Ch2. DAsP 데이터아키텍처 준전문가 준비 — 데이터 이해

데이터는 업무의 기록입니다

DAsP에서 데이터 이해는 “자료가 많다”는 수준을 넘어 업무 사실을 어떻게 기록하고 활용하는지 보는 단계입니다. 고객, 주문, 계약, 재고처럼 조직이 다루는 사실이 데이터가 되고, 이 데이터는 의사결정과 서비스 운영의 근거가 됩니다. 따라서 데이터아키텍처는 업무를 모르면 설계할 수 없습니다.

기본 관점

관점	질문
의미	이 데이터가 어떤 업무 사실을 나타내는가
구조	어떤 속성과 관계로 표현되는가
흐름	어디서 생성되고 어디로 전달되는가
품질	정확성, 일관성, 최신성이 유지되는가
활용	보고, 분석, 운영에 어떻게 쓰이는가

데이터는 정형, 반정형, 비정형처럼 형태로 나눌 수 있지만, 시험 준비에서는 형태보다 관리 방식의 차이를 함께 봐야 합니다. 정형 데이터는 모델링과 제약조건을 적용하기 쉽고, 비정형 데이터는 저장·검색·메타데이터 관리가 중요해집니다.

수명주기와 품질

데이터는 생성, 저장, 사용, 변경, 폐기의 흐름을 가집니다. 이 흐름에서 책임자가 불명확하면 중복, 누락, 불일치가 생깁니다. 품질 관점에서는 정확성, 완전성, 일관성, 적시성 같은 기준을 사례와 연결하세요. 예를 들어 고객 주소가 부서마다 다르면 일관성 문제가 되고, 오래된 연락처는 적시성 문제가 됩니다.

핵심 요약

• 데이터는 업무 사실을 기록하고 의사결정을 지원하는 자산입니다.
• 데이터 이해는 의미, 구조, 흐름, 품질, 활용 관점으로 나누면 쉽습니다.
• 수명주기와 품질 문제는 데이터아키텍처 전 범위의 기초입니다.

다음 장에서는 데이터 요구사항을 수집하고 분석하는 방법을 다룹니다.