bard가 정의한 내용
데이터 아키텍처는 조직의 데이터를 수집, 저장, 처리, 분석, 보고 및 보안하는 방식을 설명하는 프레임워크입니다. 데이터 아키텍처는 조직의 데이터 사용 방법을 결정하는 데 도움이 되며, 효율성과 효과를 높이고 비용을 절감하는 데 도움이 됩니다.
데이터 아키텍처는 다음과 같은 요소로 구성됩니다.
- 데이터 모델: 데이터 모델은 데이터의 구조를 설명하는 그래프입니다. 데이터 모델은 데이터의 관계, 속성 및 제약 조건을 설명합니다.
- 데이터 저장소: 데이터 저장소는 데이터를 저장하는 물리적 위치입니다. 데이터 저장소는 데이터베이스, 파일 시스템 또는 클라우드 스토리지일 수 있습니다.
- 데이터 처리: 데이터 처리는 데이터를 변환, 분석 및 보고하는 프로세스입니다. 데이터 처리는 데이터를 사용하여 의사 결정을 내리고 비즈니스 프로세스를 개선하는 데 사용됩니다.
- 데이터 보안: 데이터 보안은 데이터를 무단 액세스, 변경, 삭제 또는 파괴로부터 보호하는 프로세스입니다. 데이터 보안은 데이터의 기밀성, 무결성 및 가용성을 보장하는 데 사용됩니다.
데이터 아키텍처는 조직의 데이터 사용 방법을 결정하는 데 중요한 역할을 합니다. 데이터 아키텍처를 잘 설계하면 조직은 데이터의 효율성과 효과를 높이고 비용을 절감할 수 있습니다.
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Data Architecture란 데이터 구조화 및 설계라고 보시면 됩니다. 쉽게 말하면 우리가 일상생활에서 쓰는 컴퓨터 프로그램들을 효율적으로 쓰기 위해서 자료구조라는 틀 안에서 체계적으로 정리해서 원하는 결과를 얻어내는 과정입니다.
데이터 아키텍처(Data Architecture) 란 무엇인가요?
데이터 아키텍처는 말 그대로 데이터 자체를 어떻게 구성할지 결정하는 일이에요. 예를 들어 어떤 회사에서 특정 상품을 판매한다고 가정했을 때, 이 상품과 관련된 고객 정보나 매출 현황 등 다양한 요소들이 있겠죠? 이러한 모든 내용을 한 눈에 파악하기 위해 데이터베이스를 구축하는데, 이때 각 항목별로 분류하거나 계층 관계를 정의하는 작업을 하는 거죠. 이렇게 하면 나중에 해당 업무를 맡은 사람이 좀 더 수월하게 일할 수 있고, 전체 시스템 역시 안정적으로 운영될 수 있답니다.
데이터 아키텍처에서는 어떤 종류의 데이터를 다루나요?
데이터 아키텍처는 크게 세 가지 분야로 나눌 수 있어요. 첫 번째는 비즈니스 도메인이고, 두 번째는 애플리케이션이며, 마지막으로는 인프라스트럭처랍니다. 먼저 비즈니스 도메인이란 기업 내에서 발생하는 실제 문제 상황을 의미해요. 가령 ‘어떤 지역 주민에게 어떤 서비스를 제공해야 하는가’처럼 실제로 존재하는 구체적인 현상이죠. 다음으로 애플리케이션은 앞서 말한 비즈니스 도메인으로부터 도출되는 결과물인 요구사항을 말해요. 그리고 인프라는 위의 두 가지 사항을 수행하기 위한 기반 환경을 뜻한답니다.
데이터 아키텍처 전문가는 무슨 일을 하나요?
데이터 아키텍처 전문가는 주로 소프트웨어 개발자 출신이거나 IT 컨설팅 업체에서 일하는 경우가 많아요. 따라서 프로그래밍 언어 중에서도 특히 자바 같은 객체 지향 언어에 대한 지식이 풍부하답니다. 또한 분석 도구로는 SQL뿐만 아니라 R 또는 파이썬 같은 통계용 언어를 많이 활용해요. 하지만 최근에는 빅데이터 기술이 발달하면서 하둡이나 스파크 같은 빅데이터 처리 엔진을 이용하기도 해요.
