목차
01 마스터데이터와 마스터데이터 관리 = 25
1.1 마스터데이터는 왜 필요한가 = 25
1.2 마스터데이터의 근원 = 27
1.2.1. 사례 : 고객 데이터 = 29
1.3 마스터데이터란? = 30
1.4 마스터데이터 관리란? = 34
1.5 MDM의 효과 = 36
1.6 복잡한 약어 모음 : CRM／SCM／ERP／BI는 무엇인가? = 41
1.7 조직 문제와 마스터데이터 관리 = 44
1.8 MDM과 데이터 품질 = 47
1.9 기술과 마스터데이터 관리 = 49
1.10 이 책에 관해 = 49
1.11 요약 = 52
02 조정하기 : 이해당사자, 요구사항 그리고 기획 = 29
2.1 개요 = 29
2.2 비즈니스 가치 소통하기 = 30
2.2.1. 데이터 품질 제고하기 = 31
2.2.2. 시스템 간 합치 문제 줄이기 = 32
2.2.3. 운영 복잡도 줄이기 = 32
2.2.4. 설계와 구현 단순화하기 = 33
2.2.5. 통합문제 완화하기 = 34
2.3 이해당사자 = 34
2.3.1. 임원 = 35
2.3.2. 비즈니스 고객 = 36
2.3.3. 애플리케이션 담당자 = 37
2.3.4. 정보 아키텍트 = 37
2.3.5. 데이터 거버넌스와 데이터 품질 = 38
2.3.6. 메타데이터 분석가 = 38
2.3.7. 시스템 개발자 = 39
2.3.8. 운영요원 = 39
2.4 프로젝트 정의서 작성하기 = 40
2.5 참여자 조정과 작업 개시 = 42
2.5.1. 협업을 위한 프로세스와 절차 = 43
2.5.2. RACI 매트릭스 = 44
2.5.3. 비즈니스 모델링 = 45
2.5.4. 메타데이터를 통한 의견수렴 = 46
2.5.5. 데이터 거버넌스 = 47
2.6 데이터 요구사항을 통한 실현성 확보 = 48
2.6.1. 비즈니스 컨텍스트 파악하기 = 49
2.6.2. 이해당사자 인터뷰 = 50
2.6.3. 요구사항 종합 = 52
2.6.4. 실현성 확보와 다음 단계로 진행하기 = 52
2.7 요약 = 54
03 MDM 구성요소와 성숙도 모델 = 55
3.1 개요 = 55
3.2 MDM의 기본 = 56
3.2.1. 아키텍처 = 58
3.2.2. 마스터데이터 모델 = 58
3.2.3. MDM시스템 아키텍처 = 59
3.2.4. MDM 서비스 레이어 아키텍처 = 60
3.3 거버넌스를 이용한 정보 감시 = 61
3.3.1. 정의 표준화 = 61
3.3.2. 융합 메타데이터 관리 = 62
3.3.3. 데이터 품질 = 63
3.3.4. 데이터 스튜어드십 = 64
3.4 운영 관리 = 64
3.4.1. 아이덴티티 관리 = 65
3.4.2. 계층 관리와 데이터 리니지 = 66
3.4.3. 마이그레이션 관리 = 66
3.4.4. 운영관리／설정 = 67
3.5 식별과 융합 = 67
3.5.1. 아이덴티티 검색과 충돌해소 = 68
3.5.2. 레코드 연결성 = 68
3.5.3. 병합과 융합 = 69
3.6 통합 = 69
3.6.1. 애플리케이션 통합과 마스터데이터 = 70
3.6.2. MDM 컴포넌트 서비스 레이어 = 71
3.7 비즈니스 프로세스 관리 = 71
3.7.1. 비즈니스 프로세스 통합 = 72
3.7.2. 비즈니스 규칙 = 73
3.7.3. MDM 비즈니스 컴포넌트 레이어 = 74
3.8 MDM 성숙도 모델 = 74
3.8.1. 초기 = 75
3.8.2. 대응형 = 76
3.8.3. 관리형 = 77
3.8.4. 능동형 = 78
3.8.5. 전략적 성능 = 80
3.9 구현 로드맵 만들기 = 81
3.10 요약 = 83
04 MDM을 위한 데이터 거버넌스 = 85
4.1 개요 = 85
4.2 데이터 거버넌스란 무엇인가? = 87
4.3 터닦기 : 비즈니스 전략에 정보 전략 맞추기 = 88
