데이터베이스 관리, 데이터 활용 관리, 요구사항 관리에 이르는 일련의 데이터 관리 활동들을 체계적인 흐름으로 표현한 것으로서, 고품질의 데이터 관리를 위한 체계적인 프로세스를 이해시킴으로써 기관이나 기업의 조직 환경에 가장 적합한 형태로 데이터의 정의, 평가, 변경과 같은 일련의 프로세스를 수립할 수 있도록 지원하는 것을 목적으로 하며, 상기 데이터 품질관리 메인 프로세스의 세부관리대상은 데이터 관리 정책, 데이터 표준 관리, 데이터 모델 관리, 데이터 흐름 관리, 데이터베이스 관리, 데이터 활용 관리, 요구사항 관리 등을 포함하여 이루어진다.

본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자라면, 본 도면16a를 참조 및/또는 변형하여 상기 데이터 품질관리 메인 프로세스에 대한 다양한 실시 방법을 유추할 수 있을 것이나, 본 발명은 상기 유추되는 모든 실시 방법을 모두 포함하며, 본 도면16a에 도시된 실시 방법으로 한정되지 아니한다.

본 발명의 실시 방법을 따르는 도면16a를 참조하면, 상기 데이터베이스 품질관리 프레임워크 상에서 상기 데이터베이스 품질관리 주체는 최고정보화임원(CIO), 데이터관리책임자(DA), 모델러, 데이터베이스관리자(DBA) 및 사용자 등을 포함하여 이루어지는 것을 특징으로 한다.

여기서, 상기 최고정보화임원(CIO)은 데이터 관리 총괄, 데이터 관리 정책 수립 및 데이터 관리자간 이슈사항 조정 등을 담당하며, 상기 데이터관리책임자(DA)는 전사 데이터 변경관리 총괄, 전사 데이터 통합 모델 관리, 및 데이터 표준 개발 및 조정 등을 담당하며, 상기 모델러는 해당기능영역의 데이터 요구사항 및 이슈사항 조정과 통합, 해당기능영역의 비즈니스 요건을 토대로 데이터 모델링 수행, 표준 확인 및 적용 등을 담당하며, 상기 데이터베이스관리자(DBA)는 데이터베이스 디자인, 데이터베이스와 데이터의 형상관리 수행 및 데이터베이스의 모니터링 및 튜닝과 보안관리 등을 담당하며, 상기 사용자는 서비스되는 데이터 및 운영분석 데이터에 대한 활용 및 데이터에 대한 추가요건 요청 등을 담당한다.

도면16a를 참조하면, 상기 데이터 품질관리를 위해 상기 최고정보화임원(CIO)은 데이터 관리 정책을 수립하는데(s210), 여기서 데이터 관리 정책 수립은 사업계획에 기반을 둔 기업의 비전과 목표를 달성하기 위해 필요한 데이터 확보 계획과 확보된 데이터를 효과적으로 관리, 유지하기 위한 체계 및 계획을 정의하는 작업을 말한다. 세부적인 작업내역으로는 데이터베이스 품질과 관련된 프로세스를 정의하고 정의된 프로세스를 수행하는 작업주체를 선정하며, 선정된 작업주체가 해당 작업을 원활하게 수행할 수 있는 능력을 배양할 수 있는 교육체계의 수립 등이 있다.

상기 데이터 관리 정책을 수립하는 상세 단계는, 비즈니스나 IT의 환경변화에 따라 데이터 관리 정책의 수립 및 변경이 필요한 경우, 상기 필요한 관련 자료 를 수집하여 정책 자료를 작성하는 데이터 관리 정책 수립 단계(s211), 및/또는 상기 수립된 정책(안)을 토대로 최고정보화임원(CIO) 및 관련 사용자, 관련 데이터관리책임자 등이 참석하여 상기 정책에 대한 완전성 및 일관성, 실현가능성 등을 검토하여 승인 처리하는 데이터 관리 정책 검토 단계(s212), 및/또는 상기 확정된 데이터 관리 정책을 선포하고, 정책변경에 따른 데이터 관리 프로세스의 정의 및 수정이 필요한 경우, 이를 수행하도록 하는 데이터 관리 정책 공표 단계(s213) 등을 포함하여 이루어지는 것이 바람직하다.

상기 품질관리 대상 DBMS(100)에 대한 신규시스템이 개발되는 경우, 상기 데이터 품질관리를 위해 상기 데이터관리책임자(DA)는 데이터 표준을 정의하는데(s310), 여기서 상기 데이터 표준 정의는 해당 기관에서 사용되는 용어 및 도메인, 코드, 데이터 관련 요소에 대한 표준을 전사적으로 정의하는 작업으로서, 표준에 따른 원칙을 정의하고, 사용자의 표준화 요건을 수렴한 후, 각 표준화 요소에 대한 전사 표준을 정의하는 것을 포함한다.

상기 데이터 표준을 정의하는 상세 단계는, 표준화 요구사항 수집 단계(s311), 및/또는 표준화 원칙 수립 단계(s312), 표준 단어 사전 정의 단계(s313), 및/또는 표준 도메인 사전 정의 단계(s314), 및/또는 표준 코드 정의 단계(s315), 및/또는 표준 용어 정의 단계(s316), 및/또는 데이터관련요소 표준 정의 단계(s317), 및/또는 데이터 표준 검토 단계(s318), 및/또는 데이터 표준 공표 단 계(s319) 등을 포함하여 이루어지는 것이 바람직하다.

상기 데이터 품질관리를 위해 상기 데이터관리책임자(DA)는 데이터 표준을 변경하는데(s320), 여기서 상기 데이터 표준 변경은 상기 정의된 데이터 표준(워드표준, 도메인표준, 코드표준, 데이터 관련요소 표준)에 대한 신규 및 추가 요청사항을 반영하는 변경관리 작업을 말한다. 변경이 요청된 표준을 수정하고 표준 변경에 따라 조정이 필요한 모델 변경사항을 분석하여 모델변경을 요청함으로써 표준화된 데이터 모델을 유지할 수 있도록 한다.

상기 데이터 표준을 변경하는 상세 단계는, 변경 요구사항 검토 단계(s321), 및/또는 표준 추가 및 변경 단계(s322), 및/또는 표준 변경영향도 평가 단계(s323), 및/또는 표준 등록 및 공표 단계(s324) 등을 포함하여 이루어지는 것이 바람직하다.

상기 데이터 품질관리를 위해 상기 데이터관리책임자(DA)는 데이터 표준을 평가하는데(s330), 여기서 상기 데이터 표준 평가는 해당 기관에서 전사적으로 정의한 용어, 도메인 및 코드 표준의 준수 현황을 평가하는 작업으로 정의된 표준과 데이터 모델과의 매핑을 통해 표준 준수 여부를 체크하고 미준수 데이터에 대해서는 원인 및 변경영향도 분석 결과를 반영하여 개선 작업을 수행하는 것을 포함한다.

상기 데이터 표준을 평가하는 상세 단계는, 데이터 표준 평가 단계(s331), 및/또는 데이터 표준 준수 체크 단계(s332), 및/또는 변경영향도 분석 단계(s333), 및/또는 데이터 표준 미준수 원인 분석 단계(s333), 데이터 정제 단계(s334) 등을 포함하여 이루어지는 것이 바람직하다.

상기 데이터 품질관리를 위해 상기 모델러는 데이터 모델을 정의하는데(s410), 여기서 상기 데이터 모델 정의는 신규 시스템 개발 시 데이터 모델링 작업을 통해 설계된 개념 데이터 모델, 데이터 참조 모델, 논리 데이터 모델, 물리 데이터 모델을 전사적으로 생성, 유지하기 위해 필요한 작업을 말한다. 만약, 기존에 생성되어 관리되지 못하고 있다면 별도의 작업계획을 수립하여 현재 운영 중인 데이터베이스의 스키마와 동일한 데이터모델을 정의해야 한다.

상기 데이터 모델을 정의하는 상세 단계는, 개념 데이터 모델 정의 단계(s411), 및/또는 데이터 참조 모델 정의 단계(s412), 및/또는 논리 데이터 모델 정의 단계(s413), 및/또는 물리 데이터 모델 정의 단계(s414) 등을 포함하여 이루어지는 것이 바람직하다.

상기 데이터 품질관리를 위해 상기 모델러는 데이터 모델을 변경하는데(s420), 여기서 상기 데이터 모델 변경은 사용자 요구사항에 적합한 서비스를 제 공하기 위해 데이터 모델을 데이터 표준 및 데이터 참조 모델을 토대로 변경하는 작업이다. 변경 작업 수행 시에는 개념 데이터 모델과 논리 데이터 모델, 물리 데이터 모델이 상호 연관관계를 유지할 수 있도록 변경관리가 동시에 이루어져야 한다. 모델변경 시에는 타 영역에서 정의된 요소를 중복 요청한 것인지, 데이터의 정합성에 맞게 변경 처리하였는지를 고려해서 처리해야 한다.

상기 데이터 모델을 정의하는 상세 단계는, 개념 데이터 모델 변경 단계(s421), 및/또는 논리 데이터 모델 변경 단계(s422), 및/또는 물리 데이터 모델 변경 단계(s423) 등을 포함하여 이루어지는 것이 바람직하다.

상기 데이터 품질관리를 위해 상기 모델러는 데이터 모델을 평가하는데(s430), 여기서 상기 데이터 모델 평가는 해당 기관에서 전사적으로 관리하고 있는 데이터 모델을 평가하는 작업으로 개념 모델 - 논리 모델간, 논리 모델 - 물리 모델간, 물리 모델 - DB간 매핑 작업과 Align 분석작업을 실시하여 발생된 오류에 대한 데이터 모델 개선작업을 수행하고, 영향도 분석을 거쳐 DBMS에 대한 개선 작업을 수행한다.

