✏️이런 내용을 배워요

1️⃣ 데이터 아키텍처 개념 및 원칙

✔️데이터 아키텍처의 정의와 필요성:

• 데이터 아키텍처는 조직 내 데이터의 구조, 관리, 통합 및 활용을 설계하는 청사진입니다.
• 데이터 전략, 비즈니스 목표와 연계한 데이터 활용 방안 이해.

✔️데이터 아키텍처의 주요 구성 요소:

• 데이터 모델링: 데이터 엔터티(Entity), 속성(Attribute), 관계(Relationship) 설계.
• 데이터 거버넌스: 데이터의 품질 관리, 보안, 규정 준수.
• 데이터 저장소: 데이터베이스와 데이터 웨어하우스, 데이터 레이크 등 저장소의 역할과 설계.

✔️데이터 아키텍처 설계 원칙:

• 모듈화(Modularity)와 재사용성.
• 확장성(Scalability)과 유연성(Flexibility).
• 보안(Security)과 규정 준수(Compliance).

2️⃣ 데이터 모델링 및 데이터베이스 설계

✔️데이터 모델링 기본 개념:

• 개념적 데이터 모델링: 고수준의 비즈니스 요구를 시각적으로 표현.
• 논리적 데이터 모델링: 비즈니스 요구사항을 논리적 구조로 변환.
• 물리적 데이터 모델링: 데이터베이스 구현을 위한 구체적인 설계.

✔️데이터베이스 설계 및 관리:

• 관계형 데이터베이스(RDBMS) 설계와 SQL 활용.
• 비관계형 데이터베이스(NoSQL)의 특징 및 사례.
• 정규화(Normalization)와 역정규화(Denormalization):
• 데이터 중복 최소화와 성능 최적화.

✔️ 데이터 통합:

• 데이터 마이그레이션(Migration)과 ETL(추출, 변환, 적재) 프로세스 이해.

3️⃣ 데이터 관리와 거버넌스

✔️데이터 품질 관리:

• 데이터 정확성, 완전성, 일관성, 최신성의 중요성.
• 데이터 정제와 품질 검사 기법.

✔️데이터 거버넌스와 정책 수립:

• 데이터 소유권(Role), 책임(Responsibility) 및 사용 정책(Policy) 정의.
• 데이터 보안과 개인정보보호(예: GDPR, CCPA 등).

✔️메타데이터 관리:

• 메타데이터의 정의 및 역할.
• 데이터 카탈로그와 데이터 계보(Lineage) 추적.

✔️데이터 보안 및 프라이버시:

• 데이터 암호화, 접근 제어, 침해 대응 방안.