4.3.1. 정보 아키텍처 분명히 하기 = 89
4.3.2. 비즈니스 목표에 정보 기능 맞추기 = 90
4.3.3. 정보정책을 위한 프로세스 프레임워크 조직하기 = 91
4.4 데이터 품질과 데이터 거버넌스 = 92
4.5 리스크 영역 = 92
4.5.1. 비즈니스와 재무 = 93
4.5.2. 보고 = 93
4.5.3. 엔티티 지식 = 94
4.5.4. 개인정보 보호 = 95
4.5.5. 사용성 제한 = 95
4.6 MDM 리스크 = 95
4.6.1. 조정과 협력을 위한 의견 수렴 = 96
4.6.2. 데이터 소유권 = 96
4.6.3. 시맨틱 측면: 형식, 기능, 의미 = 98
4.7 정보정책 준수도를 통한 리스크 관리 = 99
4.8 키 데이터 엔티티 = 101
4.9 주요 데이터 요소 = 102
4.10 정보정책 정하기 = 103
4.11 매트릭스와 측정 = 104
4.12 모니터링과 평가 = 106
4.13 책임과 의무 프레임워크 = 106
4.14 데이터 거버넌스 책임자 = 108
4.15 데이터 거버넌스위원회 = 108
4.16 데이터 조정위원회 = 109
4.17 데이터 스튜어드 = 110
4.18 요약 = 111
05 데이터 품질과 MDM = 113
5.1 개요 = 113
5.2 배포와 확산 그리고 메타데이터 = 115
5.3 데이터 품질의 종류 = 116
5.3.1. 유일성 = 117
5.3.2. 정확성 = 118
5.3.3. 일관성 = 119
5.3.4. 완전성 = 120
5.3.5. 적시성 = 120
5.3.6. 최신성 = 121
5.3.7. 형식 준수성 = 122
5.3.8. 참조무결성 = 122
5.4 데이터 품질과 데이터 통합 솔루션 = 123
5.5 평가 : 데이터 프로파일링 = 124
5.5.1. 메타데이터 충돌해소를 위한 프로파일링 = 125
5.5.2. 데이터 품질 평가를 위한 프로파일링 = 127
5.5.3. 데이터 마이그레이션 일환으로서의 프로파일링 = 128
5.6 데이터 클린징 = 128
5.7 데이터 제어 = 131
5.7.1. 데이터와 프로세스 제어 = 132
5.7.2. 데이터 품질 제어와 데이터 검증 = 133
5.8 MDM과 데이터 품질 서비스수준동의서 = 134
5.8.1. 데이터 제어, 신뢰성 그리고 제어 프레임워크 = 135
5.9 데이터 프로파일링, 품질, MDM의 상호관계 = 135
5.10 요약 = 136
06 MDM을 위한 메타데이터 관리 = 139
6.1 개요 = 139
6.2 비즈니스 정의 = 144
6.2.1. 개념 = 144
6.2.2. 비즈니스 용어 = 145
6.2.3. 정의 = 146
6.2.4. 시맨틱스 = 147
6.3 참조 메타데이터 = 148
6.3.1. 개념적 도메인 = 148
6.3.2. 데이터값 도메인 = 149
6.3.3. 참조 테이블 = 150
6.3.4. 매핑 = 151
6.4 데이터 요소 = 153
6.4.1. 주요 데이터 요소 = 154
6.4.2. 데이터 요소 정의 = 155
6.4.3. 데이터 형식 = 155
6.4.4. 별칭／동의어 = 156
6.5 정보 아키텍처 = 157
6.5.1. 마스터데이터 객체 클레스 타입 = 158
6.5.2. 마스터 엔티티 모델 = 159
6.5.3. 마스터 객체 디렉토리 = 160
6.5.4. 관계형 테이블 = 160
6.6 데이터 거버넌스를 위한 메타데이터 = 160
6.6.1. 정보 용도 = 161
6.6.2. 정보 품질 = 162
6.6.3. 데이터 품질 SLA = 162
6.6.4. 접근제어 = 163
6.7 서비스 메타데이터 = 163
6.7.1. 서비스 디렉토리 = 164
6.7.2. 서비스 사용자 = 165
6.7.3. 인터페이스 = 165
6.8 비즈니스 메타데이터 = 166
