데이터 관리 및 활용 전략

머리말

|제1장| 데이터 자산 관리

1.1. 데이터 자산 관리의 중요성
1.2. 자산 관리 이슈와 데이터 자산 관리
1.3. 기업 전략과 데이터 관리 전략
1.4. 데이터 자산 관리 사이클
1.5. 데이터 목록

|제2장| 데이터 통합 및 공유

2.1. 데이터 공유 방안
2.2. 데이터 통합 솔루션
2.3. 개념적 데이터 공유 시스템

|제3장| 데이터 표준화와 메타데이터

3.1. 데이터베이스 스키마와 기술적 메타데이터
3.2. 비기술적 메타데이터
3.3. 표준 용어 및 자료사전
3.4. 용어분류체계(taxonomy)
3.2. 데이터 표준화의 절차
3.3. 데이터 표준화 수준

|제4장| 데이터 관리 조직과 데이터 자산 관리자

4.1. 데이터 관리 기능
4.2. 데이터 담당관과 주제관심집단
4.3. 주제관심집단의 구성과 운영

|제5장| 데이터 품질

5.1. 전통적 품질 평가 프레임워크
5.2. 활용적 관점에서의 데이터 품질 평가 프레임워크
5.3. 데이터베이스 품질 평가
5.4. 데이터 품질 관리 수준
5.5. 데이터 품질 개선

|제6장| 데이터 아키텍처

6.1. 전사적 데이터 아키텍처
6.2. 3계층 데이터 모델링
6.3. 개체관계모델링
6.4. 관계형 데이터 모델링
6.5. 관계형 데이터베이스 물리설계

|제7장| 비즈니스 인텔리전스

7.1. 비즈니스 인텔리전스의 출현 배경
7.2. 다차원 데이터 모형
7.3. OLAP 큐브 생성
7.4. BI 아키텍처 설계: DW Bus 설계
7.5. BI 시스템의 성공요인
7.6. BI 시스템의 새로운 추세

|제8장| 마스터 데이터 관리

8.1. 데이터의 분류
8.2. 마스터 데이터 모델링
8.3. 마스터 데이터 관리와 데이터 통합/공유
8.4. 마스터 데이터 관리 시스템 구현 아키텍처
8.5. 마스터 데이터 관리 시스템의 주요 기능들
8.6. 마스터 데이터 관리 성숙도
8.7. MDM 도입 및 구축

|제9장| 빅 데이터

9.1. 비정형 데이터 관리(Unstructured Data Management)
9.2. 빅 데이터의 종류
9.3. 빅 데이터 처리 기술
9.4. 빅 데이터 분석의 활용 분야
9.5. 빅 데이터 관리의 성공요인
9.6. 빅 데이터와 네트워크형 기업

|제10장| 데이터 가치 평가

10.1. 데이터 관리 시스템의 구축 비용
10.2. 운영 데이터의 가치 평가
10.3. 분석 정보의 가치 평가
10.4. 빅 데이터의 가치 평가

|제11장| 공공 데이터 개방의 필요성

11.1. 공공 데이터 개방의 배경
11.2. 정부 3.0과 공공 데이터 개방
11.3. 공공 데이터 개방의 기회와 문제

|제12장| 개방된 공공 데이터의 활용 방법

12.1. 개방된 공공 데이터의 활용 유형
12.2. 개방된 공공 데이터의 활용 방안

|제13장| 공공 데이터 개방 환경의 거버넌스

13.1. 공공 데이터 개방 환경의 거버넌스 특징
13.2. 개방 데이터 환경의 사용자 참여
13.3. 개방 데이터 환경의 보편적 시각, 개념 데이터 모델