데이터 표준화 프로젝트를 하면 세 가지 장점이 있다고 설명했습니다.
참고 글: 데이터 표준화를 꼭 해야만 하는 이유
표준화 프로젝트는 수천에서 수억까지 큰 비용이 투자되는 프로젝트입니다.
이러한 프로젝트에서 좋은 결과를 얻으려면 다음의 조건을 점검해야 합니다.
- 테이블/칼럼의 코멘트가 잘 작성되었는가?
- 최적의 표준 지침을 수립할 수 있는 데이터 표준 전문가가 있는가?
- 데이터 표준을 관리할 수 있는 데이터 표준 전문가가 있는가?
- 데이터 표준을 운영할 수 있는 메타 시스템을 보유하고 있는가?
위의 4가지 항목에서 모두 ‘예’라는 대답을 하셨다면 귀사의 표준화 프로젝트는 성공할 수 있습니다!
하나씩 구체적으로 설명하겠습니다.
- 테이블/칼럼의 코멘트가 잘 작성되었는가?
테이블/칼럼의 코멘트는 ‘표준화 방법론‘ 글에서 단어나 용어의 중요한 재료라고 하였습니다.
그런데 중요한 것은 코멘트가 있느냐가 아니라 ‘잘 작성되었는가’ 입니다.
그러면 잘 작성한 코멘트란 무엇일까요?
코멘트를 보고 칼럼이 어떤 용도인지를 알 수 있다면 잘 작성된 코멘트입니다!
다시한번 강조하지만 코멘트는 표준을 따르지 않아도 됩니다.
하지만 칼럼의 목적은 명확히 드러나야 합니다.
칼럼의 코멘트만으로 칼럼의 목적을 알 수 있을 때 표준화 프로젝트의 품질을 올라갑니다.
나쁜 예) ‘메뉴명’, ‘승인여부’, ‘처리내용’
vs.
좋은 예) ‘상품 등록 프로그램의 메뉴명’, ‘거래처로부터 상품등록 시 승인여부’, ‘상품 입고 처리 시 비고’
위의 나쁜 예와 좋은 예를 든 것처럼 좋은 예는 칼럼의 목적이 명확히 드러납니다.
이러한 코멘트는 앞으로 표준 속성명을 작성하는 데 유용합니다.
또한 속성을 정의 할 때도 매우 요긴하게 사용됩니다.
귀사의 칼럼 코멘트가 좋은 예처럼 잘 작성되었다고 상상해 보십시오.
프로젝트만 덕을 보는 것이 아닙니다.
서로 소통하거나 업무를 설명할 때 얼마나 유용하겠습니까!
잘 작성된 코멘트 – 아무리 강조해도 지나치지 않습니다!
- 최적의 표준 지침을 수립할 수 있는 데이터 표준 전문가가 있는가?
이 부분은 매우 중요합니다.
표준 지침을 수립한다는 것은 이런저런 지침을 짜깁기 하여 만드는 형식적인 작업이 아닙니다.
‘표준 지침’ 단어 앞에 ‘최적의’ 라는 수식어를 사용한 이유가 여기에 있습니다.
표준 지침을 수립할 때는 기업/기관의 체질을 고려해야 합니다.
마치 체질에 따라 약의 처방이 달라지는 것과 같습니다.
표준 지침에서 수립하는 기준은 향후 10년 이상 기업의 표준에 영향을 미칩니다.
예시) 용어의 분류어, 단어 정의 시 유의할 사항(동음이의어, 이음동의어 등), 물리명 제약사항, 도메인 그룹 등
이러한 기준들을 최적으로 수립하지 않는다면 꼬여버린 테트리스 게임처럼 어정쩡한 표준을 준수하느라 애를 먹습니다.
특히 공공기관의 경우는 공통표준, 기관표준, 데이터베이스표준을 고려하여 표준 지침을 수립해야 합니다.