6.8.1. 비즈니스 정책 = 168
6.8.2. 정보 정책 = 168
6.8.3. 비즈니스 규칙 = 169
6.9 요약 = 169
07 마스터 메타데이터와 마스터데이터 정하기 = 171
7.1 개요 = 171
7.2 마스터데이터의 특징 = 174
7.2.1. 분류와 계층화 = 174
7.2.2. 하향식 접근법 : 비즈니스 프로세스 모델 = 176
7.2.3. 상향식 접근법 : 데이터 자산 평가 = 178
7.3 시맨틱 메타데이터 식별 및 중앙집중화 = 179
7.3.1. 예제 = 180
7.3.2. 통합을 위한 분석 = 182
7.3.3. 마스터 메타데이터 수집 및 분석 = 182
7.3.4. 구조적 유사성 해소하기 = 184
7.4 데이터 객체 시맨틱스 통일시키기 = 185
7.5 마스터데이터 명확히 하기 = 186
7.5.1. 마스터데이터 타입 명확히 하기 = 187
7.5.2. 재귀적으로 반복되는 메타데이터 프로파일링 = 188
7.5.3. 표현방식 표준화 하기 = 188
7.6 요약 = 189
08 MDM을 위한 데이터 모델링 = 191
8.1 개요 = 191
8.2 마스터 리파지토리의 특징 = 192
8.2.1. 식별속성의 특성 = 193
8.2.2. 최소 마스터 레지스트리 = 193
8.2.3. 식별속성 정하기 = 194
8.3 정보 공유 및 교환 = 195
8.3.1. 마스터데이터 공유 네트워크 = 196
8.3.2. 배경 및 가정 = 197
8.3.3. 2가지 모델 : 영속 모델과 교환 모델 = 199
8.4 표준 교환 및 융합 모델 = 199
8.4.1. 교환 모델 = 201
8.4.2. 타입 변환 관리를 위한 메타데이터 사용하기 = 202
8.4.3. 주의 : 타입 축소 변환 = 202
8.5 융합 모델 = 203
8.6 영속적 마스터 개체 모델 = 204
8.6.1. 데이터 라이프사이클 지원하기 = 205
8.6.2. 유니버설 모델링 방법 = 206
8.6.3. 데이터 라이프사이클 = 207
8.7 마스터 관계 모델 = 208
8.7.1. 프로세스에 의한 관계성 = 208
8.7.2. 관계성 기록하고 검증하기 = 209
8.7.3. 모델 확장 = 209
8.8 요약 = 210
09 MDM 패러다임과 아키텍처 = 211
9.1 개요 = 211
9.2 MDM 사용 시나리오 = 212
9.2.1. 참조 정보 관리 = 213
9.2.2. 기간계 사용 = 216
9.2.3. 분석계 사용 = 218
9.3 MDM 아키텍처 패러다임 = 220
9.3.1. 가상／레지스트리 = 222
9.3.2. 트랜잭션 허브 = 224
9.3.3. 하이브리드／중앙집중형 마스터 = 225
9.4 구현 스펙트럼 = 227
9.5 애플리케이션 영향과 아키텍처 선택 = 229
9.5.1. 마스터 속성 개수 = 230
9.5.2. 융합 = 231
9.5.3. 동기화 = 231
9.5.4. 접근 = 232
9.5.5. 서비스 복잡도 = 232
9.5.6. 성능 = 233
9.6 요약 = 234
10 데이터 융합과 통합 = 235
10.1 개요 = 235
10.2 정보 공유 = 237
10.2.1. 추출과 융합 = 237
10.2.2. 표준화와 배포 서비스 = 238
10.2.3. 데이터 연계 = 239
10.2.4. 데이터 전파 = 240
10.3 정보 식별 = 241
10.3.1. 식별값 인덱스 = 241
10.3.2. 다양성 문제 = 242
10.4 충돌해소를 위한 융합 기술 = 244
10.4.1. 충돌해소 = 244
10.4.2. 파싱과 표준화 = 246
10.4.3. 데이터 변환 = 247
10.4.4. 정규화 = 248
10.4.5. 매칭／연계 = 248
10.4.6. 근사 매칭 방법 = 250
