[SQLD] 데이터 모델의 이해 (2)

 

  2. 데이터 모델의 기본 개념의 이해

 

1. 데이터 모델링의 정의

   • 정보시스템을 구축하기 위해 해당 업무에 어떤 데이터가 존재하는지 or 업무가 필요로 하는 정보는 무엇인지 분석하는 방법

   • 기업 업무에 대한 종합적인 이해를 바탕으로 데이터에 존재하는 업무 규칙에 대하여 참 or 거짓을 판별할 수 있는 사실을 데이터에 접근하는 방법, 사람, 전산화와는 별개의 관점에서 이를 명확하게 표현하는 추상화 기법

   • 업무에서 필요로 하는 데이터를 시스템 구축 방법론에 의해 분석하고 설계하여 정보시스템을 구축하는 과정

   • 데이터 모델링을 하는 이유

     • 업무정보 구성에 기초가 되는 정보들을 일정한 표기법에 의해 표현함으로써 정보시스템 구축의 대상이 되는 업무 내용을 정확하게 분석하는 것

     • 분석된 모델을 가지고 실제 데이터베이스를 생성하여 개발 및 데이터 관리에 사용하기 위함. 즉, 데이터베이스를 구축하기 위한 용도뿐만 아니라 업무를 설명하고 분석하는 부분에도 매우 중요

   • 정리하자면... 

     • 정보시스템을 구축하기 위한 데이터 관점의 업무 분석 기법

     • 현실세계의 데이터(what)에 대해 약속된 표기법에 의해 표현하는 과정

     • 데이터베이스를 구축하기 위한 분석/설계의 과정

2. 데이터 모델이 제공하는 기능

   • 시스템을 현재 or 원하는 모습으로 가시화

   • 시스템의 구조와 행동 명세화

   • 시스템을 구축하는 구조화된 틀 제공

   • 시스템을 구축하는 과정에서 결정한 것을 문서화

   • 다양한 영역에 집중하기 위해 다른 영역의 세부 사항은 숨기는 다양한 관점 제공

   • 특정 목표에 따라 구체화된 상세 수준의 표현방법을 제공

 

 

  3. 데이터 모델링의 중요성 및 유의점

 

• 파급효과 : 시스템 구축 작업 중에서 어떤 설계 과정보다 데이터 설계가 더 중요

• 복잡한 정보 요구사항의 간결한 표현 : 정보 요구사항이 정확하고 간결하게 표현되어야 함

• 데이터 품질 : 데이터 구조의 문제

  • 데이터 모델링의 유의점

    • 중복 : DB가 여러 장소에 같은 정보를 저장하지 않도록 함

    • 비유연성 : 데이터의 정의를 데이터의 사용 프로세스와 분리 → 데이터 혹은 프로세스의 작은 변화가 애플리케이션과 DB에 중대한 변화를 일으킬 수 있는 가능성을 줄임

    • 비일관성 : 데이터의 중복이 없어도 비일관성을 발생 → 데이터와 데이터 간 상호 연관관계에 대한 명확한 정의는 이러한 위험을 사전에 예방

 

 

※ '[SQL 전문가 가이드] -한국데이터베이스진흥원' 참고