데이터 모델링이란?

왜 중요한가?

• 파급효과(Leverage)

  • 시스템이 구현되고 단위 테스트, 통합 테스트 등 다양한 테스트 과정에서 데이터 모델을 변경해야 하는 상황이 발생할 수 있음
  • 이러한 상황이 발생하면 다양한 관점에서 분석해야 함

• 간결함(Conciseness)

  • 구축할 시스템 정보 요구사항과 한계를 명확하고 간결하게 표현

• 데이터 품질(Data Quality)

  비즈니스 기회의 중요한 요소

  • 중복(Duplication)
  • 비 유연성(Inflexibility)
  • 비 일관성(Inconsistency)

어떻게 좋은 모델링을 하는가?

• 업무가 관여하는 어떤 것(Things)
• 어떤 것이 가지는 성격(Attributes)
• 업무가 관여하는 어떤 것 간의 관계(Relationship)

⇒ 엔티티, 속성, 관계를 나타냄

스키마란?

데이터베이스의 독립성을 확보하기 위한 방법

요구사항 분석

• 어떤 사람이 어떤 목적을 이유로 데이터베이스를 요구하는가?

개념적 모델

요구사항 중 중요한 데이터 요소를 추출하고, 데이터 요소간의 관계를 파악하여 표현한 것

• 사용자와 시스템 개발자가 데이터 요구 사항을 발견
• 상위 문제에 대한 구조화가 쉬워 현 시스템이 어떻게 변형되어야 하는지 파악하기 쉬움