데이터베이스 구축 5. 데이터 전환

yuhyeonp·2020년 5월 27일
0

1. 데이터 전환

  • 운영 중인 기존 시스템(As-Is)의 축적 데이터를 추출(Extraction)해 새로 개발할 정보 시스템(To-be)가 운영 가능하도록 변환(Transformation) 후 적재(Loading)
    • ETL / Data Migration(데이터 이행)

2. 데이터 전환 계획서

  • 데이터 전환이 필요한 대상 분석해 작업에 필요한 모든 계획을 기록
    • 항목
      • 데이터 전환 개요
        • 데이터 전환 목표
        • 주요 성공 요인
        • 전제조건 및 제약조건
      • 데이터 전환 대상 및 범위
      • 데이터 전환 환경 구성
      • 데이터 전환 조직 및 역할
        • 데이터 전환 조직
        • 조직별 역할
      • 데이터 전환 일정
      • 데이터 전환 방안
      • 데이터 정비 방안
        • 데이터 정비 대상 및 방법
        • 데이터 정비 일정 및 조직
      • 비상 계획
        • 종합상황실 및 의사소통 체계
      • 데이터 복구 대책

3. 데이터 전환 환경 구성

  • 원천 시스템 구성도
    • As-Is 시스템의 서버, 스토리지, 네트워크 등 포함해 작성
  • 목적 시스템 구성도
    • To-Be 시스템의 서버, 스토리지, 네트워크 등 포함
  • 전환 단계별 DISK 용량 선정
    • 전환 검증 / 시험 / 본 전환 단계별 요구 File 및 DB 공간 산정 후 기술

4. 데이터 전환 방안

  • 데이터 전환 규칙
    • 공통 적용할 규칙 기술
  • 데이터 전환 절차
    • 준비, 설계/개발, 테스트, 실데이터 전환, 최종 전환 및 검증 절차를 체계적이고 상세하게 기술
      • 흐름도 작성
  • 데이터 전환 방법
    • 단위 업무별 기술
      • 요구 전제조건 함께
  • 데이터 전환 설계
    • 업무별 대상 및 제외 대상 기술
      • As-Is 시스템 테이블과 To-Be 시스템 테이블의 매핑 정의서 작성
  • 전환 프로그램 개발 및 테스트 계획
    • 전환 프로그램
      • 목록별 프로그램 입력 정보, 중간 생성 정보, 출력 정보, 프로그램 위치, 담당자 등
      • As-Is 시스템에서의 사용 데이터 세부 항목
    • 테스트
      • 체크리스트 기반
      • 실시 결과를 전환 시나리오에 반영하도록 계획
  • 데이터 전환 계획
    • 선 전환 / 본 전환 / 후 전환으로 분리(시간 단축)
  • 데이터 검증 방안
    • 전환 데이터의 정합성 검증
      • 전환 중 발생 가능한 문제에 대응 가능하도록 단계별 데이터 전환 검증 방안 수립하여 기술

5. 데이터 검증

  • 전환 과정이 정상 수행되었는지 여부 확인
  • 분류
    • 검증 방법

      • 로그 검증
      • 기본 항목 검증
      • 응용 프로그램 검증
      • 값 검증
    • 검증 단계

      단계방법
      추출로그
      전환로그
      DB 적재로그
      DB 적재 후기본 항목
      전환 완료 후응용 프로그램 / 응용 데이터

6. 로그 검증

  • 데이터 전환 과정에서 작선한 추출/전환/적재 로그 검증
    • 추출 단계
      • As-Is 시스템 데이터 정합성 확인
    • 전환 단계
      • 매핑 정의서 내용 반영 여부 확인
      • 매핑 정의서 오류 확인
    • DB 적재 단계
      • SAM 파일 적재 과정에서 발생 가능한 오류 혹은 데이터 누락 여부 확인

7. 오류 데이터 측정

  • 데이터 품질 분석 후 오류 찾기 위해 As-Is 시스템과 To-Be 시스템 데이터의 정합성 확인
    • 정상 데이터 및 오류 데이터 수 측정
    • 오류 관리 목록 작성
      • 정상 데이터: 전환 대상 범위 내 데이터를 업무 영역 / 테이블별 구분 후 수량 측정/기재
      • 오류 데이터: 업무별 오류 위치 / 유형 확인 후 수량 측정 / 기재

8. 오류 데이터 정제

  • 오류 관리 목록 내 각 항목 분석해 As-Is 데이터 정제하거나 전환 프로그램 수정
    • 오류 데이터 분석
      • 오류 상태 / 심각도 / 해결 방안(수정 불가 오류이면 고객과 협의 결과) 확인 및 기재

9. 데이터 정제요청서

  • As-Is 데이터 정제 혹은 전환 프로그램 수정을 위한 요청사항 및 조치사항 등 전반 내용을 문서 작성
    • 데이터 정제 요건 목록: 오류 관리 목록 기반
      • 정제 요건 목록 내 항목별로 제이터 정제요청서 작성
      • 정제 유형
        • 완전성 / 유효성 / 일치성 / 유일성
      • 정제 방법
        • 원천 / 전환 / 모두
      • 상태

10. 데이터 정제보고서

  • 정제요청서로 As-Is 데이터가 정상적으로 정제되었는지 확인 결과를 문서 작성
    • 요청 데이터와 정제된 항목 육안으로 직접 비교
    • 데이터 전환 프로그램으로 전환하여 오류 발생 여부 확인
    • 정제ID별 작성
    • 데이터 전환 결과 외 오류 데이터 원인, 실제 데이터 정제 건수, 향후 대응 방안 등 포함

0개의 댓글