* 정의 및 맥락: * 마스터 데이터 관리(MDM): MDM은 조직의 공식 공유 마스터 데이터 자산의 균일성, 정확성, 관리, 의미적 일관성 및 책임을 보장하기 위한 프로세스와 기술을 포함합니다. * 데이터 품질 문제: 여기에는 중복, 불완전한 기록, 부정확한 데이터, 데이터 불일치 등의 문제가 포함됩니다. * 설명: * MDM과 같은 프로세스를 통해 주요 데이터에 질서를 부여하는 것은 조직 전체에서 데이터를 표준화, 정리, 관리하여 데이터 품질 문제를 해결하는 것을 목표로 합니다. * 효과적인 MDM 관행을 통해 최대 60-80%에 달하는 데이터 품질 문제를 해결하고 완화할 수 있습니다. 마스터 데이터는 다양한 시스템과 비즈니스 프로세스에서 기반이 되고 널리 사용되기 때문입니다. 참고문헌: * DAMA-DMBOK: 데이터 관리 지식 체계, 2판, 11장: 마스터 및 참조 데이터 관리. * Gartner Research, "데이터 품질에 대한 마스터 데이터 관리의 영향."
CDMP-RMD 문제 2
마스터 데이터 거버넌스에 대한 권한 분할 접근 방식은 다음과 같은 이점을 제공합니다.
정답: A
* 데이터 거버넌스의 권한 분할: 이 접근 방식은 조직 내의 다양한 수준이나 영역에 의사 결정 권한을 분산시킵니다. * 이익: * 더 나은 의사 결정 정렬: 권한을 분산함으로써 조직의 다양한 부분의 특정 요구 사항과 맥락에 더 적합한 의사 결정을 내릴 수 있습니다. 이를 통해 데이터 관리에 대한 의사 결정이 각 특정 영역에 적합하고 효과적임을 보장합니다. * 중앙집중화 문제 방지: 중앙집중적인 의사 결정은 종종 다른 부서나 기능의 요구 사항과 단절될 수 있습니다. * 향상된 반응성: 분산된 거버넌스를 통해 데이터 관리 문제에 더 빠르고 상황에 맞게 대응할 수 있습니다. * 기타 옵션 분석: * 나쁜 결정에 대한 책임을 분산시킵니다. 이는 전략적 이점이라기보다는 오히려 부정적인 결과입니다. * 책임의 중앙집중화: 이는 권력 분립의 개념과 모순됩니다. * 비용 절감: 분산화로 인해 더 나은 의사결정이 가능해지지만, 본질적으로 비용이 낮아지는 것은 아닙니다. * 위원회 모델을 통한 의사 결정 촉진: 이는 의사 결정 과정을 더 느리게 만들 수 있으며, 이는 권한 분산의 주요 이점이 아닙니다. * 결론: 마스터 데이터 거버넌스에서 권한 분할 접근 방식의 주요 이점은 조직 내 데이터 공유의 다양한 수준에 따라 의사 결정을 보다 잘 조정할 수 있다는 것입니다. 참고문헌: * DMBOK 가이드, 데이터 거버넌스 및 조직 구조에 대한 섹션. * CDMP 시험 학습 자료.
CDMP-RMD 문제 3
다음 중 MDM에 관해 사실인 것은 무엇입니까?
정답: A
MDM(마스터 데이터 관리)은 고도의 근면성과 협업을 통한 공식적인 관리가 특징입니다. 그 이유는 다음과 같습니다. * 형식적 관리 : * 구조화된 프로세스: MDM에는 데이터 거버넌스, 데이터 품질 관리, 데이터 관리를 포함하여 마스터 데이터를 관리하기 위한 구조화된 프로세스가 포함됩니다. * 정책 및 표준: 데이터 일관성, 정확성, 무결성을 보장하기 위한 정책과 표준을 수립하고 시행합니다. * 협업 : * 기능 간 팀: IT, 사업부, 데이터 거버넌스 팀을 포함한 다양한 부서 간 협업이 필요합니다. * 이해관계자 참여: 다양한 이해관계자를 데이터 관리 프로세스에 참여시켜, 주요 데이터가 조직 전체의 요구를 충족하도록 보장합니다. * 참고문헌: * 데이터 관리 지식 체계(DMBOK), 7장: 마스터 데이터 관리 * DAMA International, "데이터 관리 지식체(DMBOK)에 대한 DAMA 가이드"
CDMP-RMD 문제 4
마스터 데이터에 대한 역사적 관점이 중요한 이유는 무엇입니까?
