표준사전과 표준코드
분류별 단어·용어·도메인과 표준코드를 체계적으로 관리해 데이터 정의의 기준을 한곳에 모읍니다.
Product
MetaFit·ERFit
Metadata Management, Data Quality & ERD Modeling
MetaFit의 데이터 표준·메타데이터·품질 진단과 ERFit의 논리·물리 모델링을 연결해 정의, 설계, 검증 기준을 일관되게 관리합니다.
하나의 정의, 연결된 기준Standards-led
- 표준 용어
- 고객 식별자
- 물리명
CUSTOMER_ID- 도메인
- 식별번호
ERFit / 고객 모델MetaFit / 품질 규칙
| Attribute | 역할 | 진단 기준 |
|---|---|---|
CUSTOMER_ID | PK | 유일성 |
CUSTOMER_NAME | 속성 | 완전성 |
CUSTOMER_TYPE | 코드 | 유효성 |
표준 정의를 모델에 적용하고 품질 진단 기준으로 연결합니다.
제품의 동작을 설명하기 위한 개념도이며, 실제 제품 화면이 아닙니다.
What is MetaFit·ERFit?
데이터의 언어와 구조를 함께 관리하는 방법
표준사전에서 정의한 기준이 데이터 모델에 적용되고, 설계된 모델은 중앙 Repository에서 이력으로 관리됩니다.
Governance architecture
개념도 정의에서 모델 이력까지 이어지는 기준 체계
- 01 · DEFINE
MetaFit 표준 정의
표준 용어, 도메인, 코드와 검증 규칙을 관리합니다.
- 02 · MODEL
ERFit 논리·물리 모델
논리·물리 모델과 관계, 제약조건을 설계합니다.
- 03 · MANAGE
Repository 이력 관리
모델 revision을 보관하고 최신 모델을 조회합니다.
MetaFit
표준과 메타데이터를 신뢰할 수 있는 기준으로
데이터를 설명하는 용어와 규칙, 실제 데이터베이스 구조를 함께 관리해 조직 전체의 공통 언어를 만듭니다.
검증과 승인 프로세스
명칭·물리명·참조·길이 규칙을 검증하고, 표준 신청부터 순차 승인까지의 이력을 관리합니다.
DB 메타데이터 조회
PostgreSQL과 Oracle에서 수집한 스키마, 테이블, 뷰, 인덱스 등 최신 메타데이터를 조회합니다.
ERFit
업무 개념을 구현 가능한 데이터 구조로
ERFit은 ERD를 중심으로 데이터 모델을 설계하고, 논리 모델과 물리 모델의 연결을 명확하게 관리하는 데이터 모델링 솔루션입니다.
Entity relationship
개념도 고객과 주문의 관계 모델
CUSTOMER고객
PKcustomer_idBIGINT
customer_nameVARCHAR
emailVARCHAR
ORDER주문
PKorder_idBIGINT
FKcustomer_idBIGINT
ordered_atTIMESTAMP
논리·물리 데이터 모델링
업무 개념부터 구현 스키마까지 하나의 모델에서 설계합니다.
- 엔터티·속성·정의와 사용자 정의 속성 관리
- 식별·비식별 관계, 카디널리티와 선택성 표현
- 슈퍼타입·서브타입과 배타 관계 모델링
설계 결과물의 구현 연결
설계한 모델을 DBMS별 구현 산출물로 이어갑니다.
- PK·FK·UNIQUE·CHECK 제약조건과 인덱스 관리
- DBMS별 데이터 타입, 길이, 스케일 및 기본값 관리
- DDL, PNG, XLSX 형식의 모델 산출물 생성
Data Quality
데이터 품질 진단이 MetaFit에 포함되었습니다
측정에서 개선까지 이어지는 품질관리 흐름을 표준·메타데이터와 연결합니다. 도메인과 코드, 모델 정의가 품질 진단 규칙으로 이어져 중복 관리가 없습니다.
Quality lifecycle
개념도 측정부터 개선과 재진단까지
- 01 · Monitor
품질 현황
품질 점수와 주요 이슈를 대시보드에서 한눈에 확인합니다.
- 02 · Define
진단 규칙
값·관계·업무 규칙을 정의하고 표준과 연결합니다.
- 03 · Execute
진단 실행
대상과 규칙을 선택해 읽기 전용으로 안전하게 실행합니다.
- 04 · Analyze
진단 결과
DQI별 점수와 오류 데이터를 드릴다운으로 분석합니다.
