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데이터 아키텍처 솔루션. 1 (11회 대출)

자료유형
단행본
개인저자
이화식
서명 / 저자사항
데이터 아키텍처 솔루션 = Data architecture solution . 1 / 이화식 지음.
발행사항
서울 :   엔코아 ,   2003.  
형태사항
1책(면수복잡) : 삽도 ; 26 cm. + CD-ROM 1매.
ISBN
8995447400
일반주기
색인수록  
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소장정보

No. 소장처 청구기호 등록번호 도서상태 반납예정일 예약 서비스
No. 1 소장처 과학도서관/보존서고5(동양서)/ 청구기호 005.74 2003i 1 등록번호 121120707 도서상태 대출가능 반납예정일 예약 서비스 B M
No. 2 소장처 과학도서관/보존서고5(동양서)/ 청구기호 005.74 2003i 1 등록번호 121120708 도서상태 대출가능 반납예정일 예약 서비스 B M

컨텐츠정보

책소개

'DA(Data Architecture, 데이터 아키텍처)'란 데이터 모델링을 비롯해 모든 데이터에 관한 구조를 체계화 시키는 것을 말한다. 개념적인 단계, 논리적인 단계, 물리적인 단계, 상세화, 그리고 운영 단계에 이르기까지 체계적이고 유기적으로 관리하는것을 최종 목표로 하고 있다.

이 책은 스테디셀러 <대용량 데이터베이스 솔루션 1,2>로 많은 사랑을 받았던 지은이가 DA의 개념과 접근 방법을 소개하고 아키텍처 관점에서 바라본 데이터 모델링의 개론과 실제, 기본 논리적 데이터 모델링을 제시하는 DA 전문서다.

DA의 개념을 단순히 소개하기 보다는 ‘무엇을-어떻게-왜 해야 하느냐’의 관점에서 직접 구체적이고 객관적인 결론에 도달할 수 있는 과정을 설명하고 있어 실무 현장에서 일하는 기업의 전산 담당자나 현업 기획자들에게 유용하다.

출판사 홈페이지(www.en-core.com)를 통해 책과 관련된 기술 트랜드 뉴스, 사례, 실전 연습문제들이 온라인으로 제공되며, 지은이가 개설한 커뮤니티에서 궁금한 사항에 대한 답을 얻을 수 있다.


정보제공 : Aladin

저자소개

이화식(지은이)

