국가공인 데이터아키텍처 전문가

국가공인자격

관련 근거

자격기본법 제1조(목적)

이 법은 자격에 관한 기본적인 사항을 정함으로써 자격제도의 관리·운영을 체계화하고 평생직업능력 개발을 촉진하여 국민의 사회경제적 지위를 높이고 능력중심사회의 구현에 이바지함을 목적으로 한다.


자격기본법 제19조(민간자격의 공인)

① 주무부장관은 민간자격에 대한 신뢰를 확보하고 사회적 통용성을 높이기 위하여 심의회의 심의를 거쳐 법인이 관리하는 민간자격을 공인할 수 있다.


자격기본법 제30조(자격취득자에 대한 우대)

① 국가 및 지방자치단체는 국가자격 및 공인자격의 직무 분야에 관한 영업의 허가·인가·등록 또는 면허를 하거나 이익을 부여하는 경우에는 다른 법령에 어긋나지 아니하는 범위 안에서 그 직무 분야의 국가자격 또는 공인자격을 취득한 자를 우대할 수 있다.

②사업주는 근로자의 채용·승진·전보, 그 밖에 인사상의 조치를 하는 경우 해당 분야의 국가자격 또는 공인자격을 취득한 자를 우대할 수 있다.

데이터아키텍처 정의

데이터아키텍처(DA, Data Architecture)란 기업의 모든 업무를 데이터 측면에서 처음부터 끝까지 체계화하는 것이다.

데이터아키텍처 전문가 정의

데이터아키텍처 전문가(DAP, Data Architecture Professional)란 효과적인 데이터아키텍처 구축을 위해 전사아키텍처와 데이터품질관리에 대한 지식을 바탕으로 데이터 요건분석, 데이터 표준화, 데이터 모델링, 데이터베이스 설계와 이용 등의 직무를 수행하는 실무자를 말한다.

데이터아키텍처 전문가 자격검정제도 필요성

최근 기업의 정보화 전략을 둘러싼 화두는 단연 전사아키텍처(EA, Enterprise Architecture)이다. 이를 대변하듯 국내 대기업 CIO의 IT전략에 전사아키텍처가 빠짐없이 등장하고 있다. 특히 전사아키텍처의 구성요소 중 데이터아키텍처(DA, Data Architecture)가 가장 중요하게 인식되고 있다. 그 이유는 데이터아키텍처가 정보시스템을 구성하는 기본 요소인 데이터에 연관된 모든 계층을 총망라한 체계적인 방법이기 때문이다. 다시 말해, 정보시스템의 근간을 체계화하는 것이 데이터아키텍처이다. 그러나 이러한 데이터아키텍처의 중요성에 비해 이에 대한 전문적 지식을 갖춘 인재는 상대적으로 매우 빈약한 현실이다.

이에 한국데이터산업진흥원은 전문인력의 실질적 수요자인 사업주를 대변하여 데이터아키텍처 전문가 자격검정제도를 실시하고자 한다. 이를 통해 사업현장에 부응하는 민간자격을 부여하고, 자격 취득자에게 직업 기회 제공 및 사회적 지위(취업, 승진, 보수 등)의 향상은 물론 기업의 국제 경쟁력 제고에도 기여할 것이다.

데이터아키텍처 전문가 직무

데이터아키텍처 전문가는 전사아키텍처 및 데이터품질관리에 대한 지식을 바탕으로 데이터 요건분석, 데이터 표준화, 데이터 모델링, 데이터베이스 설계와 이용에 대한 전문지식 및 실무적 수행 능력을 그 필수로 한다. 각 직무별 직무 내용은 아래 표와 같다.

직무 세부내용
데이터 요건분석
  • 데이터 요구사항에 대한 분석
  • 요구 사항 검증방법에 필요한 작업 수행
데이터 표준화
  • 데이터 표준화를 위한 구성요소 파악
  • 데이터 표준화 원칙 수립
  • 데이터 품질 유지를 위한 사후관리
데이터 모델링
  • 개념 데이터 모델링 수행
  • 논리 데이터 모델링 수행
  • 물리 데이터 모델링 수행
데이터베이스 설계와 이용
  • 범용적인 데이터베이스 설계
  • 데이터베이스 이용
  • 데이터베이스 성능 개선 수행

과목 및 내용

데이터아키텍처 전문가 자격시험의 과목은 총 6과목으로 구성되어 있으며 전사아키텍처 이해를 바탕으로 데이터 요건 분석, 데이터 표준화, 데이터 모델링, 데이터베이스 설계와 이용, 데이터 품질 관리를 수행하는 능력을 검정한다.

