Data Architect 시험 준비 - 프롤로그

느닷없이 Data Architect 라니?

회사에서 뭐라도 배워보자 싶어서 신청한 Data Architect 프로그램. 이미 강의를 신청해서 일주일간 수업도 들었다. 그런데 시험을 보는 건 강의를 들었다고 해서 100% 통과하는 건 아니니까 약간의 시간을 투자해서 공부를 해보려고 한다. 이 시험을 통과하게 되면 회사 내에서 발급해 주는 시니어 데이터 아키텍트 자격증을 가질 수 있다. 인더스트리에서 써먹을 수 있는 자격증은 아니지만, 시간을 쪼개 공부를 해서 새로운 지식을 습득하고 성취하는 것에 의의를 두려고 한다.

그런데 Data Architect 가 무엇인고?

데이터 아키텍트(Data Architect)는 조직 내에서 데이터 관리 및 분석을 지원하는 역할을 수행하는 전문가이다. 데이터 아키텍트는 데이터 시스템 및 구조를 설계하고 개발하여 데이터의 효율적인 저장, 관리, 분석을 가능하게 한다. 데이터의 품질, 보안, 가용성 등을 고려하여 데이터 아키텍처를 설계하고 구축하는 일꾼들을 말한다.

• 데이터 아키텍처 설계: 조직의 비즈니스 요구사항을 분석하고, 데이터의 흐름, 저장 방법, 처리 프로세스 등을 설계한다. 데이터 아키텍처는 데이터베이스, 데이터 웨어하우스, 데이터 레이크 등 다양한 데이터 시스템의 구조와 상호작용을 포함한다.
• 데이터 모델링: 데이터 아키텍트는 데이터베이스 및 시스템에서 사용되는 데이터 모델을 설계한다. 데이터 모델링은 데이터의 구조와 관계를 정의하여 데이터의 효율적인 관리를 지원한다.
• 데이터 품질 관리: 데이터 아키텍트는 데이터의 품질과 일관성을 유지하고 관리하기 위해 데이터 품질 기준을 개발하고 적용한다.
• 데이터 보안 및 규정 준수: 데이터 아키텍트는 데이터의 보안을 고려하여 데이터 보안 전략을 개발하고 데이터 규정 및 규정 준수를 관리한다.
• 기술 선택 및 통합: 적합한 데이터 기술 및 도구를 선택하고 데이터 시스템 간의 통합을 관리하여 데이터 플로우의 원활한 동작을 보장한다.
• 비즈니스 요구사항 충족: 데이터 아키텍트는 조직의 비즈니스 요구사항과 목표를 충족하기 위해 데이터 아키텍처를 조정하고 최적화한다
• 팀 협업: 데이터 아키텍트는 데이터 관련 팀과의 협업을 통해 데이터 프로젝트를 성공적으로 이끌어나가며, 데이터 엔지니어, 분석가, 개발자 등과 협력한다.

그렇다면

시험 볼 내용을 표로 정리해 보았다.

섹션	내용	출제 비중
Sec 1	데이터 아키텍쳐의 기본	10%
1.1	여러가지 데이터 베이스와 어플리케이션들
1.2	클라우드 스토리지로 데이터를 옮기는 법과 서비스 종류
1.3	마이크로서비스와 데이터 아키텍쳐
Sec 2	데이터 저장과 빅데이터	19%
2.1	여러가지 데이터 저장 타입과 어플리케이션
2.2	스파크 프레임워크로 데이터 분석하는 방법
Sec 3	데이터 품질관리	17%
3.1	데이터 품질 툴의 기능들
3.2	데이터 관리 시스템 구현
3.3	데이터 품질관리 아키텍쳐와 사용법
Sec 4	데이터 보안	7%
4.1	데이터 보안관리와 보편적인 프로그램들
4.2	보안정보의 손실에 대한 임팩트
Sec 5	데이터 사이언스와 시각화	14%
5.1	데이터 사이언스 기술들
5.2	시각화 기술들
Sec 6	데이터 모델링 및 메세지 통합 그리고 데이터 마이그레이션	17%
6.1	다른 데이터 통합, 접근 방식 및 토폴로지
6.2	데이터 마이그레이션, 데이터 통합, 데이터 암호화 및 데이터 프로파일링의 구분
Sect 7	데이터 모델링	16%
7.1	다양한 데이터 소스, 데이터 모델링 접근 방식 및 데이터 차원

이렇게 표로 공부해야 할 내용을 작성해보니 정말 많다.

이제 각 섹션을 자세히 ChatGPT와 함께 공부해 보려고 한다. 섹션 1부터 4까지 내용은 전반에서 다루고, 나머지 섹션은 후반에서 다루며 전체적인 내용을 복습하고 일단 시험에 응시할 것이다. 나의 의지력 화이팅!