<대용량 데이터베이스솔루션 1>

정보제공 : Aladin

목차


목차
제1부 데이터 아키텍처(Data Architecture)
 제1장 전사적 아키텍처 = 5
  1.1 정보기술 아키텍처 = 6
  1.2 전사적 아키텍처(Enterpreise Architecture) = 22
 제2장 데이터 아키텍처의 개념 = 47
  2.1 데이터 아키텍처의 개념 = 48
   2.1.1 데이터 아키텍처와 데이터 모델링의 비교 = 49
   2.1.2 데이터 아키텍처의 계층별 기본개념 = 54
    2.1.2.1 개괄적(contextual)모델 = 57
    2.1.2.2 개념적(conceptual)모델 = 74
    2.1.2.3 논리적(logical)모델 = 77
    2.1.2.4 물리적(physical)모델 = 81
    2.1.2.5 부가적(out-of-context)단계 = 86
    2.1.2.6 운용적(operational)단계 = 91
   2.1.3 계층간 얼라인먼트(alignment)정립 = 93
  2.2 데이터 아키텍처의 접근 방법 = 97
   2.2.1 현행 데이터 아키텍처 수립절차 = 99
    2.2.1.1 현행 개괄적 모델의 생성 = 102
    2.2.1.2 현행 개념적 모델의 생성 = 104
    2.2.1.3 현행 물리적 모델의 생성 = 107
    2.2.1.4 현행 논리적 모델의 생성 = 111
   2.2.2 목표 데이터 아키텍처 수립 절차 = 117
  2.3 데이터 아키텍처의 활용 = 123
   2.3.1 전사적 아키텍처 수립의 기반으로 활용 = 123
   2.3.2 시스템 유지, 보수 생산성의 향상에 활용 = 125
   2.3.3 차세대 시스템 구축의 교두보로 활용 = 129
   2.3.4 ERP 도입시 데이터 아키텍처의 활용 = 133
   2.3.5 데이터 아키텍처를 이용한 EDW구축 = 140
   2.3.6 시스템 리모델링을 위한 데이터 아키텍처의 활용 = 147
   2.3.7 데이터 아키텍처를 이용한 정보전략계획수립(ISP) = 155
   2.3.8 암초에 부딪힌 개발 프로젝트의 해결 = 158
   2.3.9 데이터 아키텍처를 이용한 데이터 이행(migration) = 163
   2.3.10 데이터 아키텍처를 활용한 이종(異種)시스템 통합 = 166
제2부 데이터 모델링 개론(Data Modeling summary)
 제1장 데이터 모델링의 접근 = 179
  1.1 데이터 모델링의 실태 = 180
  1.2 데이터 모델링의 주요 원칙 = 190
 제2장 실전 데이터 모델링의 개요 = 213
  2.1 실전 데이터 모델링 = 214
   2.1.1 실전 데이터 모델링의 개념 = 215
   2.1.2 실전 데이터 모델링의 단계 = 221
   2.1.3 실전 데이터 모델링의 영역 = 229
   2.1.4 실전 데이터 모델링의 필수 무공(武功) = 232
    2.1.4.1 수평적 사고를 하는 법 = 234
    2.1.4.2 흡입신공(吸入神功)의 무공 = 241
    2.1.4.3 견물생심(見物生心)의 무공 = 243
   2.1.5 데이터 모델링과 프로세스 모델링◆◆◆ = 245
    2.1.5.1 접근방법 Ⅰ(先프로세스 모델링) = 247
    2.1.5.2 접근방법 Ⅱ(동시진행) = 250
    2.1.5.3 접근방법 Ⅲ(先데이터 모델링) = 253
    2.1.5.4 객체지향 모델링에서 데이터 모델링 접근방법 = 257
제3부 기본 논리적 데이터 모델링(Basic Logical Data Modeling)
 제1장 엔터티의 정의(Entities)의 정의 = 273
  1.1 엔터티 후보의 선정 = 276
   1.1.1 엔터티 후보의 수집 = 276
   1.1.2 엔터티 후보의 식별 = 284
    1.1.2.1 엔터티 후보의 개념 정립 = 285
    1.1.2.2 관리 대상 후보의 선정 = 287
    1.1.2.3 엔터티 후보의 집합 여부 확인 = 290
   1.1.3 엔터티 후보 선정 시의 유의 사항 = 293
  1.2 수집된 엔터티의 분류 = 299
   1.2.1 우선적용 대상 선발 = 301
    1.2.1.1 키이(key)엔터티 = 302
