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사업공고
| 『데이터 아키텍쳐 솔루션 1』이화식 대표 컨설턴트의 부산지역 최초 직강 | 2007-03-05 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
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da_apply.hwp  |
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| ▷ 프로젝트관리자로서 프로젝트 진행 및 결과를 성공적으로 수행하고자 하는 분 ▷ File System 설계 경력이 있으신 분 중에서, RDB로의 사고 전환이 필요하신 분 ▷ 단순 설계자가 아닌 성능 고려 및 집합 개념이 포함된 설계를 하고자 하는 분 ▷ 수년이 지나도 틀이 허물어지지 않는 데이터베이스 설계를 하고 싶으신 분 ▷ 데이터베이스 관련 전공자 또는 강사로서 실전 경험이 필요하신 분 ▷ Data Architecture 전반에 대하여 확고한 사상을 수립하고자 하는 분 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
○ 데이터 아키텍처 솔루션 I
제 1 장 정보기술 아키텍처
정보기술 아키텍처란 무엇인가?
정보기술
아키텍처의 등장배경
진정한 정보기술 아키텍처의 필수요건
Zachman
Framework
주요 Architecture 상관 관계
데이터 아키텍처가 최우선인 이유
제 2 장 데이터
아키텍처의 개념
아키텍처의 개념
Data Architecture vs Data Modeling
데이터
아키텍처의 진정한 의미
Data Architecture Alignment
데이터 아키텍처의 계층별 기본개념
DA Toolset과
프레임워크
현행 데이터 아키텍처의 수립 절차
목표
데이터 아키텍처의 수립 절차
개괄적 데이터 모델
요구사항
반영체계의 문제점
체계적인 WHAT-TO를 위해서
전사적인
관점의 접근이란?
사용자 요구를 객체를 통해 구체화
요구를
결정해 가는 과정의 도구
개괄적 모델의 얼라인먼트
아는
것 만큼, 결정한 만큼 정의하자!
지엽적인 문제에서 해방되자!
새로운
모델링 요소 - 아티클
개괄적 모델의 데이터 객체
데이터
모델의 유형
논리화(LOGICALIZATION)
Reverse
Model Logicalization
물리적 데이터 모델
아키텍처
단계에 충실한 물리적 모델
다양한 물리 모델의 생성
데이터
아키텍처 활용 유형
ISP 수립시의 데이터 아키텍처 활용
암초에
부닥친 개발 프로젝트 해결
ERP 도입 시 데이터 아키텍쳐
데이터
아키텍쳐를 이용한 EDW
데이터 아키텍처를 활용한 이종 시스템 통합
시스템
유지보수 생산성 향상
데이터 아키텍쳐를 이용한 데이터 이행
시스템 리모델링을 위한 데이터 아키텍쳐
제 1 장 데이터 모델링의 접근
데이터 모델링의 잘못된 유형(1)
데이터 모델링의 잘못된
유형(2)
데이터 모델링의 잘못된 유형(3)
데이터 모델링의
잘못된 행태
데이터 모델링의 상세화 수준
데이터 모델링의
객관화
데이터 모델링은 사고력과 수사력
모델러의 역할과 위상
제 2 장 실전
데이터 모델링의 개요
데이터 모델링의 개요
실전 데이터 모델링의 개요
실전 데이터모델링 절차
실전 데이터 모델링의 개요
실전 데이터 모델링의 영역
실전 데이터 모델링의 필수무공(1)
실전 데이터 모델링의 필수무공(2)
실전 데이터 모델링의 필수무공(3)
데이터 모델링과 프로세스 모델링
접근 방법 I (後 MODELING)
접근 방법 II (동시 진행)
접근 방법 III (先 MODELING)
객체지향모델링에서 데이터 모델링
객체와 실체의 차이
객체관계형 데이터베이스(ORDBMS)
제 1 장 엔터티(Entites)의 정의
엔터티 후보의 수집
엔터티 후보의 식별
엔터티 후보의 개념정립
관리대상 후보의 선정
엔터티 후보 검증
엔터티 후보 선정 유의 사항
수집된 엔터티의 분류(우선적용대상)
메인 엔터티의 범위는?