세 가지 단계를 어떻게 적절하게 수용할지를 기관의 상황을 분석하여 결정해야 합니다.
데이터 표준 전문가는 최적의 결정을 내릴 수 있는 사람을 말합니다.
- 데이터 표준을 관리할 수 있는 데이터 표준 전문가가 있는가?
데이터 표준 전문가의 역할은 표준 지침을 수립하는 것으로 끝나지 않습니다.
깨끗이 정리한 집도 관리하지 않는다면 얼마 안있어 다시 어질러지고 맙니다.
표준화 프로젝트가 끝나면 표준 지침이 수립됩니다.
수립된 지침을 근거로 표준 단어/용어/도메인/코드 등도 정의합니다.
앞으로 바뀔 일이 없다면 좋겠지만, 현실은 정반대입니다.
모든 기업은 살아 움직이는 생명체와 같습니다.
새로운 업무는 언제든지 태어날 수 있습니다.
그때마다 새로운 표준 단어/용어/도메인/코드 등이 생겨나는 것은 당연합니다.
“알람, 경고, 경보 – 비슷한 의미로 보이는 데 하나만 인정하는게 좋을까요?”
“이벤트를 관리하는 테이블인데 이벤트를 등록한 일자를 관리하는 속성을 ‘등록일자’로 해도 될까요?”
“팔릴만한 상품을 선정해서 관리하는 MD를 관리하는 번호를 ‘MD코드’라고 부르는데 이것은 ‘코드’로 분류해야 하나요?”
이러한 질문들은 표준화 프로젝트가 끝나더라도 수시로 발생합니다.
그때마다 최적의 대답을 할 수 있어야 좋은 품질이 유지됩니다.
- 데이터 표준을 운영할 수 있는 메타 시스템을 보유하고 있는가?
이제 ‘구슬이 서 말이라도 꿰어야 보배’라는 속담을 실천할 때입니다.
표준화 프로젝트의 결과물이 바로 ‘서 말의 구슬’입니다.
표준 단어, 표준 용어, 표준 도메인, 표준 코드
아주 귀한 구슬입니다!
이러한 귀하게 만들어낸 결과물을 엑셀로 관리할 기업은… 설마???
네, 지금까지 경험한 바로는 단 한 기업도 없었습니다!
제품은 다를지언정 모두 메타 시스템을 도입하였습니다.
메타 제품이 고가임에도 기꺼이 메타 시스템을 구입하여 사용하였습니다.
다만 메타 시스템을 도입할 때 다음 사항은 체크해 보셔야 합니다.
– 메타 시스템이 데이터 모델링 도구 (DA#, Er-Win, Power-Designer, …) 와 연동되는가?
위 사항을 확인해야 하는 이유는 무엇일까요?
우리가 표준 단어, 표준 용어, 표준 도메인, 표준 코드를 등록하는 이유는 무엇입니까?
사용하기 위해서지요, 어디에서 사용하나요?
네, 바로 데이터 모델 (ERD: Entity Relationship Diagram)의 엔터티와 속성에서 사용합니다.
그러므로 메타 시스템이 데이터 모델링 도구와 연동될 때 표준이 잘 적용된 데이터 모델을 운영하게 됩니다.
AI가 사람의 일을 넘보고 있는 시대입니다.
어쩌면 데이터 표준 전문가의 역할도 언젠가는 AI가 대체하겠지요.
이세돌이 알파고에게 지기 전까지는 바둑만큼은 절대로 컴퓨터가 이길 수 없다고 하지 않았던가요?
그만큼 우리는 AI가 주도할 미래를 알지 못합니다.
그렇더라도 데이터 표준이 기업의 뼈대를 이룰 만큼 중요하다는 사실은 변함없을 것입니다!
AI를 활용하여 표준화를 자동으로 수행하는 방법은 다음 글을 참고하시기 바랍니다.
참고 글: AI 데이터 표준화 자동화 서비스 – S코파일럿
