| 세부내용 |
<p dir="ltr">[ 교육목표 ]<br />
· 데이터 패브릭(Data Fabric) 아키텍처를 통해 이기종·분산 환경에 흩어진 데이터를 논리적으로 통합·활용하는 원리를 이해하고, 데이터 카탈로그·유사속성그래프·데이터 가상화·데이터 융합 등 핵심 기술요소를 실제 화면 실습을 통해 습득하여 실무 데이터 통합 업무 수행</p>
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[ 교육수준 ]<br />
· (NCS 2수준) 일반적인 지시 및 감독하에 해당분야의 일반 지식을 사용하여 절차화되고 일상적인 과업을 수행하는 수준</p>
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[ 교육대상 ]<br />
· 데이터 관리·분석 업무 담당자 및 데이터 플랫폼 도입을 검토하는 실무자</p>
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[ 기대효과 ]<br />
· 여러 시스템에 흩어진 데이터를 통합 검색·분석하는 데이터 패브릭 플랫폼 활용 역량 확보 및 데이터 통합 업무의 시행착오 최소화</p>
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[ 차별성 ]<br />
· 개념 설명에 그치지 않고 데이터 카탈로그 포털의 실제 화면(시스템 등록→메타데이터 수집→검색→프로파일링→융합)을 단계별로 따라가며 학습하고, 대전교통공사 실증사례를 통해 실무 적용 흐름까지 습득하는 교육 제공</p>
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[ 교육내용 ]</p>
<table>
<thead>
<tr>
<th scope="col">모듈</th>
<th scope="col">주요 내용</th>
</tr>
</thead>
<tbody>
<tr>
<td>데이터 패브릭 개요</td>
<td>분산 데이터로 인한 4대 문제(검색·통합분석·일관관리·버전혼란)<br />
데이터 패브릭의 정의 및 논리적 연결 개념<br />
5대 핵심 특징(이기종 연결·메타데이터 중심·일관된 관리·사용자 중심 UI·실시간 대응)<br />
도입 기대효과(검색시간 단축·의사결정 품질 개선·비용 절감)</td>
</tr>
<tr>
<td>핵심 기술 구성요소 – 데이터 카탈로그</td>
<td>데이터 카탈로그 개념(도서관 카탈로그 비유)<br />
시스템 등록 및 메타데이터 자동 수집 실습<br />
카테고리 자동 매핑 및 통합 관리<br />
통합 검색, 상세정보·데이터 프로파일링(히스토그램) 확인<br />
연관 데이터 탐색</td>
</tr>
<tr>
<td>핵심 기술 구성요소 – 유사 속성 그래프</td>
<td>키워드 검색의 한계와 유사 속성 그래프의 필요성<br />
메타데이터 자동 분류 원리 및 네트워크 그래프 탐색<br />
추천 기반 자동 분류 vs 수동 카테고리 조정 실습</td>
</tr>
<tr>
<td>핵심 기술 구성요소 – 데이터 가상화</td>
<td>물리적 복사 없는 논리적 데이터 통합 개념<br />
가상화 엔진의 쿼리 분석·분산 조회·결과 통합 흐름<br />
주요 이점(저장비용 절감·최신성·확장성·원본 보호)<br />
성능 확보 기법(푸시다운·병렬처리·메타데이터 캐싱)</td>
</tr>
<tr>
<td>핵심 기술 구성요소 – 데이터 융합</td>
<td>데이터 가상화와 융합의 차이(조회 vs 저장)<br />
이기종 테이블(MySQL·PostgreSQL) 조인 쿼리 작성 실습<br />
UDF(사용자 정의 함수) 생성 및 호출 실습<br />
융합 결과의 데이터 등록(뷰 생성·메타데이터 재수집·색인 갱신)</td>
</tr>
<tr>
<td>실전 사례 – 대전교통공사</td>
<td>여러 교통 공기업의 분산된 수송실적 데이터 현황<br />
시스템 등록 및 경로 패턴 기반 카테고리 자동 매핑<br />
기관별 표준화된 조회 화면 및 카탈로그 기반 통합 검색<br />
항공·도시철도·버스·자전거 데이터 연계를 통한 교통정보 플랫폼 구축 효과</td>
</tr>
<tr>
<td>마무리</td>
<td>카탈로그(탐색)→유사속성(발견)→가상화·융합(활용)으로 이어지는 전체 데이터 활용 흐름 정리</td>
</tr>
</tbody>
</table>
<p dir="ltr"><br />
[ 지원내용 ]<br />
· 수료증 발급(80% 이수 후 만족도 설문조사 완료 시)</p>
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