필기

과목명
전사아키텍처 이해 전사아키텍처 개요
  • 전사아키텍처 정의
  • 전사아키텍처 프레임워크
  • 전사아키텍처 참조 모델
  • 전사아키텍처 프로세스
전사아키텍처 구축
  • 전사아키텍처 방향 수립
  • 전사아키텍처 정보 구성 정의
  • 전사아키텍처 정보 구축
전사아키텍처 관리 및 활용
  • 전사아키텍처 관리 체계
  • 전사아키텍처 관리 시스템
  • 전사아키텍처 활용
데이터 요건 분석 정보 요구 사항 개요
  • 정보 요구 사항
  • 정보 요구 사항 관리
정보 요구 사항 조사
  • 정보 요구 사항 수집
  • 정보 요구 사항 정리
  • 정보 요구 사항 통합
정보 요구 사항 분석
  • 분석 대상 정의
  • 정보 요구 사항 상세화
  • 정보 요구 사항 확인
정보 요구 검증
  • 정보 요구 사항 상관분석 기법
  • 추가 및 삭제 정보 요구 사항 도출
  • 정보 요구 보완 및 확인
데이터 표준화 데이터 표준화 개요
  • 데이터 표준화 필요성
  • 데이터 표준 개념
  • 데이터 표준 관리 도구
데이터 표준 수립
  • 데이터 표준화 원칙 정의
  • 데이터 표준 정의
  • 데이터 표준 확정
데이터 표준 관리
  • 데이터 표준 관리
  • 데이터 표준 관리 프로세스
데이터 모델링 데이터 모델링 이해
  • 데이터 모델링 개요
  • 데이터 모델링 기법 이해
  • 데이터 모델링 표기법 이해
개념 데이터 모델링
  • 개념 데이터 모델링 이해
  • 주제 영역 정의
  • 후보 엔티티 선정
  • 핵심 엔티티 정의
  • 관계 정의
  • 개념 데이터 모델 작성
논리 데이터 모델링
  • 논리 데이터 모델링 이해
  • 속성 정의
  • 엔티티 상세화
  • 이력관리 정의
  • 논리 데이터 모델 품질 검토
물리 데이터 모델링
  • 물리 데이터 모델링 이해
  • 물리 요소 조사 및 분석
  • 논리-물리 모델 변환
  • 반정규화
  • 물리 데이터 모델 품질 검토
데이터베이스 설계와 이용 데이터베이스 설계
  • 저장공간 설계
  • 무결성 설계
  • 인덱스 설계
  • 분산 설계
  • 보안 설계
데이터베이스 이용
  • 데이터베이스 관리 시스템(DBMS)
  • 데이터 액세스
  • 트랜잭션
  • 백업 및 복구
데이터베이스 성능 개선
  • 성능 개선 방법론
  • 조인(Join)
  • 애플리케이션 성능 개선
  • 서버 성능 개선
데이터 품질 관리이해 데이터 이해
  • 데이터 품질 관리 프레임워크
  • 표준 데이터
  • 모델 데이터
  • 관리 데이터
  • 업무 데이터
데이터 구조 이해
  • 개념 데이터 모델
  • 데이터 참조 모델
  • 논리 데이터 모델
  • 물리 데이터 모델
  • 데이터베이스
  • 사용자 뷰
데이터 관리 프로세스 이해
  • 데이터 관리 정책
  • 데이터 표준 관리
  • 요구 사항 관리
  • 데이터 모델 관리
  • 데이터 흐름 관리
  • 데이터베이스 관리
  • 데이터 활용 관리

실기 (설계)

논리 데이터 모델

표준화 정의서

데이터표준화 기본원칙, 표준용어, 표준코드, 표준 도메인

출제방향 및 고려사항

데이터아키텍처 전문가 실기문제 출제방향 및 고려사항

1. 주관식 문제의 출제 방향

주관식 문제는 논리 데이터 모델을 작성하는 영역과 작성한 논리 데이터 모델의 정의 및 데이터 표준을 작성하는 두 가지 영역으로 출제된다.