실전 연구 (우선적용 대상 분류)
코드성 엔터티의 키이 엔터티 선정 기준
엔터티 후보의 데이터 영역별 분류
엔터티 명확화 (피상적 認知)
엔터티 명확화 (피상적 인지)
엔터티 명확화 (구체화 요구)
엔터티 명확화 (진행 절차)
ENTITY의 자격 검증
집합의 순수성 검증
집합의 순수성 예제
적절한 엔터티 명칭 부여
유사 엔터티 후보와 개념조정
구체적인 서브타입 지정
엔터티 형태 결정의 대원칙
집합 통합의 특징
집합 통합의 특징
집합 통합의 진정한 의미
집합 통합 시 유의사항
집합의 독립성 검증 시 유의사항
엔터티 자격 검증요소 상관관계
엔터티 형태의 확정(이합집산)
엔터티 형태의 확정(이합집산)
엔터티의 분리 사례(실용적 모델에서)
엔터티의 분리 사례(분리결정 기준)
엔터티의 중복 사례
어디까지를 엔터티로 할 것인가?
엔터티는 어떻게 추가되어 가는가?
의미상의 주어(본질 식별자)
키이 엔터티의 본질식별자
행위 엔터티의 상향식 접근
실전 연구 (의미상의 주어)
의미상의 주어 찾기 사례 연구
리버스 모델링에서 키이 엔터티 후보 도출
ENTITY의 작도법
KEY ENTITY의 단순화
KEY ENTITY의 단순화 예제
유형별 엔터티 표현방법
특수 엔터티 형태 사용 사례
대체 엔터티 활용 사례
엔터티 정의서 작성 사례
ENTITY 선정 연습
엔터티 선정 예제 연구
제 2 장 릴레이션쉽(Relationship)의
정의
정의
관계의 진정한 의미
릴레이션쉽의 표현
관계규명의 실전적 접근 방법
관계 규명의 근거 확보
관계 정의 시 주의사항
관계형태(relationship type)
관계형태(1:1 관계)
관계형태(M:1 관계)
관계형태(M:M 관계)
M:M 릴레이션쉽의 해소 시점은?
릴레이션쉽의 정의절차
다량의 관계 파악을 위한 접근 방법
데이터 모델링 진행 도구
분할 정복 (Divide & Conquer)
릴레이션쉽 정의 TIPs
E-R Diagram 작도원칙
E-R Diagram 작도원칙
복제본 생성
치밀한 관계 검증
릴레이션쉽 실전연구
사원과 부서가 1 : M 이면
사원과 부서가 M : M 이면
관계(혹은 집합)의 분할 형태
관계 분할의 잘못된 형태
릴레이션쉽 실전연구(다중 관계)
병렬식 관리에서 자주 발생되는 문제
릴레이션쉽 실전연구(다중 관계)
유형별 릴레이션쉽 표현
유형별 릴레이션쉽 사례
제 3 장 속성(attributes)
정의
정의
속성(ATTRIBUTE)의 어원(語原)분석
ATTRIBUTE(속성)의 진정한 의미
속성 정의 시의 유의사항
속성의 후보 선정
속성후보 선정 원칙
속성후보 선정 원칙(엔터티↔속성)
속성 검증 및 확정
속성 검증 1단계 (원자단위 검증)
속성 검증 2단계 (유일값 검증)
속성 검증 3단계 (추출값 검증)
속성 검증 4단계 (상세화 결정)
특수 목적을 위한 속성
제 4 장 식별자(unique
identifier) 확정
identifier) 확정
식별자(UID) 지정
UID BAR의 진정한 의미
M:M 해소 시의 UID BAR
보조(secondary) 식별자
보조(secondary) 식별자 적용사례
인조(artificial) 식별자의 지정원칙
식별자의 비상속 지정
식별자의 확정 (UID의 2가지 역할)
상속과 단절의 원리
자식 엔터티의 상속 분쟁 발생 시의 처리 방법
배타적 관계의 인조 식별자 지정
계층구조의 배타적 관계 상속 예
근친상간의 해결
ATTRIBUTE의 선택사양 결정
한자 숙제하는 방법
연습문제
연습문제 (모범답안)
제 5 장 데이터
아키텍처 솔루션 II 미리보기
아키텍처 솔루션 II 미리보기
상세 논리적 데이터모델링
데이터 모델의 분할과 통합
DATA MODEL의 정규화 작업
제 1 정규형 (1st NF)
