데이터 분류
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데이터는 특성과 관리 방식에 따라 내부 데이터와 외부 데이터, 정형 데이터와 비정형 데이터, 메타데이터 등으로 분류 및 정의됩니다. 정형 데이터는 다시 기본 데이터, 마스터 데이터, 거래 데이터, 보고 데이터, 관찰 데이터, 규칙 데이터로 세분화됩니다.
관련 권장 사항
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개요/내용
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데이터 소유 권 별
외부 데이터 Ex tern al Data
공개 도 메 인을 통해 얻은 데이터
객 관 적으로 존재 하며 , 생산 및 수정 은 기업의 영향을 받지 않습니다 .
국가 , 지역 , 통화 , 환 율
내부 데이터 Intern al Data
내부 운영 에서 생성 되는 데이터
기업 비즈니스 프로세 스에서 생성 되거나 비즈니스 관리 에서 정의 되며 기업 운영 에 의해 영향을 받 습니다 .
계약 , 프로젝트 , 조직
데이터 저장 소 특성 별
구조 화된 데이터 Stru ct ured Data
관계 형 데이터 베이스 에 저장 할 수 있으며 , 구현 된 데이터를 2 차 원 테이블 구조 로 표현 할 수 있습니다 .
관계 형 데이터 베이 스로 저장 할 수 있습니다 .
먼저 데이터 구조 가 있고 , 그 다음 에는 데이터를 생성 합니다 .
먼저 데이터 구조 가 있고 , 그 다음 에는 데이터를 생성 합니다 .
국가 , 통화 , 조직 , 제품 , 고객
구조 화 되지 않은 데이터 Un struct ured Data
데이터 베이스 2 차 원 논 리 테이블 로 표현 하기 불편 한 상대 적으로 고정 되지 않은 형 식 데이터
관계 형 데이터 베이 스로 저장 할 수 없는 다양한 형 식
데이터 의 양 은 일반적으로 큽 니다 .
데이터 의 양 은 일반적으로 큽 니다 .
이미지 , 파일 , 비디오 , 오 디오 , XML
참조 데이터 기본 데이터
구조화된 언어를 사용하여 속성을 설명하는 이러한 유형의 데이터는 분류 또는 목록 작성에 사용되며 참조 데이터라고도 합니다.
일반적으로 제한 된 허용 / 선택 값 범위 가 있습니다 .
매우 안정 적인 정 적 데이터 , 비즈니스 로 사용할 수 있습니다 .
매우 안정 적인 정 적 데이터 , 비즈니스 로 사용할 수 있습니다 .
계약 유형 , 국가 , 통화
마스터 데이터 마스터 데이터
기업 내 프로세스 및 시스템 전반에서 재사용할 수 있고, 고유하고 정확하며 신뢰할 수 있는 데이터 소스를 갖춘, 비즈니스 가치가 높은 데이터.
일반적으로 비즈니스 이벤트 의 참가 자 이며 , 기업 내에서 프로세 스 및 시스템 간에 반복 적으로 호출 할 수 있습니다 . 값 은 미리 정의 된 데이터 범위 로 제한 되지 않습니다 .
비즈니스 이벤 트가 발생 하기 전에 객 관 적으로 존재 하고 안정 적입니다 . 마스터 데이터 에 대한 추가 설명 은 마스터 데이터 범 주에 속 할 수 있습니다 .
비즈니스 이벤 트가 발생 하기 전에 객 관 적으로 존재 하고 안정 적입니다 . 마스터 데이터 에 대한 추가 설명 은 마스터 데이터 범 주에 속 할 수 있습니다 .
엔 티 티 조직 , 공급 자 , 고객 , 인 력 기본 정보
Tran sa ction al Data 트 랜 잭 션 데이터
비즈니스 이벤 트를 기록 하는 데 사용 되며 , 본질 적으로 마스터 데이터 간의 활동 으로 생성 되는 데이터 입니다 .
그것은 일반적으로 일 회 성 이며 , 매우 강력한 시간 제한 을 가지고 있습니다 .
트 랜 잭 션 데이터는 마스터 데이터 와 독립 적으로 존재 할 수 없습니다 .
트 랜 잭 션 데이터는 마스터 데이터 와 독립 적으로 존재 할 수 없습니다 .
BO Q , 지급 지시 , 마스터 생산 계획
관찰 데이터 Obser v ational Data
관 측 자는 관 측 도구를 통해 관 측 대 상의 행동 / 프로세 스에 대한 기록 데이터를 취 득 합니다 .
일반적으로 데이터 의 양 이 크 다 . 데이터는 프로세 스 적이며 주로 모니터링 분석 에 사용됩니다 .
기계 에 의해 자동 으로 수집 될 수 있습니다 .
기계 에 의해 자동 으로 수집 될 수 있습니다 .
시스템 로 그 , IoT 데이터 , 운송 프로세 스
에서 생성 되는 GPS 데이터
에서 생성 되는 GPS 데이터
조건 부 데이터 규칙 데이터
비즈니스 규칙 변 수 (일 반 적으로 의사 결정 테이블 , 관계 테이블 , 스 코 어 카 드 등) 를 설명 하는 구조 화된 데이터는 비즈니스 규칙을 구현 하는 핵심 데이터 입니다 .
규칙 데이터는 인 스턴 스 화 할 수 없으며 논 리적 엔 티 티 로 만 존재 합니다 . 규칙 데이터 의 구조 는 세 로 및 횡 두 차 원에서 상대 적으로 안정 적이며 변경 형태 는 대부분 콘텐츠 새로 고 침 입니다 .
규칙 데이터 의 변경 이 비즈니스 활동에 미치는 영향 은 광범 위 합니다 .
규칙 데이터 의 변경 이 비즈니스 활동에 미치는 영향 은 광범 위 합니다 .
사 원 환 급 규정 준수 점 수 규칙 , 출 장 수 당 규칙
데이터 보고 Report Data
데이터를 처리 한 후 비즈니스 의사 결정 의 기초 로 사용하는 데이터 입니다 .
일반적으로 데이터 처 리가 필요합니다 . 더 나은 분석 을 위해 다양한 소 스의 데이터를 정리 하고 통합 하는 것이 종종 필요합니다 .
차 원 및 지 표 값 은 모두 보고서 데이터 로 분류 할 수 있습니다 .
차 원 및 지 표 값 은 모두 보고서 데이터 로 분류 할 수 있습니다 .
수익 , 원 가
설명 데이터 수단
메 타 데이 터 메 타 데이 터
데이터 정의 는 기업이 사용하는 물리적 데이터 , 기술 및 비즈니스 프로세 스 데이터 규칙 및 제 약 조건 , 데이터 의 물리적 및 논 리적 구조 에 대한 정보 입니다 .
데이터 (예 : 데이터 베이스 데이터 요소 , 데이터 모델), 관련 개념 (예 : 비즈니스 프로세 스 , 애플 리케이션 시스템 , 소프트웨어 코드 , 기술 아 키 텍 처) 및 이들 사이의 연결 (관 계) 을 설명 하는 설명 적 레이 블 입니다 .
데이터 표준 , 비즈니스 용 어 , 지 표 정의
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