상기 데이터 모델을 정의하는 상세 단계는, 개념 - 논리 모델 매핑(s431), 논리 - 물리 모델 매핑(s432), 물리 모델 - DB 매핑(s433), 개념 - 논리 모델 Align 분석(s434), 논리 - 물리 모델 Align 분석(s435), 물리 - DB Align 분 석(s436) 등을 포함하여 이루어지는 것이 바람직하다.

상기 데이터 품질관리를 위해 상기 모델러는 데이터 흐름을 정의하는데(s510), 여기서 상기

데이터 흐름 정의는 원천데이터(문서, Text, DB 등)를 수기로 생성하거나 추출, 변환, 적재, 가공을 통해 목표 데이터베이스에 저장하는 데이터의 라이프사이클을 통제, 관리하는 작업으로 정기적/비정기적인 배치 작업 및 정형/비정형 데이터의 배치 작업을 포함한다.

상기 데이터 흐름을 정의하는 상세 단계는, 데이터 추출(변환) 요건 정의(s511), 소스 데이터 분석(s512), 소스 데이터 추출(변환) 설계(s510), 소스 데이터 추출(변환) 테스트(s514), 소스 데이터 추출(변환)검증(s515), 소스 데이터 추출(변환)모듈 반영(s516), 소스 데이터 추출(변환) 모니터링(s517) 등을 포함하여 이루어지는 것이 바람직하다.

상기 데이터 품질관리를 위해 상기 모델러는 데이터 흐름을 평가하는데(s520), 여기서 상기 데이터 흐름 평가는 소스 데이터를 생성하여 타깃 데이터로 저장관리되는 데이터의 정합성을 평가하는 작업으로, 데이터 흐름 점검 기준과 지표를 설정하고 데이터의 정합성을 체크하여 오류 데이터를 분석하고 영향도 분석 결과를 반영하여 개선 작업을 수행한다.

상기 데이터 흐름을 정의하는 상세 단계는, 데이터 흐름 점검 기준 도출(s521), 데이터 흐름 점검지표 생성(s522), 데이터 정합성 체크(s523), 오류 데이터 분석(s524), 변경 영향 분석(s525), 데이터 정제(s526) 등을 포함하여 이루어지는 것이 바람직하다.

상기 데이터 품질관리를 위해 상기 모델러는 데이터 활용 관리를 하는데(s710), 여기서 상기 데이터 활용 관리는 데이터의 활용 여부를 점검하거나 활용도를 높이기 위해 측정대상 데이터와 품질지표를 선정하여 품질을 측정하고 분석하여 품질을 충족시키지 못하는 경우 원인을 분석하여 담당자로 하여금 조치하도록 하는 작업을 말한다.

상기 데이터 흐름을 정의하는 상세 단계는, 핵심데이터 수집(s711), 활용도 측정 기준 수립(s712), 데이터 활용 측정(s713), 활용 저하 요인 분석(s714), 개선방안 마련(s715), 개선활동 수행(s716), 개선활동 평가(s717) 등을 포함하여 이루어지는 것이 바람직하다.

상기 데이터 품질관리를 위해 상기 데이터베이스관리자(DBA)는 데이터베이스를 정의하는데(s610), 여기서 상기 데이터베이스 정의는 데이터베이스를 안정적으로 운영, 유지하는데 필요한 정기적, 비정기적 작업을 말하며 여기에는 데이터모델 에 적합한 데이터베이스 구성 및 백업, 보안, 복구, 성능관리 등이 있다.

상기 데이터베이스를 정의하는 상세 단계는, 데이터베이스 생성(s611), 백업주기 및 스케줄 정의(s612), 데이터베이스 백업 수행(s613), 데이터 보안 대상 선정(s614), 데이터 보안 적용(s615), 데이터 보안 교육 수행(s616) 등을 포함하여 이루어지는 것이 바람직하다.

상기 데이터 품질관리를 위해 상기 데이터베이스관리자(DBA)는 데이터베이스를 변경하는데(s620), 여기서 상기 데이터베이스 변경은 요구사항에 따라 변경된 데이터 모델을 토대로 데이터베이스를 변경하는 작업을 말한다.

상기 데이터베이스를 변경하는 상세 단계는, 데이터베이스 성능 개선(s621), 데이터 보안 개선(s622), 데이터베이스 복구(s623), 테스트 데이터베이스 변경(s624), 운영 데이터베이스 이관(s625) 등을 포함하여 이루어지는 것이 바람직하다.

상기 데이터 품질관리를 위해 상기 데이터베이스관리자(DBA)는 데이터베이스를 평가하는데(s630), 여기서 상기 데이터베이스 평가는 현재 설정된 데이터베이스의 객체에 데이터베이스 객체에 지정한 제약 조건과 객체 유형을 확인하여 해당 규칙이 최적의 성능을 보장하고 데이터의 오류를 방지하기에 적합한지 평가한다.

이를 위해 지정한 제약 조건과 객체 유형을 확인하여 효율성을 체크한 후 비효율적인 객체관리 유형이나 객체 유형에 대하여 해당 원인을 분석하고 비효율을 개선하기 위하여 데이터베이스 내에서 제약 조건이나 객체 유형 변경 시 있을 수 있는 영향도를 분석한다.

상기 데이터베이스를 평가 하는 상세 단계는, 데이터베이스 객체 관리 효율성 체크(s631), 비효율 원인 분석(s632), 변경영향도 분석(s633) 등을 포함하여 이루어지는 것이 바람직하다.

상기 데이터 품질관리를 위해 상기 사용자는 요구사항을 확인하는데(s810), 여기서 요구사항 확인은 비즈니스의 연속성 및 장해에 따른 위험성을 사전에 제거 및 최소화하기 위해 사용자의 요구사항을 수립분석하는 작업이다. 요구사항을 기준으로 데이터베이스의 변경에 따른 영향도를 분석하고 분석결과를 토대로 적용 우선순위를 정의한다. 요구사항의 영향도 및 중요도 분석 후에는 규모와 적용 시점을 고려하여 신규 시스템을 개발할지, 기존 시스템을 변경할지 여부를 결정한다.

상기 요구사항을 확인하는 상세 단계는, 변경요청(s811), 요구사항 수렴(s812), 요구사항 검토(s813) 등을 포함하여 이루어지는 것이 바람직하다.

상기 데이터 품질관리를 위해 상기 사용자는 변경계획을 수립하는데(s820), 여기서 변경계획 수립은 기존 시스템의 변경이 필요한 사항이 표준변경 요소인지 모델변경 요소인지를 판단하고 해당 작업을 수행하기 위한 작업자 배정 및 일정계획을 수립하는 작업을 말한다. 변경계획 수립 시에는 데이터관련 변경계획뿐만 아니라 애플리케이션과 기술에 대한 변경계획도 포함시켜 종합적인 변경계획이 수립될 수 있도록 작업을 수행해야 한다.

상기 변경계획을 수립하는 상세 단계는, 변경영향도 분석(s821), 공식화(s822), 변경작업 계획 수립(s823) 등을 포함하여 이루어지는 것이 바람직하다.

도면16b는 본 발명의 실시 방법에 따른 데이터 관리 정책 수립 프로세스를 도시한 도면이다.

보다 상세하게 본 도면16b는 상기 품질관리 대상 DBMS(100)에 대한 신규시스템이 개발되는 경우, 기업의 비전과 목표를 달성하기 위해 필요한 데이터 확보 계획과 확보된 데이터를 효과적으로 유지관리하기 위한 체계 및 계획을 정의하는 작업으로서, 기업은 데이터 관리 정책을 수립함으로써 기관의 비전과 목표에 맞는 데이터를 확보하고, 확보된 데이터를 사용자가 원하는 시간에 원하는 형태로 안정적으로 서비스할 수 있는 기본 원칙 수립과 관리체계를 구축하는 것을 목적으로 하며, 상기 데이터 관리 정책 수립 프로세스의 세부관리대상은 데이터 관리 원칙, 데 이터 품질관리 Main 프로세스, 데이터 관리조직 등을 포함하여 이루어진다.

여기서, 데이터 관리 원칙은 데이터의 효과적인 확보, 유지, 관리를 위해 수립된 규정이나 계획, 지침 등에 포함된 데이터 관리 방향을 의미하며 또한 데이터 품질관리 Main 프로세스는 고품질의 데이터를 지속적이고 안정적으로 서비스하기 위해 각 기관의 특성에 맞게 정의하고 정의한 프로세스간의 연간관계를 정의한 프로세스를 의미하며 또한 데이터 관리조직은 각 기관에서 정의한 데이터 관리 프로세스를 지원하고 담당할 담당자와 조직을 정의하는 것을 의미한다.

데이터 관리 정책 수립에 의해 데이터에 대한 의사결정의 기초로 활용함으로써 체계적이고, 일관성 있는 데이터 관리가 가능해진다.

본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자라면, 본 도면16b를 참조 및/또는 변형하여 상기 데이터 관리 정책 수립 프로세스에 대한 다양한 실시 방법을 유추할 수 있을 것이나, 본 발명은 상기 유추되는 모든 실시 방법을 모두 포함하며, 본 도면16b에 도시된 실시 방법으로 한정되지 아니한다.

본 발명의 실시 방법을 따르는 도면16b를 참조하면, 상기 데이터 관리 정책 수립 프로세스 상에서 상기 데이터 관리 정책 수립의 주체는 최고정보화임원(CIO), 데이터관리책임자(DA) 및 사용자 등을 포함하여 이루어지는 것을 특징으로 한다.

여기서, 상기 최고정보화임원(CIO)은 데이터 관리 정책 수립 및 데이터 관리 정책 공표 등을 담당하며, 상기 데이터관리책임자(DA)는 데이터 관리 정책 수립 지원 및 정책에 따른 관련 프로세스의 수립 및 개선 등을 담당하며, 상기 사용자는 제안 정책 협의회 참여검토 등을 담당한다.