- 05 · Improve
개선 관리
원인 분석부터 개선과 재진단까지 과제로 관리합니다.
DQI 기반 품질 측정
완전성, 유효성, 일관성, 정확성, 유일성 5대 지표로 품질 점수를 측정하고 추이를 추적합니다.
값·관계·업무 진단 규칙
허용값과 패턴 같은 값 규칙, 참조 무결성 같은 관계 규칙, SQL 기반 업무 규칙까지 지원합니다.
표준·메타데이터 자동 연결
표준 도메인과 코드, 모델 정의를 참조해 품질 규칙을 생성합니다. 같은 정보를 다시 등록하지 않습니다.
Rule evaluation
개념도 관계 규칙 평가 예시
진단 규칙 ORDER.customer_id 참조 무결성
ORDER의 고객 식별자가 CUSTOMER의 고객 식별자를 참조하는지 확인합니다.
규칙 정의읽기 전용 진단결과 분석개선 관리
데이터 품질 진단은 별도 솔루션이 아닌 MetaFit에 기본 포함되어 있습니다. 표준·메타데이터 관리와 함께 사용하고, ERFit ERD 모델링도 하나의 제품에서 함께 제공합니다.
Connected Workflow
표준에서 모델까지, 단절 없는 데이터 설계 흐름
표준 분류와 용어·도메인 정의를 ERFit 모델에 적용하고, Repository의 revision으로 설계 변경을 추적합니다.
Governed model lifecycle개념도
- 01 · METAFIT
표준분류 선택
모델에 적용할 표준분류와 표준사전의 기준을 준비합니다.
- 02 · ERFIT
표준 적용과 모델 설계
용어·도메인·컬럼 정의와 데이터 타입, 길이, 스케일을 모델에 반영합니다.
- 03 · REPOSITORY
revision 기반 이력 관리
중앙 Repository에 모델을 저장하고 MetaFit에서 최신 모델을 읽기 전용으로 조회합니다.
Reverse Engineering & Delivery
기존 구조를 이해하고, 새 구조를 전달하는 도구
새로 설계하는 모델뿐 아니라 기존 SQL과 DB 구조를 모델로 전환하고, 구현에 필요한 산출물까지 생성합니다.
SQL 스크립트 역공학
기존 SQL 스크립트에서 테이블, 컬럼, 관계와 제약조건을 분석해 데이터 모델로 전환합니다.
데스크톱 DB 역공학
ERFit 데스크톱 환경에서 운영 DB 구조를 읽어 모델을 만들고, 병합 또는 교체 전략을 선택할 수 있습니다.
DBMS별 산출물
PostgreSQL, MySQL(Aurora), Oracle에 맞춘 DDL과 문서화 산출물을 생성합니다.
Supported Environment
목적에 맞게 구분한 DBMS 지원 범위
MetaFit의 메타데이터 수집 범위와 ERFit의 모델링·DDL 생성 범위는 실제 업무 목적에 맞춰 다르게 운영됩니다.
| 구분 | 지원 DBMS | 주요 범위 |
|---|---|---|
| MetaFit 메타데이터 수집·조회 | PostgreSQL · MySQL(Aurora) · Oracle | 스키마, 테이블, 뷰, 인덱스, 시퀀스 등 카탈로그 메타데이터 관리 |
| 데이터 품질 진단 | PostgreSQL · MySQL(Aurora) · Oracle | 표준·메타데이터와 연결한 진단 규칙 실행과 품질 측정·개선 관리 |
| ERFit 데이터 모델링·DDL | PostgreSQL · MySQL(Aurora) · Oracle | 논리·물리 모델 설계, SQL 역공학, DBMS별 DDL 생성 |
Use Scenarios
데이터의 기준과 구조를 함께 정비해야 할 때
표준화, 신규 설계, 레거시 분석처럼 데이터의 의미와 구조를 동시에 다루는 업무에 활용할 수 있습니다.
전사 데이터 표준화
분산된 단어·용어·도메인 정의를 표준사전과 승인 절차로 통합하고 적용 기준을 마련합니다.
차세대 데이터 모델 설계
업무 모델과 물리 스키마를 함께 설계하고, 표준 용어와 도메인 정의를 모델에 적용합니다.
레거시 구조 역공학
기존 SQL 또는 데이터베이스 구조를 모델로 전환해 현재 구조를 파악하고 개선 작업의 출발점으로 활용합니다.
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