가. 논리 데이터 모델 작성 문제 출제 유형

현재 논리 데이터 모델 작성 문제는 아래와 같은 가지 유형으로 출제되고 있다 이 두 가지 유형의 논리 모델 작성 문제는 정해진 순서가 없이 출제되며 향후 새로운 유형이 추가될 수도 있다.


유형1 : 제시된 지문을 분석하여 신규 논리 데이터 모델을 작성하는 방식

이러한 유형은 장문의 지문이 제시되고 이를 분석하여 지문에 나타난 요구사항에 가장 적합한 엔터티 관계 속성 서브타입 등을 정의하도록 한다 지문에 나타난 업무 내용에 대한 분석 능력과 지문에서 요구하는 업무 내용을 논리 모델상에 얼마나 적절하게 표현할 수 있는지를 보고자 하는 것이 출제 의도이다.


유형2 : 현행 논리 모델을 제시하고 개선 요구사항을 지문으로 제시하여 목표 논리 모델을 작성하도록 하는 방식 현행 논리 모델과 그 모델에 나타난 문제점을 얼마나 빠르게 찾아내고 지문에서 요구하는 개선사항을 얼마나 제대로 이해하여 목표 논리 모델로 표현했는지를 보고자 하는 것이 출제 의도이다.


나. 표준화 정의 작성 문제 출제 유형

표준화 정의 작성 문제는 암기가 아닌 이해를 바탕으로 풀어야 하는 문제 유형으로 출제되며 다음과 같은 영역에서 출제가 된다.


영역1 : 데이터 표준화 기본원칙

데이터 표준화를 수행하는데 있어서 가장 기본이 되는 원칙들을 이해하고 있는지를 확인한다 데이터 표준화 기본원칙을 구성하는 요소들을 이해해야 하고 각 구성요소별로 어떻게 기본원칙을 정의해야 하는지를 알고 있어야 한다.


영역2 : 엔터티 속성 정의

데이터 모델과 관련된 이해관계자간에 원활한 의사소통이 가능하도록 엔터티나 속성의 정의를 구체적이고 상세하게 기술할 수 있는지를 확인한다 엔터티나 속성의 정의를 기술할 때는 데이터 집합의 개요나 성격 구성상의 특징 특이사항 등의 관점에서 상세하고 명확하게 작성하도록 해야 한다.


영역3 : 데이터 표준 기본 구성요소

데이터 표준의 기본적인 구성 요소인 단어 용어 코드 도메인 등에 대한 표준을 정의할 수 있는지를 확인한다 이들 구성 요소를 모두 작성하도록 하지는 않고 이 구성 요소들 중에서 일부를 지목하여 다시 그 중 일부만 작성해 보도록 하는 형태로 출제된다 짧은 시간 동안에 많은 내용을 작성하도록 요구하지는 않지만 득점하기에 충분하도록 답안을 작성하기 위해서는 이들에 대해 각각의 의미와 작성하는 방법 등을 충분히 이해하고 있어야만 가능하다.


2. 주관식 문제 풀이를 위한 고려사항

논리 모델 작성 지문은 용지 장 정도의 분량으로 출제되어 시험 시간동안 풀게 되는데 지문이 A4상당한 분량이라 주어진 지문의 내용을 짧은 시간 동안 분석하기는 쉽지 않다 시간이 부족한 상태에서 지문을 검토하다 보면 간과하기 쉬운 내용들이 나타난다 다음은 주관식 문제를 풀 때 주의를 기울이고 염두에 두어야 할 사항들이다.


주관식 문제 지문의 구성을 이해해야 한다.

