Our Services
Data 컨설팅
오픈메이드컨설팅은
데이터 아키텍처, 데이터 모델링,
DB & SQL 튜닝, DB 관리, 데이터 품질 관리, 데이터 표준화 등 기업의 데이터 환경 전반에 대한 컨설팅 서비스를 제공합니다.
Data Architecture
혁신적인 데이터 전략 수립과 최적화된 데이터 관리 체계 도입을 위한 데이터 아키텍처 컨설팅
오픈메이드컨설팅의 데이터 아키텍처 컨설팅 서비스는 고객의 비즈니스 목표에 맞춘 맞춤형 데이터 아키텍처를 수립하고, 체계적이고 일관된 데이터 관리 체계를 구축하는 데 초점을 맞추고 있습니다.이를 통해 데이터의 가치를 극대화하고 비즈니스 운영을 최적화합니다.
Data Modeling
효율적인 데이터 관리를 위한 맞춤형 데이터 모델링 컨설팅
데이터 모델링은 조직의 데이터를 체계적이고 일관되게 관리하기 위한 핵심입니다. 오픈메이드컨설팅의 서비스는 고객의 비즈니스 요구 사항을 충족시키는 데이터 구조를 정의하고, 최적화된 데이터를 통해 비즈니스 성과를극대화하는 데 초점을 맞추고 있습니다.
1. 개념적, 논리적, 물리적 모델 수립
• 개념 모델: 주요 비즈니스 엔티티를 파악하고 데이터의 상호 연관성을 정의하여 정보의 흐름을 설계합니다.
• 논리 모델: 데이터 관계와 규칙을 명확히 하여, 기술적 요구사항과 비즈니스 요구사항을 모두 반영한 논리적 구조를 설계합니다.
• 물리 모델: 데이터베이스의 성능 최적화를 위한 세부적인 물리적 설계로 데이터 저장 및 관리 효율을 극대화합니다.
2. As-Is/To-Be 분석 및 모델링
• 현재 시스템 분석을 통해 데이터 구조의 문제점을 파악하고, 향후 개선 방향을 제시합니다.
• 향후 목표를 반영한 데이터 관리 체계를 구축하여 효율적이고 일관된 데이터 흐름을 보장합니다.
3. 맞춤형 데이터 모델링 접근 전략
• 데이터 요건 정의부터 모델링, 구현까지 모든 단계에서 고객 맞춤형 솔루션을 제공하여 안정적인 데이터 운영을 지원합니다.
• 비즈니스 현업 부서 및 IT 팀과의 긴밀한 협력을 통해 데이터 관리의 통합적 접근을 실현합니다.
DB & SQL Tuning
데이터베이스 성능을 극대화하고 안정적인 시스템 운영을 보장하는 DB & SQL 튜닝 서비스
데이터베이스 시스템의 성능을 최적화하고, 자원 효율성을
극대화하기 위해 전문적인 DB & SQL 튜닝 서비스를 제공합니다.
오픈메이드컨설팅의 DB 튜닝 서비스는 시스템의 상태를 정확히 진단하고,
데이터베이스 구조부터 SQL 쿼리 성능까지 폭넓은 최적화 방안을 제시하여
데이터 처리 속도를 비약적으로 향상시킵니다.
1. DB 성능 진단
• 다양한 분석 기법을 통해 데이터베이스 시스템의 현재 성능 상태를 명확히 파악하고,
향후 발생 가능한 문제까지 사전에 예측하여 안정적인 시스템 운영을 지원합니다.
2. DB 성능 고도화
• 여러 성능 저하 요인(부적절한 데이터 구조, 미비한 인덱스 설계, 자원 사용 효율 저하)을 체계적으로 분석하여
개선점을 도출하고 최적화 작업을 통해 데이터베이스 성능을 획기적으로 개선합니다.
3. DB Parameter 튜닝
• 메모리 관리 및 SGA/PGA 튜닝을 통해 데이터베이스 자원 활용도를 최적화하고,
시스템의 전반적인 성능을 향상시킵니다.
4. DB Access 효율 튜닝
• SQL 쿼리의 성능을 분석하고, 문제 쿼리를 최적화하여
데이터 접근 속도를 크게 개선합니다.
5. 자원 경합 튜닝
• CPU, 메모리, 디스크 I/O와 같은 자원을 분석하여 비효율적인 사용을 줄이고,
최적의 성능을 발휘할 수 있도록 조정합니다.
6. DB 운영 정책 튜닝
• 테이블스페이스, 파티션 정책 등 데이터베이스 운영 전반에 걸쳐
최적화된 정책을 수립하여 시스템의 효율성을 극대화합니다.
Data Administrator
안정적인 데이터베이스 운영을 위한 지원 서비스
오픈메이드컨설팅은 효율적인 데이터베이스 운영과 관리를 위해
전문적인 DBA 아웃소싱 서비스를 제공합니다.
고객의 DBMS 설계부터 운영 및 유지보수에 이르기까지
전반적인 DB 관리 책임을 맡아 최적의 성능을 유지할 수 있도록 지원합니다.
