ㅁ 데이터 통합 ㅇ 정의: 여러 데이터 소스에서 발생하는 변경 사항(삽입, 수정, 삭제)을 실시간 또는 배치로 감지하여 대상 시스템에 반영하는 기술. ㅇ 특징: – 소스 시스템의 변경 로그를 기반으로 동작 – 전체 데이터를 재처리하지 않고 변경분만 처리하여 효율성 향상 – 실시간 데이터 파이프라인, 데이터 웨어하우스 동기화 등에 활용 ㅇ 적합한 경우: – 대규모 데이터베이스 간
ㅁ 데이터 통합 ㅇ 정의: 서로 다른 출처, 형식, 구조를 가진 데이터를 하나의 일관된 형태로 결합하여 분석이나 서비스에 활용할 수 있도록 만드는 과정. ㅇ 특징: – 이기종 데이터 소스(MySQL, CSV, API 등)를 연결 – 데이터 포맷 변환, 중복 제거, 스키마 매핑 필요 – 실시간 또는 배치 방식으로 처리 가능 ㅇ 적합한 경우: – 여러 부서/시스템에서
ㅁ 데이터 통합 ㅇ 정의: 서로 다른 출처나 형식의 데이터를 하나의 일관된 형태로 결합하는 과정으로, 분석 및 활용을 위해 데이터 품질을 높이는 작업. ㅇ 특징: – 데이터 소스가 다수일 경우 스키마 매핑, 중복 제거, 형식 변환 필요 – 통합 과정에서 데이터 품질 검증 필수 – 데이터 웨어하우스나 데이터 레이크 환경에서 주로 수행 ㅇ 적합한 경우:
ㅁ 데이터 통합 ㅇ 정의: 서로 다른 출처나 형식의 데이터를 하나의 일관된 데이터 세트로 결합하여 분석이나 저장에 활용할 수 있도록 하는 과정. ㅇ 특징: – 데이터 출처가 다르면 스키마, 형식, 단위 등이 불일치할 수 있어 변환 과정이 필수. – 중복 데이터 제거, 키 매핑, 데이터 형식 변환 등의 작업 포함. – 대규모 데이터 처리 시
ㅁ 데이터 거버넌스 ㅇ 정의: 조직 내 데이터의 일관성, 정확성, 보안, 활용성을 보장하기 위해 데이터 관리 원칙, 표준, 정책을 수립하고 이를 운영하는 체계. ㅇ 특징: – 데이터 표준화, 메타데이터 관리, 접근 권한 관리 포함 – 전사적 데이터 관리 프로세스와 책임 체계 확립 – 규제 준수 및 데이터 활용 극대화 목적 ㅇ 적합한 경우: – 대규모
ㅁ 데이터 거버넌스 ㅇ 정의: 데이터 거버넌스는 조직 내 데이터의 품질, 보안, 프라이버시, 활용성을 보장하기 위해 데이터 수집·저장·활용 전 과정에서 정책과 절차를 수립·관리하는 체계. ㅇ 특징: – 데이터 소유권과 책임을 명확히 함 – 법적 규제(GDPR, CCPA 등) 준수를 포함 – 데이터 표준화, 품질 관리, 접근 제어 정책 포함 ㅇ 적합한 경우: – 대규모 데이터 환경에서
ㅁ 데이터 거버넌스 ㅇ 정의: 조직 내 모든 데이터 자산을 체계적으로 관리하고, 데이터 품질·보안·활용성을 보장하기 위한 정책과 절차, 표준을 수립·운영하는 관리 체계. ㅇ 특징: – 데이터 표준화, 메타데이터 관리, 데이터 품질 관리, 보안·접근권한 관리 포함 – 데이터 수명주기 전반(수집-저장-활용-폐기)에 걸친 관리 – 관련 부서 간 역할·책임(R&R) 명확화 ㅇ 적합한 경우: – 대규모 데이터 자산을 보유한
ㅁ 데이터 거버넌스 ㅇ 정의: 데이터의 품질, 보안, 활용성을 보장하기 위해 조직 내 데이터 관리 정책과 절차를 수립·운영하는 체계. ㅇ 특징: 데이터 표준화, 메타데이터 관리, 접근 권한 제어, 규제 준수 등을 포함하며 전사적 관점에서 데이터 자산을 관리. ㅇ 적합한 경우: 대규모 조직, 규제 산업(금융, 의료 등), 데이터 기반 의사결정이 중요한 기업. ㅇ 시험 함정: 데이터
ㅁ 응용 분야 ㅇ 정의: 인공지능(AI) 기술을 활용하여 인사(HR) 데이터 분석, 채용, 인재 유지, 성과 평가, 이직 예측 등 인사관리 전반을 지원하는 기술 및 방법론. ㅇ 특징: – 채용 프로세스 자동화(이력서 스크리닝, 화상 면접 분석 등) – 직원 성과 및 만족도 분석 – 머신러닝 기반 이직 예측 모델 활용 – 대규모 인사 데이터에서 패턴 탐지
ㅁ 응용 분야 ㅇ 정의: 자동화 물류는 물류 과정(입고, 보관, 피킹, 포장, 출하 등)을 자동화 설비와 소프트웨어를 통해 최소한의 인력 개입으로 운영하는 시스템을 의미함. ㅇ 특징: – AGV(무인운반차), 로봇암, 컨베이어, 자동 분류기 등 하드웨어와 WMS(창고관리시스템), TMS(운송관리시스템) 등의 소프트웨어가 통합됨. – 실시간 재고 추적, 경로 최적화, 작업 효율 극대화 가능. – 초기 투자 비용이 높으나 장기적으로