꿈꾸는 개발자, DBA 커뮤니티 구루비

주제 영역은 데이터 아키텍처의 최상위 단계로 비즈니스의 목표를 달성하는 데 필요한 데이터 집합을 의미
여기저기에 산재된 유사한 성격의 데이터를 체계화해 그룹으로 묶은 것을 의미

모든 데이터는 10개 또는 29개로 정의된 주제 영역에 속해야 한다.
각 주제 영역이 상세화 수준도 균일해야 한다.
규칙이나 법칙에 의해서 정해질 수 없다는 점이 주제 영역 작업을 어렵게 한다.

주제 영역은 하위 개념의 서브 주제 영역으로 분류할 수 있으며 주제 영역 내에서는 데이터를 상세하게 정의한 엔터티를 관리하게 된다.
주제 영역은 기업의 정보 체계 구조를 한눈에 파악하고 관리하기 위해 구축된다.

주제 영역을 기준으로 모델을 구축하면 논리 모델이나 물리 모델을 도출하고 관리하기 수월해진다.
시스템이 점점 방대해지며 데이터 모델도 매우 크고 복잡해지므로 주제 영역별로 모델을 구축하면 모델이 간소화 된다.

유사한 데이터로 구성돼 있다는 것은 데이터가 통합될 가능성이 커진다는 것을 의미한다.
주제 영역의 일반화(Generalization)개념을 사용해 데이터를 분류한 것이므로 그에 따른 모델도 자연히 통합된 관점을 유지할 수 있다.
데이터 모델 측변에서 통합돼 있어 원하는 데이터를 전사에게 쉽게 찾을 수 있으며 그로 말미암아 쉽게 재사용이 가능하다.

주제 영역별로 모델리을 수행하면 유연한 데이터 구조가 될 수 있으며 데이터의 일관성과 관리 용이성을 높임으로써 모델의 품질을 높일 수 있다.

이상적으로는 실무에서 가장 요긴하게 사용될 논리 모델과 주제 영역은 완전하게 연결돼야 한다.
논리 모델은 물리 모델과 연결돼야 하고 각각은 타 아키텍처와 연계돼야 한다.
주제 영역을 이상적으고 활용하는 것은 주제 여역 단위로 모델리을 수행하는 것이다.

예) 여러 종류의 계좌가 존재하면 각 계좌를 관리하는 엔터티는 주식.선물.펀드저축 영역 등으로 분산돼 있으며, 최근에는 계좌 데이터를 계좌 영역으로 모아서 관리하기도 하지만 여전히 많은 시스템에서는 업무 프로세스에 따라 분산된 경우가 많다.

주제 영역을 정희하고 현행 엔터티에 주제 영역을 할당해야 하는데 현행 엔터티의 이동이 불가피해서 개발이 혼란슬워 진다.
이 때문에 분석이나 모델 리뷰 등의 모델링 환경도 나빠진다

주제 영역으로 모델링을 수행하는 것이 바람직하므로 이해 당사자 간에 어느 정도 공감대만 형성 되면 주제 영역을 기준으로 모델링을 수행하는 것이 좋다.