도면16b를 참조하면, 상기 데이터 품질관리를 위해 상기 최고정보화임원(CIO)은 데이터 관리 정책을 수립하는데(s210), 여기서 데이터 관리 정책 수립은 사업계획에 기반을 둔 기업의 비전과 목표를 달성하기 위해 필요한 데이터 확보 계획과 확보된 데이터를 효과적으로 관리, 유지하기 위한 체계 및 계획을 정의하는 작업을 말한다. 세부적인 작업내역으로는 데이터베이스 품질과 관련된 프로세스를 정의하고 정의된 프로세스를 수행하는 작업주체를 선정하며, 선정된 작업주체가 해당 작업을 원활하게 수행할 수 있는 능력을 배양할 수 있는 교육체계의 수립 등이 있다.

상기 데이터 관리 정책을 수립하는 상세 단계는, 비즈니스나 IT의 환경변화에 따라 데이터 관리 정책의 수립 및 변경이 필요한 경우, 상기 필요한 관련 자료를 수집하여 정책 자료를 작성하는 데이터 관리 정책 수립 단계(s211), 및/또는 상기 수립된 정책(안)을 토대로 최고정보화임원(CIO) 및 관련 사용자, 관련 데이터관리책임자 등이 참석하여 상기 정책에 대한 완전성 및 일관성, 실현가능성 등을 검 토하여 승인 처리하는 데이터 관리 정책 검토 단계(s212), 및/또는 상기 확정된 데이터 관리 정책을 선포하고, 정책변경에 따른 데이터 관리 프로세스의 정의 및 수정이 필요한 경우, 이를 수행하도록 하는 데이터 관리 정책 공표 단계(s213) 등을 포함하여 이루어지는 것이 바람직하다.

도면16c는 본 발명의 실시 방법에 따른 데이터 표준 정의 프로세스를 도시한 도면이다.

보다 상세하게 본 도면16c는 상기 품질관리 대상 DBMS(100)에 대한 신규시스템이 개발되는 경우, 데이터 표준화 원칙에 따라 정의된 표준 단어 사전 및 도메인 사전, 표준 용어 사전, 표준 코드, 데이터 관련요소 표준 등을 기관에 적합한 형태로 정의 및 변경관리하고, 데이터 표준의 준수 여부 체크 등을 통한 데이터 정제 및 개선활동 등을 의미하며, 데이터베이스의 설계와 개발을 지원하고 전사적인 데이터 표준의 사용 및 재사용을 통해 시스템간 상호운용성, 데이터 공유, 시스템 통합, 비즈니스 프로세스 개선 등을 지원하고 전사적으로 공통된 표준을 사용하게 함으로써 데이터의 일관성과 정합성을 유지하는 것을 목적으로 하며, 상기 데이터 표준 정의 프로세스 및 데이터 표준 변경 프로세스 및 데이터 표준 평가 프로세스의 세부관리대상은 표준 단어(word) 사전, 표준 도메인(domain) 사전, 표준 용어(term) 사전, 표준 코드, 데이터 표준 요소 등을 포함하여 이루어진다.

본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자라면, 본 도면16c를 참조 및/또는 변형하여 상기 데이터 표준 정의 프로세스에 대한 다양한 실시 방법을 유추할 수 있을 것이나, 본 발명은 상기 유추되는 모든 실시 방법을 모두 포함하며, 본 도면16c에 도시된 실시 방법으로 한정되지 아니한다.

본 발명의 실시 방법을 따르는 도면16c를 참조하면, 상기 데이터 표준 정의 프로세스 상에서 상기 데이터 표준 정의의 주체는 데이터관리책임자(DA), 사용자 및 최고정보화임원(CIO) 등을 포함하여 이루어지는 것을 특징으로 한다.

여기서, 상기 데이터관리책임자(DA)는 전사 표준화 요구사항 수집 및 데이터 표준화 원칙 수립 및 준 단어 사전, 도메인 사전, 코드 사전, 용어 사전 정의 및 데이터 표준 공표 등을 담당하며, 상기 사용자는 데이터 표준 검토 및 승인을 담당하며, 상기 최고정보화임원(CIO)은 데이터 표준 검토 및 승인을 담당한다.

도면16c를 참조하면, 상기 데이터 품질관리를 위해 상기 데이터관리책임자(DA)는 데이터 표준을 정의하는데(s310), 여기서 데이터 표준 정의는 해당 기관에서 사용되는 용어 및 도메인, 코드, 데이터 관련 요소에 대한 표준을 전사적으로 정의하는 작업으로서, 표준에 따른 원칙을 정의하고, 사용자의 표준화 요건을 수렴한 후, 각 표준화 요소에 대한 전사 표준을 정의하는 것을 포함한다.

상기 데이터 표준을 정의하는 상세 단계는, 표준화 요구사항 수집 단계(s311), 및/또는 표준화 원칙 수립 단계(s312), 표준 단어 사전 정의 단계(s313), 및/또는 표준 도메인 사전 정의 단계(s314), 및/또는 표준 코드 정의 단계(s315), 및/또는 표준 용어 정의 단계(s316), 및/또는 데이터관련요소 표준 정의 단계(s317), 및/또는 데이터 표준 검토 단계(s318), 및/또는 데이터 표준 공표 단계(s319) 등을 포함하여 이루어지는 것이 바람직하다.

상기 데이터 표준을 정의하는 상세 단계는 현재 활용되고 있는 표준의 검토와 전사 데이터 표준 수립을 위한 요구사항을 수집하는 표준화 요구사항 수집 단계(s311), 및/또는 데이터 표준화를 정의함에 앞서 기본적인 원칙을 수립함으로써 표준화에 대한 방향을 사전에 정의하는 표준화 원칙 수립 단계(s312), 기존 데이터 모델 및 용어집을 통해 해당 기관에서 사용되고 있는 모든 단어를 추출하는 표준 단어 사전 정의 단계(s313), 및/또는 업무적인 용도, 사용빈도와 데이터의 물리적인 특성 등을 고려하여 도메인을 분류하고 도메인별 데이터 타입을 부여하는 하는 표준 도메인 사전 정의 단계(s314), 및/또는 수집된 용어로부터 코드를 선별하여 현 코드의 코드값을 조사하여 현 코드를 바탕으로 통합요구사항과 통합필요성에 따라 통합대상을 파악하고 표준 코드를 정의하고 현 코드와 매핑 설계하는 표준 코드 정의 단계(s315), 및/또는 단어, 도메인, 코드 표준이 정의되면 이를 바탕으로 표준 용어를 구성하고, 단어의 조합, 도메인 분류, 데이터 타입길이, 코드값 등을 기준으로 표준의 적용이 업무적으로, IT적으로 무리가 없는지 검토하는 표준 용어 정 의 단계(s316), 및/또는 데이터 관련요소 표준 대상인 논리 데이터 모델의 주제영역, 엔티티, 속성 관계명을 포함하여 물리적 객체 대상인 Subject Areas, Relationships, Database & Instance, Indices, Constraints, Tablespaces, File Names, Script Names 등의 명명 규칙을 정의하는 데이터관련요소 표준 정의 단계(s317), 및/또는 DA가 정의한 표준 단어 사전, 도메인 사전, 코드 사전, 용어 사전 등을 확인하고 해당 용어가 각 기관에서 현재 사용되어지고 있는 용어로 정확하게 정의되어 있는지를 확인하고 승인 처리한다. 코드 사전의 경우 오우너쉽이 정확하게 정의되어 있는지 확인하고 부정확한 부분에 대해서는 변경 요청하는 데이터 표준 검토 단계(s318), 및/또는 확정된 데이터 표준을 배포하여 전사 시스템에 적용 가능하도록 하며, 관련 내역에 대한 이해 및 적용을 위한 교육 작업을 수행하는 데이터 표준 검토 단계(s319) 등을 포함하여 이루어지는 것이 바람직하다

도면16d는 본 발명의 실시 방법에 따른 데이터 표준 평가 프로세스를 도시한 도면이다.

보다 상세하게 본 도면16d는 상기 품질관리 대상 DBMS(100)에 대한 신규시스템이 개발되는 경우, 데이터 표준화 원칙에 따라 정의된 표준 단어 사전 및 도메인 사전, 표준 용어 사전, 표준 코드, 데이터 관련요소 표준 등을 기관에 적합한 형태로 정의 및 변경관리하고, 데이터 표준의 준수 여부 체크 등을 통한 데이터 정제 및 개선활동 등을 의미하며, 데이터베이스의 설계와 개발을 지원하고 전사적인 데 이터 표준의 사용 및 재사용을 통해 시스템간 상호운용성, 데이터 공유, 시스템 통합, 비즈니스 프로세스 개선 등을 지원하고 전사적으로 공통된 표준을 사용하게 함으로써 데이터의 일관성과 정합성을 유지하는 것을 목적으로 하며, 상기 데이터 표준 정의 프로세스 및 데이터 표준 변경 프로세스 및 데이터 표준 평가 프로세스의 세부관리대상은 표준 단어(word) 사전, 표준 도메인(domain) 사전, 표준 용어(term) 사전, 표준 코드, 데이터 표준 요소 등을 포함하여 이루어진다.

본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자라면, 본 도면16d를 참조 및/또는 변형하여 상기 데이터 표준 평가 프로세스에 대한 다양한 실시 방법을 유추할 수 있을 것이나, 본 발명은 상기 유추되는 모든 실시 방법을 모두 포함하며, 본 도면16d에 도시된 실시 방법으로 한정되지 아니한다.

본 발명의 실시 방법을 따르는 도면16d를 참조하면, 상기 데이터 표준 개선 프로세스 상에서 상기 데이터 평가의 주체는 데이터관리책임자(DA), 모델러 및 데이터베이스관리자(DBA)등을 포함하여 이루어지는 것을 특징으로 한다.

