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1장 데이터 주도 조직으로의 여정최근의 기술 발전과 업계 트렌드데이터 관리분석으로 인해 파편화되는 데이터 환경변화하는 소프트웨어 출시 속도데이터 관리에 막대한 영향을 미치는 클라우드개인정보보호와 보안은 최우선 과제운영 시스템과 분석 시스템은 통합되어야 한다조직은 협력적 생태계 속에서 운영된다시대에 뒤떨어진 데이터 아키텍처에 발이 묶인 기업들__엔터프라이즈 데이터 웨어하우스: 진실의 단일 원천__데이터 레이크: 정형 및 비정형 데이터를 위한 중앙집중식 리포지토리__중앙집중화의 고통데이터 전략 수립정리2장 데이터 도메인을 활용한 데이터 체계화애플리케이션 설계의 출발점__모든 애플리케이션에는 데이터 저장소가 있다__애플리케이션은 항상 고유하다__골든 소스__데이터 통합 딜레마__애플리케이션의 역할소프트웨어 아키텍처에서 얻은 영감데이터 도메인__도메인 주도 설계__비즈니스 아키텍처__도메인 특성분산형 및 도메인 지향 데이터 관리의 원칙__데이터 도메인을 위한 설계 원칙__데이터 프로바이더를 위한 모범 사례__도메인 소유권 책임분산형 도메인 지향 데이터 관리로의 전환정리3장 도메인과 기술 아키텍처의 매핑도메인 토폴로지: 문제 영역 관리__완전 연합형 도메인 토폴로지__거버넌스 기반 도메인 토폴로지__부분 연합형 도메인 토폴로지__가치 사슬 정렬 도메인 토폴로지__큰 단위로 나눈 도메인 토폴로지__거버넌스가 부분적으로 적용된 큰 단위 도메인 토폴로지__중앙집중형 도메인 토폴로지__올바른 토폴로지 선택랜딩 존 토폴로지: 솔루션 영역 관리__단일 데이터 랜딩 존__소스 정렬 랜딩 존과 컨슈머 정렬 랜딩 존__허브 데이터 랜딩 존__다중 데이터 랜딩 존__다중 데이터 관리 랜딩 존__랜딩 존 실전 사례정리4장 데이터 프로덕트 관리데이터 프로덕트란 무엇인가__코드, 데이터, 메타데이터, 인프라 통합의 난제__논리적 엔티티로서의 데이터 프로덕트데이터 프로덕트 설계 패턴__CQRS란 무엇인가__데이터 프로덕트로서의 읽기 복제본데이터 프로덕트 설계 원칙__리소스 지향 읽기 최적화 설계__데이터 프로덕트의 데이터는 불변이다__유비쿼터스 언어를 사용하라__소스에서 직접 수집하라__명확한 상호운용성 표준__원시 데이터 금지__컨슈머에 맞추지 마라__누락된 값, 기본값, 그리고 데이터 타입__의미적 일관성__원자성__호환성__변동성이 큰 참조 데이터는 추상화하라__새로운 데이터에는 새로운 소유권이 따른다__데이터 보안 패턴__메타모델 수립__셀프서비스 허용__도메인 간 관계__전사적 일관성__이력 관리, 재전송, 덮어쓰기__여러 소유자가 있는 비즈니스 역량__운영 모델데이터 프로덕트 아키텍처__상위 수준 플랫폼 설계__데이터 수집 및 온보딩 역량__데이터 품질__데이터 이력 관리솔루션 설계__실제 사례__스토리지 계정과의 대응 관계__데이터 파이프라인과의 대응 관계__데이터 제공 역량__데이터 제공 서비스__파일 가공 서비스__비식별화 서비스__분산 오케스트레이션__지능형 소비 서비스__데이터 프로덕트를 직접 사용할 때의 고려사항시작해 보자정리5장 서비스와 API 관리API 관리 소개서비스 지향 아키텍처란 무엇인가__전사적 애플리케이션 통합__서비스 