    1.2.1.2 의미상의 주어 = 304
    1.2.1.3 메인(main)엔터티 = 310
    1.2.1.4 액션(action)엔터티 = 313
    1.2.1.5 우선적용 대상 선별 실전 연구 = 315
   1.2.2 데이터 영역별 분류 = 325
    1.2.2.1 엔터티의 명확화 = 328
    1.2.2.2 데이터 클래스 정의 = 332
  1.3 엔터티의 명확화 = 335
   1.3.1 집합의 순수성 확인 = 336
   1.3.2 엔터티 개념(동질성 범위)정의 = 343
   1.3.3 적절한 엔터티 명칭 부여 = 346
   1.3.4 유사 엔터티 후보와 개념 조정 = 350
   1.3.5 구체적인 서브타입 지정 = 354
  1.4 엔터티의 형태확정 = 362
   1.4.1 집합 형태 결정의 대원칙 = 364
    1.4.1.1 원칙 1 : 가능하다면 최대로 통합 = 368
    1.4.1.2 원칙 2 : 의미의 희석에 유의 = 374
   1.4.2 집합의 독립성 검증 = 377
   1.4.3 집합의 이합집산 = 380
    1.4.3.1 집합의 확장(흡수통합) = 383
    1.4.3.2 집합의 완전분리 = 386
    1.4.3.3 집합의 중복(상호공존) = 398
   1.4.4 엔터티 정의서 기술 = 408
  1.5 본질 식별자의 확정 = 412
   1.5.1 키이 엔터티의 본질 식별자 = 414
   1.5.2 행위 엔터티의 하향식 접근 = 419
   1.5.3 행위 엔터티의 상향식 접근 = 422
   1.5.4 상향식 접근 방법을 통한 리버스 모델링 = 436
    1.5.4.1 1단계 : 리버스 모델링에서의 키이 엔터티 도출 = 438
    1.5.4.2 2단계 : 리버스 모델링에서의 핵심 엔터티 도출 = 440
    1.5.4.3 3단계 : 리버스 모델링에서의 행위 엔터티 명확화 = 442
  1.6 엔터티의 표현방법 = 448
   1.6.1 엔터티의 작도법 = 450
   1.6.2 유형별 엔터티 표현방법 = 453
    1.6.2.1 제거(drop)엔터티 = 455
    1.6.2.2 외부(external)엔터티 = 457
    1.6.2.3 가상(pseudo)엔터티 = 458
    1.6.2.4 대체(substitute)엔터티 = 462
    1.6.2.5 추가(additional)엔터티 = 468
   1.6.3 엔터티 정의서의 작성방법 = 469
 제2장 릴레이션쉽(Realationship)의 정의 = 475
  2.1 릴레이션쉽의 이해 = 476
   2.1.1 릴레이션쉽의 진정한 의미 = 476
   2.1.2 릴레이션쉽의 표현 = 486
   2.1.3 릴레이션쉽의 결정방법 = 490
    2.1.3.1 구체적인 관계를 규명하는 방법 = 491
    2.1.3.2 관계 규명의 실전적 접근 방법 = 495
   2.1.4 릴레이션쉽의 형태 = 508
    2.1.4.1 ONE to ONE 릴레이션쉽(1:1) = 508
    2.1.4.2 MANY to ONE 릴레이션쉽(M:1) = 516
    2.1.4.3 MANY to MANY 릴레이션쉽(M:M) = 520
  2.2 릴레이션쉽 정의 절차 = 524
   2.2.1 릴레이션쉽 매트릭스(matrix) = 525
   2.2.2 릴레이션쉽 매트릭스 작성 방법 = 532
    2.2.2.1 릴레이션쉽 존재 유무 파악 = 533
    2.2.2.2 관계 명칭 정의 = 537
   2.2.3 ERD의 작도 = 540
    2.2.3.1 작성 도구의 선택 = 540
    2.2.3.2 모델링 과정을 지원할 수 있는 모델링 툴의 필수요건 = 546
    2.2.3.3 ERD작성 원칙 = 555
    2.2.3.4 주요 엔터티의 배치 = 560
    2.2.3.5 릴레이션의 확정 및 작도 = 564
  2.3 릴레이션쉽의 실전연구 = 566
   2.3.1 치밀한 관계 검증 = 567
   2.3.2 관계의 통합 및 분할 = 572
   2.3.3 다중(multiple)관계의 처리 = 580
    2.3.3.1 병렬식 관리 = 583
    2.3.3.2 직렬식 관리 = 591
   2.3.4 유형별 릴레이션쉽의 표현방법 = 598
