데이터 모델링(Modeling)의 필요성

모델링(Modeling)의 정의

       - 사용자의 요구사항으로부터 데이터의 실체를 나타내는 일
       - 가설적 또는 일정 양식에 맞춘 표현
       - 어떤 것에 대한 예비 표현으로, 그로부터 최종 대상이 구축되도록 되어 있는 계획으로 
          기여하는 것.
       - 복잡한 현실세계를 단순화 시켜 표현하는 것.
       - 사물 또는 사건에 관한 양상(Aspect)이나 관점(Perspective)을 연관된 사람이나 그룹
         을 위해 명확하게 하는 것.
       - 현실세계의 추상화된 반영
       - 기업의 업무에 대한 종합적인 이해를 바탕으로 데이터에 존재하는 업무규칙에 대하여 
         참 또는 거짓을 판별할 수 있는 사실을 어떻게 ,누가 접근하는지를 정의하고 추상화하는 기법


데이터 모델링의 필요성

  - 애플리케이션과 데이터의 통합 - 데이터를 기반으로 한 통합은 효과적이면서 저비용
  - 개발자들의 시스템 이해 - 논리적인 관점과 물리적인 관점을 분리함으로써 사용자가 원하는 
                                      것의 논리적개념을 명확하게 이해할 수 있으며 저장기법, 파일접근방법
                                      등 물리적인 것으로부터 독립되어 사용자가 필요로 하는 데이터를 
                                      정의할 수 있다


현실세계 비즈니스의 모델링의 개요

   - 복잡한 현실세계를 이해하기 쉬운 형태로 변환하기 위해 단순화, 추상화, 구조화, 가시화하는
      모델링 이용
    - 기업의 비즈니스, 데이터, 프로세스, 아키텍처를 가지고 모델링과정을 거쳐서 구체화함으로써
       기업의 Biz를 강화할수 있으며 이를 IT 시스템으로 구현할 수 있다.

데이터 모델링시 주의점

    1) 중복 -  중복을 방지해야 한다.
    2) 비유연성 - 데이터 정의를 데이터의 사용과 프로세스를 분리함으로써 데이터 혹은 프로세스의 
                      변화가 애플리케이션과 데이터베이스에 중대한 변화를 일으킬 수있는 가능성을 
                      줄인다.
    3) 비일관성 - 데이터의 중복이 없더라도 비일관성은 발생한다. 데이터간 상호관계에  대한 명확한 
                      정의로  예방할 수 있다.


데이터 모델링 단계

개념 데이터 모델링	- 주제별로 분류 가능한 업무를 분석한 후 핵심 엔터티를 추출하고 그들 간의 관계    를 정의하여 전체 데이터 모델의 골격을 생성한다.  - 이렇게 도출된 엔터티와 관계를 표현하기 위해 개체-관계다이어그램(ERD)를      작성한다
논리 데이터 모델링	- 개념 데이터 모델링단계에서 정의한 핵심 엔터티와 관계를 바탕으로 상세속성     을 정의하고 식별자를 확정, 정규화 M:M해소, 참조무결성 정의와 같은 상세화     과정을 수행한다.  - 데이터 모델링 프로세스의 Input 으로써 비즈니스정보의 논리적인 구조와      규칙을 명확하게 표현하는 기법 또는 과정이라 할 수 있다.   - 논리데이터모델은 데이터 모델링이 최종적으로 완료된 상태라고 정의할 수      있다. 즉 물리적인 스키마설계를 하기 전 단계의 '데이터 모델을 일컫는 말이다.
물리 데이터 모델링	- 목표로 하는 DBMS의 특성및 구현환경 등을 감안한 스키마를 일정한 기준과     규칙에 의해 도출하고 컬럼의 데이터 타입과 길이를 정의한다.  - 또한 데이터 사용량을 분석 예측하는 과정을 통해 효율적인 데이터베이스가    될 수 있도록 인덱스의 정의 및 역정규화 작업을 수행한다.

 

[참조] 118회 정보관리기술사 기출문제풀이 (117회 정보관리기술사 동기회 모임 - 어울림)