여기서, 상기 데이터관리책임자(DA)는 데이터 표준(데이터 모델 매핑), 데이터 표준 준수 체크(데이터 표준-개념 데이터 모델의 표준 준수 체크), 변경 영향 분석(데이터 표준 변경 영향 분석) 등을 담당하며, 상기 모델러는 데이터 표준(데이터 모델 매핑), 데이터 표준 준수 체크(데이터 표준-논리, 물리 데이터 모델의 표준 준수 체크), 변경 영향 분석(데이터 모델 변경 영향 분석) 등을 담당하며, 상기 데이터베이스관리자(DBA)는 데이터 표준(데이터베이스 객체 매핑), 데이터 표준 준수 체크(데이터 표준-데이터베이스 객체의 표준 준수 체크), 변경 영향 분석(데이터베이스 구조 변경 영향 분석) 등을 담당한다.

도면16d를 참조하면, 상기 데이터 품질관리를 위해 상기 데이터관리책임자(DA)는 데이터 표준을 평가하는데(s330), 여기서 상기 데이터 표준 평가는 해당 기관에서 전사적으로 정의한 용어, 도메인 및 코드 표준의 준수 현황을 평가하는 작업으로 정의된 표준과 데이터 모델과의 매핑을 통해 표준 준수 여부를 체크하고 미준수 데이터에 대해서는 원인 및 변경영향도 분석 결과를 반영하여 개선 작업을 수행하는 것을 포함한다.

상기 데이터 표준을 평가하는 상세 단계는, 데이터 표준 평가 단계(s331), 및/또는 데이터 표준 준수 체크 단계(s332), 및/또는 변경영향도 분석 단계(s333), 및/또는 데이터 표준 미준수 원인 분석 단계(s333), 데이터 정제 단계(s334) 등을 포함하여 이루어지는 것이 바람직하다.

상기 데이터 표준을 평가하는 상세 단계는, 용어 표준, 도메인 표준, 명명 규칙 표준을 데이터 모델(개념, 논리, 물리)에 반영하는 데이터 표준과 데이터 모델의 매핑 단계(s331), 및/또는 데이터 표준과 데이터 객체 (데이터 모델, 데이터 베이스 객체) 간에 데이터 표준을 준수하고 있는지를 체크하는 데이터 표준 준수 체크 단계(s332), 및/또는 위의 체크 과정에서 데이터 표준 미 준수 부분에 대한 영향을 분석하는 변경영향도 분석 단계(s333), 및/또는 실 데이터 값에 대해서 데이터 표준을 지키고 있는지를 체크하여 표준 미 준수의 원인을 분석하는 데이터 표준 미 준수 원인분석단계(s334)단계, 및/또는 위의 데이터 표준을 준수하지 않은 데이터에 대해서 여러 분석 작업을 통하여 데이터를 수정하는 데이터 정제(s335)단계 등을 포함하여 이루어지는 것이 바람직하다.

도면16e는 본 발명의 실시 방법에 따른 데이터 모델 운영 프로세스를 도시한 도면이다.

보다 상세하게 본 도면16e는 상기 품질관리 대상 DBMS(100)에 대한 신규시스템이 개발되는 경우, 데이터 요구사항 관리에 의해 변경되는 데이터 구조를 모델에 반영하는 작업 절차와 데이터베이스 시스템 구조와 동일하게 데이터 모델을 유지하도록 하는 작업 절차 등을 의미하며, 데이터 모델은 기관의 비즈니스 목적에 맞는 최적화된 데이터 서비스를 제공하고 데이터베이스를 구성하고 유지하기 위해 체계적으로 관리하는 것을 목적으로 하며, 상기 데이터 모델 운영 프로세스에 세부관리대상은 개념 데이터 모델, 데이터 참조 모델, 논리 데이터 모델, 물리 데이터 모델 등을 포함하여 이루어진다.

본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자라면, 본 도면16e를 참조 및/또는 변형하여 상기 데이터 모델 운영 프로세스에 대한 다양한 실시 방법을 유추할 수 있을 것이나, 본 발명은 상기 유추되는 모든 실시 방법을 모두 포함하며, 본 도면16e에 도시된 실시 방법으로 한정되지 아니한다.

본 발명의 실시 방법을 따르는 도면16e를 참조하면, 상기 데이터 표준 정의 프로세스 상에서 상기 데이터 모델 운영의 주체는 데이터관리책임자(DA), 모델러 및 데이터베이스관리자(DBA)등을 포함하여 이루어지는 것을 특징으로 한다.

데이터 모델 운영 프로세스에 의해 개념 데이터 모델을 토대로 논리, 물리 데이터 모델의 연관관계 분석을 통한 전사 데이터 구조에 대한 파악이 가능하며, 물리 데이터 모델과 데이터베이스간의 상관관계 분석을 통해 현재 운영중인 데이터베이스와 동일한 모델 확보를 통해 유지 보수 및 체계적인 전사 데이터베이스의 관리가 가능하며 또한, 데이터 참조 모델을 활용함으로써 일정수준 이상의 데이터 모델 및 고품질의 데이터 서비스가 가능해진다.

여기서, 상기 데이터관리책임자(DA)는 개념 데이터 모델 정의 및 논리 데이터 모델 리뷰, 데이터 참조 모델 정의, 개념 데이터 모델 변경 등을 담당하며, 상기 모델러는 논리 데이터 모델 정의, 논리 데이터 모델 변경 등을 담당하며, 상기 데이터베이스관리자(DBA)는 물리 데이터 모델 정의, 물리 데이터 모델 변경 등을 담당한다.

도면16e를 참조하면, 상기 데이터 품질관리를 위해 상기 모델러는 데이터 모델을 정의하는데(s410), 여기서 상기 데이터 모델 정의는 신규 시스템 개발 시 데이터 모델링 작업을 통해 설계된 개념 데이터 모델, 데이터 참조 모델, 논리 데이터 모델, 물리 데이터 모델을 전사적으로 생성, 유지하기 위해 필요한 작업을 말한다. 만약, 기존에 생성되어 관리되지 못하고 있다면 별도의 작업계획을 수립하여 현재 운영 중인 데이터베이스의 스키마와 동일한 데이터모델을 정의해야 한다.

상기 데이터 모델 운영을 정의하는 상세 단계는, 개념 데이터 모델 정의 단계(s411), 및/또는 데이터 참조 모델 정의 단계(s412), 및/또는 논리 데이터 모델 정의 단계(s413), 및/또는 물리 데이터 모델 정의 단계(s414) 등을 포함하여 이루어지는 것이 바람직하다.

상기 데이터 모델 운영을 정의하는 상세 단계는, 각 기관의 비전을 수립하는데 필요한 데이터 주제영역을 정의하고 세부적인 내역보다는 전사 정보를 중복되지 않고 확장성 있게 설계하고 데이터의 주제영역과 핵심 데이터 집합 및 데이터 집합간의 관계를 정의하여 향후에 정의할 상세 논리 데이터 모델과 물리 데이터 모델과의 데이터 구조적 연결정보(alignment)를 지원하는 개념 데이터 모델 정의 단계(s411), 및/또는 업무영역별, 주제영역별 표준 데이터 집합, 관리 항목들이 표기 되어 재사용이 가능한 데이터 모델을 정의하고 기 검증된 데이터 모델을 참조함으로써 데이터 모델의 정확성과 재사용률을 높이고 일정 수준 이상의 설계 품질을 보증하는 데이터 참조 모델 정의 단계(s412), 및/또는 비즈니스 규칙을 토대로 업무의 모든 데이터 구조를 상세하고 구체적으로 정의한 모델로 데이터 참조 모델 및 데이터 표준을 참고하여 설계 작업을 수행하고, 개념 데이터 모델 정의 시에는 타 주제영역간의 인터페이스 추출 작업에 초점을 맞춘다면 논리 데이터 모델 정의 작업 시에는 개념 데이터 모델의 인터페이스를 토대로 주제영역 내의 연관관계를 중심으로 설계 작업을 수행하고, 논리 데이터 모델 정의 작업이 완료되면 DA 및 User 등과 함께 리뷰작업을 수행하여 해당 비즈니스 요건에 적합한 형태로 설계되었는지를 검토하는 논리 데이터 모델 정의 단계(s413), 및/또는 논리 데이터 모델 및 데이터 표준을 기준으로 대상 데이터베이스의 물리특성을 고려하여 최적의 성능이 발휘될 수 있도록 상세한 설계 작업을 수행하는 물리 데이터 모델 정의 단계(s414), 및/또는 사용자 요구사항의 특성에 따라 모델 변경요청 및 표준에 대한 변경요청으로 분리되는데 이중에서 변경 규모가 클 경우(타 주제영역간의 인터페이스 조정 및 핵심 엔티티 타입의 변경, 핵심 엔티티 타입간의 관계 변경) 개념 데이터 모델의 변경 작업이 발생되고 개념 데이터 모델의 변경 시에는 반드시 논리 데이터 모델 및 물리 데이터 모델의 변경이 발생되는 개념데이터 모델 변경 단계(s421), 및/또는 개념 데이터 모델이 변경되거나 개념 데이터 모델의 변경이 없는 작은 규모의 변경(주제영역내의 인터페이스 조정 및 엔티티 타입의 변경, 엔티티 타입간의 관계 변경, 속성 변경)이 요청된 경우, 데이터 표준이 변경된 경우 논리 데이터 모델의 변경 작업을 수행하고 논리 데이터 모델 변경 시에는 타 주제영역에 동일한 형태의 데이터 집합이 존재하는지를 통해 중복성을 검토하고 데이터 표준 및 데이터 참조 모델 등을 참조하여 표준화된 모델을 유지할 수 있도록 하는 논리 데이터 모델 변경 단계(s422), 및/또는 변경 요청된 내역을 논리 데이터 모델 및 데이터 표준, 데이터베이스의 물리 특성 등을 참고하여 최적의 성능을 발휘 할 수 있도록 물리 데이터 모델 변경 작업을 수행하는 물리 데이터 모델 변경 단계(s423) 등을 포함하여 이루어지는 것이 바람직하다

도면16e는 본 발명의 실시 방법에 따른 데이터 모델 개선 프로세스를 도시한 도면이다.

