[DB] 데이터 모델링이란 무엇인가?

 

 

 

1) 데이터 모델링이란?

사람, 사물 개념 등 현실 세계를 단순화 하여 표현하는 것입니다. 즉 현실에 있는 모든 것들을 데이터 베이스로 만들기 위하여 추상화 하기 위한 과정을 데이터 모델링이라고 합니다.

 

 

 

2) 데이터 모델링의 특징

단순화	약속된 규약이나 방법을 이용하여 누구나 쉽게 이해 할 수 있도록 해야 한다.
추상화	현실 세계를 일정한 형식에 맞추어 표현한다.
명확성	대상의 애매모호함을 제거하고 명확하게 의미 해석이 전달되도록 해야 한다.

 

 

3) 데이터 모델링의 단계

1) 요구사항 분석

고객과의 의사소통을 통해 업무 프로세스 파악하는 단계다. 고객의 업무 로직을 파악하여 어떤 데이터들이 필요한지 파악하며 정리한다. 

 

2) 개념적 모델링

업무 프로세스를 추상화 하는 단계로 복잡하지 않고 중요한 부분을 위주로 모델링을 시작한다. 추상화 수준이 높고 업무 중심적이며 포괄적인 수준의 모델링 방법으로 진행한다. 전사적 데이터 모델링, EA수립시에 많이 사용한다.

 

3) 논리적 모델링

개념적 모델링을 논리적 모델링으로 변환하는 작업이다. 시스템으로 구축하고자 하는 모델에 대해 Key, 속성, 관계등을 정확하게 표현하며 재사용성을 높인다.

 

4) 물리적 모델링

실제로 데이터 베이스를 구축하는 과정이다. 테이블, 함수 등을 물리적인 성격을 고려하여 생성한다.

 

 

 

4) 데이터 모델링의 관점

데이터 모델링은 크게 3가지의 관점으로 나뉘어서 볼 수 있다.

데이터 관점	업무가 어떤 데이터와 관련이 있는지 또는 데이터간의 관계는 무엇인지에 대해서 모델링 하는 방법 (무엇을?)
프로세스 관점	업무가 실제하고 있는 일은 무엇인지 또는 무엇을 해야 하는지를 모델링 하는 방법 (어떻게?)
데이터와 프로세스의 상관관점	업무가 처리하는 일의 방법에 따라 데이터는 어떻게 영향을 받고 있는지 모델링 하는 방법 (데이터와 프로세스의 상호작용)

 

 

 

5) 데이터 모델링시 고려사항

1) 중복

중복되어 있는 데이터들을 제거해야한다. 데이터베이스가 여러 장소에 같은 정보를 저장하는 불필요한 과정을 없애면서 고객의 업무에 변화가 생겼을 때 능동적으로 대응 할 수 있도록 도와준다.

 

2) 데이터 품질 확보

데이터 베이스 구출 시에 데이터 표준을 정의하고 표준 준수율을 관리해야 한다. 데이터 표준을 확보해야 데이터 품질을 향상 시킬 수 있다.

 

3) 비일관성

데이터 모델링을 할 때 데이터와 데이터간 상호 연관 관계에 대한 명확한 정의는 비일관성의 위험을 사전에 예방 할 수 있도록 해준다.

 

 

 

 

참고자료

https://dataonair.or.kr/db-tech-reference/d-guide/sql/?mod=document&uid=330 

데이터 모델의 이해