10.4.7. 생일 패러독스와 차원의 저주 = 251
10.5 분류 = 252
10.5.1. 분류의 중요성 = 253
10.5.2. 콘텐츠의 가치와 새로운 방법들 = 254
10.6 융합 = 255
10.6.1. 유사도 범위 = 256
10.6.2. 생존성 = 256
10.6.3. 통합 오류 = 258
10.6.4. 배치와 인라인 = 260
10.6.5. 이력과 리니지 = 261
10.7 추가적인 고려사항 = 262
10.7.1. 데이터 소유권과 융합 권한 = 262
10.7.2. 접근 권한과 사용 제한 = 264
10.7.3. 융합 대신 격리 = 264
10.8 요약 = 265
11 마스터데이터 동기화 = 267
11.1 개요 = 267
11.2 가용성과 그 의미 = 269
11.3 트랜잭션, 데이터 종속성 그리고 동기화 = 270
11.3.1. 데이터 종속성 = 272
11.3.2. 비즈니스 프로세스 고려사항 = 273
11.3.3. 트랜잭션 순차화 = 274
11.4 동기화 = 275
11.4.1. 애플리케이션 인프라 동기화 요구사항 = 276
11.5 개념적 데이터 공유 모델 = 278
11.5.1. 레지스트리 데이터 공유 = 278
11.5.2. 리파지토리 데이터 공유 = 279
11.5.3. 혼합형과 연계형 리파지토리 = 281
11.5.4. MDM, 캐시 모델과 일관성 = 282
11.6 점진적 적용 = 285
11.6.1. 새로운 데이터 소스 들여오기 = 285
11.6.2. 애플리케이션 적용 = 286
11.7 요약 = 287
12 MDM과 기능성 서비스 레이어 = 289
12.1 마스터데이터의 수집과 사용 = 290
12.1.1. 불충분한 ETL = 291
12.1.2. 기능성 복제 = 292
12.1.3. 애플리케이션 의존성 조정 = 292
12.1.4. 아키텍처 성숙의 필요성 = 292
12.1.5. 기능성의 유사성 = 293
12.2 서비스 - 기반 접근방식의 개념 = 294
12.3 마스터데이터 서비스 식별 = 297
12.3.1. 마스터데이터 객체 라이프사이클 = 297
12.3.2. MDM 서비스 컴포넌트 = 299
12.3.3. 금융 사례들 더 살펴보기 = 300
12.3.4. 기능 찾기 = 302
12.4 MDM으로의 전환 = 304
12.4.1. 랩퍼를 통한 전환 = 305
12.4.2. 서비스를 통한 성숙 = 307
12.5 애플리케이션 서비스 지원 = 308
12.5.1. 마스터데이터 서비스 = 309
12.5.2. 라이프사이클 서비스 = 310
12.5.3. 접근제어 = 311
12.5.4. 통합 = 311
12.5.5. 융합 = 312
12.5.6. 워크플로우／규칙 = 313
12.6 요약 = 315
13 MDM 관리지침 = 317
13.1 마스터데이터 통합과 관리를 위한 비즈니스 타당성 검증 = 318
13.2 MDM 로드맵과 롤아웃 계획 도출 = 322
13.2.1. MDM 로드맵 = 322
13.2.2. 롤아웃 계획 = 324
13.3 역할과 책임 = 327
13.4 프로젝트 계획 = 328
13.5 비즈니스 프로세스 모델과 사용 시나리오 = 329
13.6 마스터 통합을 위한 초기 데이터 집합 인식하기 = 330
13.7 데이터 거버넌스 = 331
13.8 메타데이터 = 332
13.9 마스터 객체 분석 = 333
13.10 마스터 객체 모델링 = 335
13.11 데이터 품질 관리 = 336
13.12 데이터 추출, 공유, 융합 그리고 채우기 = 337
13.13 MDM 아키텍처 = 339
13.14 마스터데이터 서비스 = 340
13.15 이행 계획 = 342
13.16 지속적인 유지보수 = 344
13.17 요약 : 더욱더 높이! = 345
찾아보기 = 346