제 2 정 규 형(2nd NF)
제 3 정 규 형(3nd NF)
제 3 정규형 실전 예제
정규화 연습문제 1
정규화 연습문제 2
M : M Relationship 해소
M:M 관계 해결 원리
Y집합의 ‘20’에 대응되는 X집합을 찾으려면…
이것을 데이터 모델로 표현하면 …
M : M Relationship 의 UID
ATTRIBUTE가 없는 Relation Entity
다중 M:M 관계의 해소
계층형 데이터 모델
순환(recursive) 관계 데이터모델
계층 구조의 통합
순환 구조의 유의사항
BOM 데이터모델
순환관계의 처리(1:M)
순환관계의 처리(M:M)
M:M 계층구조의 코드부여 방법
순환 구조 정의 시 유의사항
전개 레벨과 업무상 레벨이 다른 경우의 처리
역할(ROLE) 통합
SUB-TYPE MODEL
심층 연구 (SUB-TYPE)
SUB-TYPE의 선정기준
Multi-Subtype
배타적 관계 데이터모델
배타적 관계모델의 작도
배타관계 표기 주의사항
배타관계를 표현하지 못하는 CASE TOOL
배타적 관계의 특성
실전 연구 (배타적 관계)
데이터 모델의 차원적 통합
이력관리 시의 관계 변화
전통적인 이력관리 방법
BETWEEN Relationship
BETWEEN RELATION의 개념
이력선분의 기하학적 고찰
이력 선분의 사용 예
이력(선분)과 EVENT(점)의 차이
이력관리에서의 PRIMARY KEY
BETWEEN SYNTAX
BETWEEN 처리의 특징
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(주)엔코아컨설팅 대표 컨설턴트
E-mail :
" 이 과정을 통해 만난 여러분과
함께 고지를 오르는 길이 무엇인지 알아가는 귀한 시간을 만들어갈 수 있기를 소망합니다."
학력
- 1982.02 경북대학교 자연과학대학 수학과 학사
경력사항
1985.07 ~ 1989.09 SK 선경 인더스트리 전산실 대리
1989.09 ~ 1991.02 삼성 종합화학 정보 시스템실 과장
1991.02 ~ 1994.04 삼성 SDS SM 사업부 과장
1994.04 ~ 1996.01 한국 오라클 기술 자문실 실장
1996.01 ~ 1997.10 엔코아정보컨설팅 대표
1997.11 ~ (주)엔코아컨설팅 대표
저서
▶ 새로 쓴 대용량 데이터베이스 솔루션 I (2006)
▶ 데이터 아키텍처 솔루션 I (2003)
▶ 대용량 데이터 베이스 솔루션 I (1996)
▶ 대용량 데이터 베이스 솔루션 II (1998)
▶ Data Modelling & Database Design (1995)
▶ Oracle Server Tuning (1995)
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(주)엔코아컨설팅 수석 컨설턴트
E-mail : data@en-core.com
"하늘은 스스로 돕는 자를 돕는다". 열심히 하니까 항상 주변에 저를 도와주시는 분들이 있었고, 이런 분들 덕분에
현재의 제가 존재한다고 생각합니다. 이번 교육을 통해 여러분도 스스로 자신을 돕는 기회가 되었으면 합니다."
학력
- 1990. 연세대학교 전자공학 학사
경력 사항
1990.01 ~ 2000.03 하이웨이 시스템 부장
2000.04 ~ 2004.05 IntraVan 이사
2004.12 ~ 현재 ㈜엔코아컨설팅 수석
주요 교육 이력
2004.12 ~ 현재 ESI 교육센터
데이터 아키텍처 강의
RDBMS & SQL 실전정석 강의
DA# 활용 강의
데이터 아키텍처 구축 실무 외 다수
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