주관식 문제의 지문은 여러 개의 단원으로 구성되어 있는데 대체로 단원마다 개 정도의 , 1~2주제를 설명하고 있다 일단 단원마다 무엇을 설명하고 있는지를 파악해야 한다 그러나 간혹 하나의 단원에서 설명이 마무리 되지 않고 여러단원에 내용을 분산시켜 다른 단원에 서술 된 내용까지 연결해야만 온전하게 하나의 내용 설명이 이루어지도록 구성하거나 다른 단원에서 예외적인 사항을 다루어 이들을 모두 연결해 보아야만 온전한 하나의 설명이 완성되는 경우도 있기 때문에 하나의 단원만 보고서 섣불리 판단하는 것은 좋지 않다.


주관식 문제 헤더의 제약사항을 기억하고 주의해야 한다.

주관식 문제의 헤더 부분에는 몇 가지 제약사항이 명시되어 있다 그러나 이 제약사항을 제대로 파악하지 않고 답안을 작성하는 경우도 적지 않기 때문에 헤더 부분에 명시된 제약사항을 반드시 정확하게 기억하고 문제를 풀어야 한다 이 제약사항들에 위배되는 부분은 감점요소로 작용한다.


데이터 모델의 표기법은 정확하게 사용해야 한다.

이 책에서 데이터 모델의 표기법으로 바커 표기법과 표기법을 사용하고 있다 응시자는 일단 이 표기법을 정확하게 사용할 수 있어야 하며 답안을 작성할 때 어떤 표기법을 사용했는지는 중요하지 않다 지문에서 요구하는 바를 하나의 표기법을 선택하여 정확하게 표현하는 것이 중요하다 시간 부족으로 당황한 나머지 바커 표기법과 표기법을 혼용하여 답안을 작성한 경우가 간혹 발견된다 이러한 경우는 감점 요인이 된다.


서브타입 정의에 주의하고 관계명을 반드시 표기해야 한다

거의 대부분의 주관식 문제에는 서브타입 정의를 요구하는 내용이 포함되어 있다 서브타입을 정확하게 표현했는지 서브타입으로 정의해야할 내용이 누락되지 않았는지 하는 점들은 주관식 문제 채점 시 중요한 평가 요소가 된다 또한 지문에서의 요구에 따라 엔터티 간에 관계가 정의되어야 하는 경우 이 관계를 누락하거나 관계를 정확하게 표현하지 못한 것도 감점 요인이 된다 관계명을 누락하고 관계선만 작성한 것 역시 감점 요인이 된다.


답안은 정규화된 모델이어야 한다.

주관식 문제의 지문을 제대로 이해하고 표기한다면 대체로는 자연스럽게 차 정규형의 논리모델이 작성된다 그러나 항상 그러한 것은 아니기 때문에 데이터 모델 작성 시나 작성 후에 최소한 차 정규화까지 제대로 적용되었는지 확인하는 것이 필요하다 정규화가 부족한 답안도 역시 감점 요인이 된다.


주관식 문제 전체에서 요구하는 방향을 이해해야 한다.

주관식 문제 유형을 통해서 또는 지문 상에서 요구하고 있거나 암시하는 답안의 작성 방향이 무엇인지를 파악해야 한다 주요 핵심 엔터티의 통합을 요구하거나 배타관계를 이용한 관계의 통합을 요구할 수도 있고 서브타입을 사용하여 엔터티 및 관계의 구체적이고 세밀한 표현을 요구할 수도 있다 주관식 문제에서 요구하는 최종적인 결과는 최적의 논리 데이터 모델이다 길지 않은 시험 시간을 감안할 때 최적 이 의미하는 바는 지문 전체에서 요구하는 방향을 제대로 이해하고 그것을 답안에 표현하는 것이라 할 수 있다.

출제문항수

데이터아키텍처 전문가 자격시험의 과목은 총 6과목으로 구성되며, 필기 100문제와 논리데이터모델 및 표준화정의서를 작성하는 실기 1문제로 구성되어 있습니다. 검정과목별 출제 문항 및 배점은 아래와 같다.