보다 상세하게 본 도면16e는 데이터 요구사항 관리에 의해 변경되는 데이터 구조를 모델에 반영하는 작업 절차와 데이터베이스 시스템 구조와 동일하게 데이터 모델을 유지하도록 하는 작업 절차 등을 의미하며, 데이터 모델은 기관의 비즈니스 목적에 맞는 최적화된 데이터 서비스를 제공하고 데이터베이스를 구성하고 유지하기 위해 체계적으로 관리하는 것을 목적으로 하며, 상기 데이터 모델 개선 프로세스에 세부관리대상은 개념 데이터 모델, 데이터 참조 모델, 논리 데이터 모델, 물리 데이터 모델 등을 포함하여 이루어진다.

본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자라면, 본 도면16e를 참조 및/또는 변형하여 상기 데이터 모델 개선 프로세스에 대한 다양한 실시 방법을 유추할 수 있을 것이나, 본 발명은 상기 유추되는 모든 실시 방법을 모두 포함하며, 본 도면16e에 도시된 실시 방법으로 한정되지 아니한다.

본 발명의 실시 방법을 따르는 도면16e를 참조하면, 상기 데이터 표준 정의 프로세스 상에서 상기 데이터 모델 개선의 주체는 데이터관리책임자(DA), 모델러 및 데이터베이스관리자(DBA)등을 포함하여 이루어지는 것을 특징으로 한다.

데이터 모델 개선 프로세스에 의해 개념 데이터 모델을 토대로 논리, 물리 데이터 모델의 연관관계 분석을 통한 전사 데이터 구조에 대한 파악이 가능하며, 물리 데이터 모델과 데이터베이스간의 상관관계 분석을 통해 현재 운영중인 데이터베이스와 동일한 모델 확보를 통해 유지 보수 및 체계적인 전사 데이터베이스의 관리가 가능하며 또한, 데이터 참조 모델을 활용함으로써 일정수준 이상의 데이터 모델 및 고품질의 데이터 서비스가 가능해진다.

여기서, 상기 데이터관리책임자(DA)는 개념 - 논리 데이터 모델 매핑, 개념 - 논리 데이터 모델 Align 분석 등을 담당하며, 상기 모델러는 논리 - 물리 데이터 모델 매핑, 논리 - 물리 데이터 모델 Align 분석 등을 담당하며, 상기 물리 데이터 모델- DB 매핑, 물리 데이터 모델- DB 분석 등을 담당한다.

도면16e를 참조하면, 상기 데이터 모델 개선 프로세스를 위해 상기 모델러는 데이터 모델을 평가하는데(s430), 여기서 상기 데이터 모델 평가는 해당 기관에서 전사적으로 관리하고 있는 데이터 모델을 평가하는 작업으로 개념 모델 - 논리 모델간, 논리 모델 - 물리 모델간, 물리 모델 - DB간 매핑 작업과 Align 분석작업을 실시하여 발생된 오류에 대한 데이터 모델 개선작업을 수행하고, 영향도 분석을 거쳐 DBMS에 대한 개선 작업을 수행한다.

상기 데이터 모델을 정의하는 상세 단계는, 개념 - 논리 모델 매핑(s431), 논리 - 물리 모델 매핑(s432), 물리 모델 - DB 매핑(s433), 개념 - 논리 모델 Align 분석(s434), 논리 - 물리 모델 Align 분석(s435), 물리 - DB Align 분석(s436) 등을 포함하여 이루어지는 것이 바람직하다.

상기 데이터 모델을 정의하는 상세 단계는, 개념적으로 생성된 데이터 집합 또는 관리 항목과 논리 데이터 모델 사이의 구조적 연결정보를 생성하는 작업으로 데이터 아키텍처 관점에서 개념 데이터 모델의 각 오브젝트와 논리 데이터 모델간의 각 오브젝트간의 연결정보(alignment)를 설정하는 개념-논리 모델 매핑 단계(s431), 및/또는 비즈니스 규칙을 토대로 업무의 모델 데이터 구조와 이를 바탕으로 데이터베이스의 물리적인 특성을 고려하여 물리 데이터 모델간의 구조적 연결정보(alignment)를 설정하는 논리 - 물리 모델 매핑 단계(s432), 및/또는 물리 데이터 모델(최종 설계도면)과 DBMS 카다로그(건축물) 정보와의 구조적 연결정 보(alignment)를 설정하는 단계(s433), 및/또는 개념 데이터 모델에 정의된 모델이 실제 논리 데이터 모델에 구체적으로 정의되지 않은 모델이 존재하는지 체크하는 등의 차이(gap)분석 하는 단계(s434), 및/또는 논리 데이터 모델과 물리 데이터 모델 사이의 차이(gap)를 분석하고. Modeler 관점에서 변경 사항을 분석하여 해당 데이터 모델에 대한 변경을 수행하는 단계(s435), 및/또는 물리 데이터 모델과 실제 DB 와의 차이(gap)를 분석한다. 이렇게 함으로서 모델에 표현되지 않는 DB 객체가 있는지 분석하는 단계(s436) 등을 포함하여 이루어지는 것이 바람직하다

도면16f는 본 발명의 실시 방법에 따른 데이터 흐름 관리 프로세스를 도시한 도면이다.

보다 상세하게 본 도면16f는 상기 품질관리 대상 DBMS(100)에 대한 신규시스템이 개발되는 경우, 소스 데이터(문서, Text, DB등)를 수기로 생성하거나 추출, 변환, 적재를 통해 생성하여 타깃 데이터베이스에 저장하고 가공하는 것을 관리하는 것을 의미하며, 각 기관이 관리하고 있는 데이터가 생성, 변경되고 활용되는 라이프사이클을 관리함으로써 전사 데이터에 대한 현황 파악 및 최적화된 형태로 활용되고 있는지 확인하는 것을 목적으로 하며, 상기 데이터 흐름 관리 프로세스에 세부관리대상은 원천(source) 업무데이터, 운영(operational) 업무데이터, 분석(analysis) 업무 데이터, 흐름관리 데이터 등을 포함하여 이루어진다.

본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자라면, 본 도면16f를 참조 및/또는 변형하여 상기 데이터 흐름 관리 프로세스에 대한 다양한 실시 방법을 유추할 수 있을 것이나, 본 발명은 상기 유추되는 모든 실시 방법을 모두 포함하며, 본 도면16f에 도시된 실시 방법으로 한정되지 아니한다.

데이터 흐름 관리 프로세스에 의해 데이터 추출 및 변환, 적제에 대한 모니터링 및 체계적인 관리로 인해 데이터에 대한 정확성과 안정성이 증대되고 데이터에 대한 신뢰도 향상이 가능해진다.

본 발명의 실시 방법을 따르는 도면16f를 참조하면, 상기 데이터 흐름 관리 프로세스 상에서 상기 데이터 흐름 관리의 주체는 데이터관리책임자(DA), 모델러 및 데이터베이스관리자(DBA) 및 사용자 등을 포함하여 이루어지는 것을 특징으로 한다.

여기서, 상기 데이터관리책임자(DA)는 소스 데이터 추출(변환) 요건 검토, 소스 데이터 추출(변환) 모듈 적용 여부 승인, 소스 데이터 추출(변환) 결과 모니터링 등을 담당하며, 상기 모델러는 소스 데이터 추출(변환)을 위한 소스 데이터(테이블 및 컬럼) 분석, 소스 데이터 추출(변환)을 위한 모듈 설계, 소스 데이터 추출(변환) 테스트, 소스 데이터 추출(변환) 결과에 대한 모니터링 등을 담당하며, 상기 데이터베이스관리자(DBA)는 소스 데이터 추출(변환) 모듈의 시스템 반영 등을 담당하며, 사용자는 소스 데이터 추출(변환) 요건 정의, 소스 데이터 추출(변환) 결과 검증 등을 담당한다.

도면16f를 참조하면, 상기 데이터 품질관리를 위해 상기 모델러는 데이터 흐름을 정의하는데(s510), 여기서 상기 데이터 흐름 정의는 원천데이터(문서, Text, DB 등)를 수기로 생성하거나 추출, 변환, 적재, 가공을 통해 목표 데이터베이스에 저장하는 데이터의 라이프사이클을 통제, 관리하는 작업으로 정기적비정기적인 배치 작업 및 정형비정형 데이터의 배치 작업을 포함한다.

상기 데이터 흐름을 관리하는 상세 단계는, 데이터 추출(변환) 요건 정의(s511), 소스 데이터 분석(s512), 소스 데이터 추출(변환) 설계(s510), 소스 데이터 추출(변환) 테스트(s514), 소스 데이터 추출(변환)검증(s515), 소스 데이터 추출(변환)모듈 반영(s516), 소스 데이터 추출(변환) 모니터링(s517) 등을 포함하여 이루어지는 것이 바람직하다.

상기 데이터 흐름을 관리하는 상세 단계는, 현업 업무를 위해 사용자로부터 접수한 요구사항 중 데이터를 추출(변환)하여 해당 데이터베이스에 적재해야 하는 요건을 정의하고 DBA는 해당 요건 검토 시 전사 아키텍처 뷰에서 데이터 정책표준을 기준으로 반영 여부 및 방법에 대한 내용을 정의하는 데이터 추출(변환) 요건 정의 단계(s511), 및/또는 소스 데이터 분석을 위해 Modeler는 소스 데이터를 추 출(변환)하여 해당 데이터베이스에 적재하기로 결정된 요건에 대해 소스 데이터 관점에서 해당 테이블 및 컬럼에 대한 내용을 분석하는 소스 데이터 분석 단계(s512), 및/또는 소스 데이터 추출(변환) 설계를 위해 Modeler는 소스 데이터의 변환 로직 및 적재 로직을 설계하는 소스 데이터 추출(변환) 설계 단계(s513), 및/또는 소스 데이터 추출(변화) 테스트를 위해 Modeler는 추출(변환) 설계에 따라 소스 데이터를 테스트 형식으로 타깃 데이터베이스로 적재하는 소스 데이터 추출(변환) 테스트 단계(s514), 및/또는 소스 데이터 추출(변환) 검증을 위해 사용자는 소스 데이터 추출(변환) 테스트에서 작성된 대상 내용을 바탕으로 해당 요건에 타깃 데이터베이스에 정확하게 반영되어 데이터가 적재되었는지를 확인하는 소스 데이터 추출(변환) 검증 단계(s515), 및/또는 소스 데이터 추출(변환) 모듈 반영을 위해 DBA는 사용자의 검증이 완료된 소스 데이터 추출(변환) 변화를 운영 환경으로 적용하는 소스 데이터 추출(변환) 모듈 반영 단계(s516), 및/또는 소스 데이터 추출(변환) 모니터링을 위해 Modeler는 운영환경에 적용된 소스 데이터 추출(변환) 모듈을 정해진 규칙에 따라 주기적으로 모니터링하여 그 결과를 DA에게 보고하는 소스 데이터 추출(변환) 모니터링 단계(s517) 등을 포함하여 이루어지는 것이 바람직하다

도면16g는 본 발명의 실시 방법에 따른 데이터베이스 운영 프로세스를 도시한 도면이다.

