챕터01. 데이터 모델링의 이해 - 1.1 데이터 모델의 이해(1)

• 모델링의 정의 : 현실세계를 추상화, 단순화, 명확화 하기 위해 일정한 표기법에 의해 표현하는 기법

       

        현실세계 → 추상화, 단순화, 명확화 → 데이터 모델

 

• 모델링의 특징 :추, 단, 명

        1. 추상화 : 현실세계를 일정한 형식에 맞추어 표현

        2. 단순화 : 복잡한 현실세계를 약속된 규약에 의해 제한된 표기법이나 언어로 표현

        3. 명확화 : 누구나 이해하기 쉽게 대상에 대한 애매모호함을 제거하고 정확하게 현상을 기술

 

• 모델링의 세 가지 관점

         1. 데이터 관점 : 업무가 어떤 데이터와 관련이 있는지 또는 데이터 간의 관계는

                                   무엇인지에 대해서 모델링하는 방법

 

         2. 프로세스 관점 : 업무가 실제하고 있는 일은 무엇인지 또는

                                       무엇을 해야하는지를 모델링하는 방법

 

         3. 상관 관점 : 업무가 처리하는 일의 방법에 따라 데이터는

                                어떻게 영향을 받고 있는지 모델링하는 방법

 

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• 데이터 모델링의 정의 

         1. 정보 시스템을 구축하기 위한 데이터 관점의 업무 분석 기법

         2. 현실세계의 데이터를 약속된 표기법에 의해 표현 하는 과정

         3. 데이터베이스를 구축하기 위한 분석/설계 과정

 

• 데이터 모델이 제공하는 기능 : 가, 명, 구, 문, 다, 구

         1. 시스템을 원하는 형태의 모습으로 가시화

         2. 시스템의 구조와 행동을 명세화

         3. 시스템을 구축하는 구조화된 틀을 제공

         4. 시스템을 구축하는 과정에서 결정한 것을 문서화

         5. 다양한 영역에서 집중하기 위해 다른 영역의 세부 사항은 숨기는 다양한 관점(VIEW)을 제공

         6. 특정 목표에 따라 구체화된 상세 수준의 표현 방법을 제공

 

• 데이터 모델링의 중요성 및 유의점

중요성	설명
파급효과 (Leverage)	- 시스템 구축 작업 중에서 다른 어떤 설계 과정보다 데이터 설계가 중요하다.
복잡한 정보 요구사항의 간결한 표현 (Conciseness)	- 데이터 모델은 구축할 시스템의 정보 요구사항과 한계를 가장 명확하고    간결하게 표현할 수 있는 도구이다.
데이터 품질 (Data Quality)	- 데이터 중복, 비 유연성, 비 일관성이 발생할 수 있다.

 

• 데이터 모델링의 3단계 진행

       현실세계   - 개념 데이터 모델링 (추상적) →   개념적구조   - 논리 데이터 모델링

     →    논리적 구조   - 물리 데이터 모델링 (구체적) →   물리 구조 (데이터베이스)      

         

단계 명	설명
개념적  데이터 모델링	- 추상화 수준이 높고 업무 중심적이고 포괄적인 수준의 모델링 진행. 전사적 데이터 모델링, EA 수립 시 사용
논리적  데이터 모델링	- 시스템으로 구축하고자 하는 업무에 대해 KEY, 속성, 관계 등을 정확하게 표현, 재 사용성이 높음
물리적 데이터 모델링	- 실제 DB에 이식할 수 있게 성능, 저장 등 물리적인 성격을 고려하여 설계

 

• 프로젝트 생명주기(Life Cycle)에서 데이터 모델링

     1. 프로젝트 생명 주기는 정보전략계획 → 분석 → 설계 → 개발 → 테스트 → 전환/이행 단계가 있음.

     2. 정보전략 계획/분석 단계 : 개념적 데이터 모델링

     3. 분석 단계 : 논리적 데이터 모델링

     4. 설계 단계  : 물리적 데이터 모델링