[교육목적/특징]

■ 데이터아키텍처 전문가의 전체적인 지식을 짧은 시간 내에 포괄적으로 정립하여 현장의 실무 적용
■ 데이터를 아키텍처의 사상에 맞게 하향식으로 설계하는 기법과 이를 위한 요구사항 분석,데이터 표준을 생성하고 이를 적용하는 기법, 또한 데이터 설계를 최적의 데이터 베이스로 설계하는 구체적인 기법들에 대한 내용 습득


[교육개요]

■ IT 시스템을 활용해 기업의 목적을 달성하기 위해서는 체계적인 정보기술 아키텍처의 도입이 필수적입니다. 이에 따라 최근 들어 EA가 주목받고 있는데, 그 중에서도 데이터 아키텍처의 중요성이 더욱 커지고 있습니다. 데이터 모델링을 포함해 데이터에 관한 모든 것을 체계화하는 데이터 아키텍처는 향후에 나타날 수 있는 IT의 시행착오를 현격하게 감소시켜 줄 수 있는 불요불급한 방법론입니다.
■ 이에 생산성본부에서는 데이터 아키텍처에 대한 진정한 원리를 이해하고, 데이타를 본위로 업무를 설계하면서 최상위의 개괄적 모델에서부터 개념적, 논리적, 물리적 모델의 설계와 상세한 부가적 설계에 이르는 데이터에 관련한 내용을 모두 다뤄 보고자 본 과정을 개설하였습니다.


[교육대상]

■ DB관련 업무 희망자
■ 기업 데이터아키텍처 관리자 및 담당자
■ DBA로써 보다 거시적인 차원의 Data를 핸들링 하고자 하는 자
■ 기업 정보시스템 구축· 운영자
■ 데이터베이스 기반 응용 프로그래머

[교육내용]

[Phase 01] DA 및 품질관리 이해
- EA 개요
ㆍ 전사아키텍처 개요
ㆍ 전사아키텍처 관리 및 활용
- DA 의 이해
ㆍ 데이터 아키텍처의 개요
ㆍ 데이터 아키텍처의 계층별 이해
- 데이터 품질관리
ㆍ 데이터/데이터구조/관리프로세스
- 데이터모델링 표기법
ㆍ 바커/정보공학 표기법 이해 및 실습

[Phase 02] 요건 분석 및 데이터 표준화
- 데이터 요건 분석
ㆍ 변화에 따른 정보 요건 수집 분석
ㆍ 정보 요구사항 분석 및 검증
- 데이터 표준화
ㆍ 데이터표준 수립
ㆍ 계층별 표준 관리
ㆍ 데이터표준화 시스템 구축사례

[Phase 03] 실전 데이터모델링
- 데이터 모델링의 이해
ㆍ 데이터모델 구성요소
ㆍ 데이터모델링 기법 이해
- 개념 데이터 모델링
ㆍ 주제영역/엔티티 정의
ㆍ 관계 및 키속성 정의
ㆍ 개념데이터 모델링 사례 실습

[Phase 04] 논리 데이터모델링의 심화
- 논리 데이터모델링 이해
ㆍ 속성 및 일반화 정의
ㆍ 엔티티 상세화
- 논리데이터 모델링 심화
ㆍ 이력관리 정의
ㆍ 데이터 모델의 통합과 정비
ㆍ 정규화
ㆍ 논리데이터 모델링 사례 실습

[Phase 05] 데이터베이스 설계와 이용
- 물리적 Data Base 설계
ㆍ 성능 향상 패턴별 활용(무결성/인덱스 등)
- 데이터베이스 이용
ㆍ 데이터베이스 관리시스템
ㆍ 데이터 액세스
ㆍ 백업 및 복구

※ 본 교육과정은 교육인원모집 미달시 폐강 될 수도 있습니다.