 제3장 속성(attribute)정의 = 605
  3.1 속성의 개념정립 = 606
   3.1.1 속성의 진정한 의미 = 607
    (1) 속성의 어원 분석 = 608
    (2) 속성도 일종의 집합 = 609
    (3) 릴레이션쉽도 일종의 속성 = 611
    (4) 속성은 발견과 창조를 통해 도출 = 616
    (5) 속성들 간은 서로 독립적 = 619
   3.1.2 속성 정의 시의 유의사항 = 620
    (1) 의미가 명확한 속성 명칭 부여 = 621
    (2) 최대한 복합명사를 사용 = 623
    (3) 표준 단어 제정 = 626
    (4) 작의적인 전용 금지 = 628
  3.2 속성 정의 개요 = 632
   3.2.1 속성의 후보 선정 = 633
    3.2.1.1 속성 후보의 수집처 = 634
    3.2.1.2 속성 후보 선정 원칙 = 639
  3.3 속성 검증 및 확정 = 646
   3.3.1 1단계 : 원자단위 검증 = 647
   3.3.2 2단계 : 유일값(single value) = 666
   3.3.3 3단계 : 추출값(derived value) = 675
   3.3.4 4단계 : 관리수준 확장 검토 = 690
   3.3.5 특수 목적을 위한 속성의 표현 = 698
    3.3.5.1 추출(derived)속성의 표현 = 700
    3.3.5.2 제1자식(primary child)속성의 표현 = 702
    3.3.5.3 가상(psuedo)속성의 표현 = 704
    3.3.5.4 제거(drop)속성의 표현 = 707
    3.3.5.5 추가(additional)속성의 표현 = 709
    3.3.5.6 관계(relation)속성의 표현 = 711
 제4장 식별자(unique identifier)확정 = 715
  4.1 식별자 확정의 개요 = 716
   4.1.1 확정 식별자의 개념 = 717
   4.1.2 식별자의 표현 = 720
   4.1.3 UID BAR의 진정한 의미 = 723
   4.1.4 보조(secondary)식별자 = 728
  4.2 인조(artificial)식별자 = 734
   4.2.1 인조 식별자의 진정한 의미 = 735
   4.2.2 인조 식별자의 지정 원칙 = 740
    4.2.2.1 최대한 범용적인 값을 사용 = 740
    4.2.2.2 유일한 값을 만들기 위한 인조 식별자 = 743
    4.2.2.3 하나의 인조속성으로 대체할 수 없는 형태 = 745
    4.2.2.4 불필요하게 정의된 인조 식별자 = 749
    4.2.2.5 편의성·단순성 확보를 위한 인조 식별자 = 753
    4.2.2.6 의미의 체계화를 위한 인조 식별자 = 755
    4.2.2.7 식별자 변경을 대비한 인조 식별자 = 757
    4.2.2.8 내부적으로만 사용하는 인조 식별자 = 761
    4.2.2.9 확보 가능성에 대비한 인조 식별자 = 764
   4.2.3 식별자의 비상속(non-inheritance)속성 = 766
  4.3 실질 식별자의 결정 = 772
   4.3.1 UID BAR의 두가지 의미 = 773
   4.3.2 상속와 단절의 원리 = 775
   4.3.3 식별자 확정 절차 = 781
  4.4 식별자 확정의 실전연구 = 786
   4.4.1 자식 엔터티의 상속 분쟁 발생 시의 처리 방법 = 787
   4.4.2 참조 식별자 개수가 다른 배타적 관계의 상속 = 794
   4.4.3 계층구조를 가진 배타적 관계의 상속 처리 = 798
   4.4.4 근친 관계인 양친의 식별자 상속 처리 = 801
  4.5 데이터 시뮬레이션(simulation) = 806
   4.5.1 데이터 시뮬레이션의 당위성 = 807
   4.5.2 데이터 시뮬레이션의 수행방법 = 816
   4.5.3 속성의 선택사양 결정 = 824
 제5장 데이터 아키텍처 솔루션Ⅱ 미리보기 = 835
  5.1 상세 논리적 데이터 모델링 미리보기 = 836
  5.2 데이터 아키텍처의 개념 확장 = 844
  5.3 데이터 베이스 설계 = 854


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