데이터 아키텍처(Data Architecture)는 정보 시스템에서 데이터를 효과적으로 수집, 저장, 관리, 사용하기 위한 원칙, 표준, 모델, 정책, 기술적 구조를 정의하고 설계하는 체계적인 접근 방법입니다. 기술사 수준에서는 단순한 정의를 넘어 데이터 아키텍처의 구성 요소, 프레임워크, 연계 체계, 품질 관리, 거버넌스 등 전반적인 영역에 대해 심층적으로 설명할 수 있어야 합니다. 다음은 기술사 시험 수준에 맞춘 설명입니다.
1. 데이터 아키텍처 정의
데이터 아키텍처는 조직의 정보자산을 전략적으로 관리하고, 정보 시스템 간 데이터 흐름과 통합을 설계함으로써 데이터 품질, 무결성, 가용성, 보안을 보장하는 구조적 체계이다. 이는 EA(Enterprise Architecture)의 하위 영역 중 하나이며, 정보기술(IT) 전략과 비즈니스 전략을 데이터 관점에서 연계하는 핵심 역할을 수행한다.
2. 데이터 아키텍처의 구성 요소
데이터 아키텍처는 일반적으로 다음과 같은 4대 구성 요소로 정의된다.
2.1 데이터 표준화(Data Standardization)
- 데이터 정의, 명명 규칙, 도메인, 단위 등의 표준 수립
- 메타데이터 관리 체계 정립
2.2 데이터 모델링(Data Modeling)
- 개념적 모델(Conceptual Data Model)
- 논리적 모델(Logical Data Model)
- 물리적 모델(Physical Data Model)
- ERD(Entity-Relationship Diagram), 정규화, 제약조건 관리
2.3 데이터 통합(Data Integration)
- 데이터 흐름, 인터페이스 설계
- 데이터 웨어하우스, 데이터 레이크, MDM(Master Data Management)
- ETL/ELT 처리 및 통합 패턴
2.4 데이터 거버넌스 및 품질 관리
- 데이터 소유권, 책임, 보안, 개인정보보호
- 데이터 품질 관리(DQ), 데이터 계보(Data Lineage)
- 조직 내 데이터 정책 및 감사 체계
3. 대표적인 데이터 아키텍처 프레임워크
- Zachman Framework: 데이터는 'What' 관점에서 정의됨
- TOGAF (The Open Group Architecture Framework): 데이터 아키텍처는 ADM의 3단계에서 정의
- DAMA-DMBOK: 데이터 관리 11개 지식 영역 제시
- K-DAF (한국형 데이터 아키텍처 프레임워크): 행정안전부 제시, 공공기관에 적용
4. 데이터 아키텍처 설계 절차
- 현행 데이터 구조 분석: 시스템 간 연계, 메타데이터, DB 구조 파악
- 요구사항 수집: 비즈니스, 규제, 성능 요구사항
- 목표 아키텍처 수립: 데이터 모델, 통합 전략, 표준, 품질 관리
- 이행 계획 수립: 갭 분석, 로드맵 작성
- 정책 수립 및 운영 체계 정비: 거버넌스, 교육, 모니터링 체계 수립
5. 데이터 아키텍처와 연계 체계
- EA와의 연계: 비즈니스 아키텍처, 애플리케이션 아키텍처, 기술 아키텍처와 통합
- 보안 아키텍처와의 연계: 개인정보보호법, ISMS, DLP 등 보안 정책 반영
- AI/Big Data와의 연계: 정형/비정형 데이터 처리, 데이터 레이크 기반 분석 아키텍처 필요
- 클라우드 환경과의 연계: 데이터 이동성, 분산 저장, SaaS/PaaS 모델 고려
6. 데이터 아키텍처의 최신 동향
- Data Mesh: 분산된 데이터 제품 중심의 아키텍처
- Data Fabric: 통합된 데이터 관리 환경 제공
- Metadata-driven Architecture: 메타데이터 기반 통제 및 자동화
- AI/DataOps 기반 자동화: 데이터 파이프라인의 자동 생성 및 운영
7. 결론
데이터 아키텍처는 단순한 데이터베이스 설계가 아니라, 조직의 비즈니스 전략을 데이터 기반으로 달성하기 위한 전략적 도구이며, 기술사 수준에서는 데이터 생애주기, 거버넌스, 품질, 보안까지 통합적으로 고려하여 설계·운영할 수 있어야 한다.
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