보다 상세하게 본 도면16g는 상기 품질관리 대상 DBMS(100)에 대한 신규시스 템이 개발되는 경우, 원활한 데이터 서비스를 위해 필요한 데이터베이스를 안정적으로 운영, 관리하는데 필요한 작업을 체계화 하는 것으로 백업, 보안, 튜닝, 모니터링 등의 작업을 의미하며, 데이터베이스 관리 작업은 데이터베이스와 데이터베이스에 저장된 데이터를 오류 및 훼손 없이 안정적으로 서비스될 수 있도록 데이터베이스에 대한 생성 및 변경, 보안, 성능개선, 백업관리를 지속적으로 수행할 수 있도록 체계화하는 것을 목적으로 하며, 상기 데이터베이스 운영 프로세스에 세부관리대상은 표준 데이터, 모델 데이터, 관리 데이터, 업무 데이터 등을 포함하여 이루어진다.

본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자라면, 본 도면16g를 참조 및/또는 변형하여 상기 데이터베이스 운영 프로세스에 대한 다양한 실시 방법을 유추할 수 있을 것이나, 본 발명은 상기 유추되는 모든 실시 방법을 모두 포함하며, 본 도면16g에 도시된 실시 방법으로 한정되지 아니한다.

데이터베이스 운영 프로세스에 의해 데이터베이스 관리 체계화를 통해 데이터의 오류 및 훼손 없이 사용자가 원하는 데이터를 원하는 시간에 원하는 형태로 정확하고 안정적으로 서비스함으로써 안정적이고 지속적인 업무활동의 기반 마련이 가능해진다.

본 발명의 실시 방법을 따르는 도면16g를 참조하면, 상기 데이터베이스 운영 프로세스 상에서 상기 데이터베이스 운영의 주체는 사용자, 데이터베이스관리자(DBA) 등을 포함하여 이루어지는 것을 특징으로 한다.

여기서, 상기 사용자는 변경 프로그램 테스트 등을 담당하며, 상기 데이터베이스관리자(DBA)는 데이터베이스 생성, 백업 스케줄링 및 백업 수행, 복구, 데이터 보안 대상 선정 및 보안 적용, 데이터 보안 적용 및 개선, 데이터베이스 성능 개선, 데이터베이스 변경 및 이관 등을 담당한다.

도면16g를 참조하면, 상기 데이터 품질관리를 위해 상기 데이터베이스관리자(DBA)는 데이터베이스를 정의하는데(s610), 여기서 상기 데이터베이스 정의는 데이터베이스를 안정적으로 운영, 유지하는데 필요한 정기적, 비정기적 작업을 말하며 여기에는 데이터모델에 적합한 데이터베이스 구성 및 백업, 보안, 복구, 성능관리 등이 있다.

상기 데이터베이스 운영하는 상세 단계는, 데이터베이스 생성(s611), 백업주기 및 스케줄 정의(s612), 데이터베이스 백업 수행(s613), 데이터 보안 대상 선정(s614), 데이터 보안 적용(s615), 데이터 보안 교육 수행(s616) 등을 포함하여 이루어지는 것이 바람직하다.

상기 데이터베이스 운영하는 상세 단계는, 비즈니스 요건에 맞게 설계된 데 이터 모델을 토대로 작성된 DDL문을 토대로 데이터베이스의 물리특성을 고려한 데이터베이스를 구성하는 데이터베이스 생성 단계(s611), 및/또는 어떠한 장해가 발생되더라도 사용중인 데이터의 완전복구가 가능하도록 백업주기 및 스케줄을 정의 하는 백업주기 및 스케줄 정의 단계(s612), 및/또는 백업주기별 스케줄 표를 참고로 하여 백업을 수행한다. 백업 수행절차는 데이터베이스 기동상태가 정상인지를 확인하고 배치작업이 없는 시간을 배정하여 백업을 수행하는 데이터베이스 백업 수행 단계(s613), 및/또는 보호되어야 할 자산의 파악 및 가치에 대한 평가 작업을 수행하고 시스템에 존재하는 취약점 및 위협요인에 대한 분석 작업을 수행하는 데이터 보안대상 선정 단계(s614), 및/또는 보안 관리 대상별 중요도에 따른 보안을 적용하는 작업으로 물리적 접근 보안 및 네트워크보안, 서버 및 운영체제 보안, 데이터베이스 보안, 응용시스템 보안, PC 보안 등 종합적인 보안 적용하는 데이터 보안 적용 단계(s615), 및/또는 기관별로 수립된 데이터 보안 정책을 년 1회 이상 전 구성원을 대상으로 실시해야 하며 교육평가 작업 등을 통한 고품질의 교육이 될 수 있도록 체계화하는 데이터 보안 교육 수행 단계(s616) 등을 포함하여 이루어지는 것이 바람직하다

도면16g를 참조하면, 상기 데이터베이스 변경을 위해 상기 데이터베이스관리자(DBA)는 데이터베이스를 변경하는데(s620), 여기서 상기 데이터베이스 변경은 요구사항에 따라 변경된 데이터 모델을 토대로 데이터베이스를 변경하는 작업을 한다

상기 데이터베이스를 변경 하는 상세 단계는, 데이터베이스 성능 개선(s621), 데이터 보안 개선(s622), 데이터베이스 복구(s623), 테스트 데이터베이스 변경(s624), 운영 데이터베이스 이관(s625) 등을 포함하여 이루어지는 것이 바람직하다.

상기 데이터베이스를 변경하는 상세 단계는, 해당 기관의 사용자가 필요로 하는 성능 개선 사항으로 정적인 수치 요구와 동적인 수치 요구를 처리하는 데이터베이스 성능 개선 단계(s621), 및/또는 중요 데이터에 대한 훼손, 변조, 도난, 유출에 대한 물리적 접근통제(제안구역, 통제구역 등) 및 사용통제(인증, 암호화, 방화벽 등)에 대한 요건이 발생되었을 경우 보안 장치를 개선하는 데이터 보안 개선 단계(s622), 및/또는 장해 등으로 인해 데이터에 대한 전반적인 회손 및 에러로 인해 기존 백업된 데이터로의 복구 작업을 하는 데이터베이스 복구 단계(s623), 및/또는 변경요청에 의해서 제시된 요건에 따라 변경된 데이터 모델을 토대로 작성된 DDL문을 토대로 데이터베이스의 물리특성을 고려한 테스트 데이터베이스를 변경된 데이터모델과 동일한 형태로 변경하는 테스트 데이터베이스 변경 단계(s624), 및/또는 테스트 데이터베이스에 변경된 내역을 토대로 해당 애플리케이션에 대한 문제점을 확인하는 단위 테스트와 타 애플리케이션과의 인터페이스를 테스트하는 통합 테스트, 사용자의 만족도를 확인하는 사용자 테스트 등을 수행한 후 안정성 및 정확성이 확보되면 운영 데이터베이스에 해당 변경 내역을 반영하는 운영 데이터베이스 이관 단계(s625) 등을 포함하여 이루어지는 것이 바람직하다

도면16h는 본 발명의 실시 방법에 따른 데이터 활용 관리 프로세스를 도시한 도면이다.

보다 상세하게 본 도면16h는 상기 품질관리 대상 DBMS(100)에 대한 신규시스템이 개발되는 경우, 데이터의 활용여부를 점검하거나 활용도를 높이기 위해 측정대상 데이터와 품질지표를 선정하여 품질을 측정하고 분석하여 품질을 충족시키지 못하는 경우 원인을 분석하여 담당자로 하여금 조치하도록 하는 작업을 의미하며, v 애플리케이션에서 활용되지 않는 데이터를 점검하여 DB의 사용 환경을 개선하고 업무적 중요도가 높은 데이터에 대한 품질의 평가와 개선으로 데이터의 활용도를 높이는 것을 목적으로 하며, 상기 데이터베이스 운영 프로세스에 세부관리대상은 회사의 고객, 프로세스, 시장 환경, 재무정보 등에 직접적으로 영향을 미치는 중요성이 높은 데이터 등을 포함하여 이루어진다.

본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자라면, 본 도면16h를 참조 및/또는 변형하여 상기 데이터 활용 관리 프로세스에 대한 다양한 실시 방법을 유추할 수 있을 것이나, 본 발명은 상기 유추되는 모든 실시 방법을 모두 포함하며, 본 도면16h에 도시된 실시 방법으로 한정되지 아니한다.

데이터 활용 관리 프로세스에 의해 데이터의 정확성을 떨어뜨리는 원인을 분 석하고 개선함으로써 지속적인 데이터의 품질을 높이고 활용성을 높일 수 있는 효과가 있다.

본 발명의 실시 방법을 따르는 도면16h를 참조하면, 상기 데이터 활용 관리 프로세스 상에서 상기 데이터 활용 관리의 주체는 데이터관리책임자(DA), 모델러 및 사용자 등을 포함하여 이루어지는 것을 특징으로 한다.

