최근 기업의 시스템들은 데이터 공유와 협업을 위해 통합의 필요성을 제기하고 있다. 통합을 위한 방법론으로 서비스 통합을 위한 서비스 지향 아키텍처와 서비스에 사용되는 데이터의 통합을 위한 마스터 데이터가 등장했다. 본 논문은 BP(Business Process)를 효율적으로 운용하기 위한 방안을 제시한다. 우리는 BP를 지원하기 위한 지식 저장소로 XMDR(eXtended Meta Data Registry)과 이를 운용하기 위한 데이터 허브를 구성한다. XMDR은 데이터 통합을 위한 MDM(Master Data Management)을 관리하고, 데이터 간의 이질성을 해결하고, 업무 간의 연관관계를 효율적으로 제공한다. 이것은 MDR(Meta Data Registry), 온톨로지, BR(Business Relations)으로 구성된다. MDR은 구조적 이질성을 해결하기 위한 메타 데이터간의 관계성을 기술한다. 온톨로지는 의미적 이질성과 데이터 간의 관계성을 기술한다. BR은 업무 간의 관계성을 기술한다. XMDR 데이터 허브는 마스터 데이터의 관리를 지원하고, 프로세스 간의 상호작용을 효율적으로 지원할 수 있다.
Recently, enterprise systems require the necessity of integration for data sharing and cooperation. As a methodology for integration, Service-Oriented Architecture for service integration and Master Data for integration of data, which is used for service, were appeared. This paper suggests a method that operates BP(Business Process) efficiently. We make XMDR(eXtended Meta Data Registry) as knowledge-repository to support the BP and construct data hubs to operate it. XMDR manages MDM(Master Data Management) to integrate the data, resolves heterogeneity between the data and provides relationship to the business efficiently. This is composed of MDR(Meta Data Registry), ontology and BR(Business Relations). MDR describes relationship between meta data to solve structured heterogeneity. Ontology describes semantic heterogeneity and relationship between data. BR describes relationship between tasks. XMDR data hub supports the management of master data and interaction of different process effectively.