데이터아키텍처 전문가 자격시험(총 101문항 - 필기 100문항, 실기 1문항)

과목명 필기 실기 검정시험시간
문항수 배점 문항수 배점
전사아키텍처 이해 10 7 (문항당 0.7점) 1 30 240분 (4시간)
데이터 요건 분석 10 7 (문항당 0.7점)
데이터 표준화 10 7 (문항당 0.7점)
데이터 모델링 40 28 (문항당 0.7점)
데이터베이스 설계와 이용 20 14 (문항당 0.7점)
데이터 품질 관리이해 10 7 (문항당 0.7점)
100 70 1 30

데이터아키텍처 전문가 자격시험(총 101문항 - 필기 100문항, 실기 1문항)

시험과목 과목별 세부 항목 문항수
전사아키텍처 이해
  • 전사아키텍처 개요
  • 전사아키텍처 구축
  • 전사아키텍처 관리 및 활용
10 문항
실기 1문항
(데이터 표준화 및 데이터 모델링)
데이터 요건 분석
  • 정보 요구 사항 개요
  • 정보 요구 사항 조사
  • 정보 요구 사항 분석
  • 정보 요구 검증
10 문항
데이터 표준화
  • 데이터 표준화 개요
  • 데이터 표준 수립
  • 데이터 표준 관리
10 문항
데이터 모델링
  • 데이터 모델링 이해
  • 개념 데이터 모델링
  • 논리 데이터 모델링
  • 물리 데이터 모델링
40 문항
데이터베이스 설계와 이용
  • 데이터베이스 설계
  • 데이터베이스 이용
  • 데이터베이스 성능 개선
20 문항
데이터 품질 관리이해
  • 데이터 이해
  • 데이터 구조 이해
  • 데이터 관리 프로세스 이해
10 문항

응시자격

데이터아키텍처 전문가 자격시험의 응시자격은 아래와 같으며 응시자격은 필기시험일 기준 시험일 이전에 응시자격 요건이 충족되어야 합니다. 학력/경력기준 또는 자격기준 중 한가지의 요건이 충족될 경우 응시자격이 부여됩니다.

응시자격
학력/경력 기준
  • 박사학위 취득한 자
  • 석사학위 취득한 후 정보처리분야의 실무경력 1년 이상인 자
  • 학사학위 취득한 후 정보처리분야의 실무경력 3년 이상인 자
  • 전문대학 졸업한 후 정보처리분야의 실무경력 6년 이상인 자
  • 고등학교 졸업한 후 정보처리분야의 실무경력 9년 이상인 자
자격기준
  • 국가기술자격 중 기술사 자격을 취득한 자
  • 국가기술자격 중 기사 자격을 취득한 후 정보처리분야의 실무경력 1년 이상인 자
  • 국가기술자격 중 산업기사 자격을 취득한 후 정보처리분야의 실무경력 4년 이상인 자
  • 학사학위 취득자 중 해외 데이터베이스관련 자격을 취득한 자
  • 데이터아키텍처 준전문가(DAsP) 자격을 취득한 자

* 상기 응시자격 항목에서 언급한 국가기술자격 및 데이터베이스관련 자격명은 다음과 같습니다.

국가기술자격
국가기술자격법 시행규칙 [별표2] 정보통신 분야 자격
해외 데이터베이스 관련 자격
IBM, Microsoft, Oracle, Sybase 등의 해외 DBMS 기업들이 인증하는 데이터베이스 관련 자격
한국데이터산업진흥원에서 시행하는 국가공인 SQL 전문가(SQLP), 국가공인 SQL 개발자(SQLD) 자격

합격기준

데이터아키텍처 전문가 자격시험의 합격기준은 아래와 같으며 합격자예정자는 응시자격 증빙서류를 제출하여야 한다.

합격기준 과락기준
시험합격 총점 100점 기준 75점 이상 취득 과목별 40% 미만 취득
최종합격 응시자격심의 서류 통과자

응시자격 증빙서류

구분 내용
제출서류
  • 경력 또는 재직증명서 1부(해당자에 한함)
  • 최종학력증명서 1부(해당자에 한함)
  • 자격증 사본 1부(해당자에 한함)
제출시기
  • 자격검정 회차별로 별도 공지
제출처
  • 홈페이지 내 시험결과 페이지에서 온라인 제출