여기서, 상기 데이터관리책임자(DA)는 핵심 데이터 수집 및 활용 측정 기준 수립, 개선 활동 평가 등을 담당하며, 상기 모델러는 데이터 활용 측정, 활용 저하 요인 분석 및 개선 방안 수립, 개선 활동 수행 등을 담당하며, 사용자는 데이터 활용 의견 제시 등을 담당한다.

도면16h를 참조하면, 상기 데이터 품질관리를 위해 상기 모델러는 데이터 활용 관리를 하는데(s710), 여기서 상기 데이터 활용 관리는 데이터의 활용 여부를 점검하거나 활용도를 높이기 위해 측정대상 데이터와 품질지표를 선정하여 품질을 측정하고 분석하여 품질을 충족시키지 못하는 경우 원인을 분석하여 담당자로 하여금 조치하도록 하는 작업을 말한다.

상기 데이터 활용 관리하는 상세 단계는, 핵심데이터 수집(s711), 활용도 측정 기준 수립(s712), 데이터 활용 측정(s713), 활용 저하 요인 분석(s714), 개선방 안 마련(s715), 개선활동 수행(s716), 개선활동 평가(s717) 등을 포함하여 이루어지는 것이 바람직하다.

상기 데이터 활용 관리하는 상세 단계는, 개선 대상이 되는 데이터를 선정기준을 마련하여 선정하고 업무부하 및 시스템 부하를 고려하여 측정 데이터 량을 조정하는 핵심 데이터 수집 단계(s711), 및/또는 데이터 별 활용도 측정 기준을 정량적으로 마련하고 데이터 활용 개선 목표치를 설정하여 향후 개선 작업에 대한 평가 작업 수행하는 데이터 활용도 측정 기준 수립 단계(s712), 및/또는 데이터 활용도 측정 기준에 따른 활용도 평가 작업을 수행하는 데이터 활용 측정 단계(s713), 및/또는 데이터 활용의 저하를 유발한 비즈니스적, IT적 원인을 데이터의 생성, 갱신, 변환, 활용 관점에서 도출하는 활용 저하 요인 분석 단계(s714), 및/또는 활용 저하 원인 별로 개선방안 마련 단계(s715), 및/또는 승인된 개선방안과 원인별로 도출된 개선방안의 활동계획에 따라서 개선활동을 추진하는, 및/또는 개선활동 수행 단계(s716), 및/또는 개선활동을 평가하는 과정으로 측정 목표치를 초과한 데이터에 대해서는 개선항목에서 제외시키거나 목표치를 조정하고 종합적인 수행결과를 정리하여 향후 활동에 활용할 수 있도록 하는 개선활동 평가 단계(s717) 등을 포함하여 이루어지는 것이 바람직하다.

도면16i는 본 발명의 실시 방법에 따른 요구사항 관리 프로세스를 도시한 도면이다.

보다 상세하게 본 도면16i는 상기 품질관리 대상 DBMS(100)에 대한 신규시스템이 개발되는 경우, 데이터를 비롯하여 관련 애플리케이션 및 시스템 전반에 걸친 사용자의 요구를 수집하고 분류하여 반영하는 작업을 의미하며, 사용자의 정보 요구사항을 종합적으로 검토, 확인하여 요건에 적합하도록 시스템을 개선, 반영함으로써 사용자의 만족도를 높이고 고품질의 서비스를 가능하게 하는것을 목적으로 하며, 상기 데이터베이스 운영 프로세스에 세부관리대상은 외부인터페이스 요건, 기능개선 요건, 성능 개선 요건, 보안개선 요건 등을 포함하여 이루어진다.

본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자라면, 본 도면16i를 참조 및/또는 변형하여 상기 요구사항 관리 프로세스에 대한 다양한 실시 방법을 유추할 수 있을 것이나, 본 발명은 상기 유추되는 모든 실시 방법을 모두 포함하며, 본 도면16i에 도시된 실시 방법으로 한정되지 아니한다.

요구사항 관리 프로세스에 의해 사용자 요구사항에 대한 체계적이고 종합적인 처리 및 요구사항에 대한 추적성 확보를 통한 사용자 만족도를 증대시킬 수 있는 효과가 있다.

본 발명의 실시 방법을 따르는 도면16i를 참조하면, 상기 요구사항 관리 프로세스 상에서 상기 요구사항 관리의 주체는 데이터관리책임자(DA), 모델러, 사용 자 및 서비스데스크 등을 포함하여 이루어지는 것을 특징으로 한다.

여기서, 상기 데이터관리책임자(DA)는 검토된 요구사항 공식화 및 요구사항 처리유형 정의, 변경영향도 분석을 통한 수정 및 변경 계획 수립 등을 담당하며, 상기 모델러는 요구사항 검토 및 처리 가능 여부 결정 등을 담당하며, 사용자는 변경요청 등을 담당하며, 서비스데스크는 요구사항 수렴 등을 담당한다.

도면16i를 참조하면, 상기 데이터 품질관리를 위해 상기 사용자는 요구사항을 확인하는데(s810), 여기서 요구사항 확인은 비즈니스의 연속성 및 장해에 따른 위험성을 사전에 제거 및 최소화하기 위해 사용자의 요구사항을 수립분석하는 작업이다. 요구사항을 기준으로 데이터베이스의 변경에 따른 영향도를 분석하고 분석결과를 토대로 적용 우선순위를 정의한다. 요구사항의 영향도 및 중요도 분석 후에는 규모와 적용 시점을 고려하여 신규 시스템을 개발할지, 기존 시스템을 변경할지 여부를 결정한다.

상기 요구사항 관리 상세 단계는, 변경요청(s811), 요구사항 수렴(s812), 요구사항 검토(s813) 등을 포함하여 이루어지는 것이 바람직하다.

상기 요구사항을 관리하는 상세 단계는, 사용자가 해당 기관의 시스템을 활용하면서 발생되는 외부인터페이스 및 기능, 성능, 보안 등의 요건을 요구상 변경 신청서를 통해 변경 요청하는 변경 요청 단계(s811), 및/또는 사용자로부터 요청된 변경 요청서를 수집하여 변경 신청서 작성 규칙에 맞게 정확하게 정의했는지를 확인하고 해당 요건을 검토할 처리담당자(modeler)를 지정하는 요구사항 수렴 단계(s812), 및/또는 요청된 요구사항과 관련된 자료 및 기준, 시스템 등을 확인하여 처리 가능 여부를 판단하고 처리 가능한 경우 DA를 통해 공식화를 요청하는 요구사항 검토 단계(s813) 등을 포함하여 이루어지는 것이 바람직하다.

상기 요구사항 관리를 위해 상기 사용자는 변경계획을 수립하는데(s820), 여기서 변경계획 수립은 기존 시스템의 변경이 필요한 사항이 표준변경 요소인지 모델변경 요소인지를 판단하고 해당 작업을 수행하기 위한 작업자 배정 및 일정계획을 수립하는 작업을 말한다. 변경계획 수립 시에는 데이터관련 변경계획뿐만 아니라 애플리케이션과 기술에 대한 변경계획도 포함시켜 종합적인 변경계획이 수립될 수 있도록 작업을 수행해야 한다.

상기 변경계획을 수립하는 상세 단계는, 변경영향도 분석(s821), 공식화(s822), 변경작업 계획 수립(s823) 등을 포함하여 이루어지는 것이 바람직하다.

상기 변경계획을 수립하는 상세 단계는, 변경 요청된 내역을 토대로 변경에 따른 영향이 미치는 설계서 및 애플리케이션, 데이터베이스 등을 도출하는 변경영향도 분석 단계(s821), 및/또는 영향도 분석을 통해 변경처리가 요구되는 관련 담 당자를 소집하여 공식화를 하고 해당 담당자들과의 협의를 통해 승인 여부 및 변경처리 방식을 결정하는 공식화 단계(s822), 및/또는 영향도 평가서를 통해 관련된 업무영역 및 관련 시스템 내역을 토대로 작업일정 계획 수립 단계(s823) 등을 포함하여 이루어지는 것이 바람직하다.

본 발명에 따르면, 데이터베이스 품질관리가 전사적으로 이루어지는 데이터베이스 품질관리 프레임워크를 기반으로 데이터베이스를 품질을 관리함으로써, 짧은 시간과 저렴한 비용으로 고품질의 데이터베이스를 관리하는 이점이 있다.

본 발명에 따르면, 데이터베이스 품질관리가 전사적 프레임워크를 기반으로 운용되도록 함으로써, 데이터베이스 품질관리 과정에서 발생할 수 있는 실수와 오류를 단계적으로 차단하며, 상기 프레임워크에 포함된 각각의 품질관리 주체가 상호 보완하여 상기 데이터베이스 품질을 고품질로 유지하도록 하는 이점이 있다.

