데이터 아키텍처 다이어그램은 데이터 측면에서 데이터가 어떻게 생성되고, 저장되고, 가공되고, 사용되는지를 설명하며, 시스템 내 데이터 저장 솔루션에 중점을 둡니다. 여기에는 데이터 모델, 데이터 저장 형식, 데이터 전달, 데이터 복제, 데이터 동기화 등의 전략이 포함됩니다. 이는 각 시스템의 응용 시나리오와 다른 시간대의 응용 시나리오에 따라 데이터 이기종, 읽기/쓰기 분리, 캐시 사용, 분산 데이터 전략 등의 구분을 수행합니다.
데이터 아키텍처 다이어그램은 데이터베이스 관리자와 개발자에게 데이터 관리 및 데이터 처리 지침을 제공하여 시스템의 데이터 구조와 데이터 흐름 방식을 이해하고, 데이터 관리 프로세스를 최적화하며, 시스템 효율성을 높이고, 데이터 기반의 의사결정 과정을 지원합니다.
데이터 아키텍처 다이어그램을 작성할 때 주의해야 할 핵심 내용은 4가지입니다:
1) 데이터 소스에서 시작하여 데이터가 어떤 방식으로 데이터 웨어하우스로 통합되는지;
2) 데이터가 데이터 웨어하우스에 통합된 후 어디에 저장되는지, 데이터 웨어하우스가 어떻게 계층화되는지, 각 계층의 임무는 무엇인지;
3) 데이터가 데이터 마트에서 어떻게 저장되고 관리되는지;
4) 데이터가 데이터 응용 계층에서 어떤 응용 프로그램에 제공되는지.
실시간 다중 사용자 공동 작업 및 공유 링크를 통한 즉각적인 정보 전달
텍스트 입력으로 자동 생성 및 스타일 최적화
사전 제작 테마 및 완전한 사용자 지정
아이콘, 이미지, 라벨, LaTeX 수식, 코드 블록, 링크, 첨부 파일 지원
내보내기: PNG, VISIO, PDF, SVG | 가져오기: VISIO, Mermaid
실시간 클라우드 저장, 다중 기기 동기화, 버전 기록 및 데이터 보안
인터넷 산업에서 아키텍처 다이어그램은 소프트웨어, 시스템, 애플리케이션 등의 구조와 그 구성 요소 간의 관계를 시각적으로 보여주는 중요한 도구로 사용됩니다. 일반적인 아키텍처 다이어그램의 종류로는 비즈니스 아키텍처 다이어그램, 애플리케이션 아키텍처 다이어그램, 시스템 아키텍처 다이어그램, 기술 아키텍처 다이어그램, 배포 아키텍처 다이어그램, 데이터 아키텍처 다이어그램, 제품 아키텍처 다이어그램, 기능 아키텍처 다이어그램, 정보 아키텍처 다이어그램 등이 있습니다.
데이터 소스：이는 데이터가 시스템에 들어오는 시작점으로, 다양한 내부 시스템(예: ERP, CRM) 또는 외부 시스템(예: 서드파티 API, 소셜 미디어)일 수 있습니다.
데이터 저장：저장 시스템은 데이터를 영구적으로 저장하는 역할을 하며, 데이터베이스(예: 관계형 데이터베이스, NoSQL 데이터베이스), 데이터 웨어하우스, 데이터 레이크 등을 포함합니다.
데이터 처리：처리 모듈은 원시 데이터를 정리, 변환, 집계하는 작업을 담당하여 후속 분석과 사용을 용이하게 합니다.
데이터 분석：분석 모듈은 데이터에서 유용한 정보를 추출하기 위해 다양한 분석 도구와 방법을 제공합니다.
데이터 서비스：처리 및 분석된 데이터를 API나 기타 형태로 외부에 서비스로 제공하여 다른 시스템이나 사용자가 사용할 수 있도록 합니다.
데이터 선언：아키텍처 작업 선언은 아키텍처 개발 방법론의 핵심 문서 중 하나로, 아키텍처 개발의 범위, 방법, 자원 및 계획을 설명합니다. 이는 아키텍처 프로젝트의 기본 프레임워크와 예상 결과를 정의하며, 데이터 선언은 그 일부입니다.
데이터 원칙：기업 아키텍처 설계 및 구현을 안내하기 위한 기본 지침과 가이드라인으로, 아키텍처의 일관성, 유연성 및 확장성을 보장하여 다양한 프로젝트와 팀에서 아키텍처 결정이 일관되게 유지되도록 합니다.
데이터 모델：데이터 요소, 그 속성 및 데이터 요소 간의 관계를 정의합니다. 출력물에는 개념 모델, 논리 모델, 물리 모델, 데이터 카탈로그 등이 포함됩니다.
데이터 흐름：데이터 흐름의 주요 출력물에는 데이터 흐름 전환, 데이터 매핑 등이 포함되며, 시스템 내 및 시스템 간 데이터의 흐름과 전송 방식을 설명합니다.
데이터 관리：데이터 관리는 기업 내 모든 데이터 자산을 관리 및 통제하는 것을 의미하며, 데이터의 높은 품질, 완전성, 보안성, 가용성 및 접근성을 보장하여 비즈니스 의사 결정과 운영을 지원합니다.