데이터아키텍처 전문가 가이드

데이터아키텍처 전문가 가이드

데이터아키텍처 전문가 가이드

  • 발행처 : 한국데이터산업진흥원
  • 내용 : 전사아키텍처 이해, 데이터 요건 분석, 데이터 표준화, 데이터 모델링, 데이터베이스 설계와 이용, 데이터품질관리 이해
  • 목차 : 목차내용보기
  • 분량 : 661페이지
  • 가격 : 5만원

책소개

본 [데이터아키텍처 전문가 가이드]는 산업 현장에서 데이터아키텍처 전문가(DAP, Data Architecture Professional) 에게 요구되는 세부 업무를 조망해보고 있습니다. 효과적인 데이터베이스 구축을 위한 전사아키텍처를 비롯해 데이터 품질관리, 데이터 요건 분석, 데이터 표준화, 데이터 모델링, 데이터베이스 설계와 이용 등의 내용을 포함한 실무 가이드로 구성되어 있습니다.

과목 주요내용
전사 아키텍처 이해 전사아키텍처 개요, 전사아키텍처 구축, 전사아키텍처 관리 및 활용
데이터 요건 분석 정보 요구 사항 개요, 정보 요구 사항 조사, 정보 요구 사항 분석, 정보 요구 검증
데이터 표준화 데이터 표준화 개요, 데이터 표준 수립, 데이터 표준 관리
데이터 모델링 데이터 모델링 이해, 개념 데이터 모델링, 논리 데이터 모델링, 물리 데이터 모델링
데이터베이스 설계와 이용 데이터베이스 설계, 데이터베이스 이용, 데이터베이스 성능개선
데이터 품질 관리 이해 데이터의 이해, 데이터 구조 이해, 데이터 관리 프로세스 이해

목차

■ 데이터아키텍처 전문가 자격검정 안내

  • 데이터아키텍처 전문가란
  • 데이터아키텍처 전문가 자격검정 필요성
  • 데이터아키텍처 전문가 직무
  • 자격검정시험 과목 안내
  • 자격검정시험 출제 문항수 및 중요도
  • 자격검정시험 응시자격 및 증빙서류
  • 자격 취득 절차
  • 자격검정시험 합격 기준
  • 자격검정시험 수험자 유의사항
  • 자격검정시험 수수료 안내
  • 자격보수교육 안내

■ 데이터아키텍처 준전문가 자격검정 안내

  • 자격검정시험 과목 안내
  • 자격검정시험 출제 문항수 및 중요도
  • 자격검정시험 응시자격
  • 자격 취득 절차
  • 자격검정시험 합격 기준
  • 자격검정시험 수험자 유의사항
  • 자격검정시험 수수료 안내

■ 과목Ⅰ 전사아키텍처 이해

제1장 전사아키텍처 개요
  • 제1절 전사아키텍처 정의
  • 제2절 전사아키텍처 프레임워크
  • 제3절 전사아키텍처 참조 모델
  • 제4절 전사아키텍처 프로세스
  • 장 요약
  • 연습문제
제2장 전사아키텍처 구축
  • 제1절 전사아키텍처 방향 수립
  • 제2절 전사아키텍처 정보 구성 정의
  • 제3절 전사아키텍처 정보 구축
  • 장 요약
  • 연습문제
제3장 전사아키텍처 관리 및 활용
  • 제1절 전사아키텍처 관리 체계
  • 제2절 전사아키텍처 관리 시스템
  • 제3절 전사아키텍처 활용
  • 장 요약
  • 연습문제

■ 과목Ⅱ 데이터 요건 분석

제1장 정보 요구 사항 개요
  • 제1절 정보 요구 사항
  • 제2절 정보 요구 사항 관리
  • 장 요약
  • 연습문제
제2장 정보 요구 사항 조사
  • 제1절 정보 요구 사항 수집
  • 제2절 정보 요구 사항 정리
  • 제3절 정보 요구 사항 통합
  • 장 요약
  • 연습문제
제3장 정보 요구 사항 분석
  • 제1절 분석 대상 정의
  • 제2절 정보 요구 사항 상세화
  • 제3절 정보 요구 사항 확인
  • 장 요약
  • 연습문제
제4장 정보 요구 검증
  • 제1절 정보 요구 사항 상관분석 기법
  • 제2절 추가 및 삭제 정보 요구 사항 도출
  • 제3절 정보 요구 사항 보완 및 확정
  • 장 요약
  • 연습문제

