1. 데이터 모델링의 정의
탄생배경은?
프로세스 중심의 정보시스템 분석이나 설계 기법에 문제점이 있다고 생각하여 정보를 중복없이 정확하게 유지 관리가 필요함
또한, 설계나 개발의 문제보단 정확한 업무의 파악과 정확한 분석이 선결되어야 한다고 생각함
따라서, 이러한 환경에 잘 표현할 수 있는 관계형 데이터베이스나 개체 관계 모델링 기법을 발전 시켜 옵니다.
그럼 모델이란?
어떤 대상을 의미하는 포괄적인 의미를 가지는 것으로
실험용이나 축소 모형등의 물리적인 모델과
원형은 그대로인데 조작, 수정, 변경을 통한 경제 모형과 같은 개념적 모델이 있다.
데이터에서 말하는 모델링 정의는?
복작한 현실 세계를 단순화 시키며 현실 세계를 추상화된 반영시킨 것으로
현재 업무를 파악하여 문제점 인식과 개선 사항을 도출하여 적합한 설계를 이끌어 내기 위해 대부분의 결정들을 내리는 단계까지 포함.
데이터 모델은 무엇을 제공하는가?
시스템의 현재와 미래의 가시화
시스템 행동과 구조를 명세화
시스템 구축 틀을 제공
문서화
다양한 관점과 특정 목표에 대한 상세한 수준으로 제공
2. 데이터 모델링의 필요성
프로세스 및 조직 중심의 시스템 구축은 정보 공유가 어려움 (고립화, 중복, 무결성)
따라서, 시스템 간의 상호작용과 데이터 통합이 중요하여 데이터 설계가 중요한 이유가 됩니다.
파급효과(레버리지), 간결한 표현(컨시어스니스), 데이터 품질 (데이터 퀄러티)
애플리케이션과 데이터 통합: 데이터를 기반으로 한 통합이 우선이 되어 애플리케이션 코딩 차원의 통합은 비효율적
개발자들의 시스템 이해: 전체 시스템에서 상호 연관성과 유기적인 흐름이 중요
모델링 3대 주의점: 중복, 비유연성, 비일관성
3. 데이터 모델링 단계
개념 데이터 모델링
- 데이터 자료의 중요성과 요구사항 파악 및 분석 후 핵심 엔터티 추출 및 관계 정의 후 ERD 작성
논리 데이터 모델링
- 정의된 핵심 엔터티와 관계를 바탕으로 상세 속성을 저의 및 식별자 확정 하며 정규화 작업, M:M 관계 해소 등을 말함
물리 데이터 모델링
- 논리 데이터 모델을 기반으로 어떻게 컴퓨터 하드웨어에 표현될 것인지 정의하는 것으로 물리적 스키마라고 합니다.
4. 모델링 기본 원칙
커뮤니케이션 원칙
모델링 상세화 원칙
논리적 표현 원칙
5. 좋은 데이터 모델의 요소
완전성: 업무에서 필요로하는 모든 데이터가 데이터 모델에 정의
중복 배제: 동일한 사실은 반드시 한번만
비지니스 룰: 수많은 업무 규칙을 데이터 모델에 표현하여 모든 사용자에게 공유 및 제공
데이터 재사용
안정성 및 확장성
간결함
의사소통
통합성
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