데이터 아키텍처 전문가가 되는 방법

소개

데이터 아키텍처 전문가가 되는 방법을 알려주는 글이다.
데이터 아키텍처 전문회사인 엔코아컨설팅에서 8년간 재직하며 경험한 다양한 이야기를 가능한 한 많이 담았다.
또한, 이 글은 본질적인 이야기를 많이 다루고 있다. 데이터 아키텍처라는 용어는 앞으로 얼마나 더 존재하게 될까? 제법 긴 시간 사용하게 될 것 같다. 데이터 아키텍처에 대한 기술과 지식을 전하는 책이라기보다 데이터 아키텍처 컨설팅처럼 우리가 매일 하는 ‘일’에 대한 이야기를 하고 싶었다. 이에 최신 정보나 언젠가는 과거의 이야기가 될 시류에 편승한 정보는 최대한 배제하고 IT컨설턴트, 데이터 아키텍처 컨설턴트라는 일의 본질에 더욱 접근해보고자 노력했다.
이론만으로 되는 일은 아무것도 없다. 특히 데이터 아키텍처 컨설팅은 실제 업무를 해보고 스스로 많은 고민을 하고 생각하는 힘을 길러야만 원하는 성과를 낼 수 있다. 그렇지 않고서는 결코 업계에서 고객이 만족해 할 만한 수준에 이를 수 없다. 쉽지 않은 길이지만 일은 하면서 보람도 클 것이다. 아무쪼록 이 글이 데이터 아키텍처 전문가로 성장하는데 도움이 되기를 바란다.

목차

들어가는 글

Part 1 데이터 아키텍처 전문가는 어떤 일을 하는가?
1. DA와 DA컨설팅이란 무엇인가?
2. DAP시험에 나오는 분야가 실제 DA의 역할일까?
3. 데이터 아키텍처 전문가의 업무 범위

Part 2 왜 사람들은 데이터 아키텍처 전문가가 되고싶어 하는가?
4. 데이터 아키텍처 전문가가 되고 싶어하는 사람은 많다
5. 개발자에서 그 다음은?
6. 희소가치가 있는 직종이다
7. 데이터의 중요성에 대한 인식이 날로 높아지고 있다
8. 설계업무의 정수다
9. 나이에 상관없이 일을 계속할 수 있다
10. DA전문가가 할 수 있는 일의 범위는 생각보다 넓다

Part 3 데이터 아키텍처 전문가가 되기 힘든 이유
11. 관련 업체가 많지 않아 좁은 문이다
12. DA전문가의 중요성에 대한 인식이 아직 낮다
13. 개발 위주의 전산 프로젝트 문화가 바뀌지 않고 있다
14. DA전문회사에 들어가도 경력 개발이 쉽지 않다
15. 관련 정보가 부족하고 책도 다양하지 않다
16. 방법론은 방법론일 뿐, 일하면서 배우는 경험만이 일을 잘하게 해 준다
17. DA전문가는 IT컨설턴트라는 직업을 잘 이해해야 한다
18. IT컨설턴트가 적성에 잘 맞는 사람이 따로 있다

Part 4 데이터 아키텍처 전문가가 되는 방법
19 데이터 아키텍처 전문가가 되기에 적합한 커리어패스는?
20 지금 다니는 직장에서 DA전문가 역할을 한다
21 DA전문 컨설팅 회사에 입사한다
22 DA전문 회사 입사 시 유리해지는 방법
23 일 잘하는 사람을 벤치마킹하자

Part 5 데이터 아키텍처 전문가의 조건, 어떤 역량을 갖추어야 하나
24 관련 지식을 미친듯이 흡수해야 한다
25 커뮤니케이션 능력이 있어야 한다
26 청취력, 문맥력이 있어야 한다
27 반드시 프로그램 개발 경험이 있어야 한다
28 최소한 SQL은 자유자재로 쓸 수 있어야 한다
29 자기주도적인 일처리가 가능해야 성장할 수 있다
30 생각하는 힘, 문제해결능력은 가장 중요한 능력이다

나가는 글

본문내용

01. DA와 DA컨설팅이란 무엇인가?
DA (Data Architecture) 컨설팅이란 무엇인가? 사실 이 용어는 등장한 지 얼마 되지 않았으며 실제 IT 업무에 종사하는 사람에게도 생소하기 그지없다. (이 책에서는 편의상 데이터 아키텍처를 DA라고도 표현하겠다) ​
Data Architecture Professional, 즉 데이터 아키텍처 프로페셔널, 우리말로 데이터 아키텍처 전문가를 줄여서 그냥 DA라고도 부른다. (이 책에서는 혼선을 피하고자 ‘데이터 아키텍처 전문가’, 또는 ‘DA전문가’라고 호칭하겠다.) 데이터 전문가이며 데이터를 관리하는 관리자다. 기업의 핵심 자신인 데이터를 효율적으로 운영하기 위해 데이터 설계를 비롯해 기업의 모든 업무를 데이터 관점에서 체계화하고 데이터 품질을 관리하는 실무자를 보통 ‘데이터 아키텍처’라고 부르기도 한다. 하지만 대부분의 경우 내부에 DA 전문가를 두고 일하지 않고 프로젝트를 수행하면서 DA 전문가의 도움을 받아 기업의 데이터 관련 업무를 처리한다.

참고자료

· 없음