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주제 영역




  • 주제 영역은 데이터 아키텍처의 최상위 단계로 비즈니스의 목표를 달성하는 데 필요한 데이터 집합을 의미
  • 여기저기에 산재된 유사한 성격의 데이터를 체계화해 그룹으로 묶은 것을 의미
  • 모든 데이터는 10개 또는 29개로 정의된 주제 영역에 속해야 한다.
  • 각 주제 영역이 상세화 수준도 균일해야 한다.
  • 규칙이나 법칙에 의해서 정해질 수 없다는 점이 주제 영역 작업을 어렵게 한다.
  • 주제 영역은 하위 개념의 서브 주제 영역으로 분류할 수 있으며 주제 영역 내에서는 데이터를 상세하게 정의한 엔터티를 관리하게 된다.
  • 주제 영역은 기업의 정보 체계 구조를 한눈에 파악하고 관리하기 위해 구축된다.
  • 주제 영역을 기준으로 모델을 구축하면 논리 모델이나 물리 모델을 도출하고 관리하기 수월해진다.
  • 시스템이 점점 방대해지며 데이터 모델도 매우 크고 복잡해지므로 주제 영역별로 모델을 구축하면 모델이 간소화 된다.
  • 유사한 데이터로 구성돼 있다는 것은 데이터가 통합될 가능성이 커진다는 것을 의미한다.
  • 주제 영역의 일반화(Generalization)개념을 사용해 데이터를 분류한 것이므로 그에 따른 모델도 자연히 통합된 관점을 유지할 수 있다.
  • 데이터 모델 측변에서 통합돼 있어 원하는 데이터를 전사에게 쉽게 찾을 수 있으며 그로 말미암아 쉽게 재사용이 가능하다.

*주제 영역별로 모델리을 수행하면 유연한 데이터 구조가 될 수 있으며 데이터의 일관성과 관리 용이성을 높임으로써 모델의 품질을 높일 수 있다.

  • 이상적으로는 실무에서 가장 요긴하게 사용될 논리 모델과 주제 영역은 완전하게 연결돼야 한다.
  • 논리 모델은 물리 모델과 연결돼야 하고 각각은 타 아키텍처와 연계돼야 한다.
  • 주제 영역을 이상적으고 활용하는 것은 주제 여역 단위로 모델리을 수행하는 것이다.
  • 예) 여러 종류의 계좌가 존재하면 각 계좌를 관리하는 엔터티는 주식.선물.펀드저축 영역 등으로 분산돼 있으며, 최근에는 계좌 데이터를 계좌 영역으로 모아서 관리하기도 하지만 여전히 많은 시스템에서는 업무 프로세스에 따라 분산된 경우가 많다.
  • 주제 영역을 정희하고 현행 엔터티에 주제 영역을 할당해야 하는데 현행 엔터티의 이동이 불가피해서 개발이 혼란슬워 진다.
  • 이 때문에 분석이나 모델 리뷰 등의 모델링 환경도 나빠진다
  • 주제 영역으로 모델링을 수행하는 것이 바람직하므로 이해 당사자 간에 어느 정도 공감대만 형성 되면 주제 영역을 기준으로 모델링을 수행하는 것이 좋다.

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