데이터 거버넌스：데이터 거버넌스는 데이터 정책을 수립하고 데이터 관리 조직 구조 및 프로세스를 구축하여 데이터의 일관성, 완전성 및 사용 준수성을 보장합니다.
데이터 흐름 명확화，데이터의 출처 수집, 처리, 배포, 소비 과정을 설명합니다
데이터 구조 정리，핵심 데이터 도메인, 테이블 구조, 데이터 모델을 보여줍니다
데이터 표준 통일，데이터 분류 등급, 명명 규범, 메타데이터 거버넌스를 지원합니다
플랫폼 구축 지원，데이터 미들웨어, 데이터 레이크, 데이터 웨어하우스 구축에 대한 근거를 제공합니다
규제 거버넌스 지원，데이터 보안, 규제 준수, 마스터 데이터 관리 등의 요구를 충족합니다
데이터 아키텍처는 주로 세 가지 문제를 해결합니다：
첫째, 시스템이 어떤 데이터를 필요로 하는가;
둘째, 이 데이터를 어떻게 저장할 것인가;
셋째, 데이터 아키텍처 설계를 어떻게 할 것인가.
비즈니스 아키텍처와 연결,데이터 요구 분석, 데이터 유형 식별, 데이터 수집
데이터 모델 설계,개념 모델, 논리 모델, 물리 모델
데이터 거버넌스，데이터 보안 준수, 데이터 품질 관리
데이터 공유 개방，비즈니스 의사 결정, 비즈니스 혁신 지원
데이터 아키텍처 다이어그램과 정보 아키텍처 다이어그램은 서로 다른 개념이지만, 시스템 설계 측면에서 밀접한 관련이 있으며, 서로 영향을 주고받으며 협력하여 더 나은 사용자 경험과 시스템 성능을 제공합니다.
데이터 아키텍처 다이어그램은 데이터의 저장, 흐름, 관계에 중점을 두는 반면, 정보 아키텍처 다이어그램은 사용자가 정보에 접근하고 이해하는 방식에 중점을 둡니다. 간단히 말해, 데이터 아키텍처 다이어그램은 "데이터"에 관한 것이고, 정보 아키텍처 다이어그램은 "정보가 사용자에게 표시되는 방식"에 관한 것입니다.
데이터 아키텍처는 기술 지향적이며 정보 아키텍처를 기반으로 구조화될 수 있습니다. 주로 엔터프라이즈 데이터 관리, 네트워크 보안 및 개인정보 보호, 빅데이터 분석의 세 가지 시나리오에서 사용됩니다.
데이터 아키텍처 다이어그램은 데이터 구조와 관계에 중점을 두어 데이터 요소 간의 상호 작용과 종속성을 보여줍니다.
반면, 데이터 흐름 다이어그램은 데이터 흐름과 운영에 중점을 두어 시스템 내 데이터의 흐름과 전송을 보여줍니다.
데이터 아키텍처 다이어그램은 중소기업에게도 매우 중요합니다. 기업이 데이터를 더 잘 이해하고 관리하고, 내부 정보 흐름과 의사 결정 효율성을 개선하며, 궁극적으로 기업의 발전과 경쟁력을 강화하는 데 도움을 줄 수 있습니다.
데이터 아키텍처 다이어그램은 주로 정보 기술 산업에서 사용되지만, 금융, 의료, 교육 등 데이터 처리 및 관리가 필요한 모든 분야에도 적용될 수 있습니다. 데이터가 관련된 모든 조직이나 분야에서 데이터 아키텍처 다이어그램은 계획, 관리 및 의사 결정 지원을 제공할 수 있습니다.
데이터 아키텍처 다이어그램의 신뢰성과 지속적인 업데이트를 보장하려면 견고한 데이터 관리 및 유지 관리 메커니즘을 구축해야 합니다. 데이터 아키텍처 다이어그램이 실제 상황과 일관성을 유지하고 변경 및 업데이트에 신속하게 대응하도록 해야 합니다. 또한, 데이터 아키텍처 다이어그램의 정확성을 정기적으로 검토하고 검증해야 합니다. 중요한 변경 및 조정 사항은 문서화하고 그에 따라 전달해야 합니다.
네. 데이터 처리 전략 및 품질 문제를 쉽게 이해할 수 있도록 데이터 소스(예: CRM, ERP, 웹 로그)와 데이터 유형(정형, 반정형, 비정형)을 명확하게 식별하는 것이 좋습니다.
데이터 처리 프로세스를 명확하게 반영하기 위해 계층적 데이터웨어하우스 구조(일반적으로 ODS → DWD → DWS → ADS)를 사용합니다.
ODS: 원시 데이터 계층
DWD: 상세 데이터 계층
DWS: 집계 데이터 계층
ADS: 애플리케이션 데이터 계층
"데이터 통합 계층"을 사용하여 서로 다른 시스템을 연결하고 데이터 공유 방식(인터페이스 동기화, 데이터 버스 또는 데이터 레이크 집계 등)을 명확하게 정의할 수 있습니다. 인터페이스 유형(API, FTP, Binlog 등)과 동기화 방식(실시간, T+1 등)을 명시해 보세요.
