글로벌 스탠더드 데이터 모델(양장본 HardCover)

대용량 데이터베이스 솔루션을 이을

새로운 데이터 모델의 바이블!



평생을 데이터 분야에서만 일해온 명실상부한 한국을 대표하는 데이터 전문가 이화식.

본서는 새로운 개념의 IT 이론 서적이 아닌 전 세계 데이터 표준을 집대성한 데이터 모델의 정석집 이다.

독자는 이 책을 통해 자신이 속해있는 산업의 데이터 모델뿐 아니라 전 산업의 데이터 모델을 "입체적으로 습득" 함으로써 흔들리지 않는 자기 기준을 갖게 될 것이다.



또한, 이 책은 복잡하고 심오한 데이터 관련 지식과 경험을 알기 쉬운 참조 모델로 잘 표현하고 있다. 기업데이터를 어떻게 설계하느냐를 이보다 더 일목요연하게 보여준 산업계 지침서는 없다. 학계 데이터 분야의 심오한 이론을 저자는 현장 중심으로 데이터 최고 전문가답게 알기 쉽게 풀어냈다.

그의 저서 '대용량 데이터베이스 솔루션'이 관계형 데이터베이스의 바이블이 되었듯, 이번에 새롭게 나오는 '글로벌 스탠더드 데이터 모델'은 또한 데이터 모델의 새로운 바이블이 될 것이다.

제1부. 데이터 아키텍처의 수립전략

1장. 정보기술 아키텍처의 등장과 그 후

1.1 정보기술 아키텍처의 등장배경

1.1.1 경영환경의 기상변화

1.1.2 산업 전반의 IT 주요쟁점(Issue)

1.2 정보기술 아키텍처의 개념

1.2.1 정보기술 아키텍처의 개요

1.2.2 정보기술 아키텍처의 성공요인

1.2.3 전사적 아키텍처의 구성

1.2.4 전사적 아키텍처의 프레임워크

1.2.5 주요 아키텍처의 개념 비교

1.2.6 데이터 아키텍처가 중요한 이유

1.3 아키텍처 수행결과에 대한 평가와 반성

1.3.1 수행한 내용에 대한 고찰

1.3.2 수행한 조직에 대한 비판

1.3.3 관리와 통제에 대한 반성

1.3.4 데이터 아키텍처의 도입 수준



2장. 데이터 아키텍처의 개요

2.1 데이터아키텍처의개념

2.1.1 데이터 아키텍처의 구성

2.1.2 데이터 아키텍처와 데이터 모델링의 비교

2.1.3 데이터 구조영역의 단계별 개념

2.1.3.1 개괄적(Contextual) 모델

2.1.3.2 개념적(Conceptual) 데이터 모델

2.1.3.3 논리적(Logical) 모델

2.1.3.4 물리적(Physical) 모델

2.1.3.5 부가적(Out-of-context) 단계

2.1.4 데이터 흐름영역의 단계별 개념

2.1.4.1 개괄적 데이터 흐름 단계

2.1.4.2 개념적 데이터 흐름 단계

2.1.4.3 논리 교환규칙 정의 단계

2.1.4.4 물리 변환규칙 정의 단계

2.1.5 데이터 관리체계의 수립

2.1.5.1 데이터 관리정책 수립

2.1.5.2 데이터 관리체계의 정의

2.1.5.3 데이터 관리 프로세스의 정의

2.1.5.4 데이터 관리조직의 역할 정의

2.1.5.5 데이터 거버넌스 시스템 구축



3장. 데이터 구조의 혁신 전략

3.1 데이터 구조의 혁신화 방안

3.1.1 데이터 구조의 혁신이 필요한 이유

3.1.2 데이터 구조혁신을 위한 고려요소

3.1.3 주목받기 시작한 데이터 아키텍처의 신역할론

3.1.4 마스터(Master) 데이터의 구조 혁신

3.1.4.1 마스터 데이터의 정의

3.1.4.2 마스터 데이터 관리의 필요성

3.1.4.3 CRM은 MDM의 반면교사

3.1.4.4 MDM 시스템 구축의 성공전략

3.1.4.5 MDM의 미래 가치



제2부. 스탠더드 데이터 모델의 개요

1장. 스탠더드 데이터 모델의 등장 배경

1.1 기존 데이터 모델에서 발생하는 일반적인 문제점

1.1.1 데이터 모델에 대한 기존의 인식

1.1.2 구조적 측면에서 바라 본 문제점

1.1.3 관리적 측면에서 바라 본 문제점

1.2 문제해결의 대안으로서의 스탠더드 모델

1.2.1 스탠더드 모델이 가진 의미

1.2.2 스탠더드 데이터 모델의 적용 효과



2장 스탠더드 데이터 모델의 기본 개념

2.1 데이터 모델의 본질에 대한 개괄적 고찰

2.2 물리적 개체와 논리적 개체에 대한 이해

2.2.1 물리적 개체와 논리적 개체의 개념비교

2.2.2 논리적 개체의 진정한 의미와 역할

2.2.3 논리적 개체의 유형별 사례

2.3 스탠더드 데이터 모델의 골격

2.3.1 스탠더드 데이터 모델의 개관(槪觀)