정답: E
* 마스터 데이터의 과거 관점: 마스터 데이터 객체에 대한 과거 데이터를 유지 관리하는 것은 다양한 이유로 중요합니다. * 중요성의 이유: * 감사 추적 제공: 과거 데이터를 보관하면 조직에서 변화를 추적하고 시간 경과에 따른 데이터의 발전을 이해할 수 있으며, 이는 감사 목적으로 필수적입니다. * 소송 사건에도 필요할 수 있습니다. 과거 데이터는 법적 분쟁의 증거로 사용될 수 있으며, 특정 시점의 데이터 상태를 보여줄 수 있습니다. * 마스터 데이터 주체에 대한 속성은 시간이 지남에 따라 진화합니다. 고객이 이사하거나 이름이 변경되는 등 엔터티가 변경되면 이전 데이터를 유지 관리하면 이러한 변경 사항을 정확하게 추적할 수 있습니다. * 비즈니스 분석을 통해 행동 변화의 근본 원인을 파악합니다. 과거 데이터는 추세를 분석하고 비즈니스 지표나 고객 행동의 변화에 대한 이유를 파악하는 데 도움이 될 수 있습니다. * 결론: 제시된 모든 이유는 주요 데이터의 역사적 관점을 유지하는 것이 중요하다는 점을 종합적으로 강조합니다. 참고문헌: * DMBOK 가이드, 마스터 데이터 관리 및 데이터 거버넌스 섹션. * CDMP 시험 학습 자료.
CDMP-RMD 문제 5
다음 중 MDM 수명 주기 관리에 포함되지 않는 것은 무엇입니까?
정답: A
마스터 데이터 관리(MDM) 수명 주기 관리에는 생성부터 폐기까지 수명 주기 전반에 걸쳐 마스터 데이터를 관리하는 데 관련된 프로세스와 관행이 포함됩니다. 마스터 데이터가 정확하고 일관되며 사용 가능한 상태로 유지되도록 보장합니다. * 데이터 조정 및 통합: * 이 프로세스에는 여러 소스의 데이터를 병합하여 각 마스터 데이터 엔터티에 대한 단일하고 통합된 뷰를 만드는 작업이 포함됩니다. * 중복된 레코드를 식별하고 통합하여 데이터 일관성을 유지합니다. * 동일한 엔터티의 여러 인스턴스 식별: * 여기에는 중복된 레코드를 탐지하고 해결하여 각 마스터 데이터 엔터티가 고유하게 표현되도록 하는 작업이 포함됩니다. * 일치 기준에 따라 잠재적인 중복 항목을 식별하기 위해 도구와 알고리즘이 사용됩니다. * 부적절하게 일치되거나 병합된 데이터 인스턴스 식별: * 이 단계에서는 매칭 또는 병합 과정에서 발생한 오류를 검토하고 수정하는 것이 포함됩니다. * 데이터 무결성이 유지되는지 확인하고 병합된 레코드가 기본 엔터티를 정확하게 나타내는지 확인합니다. * 정보 통합을 가능하게 하는 교차 참조 유지: * 교차 참조는 서로 다른 시스템의 관련 데이터 엔티티를 연결하여 원활한 정보 통합을 가능하게 합니다. * 이를 통해 조직 전체에서 데이터에 지속적으로 액세스하고 사용할 수 있습니다. * 복구 및 백업 규칙 설정(MDM 수명 주기 관리의 일부가 아님): * 복구 및 백업 규칙은 전반적인 데이터 관리에 중요하지만, MDM 수명 주기 관리의 특정 프로세스보다는 데이터 보호 및 재해 복구와 더 관련이 있습니다.