오케스트레이션__서비스 커리어그래피__퍼블릭 서비스와 프라이빗 서비스__서비스 모델과 표준 데이터 모델__엔터프라이즈 데이터 웨어하우징 아키텍처와의 유사점API 관리에 대한 현대적 관점__연합형 책임 모델__API 게이트웨이__제품으로서의 API__컴포지트 서비스__API 계약__API 탐색 가능성마이크로서비스__함수__서비스 메시__마이크로서비스 도메인 바운더리에코시스템 커뮤니케이션경험 API__그래프QL__프론트엔드를 위한 백엔드실전 사례메타데이터 관리데이터 프로덕트를 제공하는 읽기 지향 API정리6장 이벤트와 알림 관리이벤트에 대한 소개__알림 vs 상태 전송__비동기 통신 모델모던 이벤트 기반 아키텍처의 형태__메시지 큐__이벤트 브로커__이벤트 처리 스타일__이벤트 프로듀서__이벤트 컨슈머__이벤트 스트리밍 플랫폼__거버넌스 모델__데이터 프로덕트 저장소로서의 이벤트 저장소__애플리케이션 백엔드로서의 이벤트 저장소운영 백본으로서의 스트리밍보장과 일관성__일관성 수준__처리 방식__메시지 순서__데드 레터 큐__스트리밍 상호운용성거버넌스와 셀프서비스정리7장 개별 사항을 통합해 큰 그림 그리기도메인 간 상호운용성__간략한 복습__데이터 배포 vs 애플리케이션 통합__데이터 배포 패턴__애플리케이션 통합 패턴__일관성과 탐색 가능성변화를 가이드하고 영감과 동기를 부여하는 법__도메인 바운더리 설정__예외 처리조직 차원의 변화__팀 토폴로지__조직 계획 수립정리8장 데이터 거버넌스와 보안데이터 거버넌스__거버넌스 프레임워크__프로세스: 데이터 거버넌스 활동__효과적이고 실용적인 거버넌스 구축__데이터 거버넌스를 위한 지원 서비스__데이터 계약데이터 보안__사일로화된 현재의 접근 방식__신뢰 경계__데이터 분류 및 라벨__데이터 사용 분류__통합 데이터 보안__신원 제공자__실제 사례__일반적인 보안 프로세스 흐름__API 기반 아키텍처 보안__이벤트 기반 아키텍처 보안정리9장 메타데이터를 통한 데이터 민주화메타데이터 관리엔터프라이즈 메타데이터 모델__메타모델의 실제 예시__데이터 도메인과 데이터 프로덕트__데이터 모델__데이터 계보__기타 메타데이터 영역메타레이크 아키텍처__카탈로그의 역할__지식 그래프의 역할정리10장 모던 마스터 데이터 관리마스터 데이터 관리 스타일데이터 통합마스터 데이터 관리 솔루션 설계도메인 지향적 마스터 데이터 관리__참조 데이터__마스터 데이터__서비스로서의 MDM과 데이터 품질MDM과 데이터 큐레이션__지식 교환__통합 뷰__재사용 가능한 컴포넌트와 통합 로직__통합 허브를 통한 데이터 재게시__애그리게이트를 통한 데이터 재게시데이터 거버넌스 권장사항정리11장 데이터를 가치로 전환하기데이터를 가치로 전환하는 과정에서의 과제들도메인 데이터 저장소__컨슈머 정렬 유스케이스의 세분성__데이터 도메인 저장소 vs 데이터 프로덕트모범 사례__비즈니스 요구사항__대상 사용자와 운영 모델__비기능적 요구사항__데이터 파이프라인과 데이터 모델__DDS의 수행 역할 범위 지정비즈니스 인텔리전스__시맨틱 계층__셀프서비스 도구와 데이터__모범 사례고급 분석: MLOps__프로젝트 시작__실험과 추적__데이터 엔지니어링__모델 운영화__예외 사항정리12장 이론을 실무에 적용하기데이터 여정에 대한 짧은 회고중앙집중형인가? 탈중앙형인가?실현하기__기회 포착 단계: 전략적 방향 설정__전환 단계: 기반 준비__최적화 단계: 역량 전문화데이터 주도 문화__데이터옵스__거버넌스와 리터러시엔터프라이즈 아키텍트의 역할__블루프린트와 다이어그램__현대적인 능력__통제와 거버넌스마치면서