2.3.2 전사관계자(Involved Party) 영역의 개요

2.3.3 상품/서비스(Product or Service) 영역의 개요

2.3.4 계정(Account) 영역의 개요

2.3.5 서비스 약정(Service Agreement) 영역의 개요

2.3.6 가격정책(Price Policy, Price Plan) 영역의 개요

2.3.7 청구/입금(Charge & Payment) 영역의 개요

2.3.8 미납관리(Collection) 영역의 개요

2.3.9 통합 자원(Resource) 영역의 개요

2.3.10 오더관리(Order Management) 영역의 개요

2.3.11 인벤토리(Inventory) 영역의 개요

2.3.12 업무처리(Business Action) 영역의 개요



3장. 스탠더드 데이터 모델의 이해를 위한 선결 요건

3.1 엔터티 통합의 이해

3.1.1 엔터티 통합의 진정한 의미

3.1.2 통합 엔터티의 독립성

3.1.3 통합 엔터티의 정의 원칙

3.2 관계 통합의 이해

3.2.1 관계 통합의 진정한 의미

3.2.2 직렬식과 병렬식 관계의 비교

3.2.3 순환구조의 관계 통합

3.3 속성 통합의 이해

3.3.1 속성 통합의 진정한 의미

3.3.2 속성 통합과 분리의 결정기준

3.3.3 속성 통합의 새로운 표현법

3.4 통합 모델의 기본형

3.4.1 기본형의 구성

3.4.2 표준 모델이 높은 유연성을 가지는 이유

3.4.3 기본형의 적용 유형

3.5 데이터 모델에 대한 편견과 오해의 해소

3.5.1통합과 명확성의 상관관계

3.5.2통합과 독립성의 상관관계

3.5.3모델링은 누가해도 유사하다?

3.5.4데이터 모델은 업무규칙에 종속적이다?

3.5.5표준은 현실세계를 모두 반영할 수는 없다?

3.5.6업종의 특성이 표준에 미치는 영향

3.5.7물리모델 전환에 대한 편견의 해소



4장. 핵심 스탠더드 데이터 모델의 상세

4.1 전사관계자 영역의 상세

4.1.1전사관계자 영역에 대한 개요

4.1.2전사관계자 영역의 서브타입

4.1.2.1 사람관계자(Person Party)의 상세

4.1.2.2 조직관계자(Organization Party)의 상세

4.1.2.3 그룹관계자(Group Party)의 상세

4.1.2.4 역할관계자(Role Party)의 상세

4.1.2.5 비배타적 서브타입(Inclusive Subtype)

4.1.2.6 전사관계자의 업종별 사례 연구

4.2 상품/서비스(Product or Service) 영역의 상세

4.2.1상품/서비스 영역에 대한 새로운 이해

4.2.1.1 기존 상품/서비스 관리 방식의 문제점

4.2.1.2 상품/서비스 개념의 재정립

4.2.1.3 고객 맞춤형 상품/서비스의 개념

4.2.2상품/서비스 영역의 기본형 상세

4.2.2.1 상품/서비스 영역의 기본형

4.2.2.2 상품/서비스의 관계 정의

4.2.3상품/서비스 영역의 응용형

4.2.3.1 판매상품과 기능상품의 개념

4.2.3.2 보험형 상품/서비스 모델

4.2.3.3 기타 업종별 상품/서비스 모델 사례

4.3 계정(Account) 영역의 상세

4.3.1고객 계정(Customer Account) 영역의 상세

4.3.1.1 고객 계정의 개념 정립

4.3.1.2 고객 계정의 개체단위 결정

4.3.2서비스 계정(Service Account)과 청구 계정(Billing Account

4.3.2.1 서비스 계정의 상세한 개념

4.3.2.2 청구 계정의 상세한 개념 정립

4.3.2.3 서비스 계정과 청구 계정의 연관성

4.3.2.4 ACCOUNT 모델의 표준형

4.3.2.5 ACCOUNT의 다계층 구조와 GROUP

4.3.3ACCOUNT 모델의 사례 연구

4.3.3.1 대학의 ACCOUNT 모델

4.3.3.2 온라인 게임 ACCOUNT 모델

4.3.3.3 이동통신 ACCOUNT 모델

4.3.3.4 은행업무 ACCOUNT 모델

4.3.3.5 보험업무 ACCOUNT 모델



부록 글로벌 스탠더드 데이터 모델링 훈련용 사례

찾아보기(Index)

이화식 한국을 대표하는 데이터 전문가

초대 데이터 구루 (2010)

국가 정보화 부문 대통령 표창 (2015)

現 (주)엔코아 대표이사 겸 대표 컨설턴트

前 한국 오라클 기술 자문 실장

논문 : 대단위 시스템 구축 시의 RDB Performance 위기의 해결(1992)

저서 : 대용량 데이터 베이스 솔루션Ⅰ, 대용량 데이터 베이스 솔루션 Ⅱ,새로쓴 대용량 데이터 베이스 솔루션Ⅰ, 데이터 아키텍처 솔루션 Ⅰ