1. DBMS 설계 및 최적화
• 물리적 설계 및 인덱스 정의
• 스키마 관리 및 스크립트 관리
• 데이터베이스 백업 및 복구 체계 수립
• 성능 관리 및 테스팅 지원
• 외부 시스템과의 연동을 통한 Connectivity 최적화
2. DB 관리 체계 정립
• 데이터베이스 표준 수립 및 준수
• SQL 쿼리 및 Stored Procedure 최적화 가이드 제공
• 테이블 구조 및 운영 매뉴얼 관리
• 보안 정책 수립 및 권한 관리
3. DB 시스템 감시 및 분석
• 서버 자원과 DB 자원의 성능 모니터링
• 트래픽 분석 및 용량 계획 수립
• 성능 문제를 진단하고 최적화하여 운영 효율성을 극대화
• 시스템 및 사용자 접속 관련 이슈 해결
Data Qulity Management
고품질 데이터로 신뢰할 수 있는 비즈니스 성과를 실현하는 서비스
데이터 품질은 조직의 전략적 목표를 달성하는 데 중요한 요소입니다. 오픈메이드컨설팅의 데이터 품질 관리 서비스는 체계적인 품질 기준과 표준화된 관리 프로세스를 통해 데이터의 정확성, 일관성, 접근성, 적시성, 보안성을 보장하며, 고객의 비즈니스 성공을 위한 강력한 기반을 제공합니다.
데이터 품질 기준
• 정확성 (Accuracy): 데이터가 실제 사실과 일치하는지를 평가합니다.
• 일관성 (Consistency): 데이터가 서로 충돌하지 않고 일관된지를 보장합니다.
• 유용성 (Usability): 데이터를 사용하는 조직 구성원의 요구를 충족할 수 있도록 관리합니다.
• 접근성 (Accessibility): 필요한 데이터를 적시에 접근할 수 있는지 평가합니다.
• 적시성 (Timeliness): 필요한 시점에 데이터를 사용할 수 있도록 보장합니다.
• 보안성 (Security): 데이터의 보안을 유지하여 무단 접근을 방지합니다.
데이터 품질 관리 프로세스
1. 데이터 프로파일링 (Data Profiling): 현재 데이터 상태를 분석하여 문제점을 식별합니다.
2. 데이터 품질 관리 (Data Quality Management): 데이터의 정확성과 신뢰성을 확보하기 위한 조치를 취합니다.
3. 데이터 통합 (Data Integration): 다양한 소스의 데이터를 통합하여 일관된 데이터를 제공합니다.
4. 데이터 강화 (Data Enrichment): 데이터를 보완하여 더 높은 가치를 제공합니다.
5. 데이터 모니터링 (Data Monitoring): 데이터 품질을 지속적으로 모니터링하고 개선합니다.
데이터 품질 관리의 혜택
• 신뢰성 강화: 높은 데이터 품질을 통해 신뢰할 수 있는 의사결정을 지원합니다.
• 비용 절감: 데이터 오류로 인한 리소스 낭비를 줄이고 운영 효율성을 높입니다.
• 비즈니스 민첩성 향상: 빠르고 정확한 데이터 접근을 통해 비즈니스 대응 속도를 향상시킵니다.
Data Standardization
효율적인 데이터 관리와 비즈니스 일관성을 위한 데이터 표준화 서비스
데이터 표준화는 조직 내에서 사용하는 용어, 도메인, 코드 등의 데이터 요소를 일관된 형식과 내용으로 정의하는 과정입니다. 이를 통해 정보 시스템 내의 데이터 품질을 보장하고, 데이터 통합 및 활용의 효율성을 극대화합니다.
데이터 표준화의 필요성
• 데이터 품질 향상: 표준 데이터는 오류를 최소화하고, 조직 내의 모든 시스템에서 일관된 방식으로 관리됩니다.
• 업무 효율성 증대: 데이터 해석의 혼란을 방지하고, 부서 간 원활한 협업을 지원합니다.
• 비용 절감: 표준화되지 않은 데이터로 인한 불필요한 데이터 수정 작업을 줄이고, 데이터의 재사용성을 높입니다.
데이터 표준화 관리 요소
• 표준 단어: 조직에서 공통적으로 사용하는 용어를 정의하여 혼란을 방지합니다.
• 표준 도메인: 특정 데이터가 속하는 범위를 정의하여 데이터 일관성을 유지합니다.
• 표준 용어: 데이터를 설명하고 정의하는데 사용되는 용어를 표준화합니다.
• 표준 코드: 데이터에 적용되는 코드의 형식을 표준화하여 시스템 전반에 걸쳐 동일한 방식으로 관리합니다.
데이터 표준화 프로세스
1. 표준 요소 정의: 데이터를 구성하는 주요 요소들을 정의합니다.
2. 단어 표준화: 조직에서 사용하는 단어들을 표준화하여 일관성을 보장합니다.
3. 도메인 표준화: 데이터가 속하는 도메인을 정의하고 관리합니다.
4. 표준 용어 정의: 데이터의 의미를 명확히 하기 위해 표준 용어를 정의합니다.
5. 코드 표준화: 데이터에 사용되는 코드를 통합적으로 관리합니다.