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Piethein Strengholt
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| 이 책에서 다루는 내용 |· 규제 요구사항, 개인정보보호 문제, 데이터 메시와 데이터 패브릭 등 최신 데이터 관리에 관한 최신 트렌드· 클라우드 데이터 랜딩 존, 도메인 주도 설계(DDD), 데이터 프로덕트 설계 등 데이터 아키텍처 구축 방법과 노하우· 데이터 거버넌스와 보안, 마스터 데이터 관리, 셀프서비스 데이터 마켓플레이스, 메타데이터의 중요성| 이 책의 대상 독자 |- 경영진 및 아키텍트: 최고데이터책임자(CDO), 최고기술책임자(CTO), 수석 아키텍트, 엔터프라이즈 아키텍트, 수석 데이터 아키텍트- 분석 팀: 데이터 과학자, 데이터 엔지니어, 데이터 분석가, 분석 총괄 책임자- 개발 팀: 데이터 엔지니어, 데이터 과학자, 비즈니스 인텔리전스 엔지니어, 데이터 모델러 및 설계자, 기타 데이터 전문가- 컴플라이언스 및 거버넌스 팀: 최고정보보안책임자(CISO), 데이터보호책임자, 정보보안 분석가, 규제 준수 책임자, 데이터 스튜어드, 비즈니스 분석가1장에서는 데이터 관리가 무엇인지, 어떻게 변화하고 있는지, 그리고 디지털 전환에 어떤 영향을 미치는지를 맥락적 관점에서 살펴본다. 그리고 최근 몇 년간의 현황과 데이터 전략 수립 지침을 제공한다. 2장에서는 대규모 데이터 관리의 세부사항을 다룬다. 데이터 도메인을 활용해 대규모 데이터 환경을 관리하는 방법론으로서 도메인 주도 설계(DDD)와 비즈니스 아키텍처를 살펴본다. 3장에서는 데이터 아키텍처를 구조화하고 데이터 도메인과 일치시키는 방법으로서, 토폴로지와 데이터 랜딩 존에 초점을 맞춘다.4장에서는 데이터 프로덕트, 명령 쿼리 책임 분리(CQRS) 및 이를 가이드하는 원칙에 초점을 맞추고, 솔루션 설계 사례를 제시한다. 5장에서는 API 관리를, 6장에서는 이벤트 및 알림 관리를 살펴본다. 7장에서는 이제까지의 모든 내용에 아키텍처 가이드와 실제 경험을 곁들이고, 하나로 묶어 포괄적으로 살펴본다.8장에서는 급변하는 시대에도 장기적으로 실용적이고 지속 가능한 방식으로 데이터 거버넌스와 보안에 접근하는 방법을 살펴본다. 9장에서는 메타데이터의 활용, 중요성, 그리고 민주화의 가능성을 깊이 있게 다룬다.10장에서는 분산되어 광범위하게 흩어져 있는 자산에 대한 데이터 일관성을 유지하기 위해 마스터 데이터 관리(Master Data Management, MDM)를 어떻게 활용할지 안내하고, 11장에서는 데이터를 가치로 전환하는 문제를 다룬다. 12장에서는 이제까지 다룬 내용을 실현하는 예시와 함께 데이터 관리와 엔터프라이즈 아키텍처의 미래에 대한 비전으로 책을 마무리한다.
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