Claims (5)

1. 적어도 하나 이상의 표준 데이터, 모델 데이터, 관리 데이터 및 업무 데이터를 포함하는 데이터와, 적어도 하나 이상의 개념 데이터 모델 정보, 데이터 참조 모델 정보, 논리 데이터 모델 정보, 물리 데이터 모델 정보 및 사용자 뷰 정보를 포함하는 데이터 구조를 구비하는 데이터베이스에 대한 신규 사업계획 수립, 및/또는 신규 시스템 개발 시,

   소정의 최고정보화임원 모듈에서 상기 데이터베이스 품질관리를 위한 소정의 품질관리 정책을 수립하는 단계;

   소정의 데이터관리책임자 모듈에서 상기 품질관리 정책에 따라 상기 데이터베이스에 대응하는 표준 데이터, 모델 데이터, 관리 데이터 및 업무 데이터를 정의하는 단계;

   소정의 모델러 모듈에서 상기 품질관리 정책에 따라 상기 데이터베이스에 대응하는 개념 데이터 모델, 데이터 참조 모델, 논리 데이터 모델, 물리 데이터 모델을 정의하는 단계;

   상기 모델러 모듈에서 상기 품질관리 정책에 따라 상기 데이터베이스에 대응하는 데이터 표준 관리 프로세스, 요구사항 관리 프로세스, 데이터 모델 관리 프로세스, 데이터 흐름 관리프로세스, 데이터베이스 관리 프로세스, 데이터 활용 관리 프로세스를 정의하는 단계;

   상기 데이터베이스관리자 모듈에서 상기 품질관리 정책에 따라 상기 정의된 표준 데이터, 모델 데이터, 관리 데이터 및 업무 데이터와, 상기 정의된 개념 데이터 모델 정보, 데이터 참조 모델 정보, 논리 데이터 모델 정보, 물리 데이터 모델 정보, 데이터베이스 정보 및 사용자 뷰 정보를 포함하는 데이터 구조를 포함하는 데이터베이스를 생성하는 단계;

   상기 데이터관리책임자 모듈에서 상기 품질관리 정책에 따라 상기 데이터베이스에 대응하는 표준 데이터와 개념 데이터 모델 및/또는 데이터 참조 모델을 상기 데이터 표준 관리 프로세스 및/또는 요구사항 관리 프로세스에 따라 관리하고,

   상기 모델러 모듈에서 상기 품질관리 정책에 따라 상기 데이터베이스에 대응하는 모델 데이터와 논리 데이터 모델을 상기 데이터 모델 관리 프로세스 및/또는 데이터 흐름 관리 프로세스에 따라 관리하고,

   상기 데이터베이스관리자 모듈에서 상기 품질관리 정책에 따라 상기 데이터베이스에 대응하는 관리 데이터와 물리 데이터 모델을 상기 데이터베이스 관리 프로세스에 따라 관리하고,

   소정의 사용자 모듈에서 상기 품질관리 정책에 따라 상기 데이터베이스에 대응하는 업무 데이터와 사용자 뷰를 상기 데이터 활용 관리 프로세스에 따라 관리하는 단계;를 포함하여 이루어지는 것을 특징으로 하는 데이터베이스 품질관리 방법.
2. 적어도 하나 이상의 표준 데이터, 모델 데이터, 관리 데이터 및 업무 데이터를 포함하는 데이터와, 적어도 하나 이상의 개념 데이터 모델 정보, 데이터 참조 모델 정보, 논리 데이터 모델 정보, 물리 데이터 모델 정보, 데이터베이스 정보 및 사용자 뷰 정보를 포함하는 데이터 구조를 구비하는 데이터베이스의 표준 데이터, 및/또는 개념 데이터 모델 및/또는 데이터 참조 모델 변경 시,

   소정의 최고정보화임원 모듈에서 상기 표준 데이터, 및/또는 개념 데이터 모델 및/또는 데이터 참조 모델 변경 중 데이터베이스 품질관리를 위한 소정의 품질관리 정책을 수립하는 단계;

   소정의 데이터관리책임자 모듈에서 상기 품질관리 정책에 따라 상기 데이터베이스에 대응하는 표준 데이터를 변경하는 단계;

   소정의 모델러 모듈에서 상기 품질관리 정책에 따라 상기 데이터베이스에 대응하는 개념 데이터 모델 및/또는 데이터 참조 모델을 변경하는 단계;

   상기 데이터베이스관리자 모듈에서 상기 품질관리 정책에 따라 상기 정의된 표준 데이터와, 개념 데이터 모델 및/또는 데이터 참조 모델을 포함하는 데이터 구조에 따라 데이터베이스를 변경하는 단계;

   상기 데이터관리책임자 모듈에서 상기 품질관리 정책에 따라 상기 데이터베이스에 대응하는 표준 데이터와 개념 데이터 모델 및/또는 데이터 참조 모델을 상기 데이터 표준 관리 프로세스 및/또는 요구사항 관리 프로세스에 따라 관리하고,

   상기 모델러 모듈에서 상기 품질관리 정책에 따라 상기 데이터베이스에 대응하는 모델 데이터와 논리 데이터 모델을 상기 데이터 모델 관리 프로세스 및/또는 데이터 흐름 관리 프로세스에 따라 관리하고,

   상기 데이터베이스관리자 모듈에서 상기 품질관리 정책에 따라 상기 데이터 베이스에 대응하는 관리 데이터와 물리 데이터 모델을 상기 데이터베이스 관리 프로세스에 따라 관리하고,

   소정의 사용자 모듈에서 상기 품질관리 정책에 따라 상기 데이터베이스에 대응하는 업무 데이터와 사용자 뷰를 상기 데이터 활용 관리 프로세스에 따라 관리하는 단계;를 포함하여 이루어지는 것을 특징으로 하는 데이터베이스 품질관리 방법.
3. 적어도 하나 이상의 표준 데이터, 모델 데이터, 관리 데이터 및 업무 데이터를 포함하는 데이터와, 적어도 하나 이상의 개념 데이터 모델 정보, 데이터 참조 모델 정보, 논리 데이터 모델 정보, 물리 데이터 모델 정보, 데이터베이스 정보 및 사용자 뷰 정보를 포함하는 데이터 구조를 구비하는 데이터베이스의 모델 데이터, 및/또는 논리 데이터 모델 변경 시,

   소정의 최고정보화임원 모듈에서 상기 모델 데이터, 및/또는 논리 데이터 모델 변경 중 데이터베이스 품질관리를 위한 소정의 품질관리 정책을 수립하는 단계;

   소정의 데이터관리책임자 모듈에서 상기 품질관리 정책에 따라 상기 데이터베이스에 대응하는 모델 데이터를 정의하는 단계;

   소정의 모델러 모듈에서 상기 품질관리 정책에 따라 상기 데이터베이스에 대응하는 논리 데이터 모델을 정의하는 단계;

   상기 데이터베이스관리자 모듈에서 상기 품질관리 정책에 따라 상기 정의된 모델 데이터와, 상기 정의된 논리 데이터 모델을 포함하는 데이터 구조를 포함하는 데이터베이스를 생성하는 단계;

   상기 데이터관리책임자 모듈에서 상기 품질관리 정책에 따라 상기 데이터베이스에 대응하는 표준 데이터와 개념 데이터 모델 및/또는 데이터 참조 모델을 상기 데이터 표준 관리 프로세스 및/또는 요구사항 관리 프로세스에 따라 관리하고,

   상기 모델러 모듈에서 상기 품질관리 정책에 따라 상기 데이터베이스에 대응하는 모델 데이터와 논리 데이터 모델을 상기 데이터 모델 관리 프로세스 및/또는 데이터 흐름 관리 프로세스에 따라 관리하고,

   상기 데이터베이스관리자 모듈에서 상기 품질관리 정책에 따라 상기 데이터베이스에 대응하는 관리 데이터와 물리 데이터 모델을 상기 데이터베이스 관리 프로세스에 따라 관리하고,

   소정의 사용자 모듈에서 상기 품질관리 정책에 따라 상기 데이터베이스에 대응하는 업무 데이터와 사용자 뷰를 상기 데이터 활용 관리 프로세스에 따라 관리하는 단계;를 포함하여 이루어지는 것을 특징으로 하는 데이터베이스 품질관리 방법.
4. 적어도 하나 이상의 표준 데이터, 모델 데이터, 관리 데이터 및 업무 데이터를 포함하는 데이터와, 적어도 하나 이상의 개념 데이터 모델 정보, 데이터 참조 모델 정보, 논리 데이터 모델 정보, 물리 데이터 모델 정보, 데이터베이스 정보 및 사용자 뷰 정보를 포함하는 데이터 구조를 구비하는 데이터베이스의 관리 데이터, 및/또는 물리 데이터 모델 변경 시,

   소정의 최고정보화임원 모듈에서 상기 모델 데이터, 및/또는 논리 데이터 모델 변경 중 데이터베이스 품질관리를 위한 소정의 품질관리 정책을 수립하는 단계;

   소정의 데이터관리책임자 모듈에서 상기 품질관리 정책에 따라 상기 데이터베이스에 대응하는 관리 데이터를 정의하는 단계;

   소정의 모델러 모듈에서 상기 품질관리 정책에 따라 상기 데이터베이스에 대응하는 물리 데이터 모델을 정의하는 단계;

   상기 데이터베이스관리자 모듈에서 상기 품질관리 정책에 따라 상기 정의된 관리 데이터와, 상기 정의된 물리 데이터 모델을 포함하는 데이터 구조를 포함하는 데이터베이스를 생성하는 단계;

   상기 데이터관리책임자 모듈에서 상기 품질관리 정책에 따라 상기 데이터베이스에 대응하는 표준 데이터와 개념 데이터 모델 및/또는 데이터 참조 모델을 상기 데이터 표준 관리 프로세스 및/또는 요구사항 관리 프로세스에 따라 관리하고,

   상기 모델러 모듈에서 상기 품질관리 정책에 따라 상기 데이터베이스에 대응하는 모델 데이터와 논리 데이터 모델을 상기 데이터 모델 관리 프로세스 및/또는 데이터 흐름 관리 프로세스에 따라 관리하고,

   상기 데이터베이스관리자 모듈에서 상기 품질관리 정책에 따라 상기 데이터베이스에 대응하는 관리 데이터와 물리 데이터 모델을 상기 데이터베이스 관리 프로세스에 따라 관리하고,

   소정의 사용자 모듈에서 상기 품질관리 정책에 따라 상기 데이터베이스에 대응하는 업무 데이터와 사용자 뷰를 상기 데이터 활용 관리 프로세스에 따라 관리하 는 단계;를 포함하여 이루어지는 것을 특징으로 하는 데이터베이스 품질관리 방법.
5. 제 2항 내지 제4항에 있어서,

   상기 모델러 모듈에서 상기 품질관리 정책에 따라 상기 데이터베이스에 대응하는 데이터 표준 관리 프로세스 및/또는 요구사항 관리 프로세스 및/또는 데이터 모델 관리 프로세스 및/또는 데이터 흐름 관리프로세스 및/또는 데이터베이스 관리 프로세스 및/또는 데이터 활용 관리 프로세스를 정의하는 단계를 더 포함하여 이루어지는 것을 특징으로 하는 데이터베이스 품질관리 방법.

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