■ 과목Ⅲ 데이터 표준화

제1장 데이터 표준화 개요
  • 제1절 데이터 표준화 필요성
  • 제2절 데이터 표준화 개념
  • 제3절 데이터 표준 관리 도구
  • 장 요약
  • 연습문제
제2장 데이터 표준 수립
  • 제1절 데이터 표준화 원칙 정의
  • 제2절 데이터 표준 정의
  • 제3절 데이터 표준 확정
  • 장 요약
  • 연습문제
제3장 데이터 표준 관리
  • 제1절 데이터 표준 관리
  • 제2절 데이터 표준 관리 프로세스
  • 장 요약
  • 연습문제

■ 과목Ⅳ 데이터 모델링

제1장 데이터 모델링 이해
  • 제1절 데이터 모델링 개요
  • 제2절 데이터 모델링 기법 이해
  • 제3절 데이터 모델링 표기법 이해
  • 장 요약
  • 연습문제
제2장 개념 데이터 모델링
  • 제1절 개념 데이터 모델링 이해
  • 제2절 주제 영역 정의
  • 제3절 후보 엔터티 선정
  • 제4절 핵심 엔터티 정의
  • 제5절 관계 정의
  • 제6절 개념 데이터 모델 작성
  • 장 요약
  • 연습문제
제3장 논리 데이터 모델링
  • 제1절 논리 데이터 모델링 이해
  • 제2절 속성 정의
  • 제3절 엔터티 상세화
  • 제4절 이력 관리 정의
  • 제5절 논리 데이터 모델 품질 검토
  • 장 요약
  • 연습문제
제4장 물리 데이터 모델링
  • 제1절 물리 데이터 모델링 이해
  • 제2절 물리 요소 조사 및 분석
  • 제3절 논리-물리 모델 변환
  • 제4절 반정규화
  • 제5절 물리 데이터 모델 품질 검토
  • 장 요약
  • 연습문제

■ 과목Ⅴ 데이터베이스 설계와 이용

제1장 데이터베이스 설계
  • 제1절 저장 공간 설계
  • 제2절 무결성 설계
  • 제3절 인덱스 설계
  • 제4절 분산 설계
  • 제5절 보안 설계
  • 장 요약
  • 연습문제
제2장 데이터베이스 이용
  • 제1절 데이터베이스 관리 시스템(DBMS)
  • 제2절 데이터 액세스
  • 제3절 트랜잭션
  • 제4절 백업 및 복구
  • 장 요약
  • 연습문제
제3장 데이터베이스 성능 개선
  • 제1절 성능 개선 방법론
  • 제2절 조인(Join)
  • 제3절 애플리케이션 성능 개선
  • 제4절 서버 성능 개선
  • 장 요약
  • 연습문제

■ 과목Ⅵ 데이터 품질 관리 이해

제1장 데이터 이해
  • 제1절 데이터 품질 관리 프레임워크
  • 제2절 표준 데이터
  • 제3절 모델 데이터
  • 제4절 관리 데이터
  • 제5절 업무 데이터
  • 장 요약
  • 연습문제
제2장 데이터 구조 이해
  • 제1절 개념 데이터 모델
  • 제2절 데이터 참조 모델
  • 제3절 논리 데이터 모델
  • 제4절 물리 데이터 모델
  • 제5절 데이터베이스
  • 제6절 사용자 뷰
  • 장 요약
  • 연습문제
제3장 데이터 관리 프로세스 이해
  • 제1절 데이터 관리 정책
  • 제2절 데이터 표준 관리
  • 제3절 요구 사항 관리
  • 제4절 데이터 모델 관리
  • 제5절 데이터 흐름 관리
  • 제6절 데이터베이스 관리
  • 제7절 데이터 활용 관리
  • 장 요약
  • 연습문제

■ 부록A 과목 연습문제 정답 및 해설

■ 부록B 실기 연습문제, 정답 및 해설

■ 부록C 용어해설

  • 참고문헌