데이터 모델링이란?

모델링 이란?

모델링이란 복잡한 현실 세계에 존재하는 데이터를 단순화 시켜 표현해 컴퓨터 세계의 데이터베이스로 옮기는 변환 과정입니다.
 
현실의 개념들을 체계적으로 수집하여 정보모델링을 통해 사용자의 정보요구사항을 조사하고 이를 개체, 관계, 속성을 중심으로 명확하게 체계적으로 표현한고 문서화하는 기법을 데이터 모델링이라고 합니다.

 

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모델링의 특징

즉, 모델링이란 현실 세계를 추상화, 단순화, 명확화하기 위해 일정한 표기법에 의해 표현하는 기술을 말합니다.

1)    추상화: 현실세계를 일정한 형식에 맞추어 표현
2)    단순화: 현실세계를 약속된 규약이나 제한된 표기법과 언어로 표현
3)    명확화: 누구나 이해하기 쉽게 애매모호함을 제거하고 정확하게 현상을 기술

 

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데이터 모델링의 3단계

추상화 수준에 따라 개념, 논리, 물리 3단계로 정의합니다.

개념적 모델링은 현실 세계의 데이터를 추상화를 통해서 개념 세계의 데이터로 표현하는 과정입니다.
정보 모델링 또는 개념적 설계와 동일한 개념이죠. 주로 ER모델이라는 개념적 데이터 모델을 사용하여, 모델링 결과를 ER다이어그램으로 표현합니다.
 
논리적 데이터 모델링이란 개념 세계의 개체 타입을 DBMS가 지원하는 논리적 데이터 모델로 변환시키는 과정입니다. 논리적 설계(Logical Design)와 동일한 개념인것이죠~
 
물리적 데이터 모델링이란 디스크에 데이터가 저장될 수 있도록 논리적 데이터 모델을 물리적 데이터 구조로 변환시키는 과정입니다. 물리적 설계(Pysical Design)과 동일한 개념이다.

 

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데이터 모델링의 중요성

파급효과 : 시스템 구축이 완성되어 가는 시점에서 데이터 모델을 변경해야 할 경우 많은 영향 분석과 많은 단위 테스트들이 이미 반복해서 수행되었으므로 큰 위험 요소가 된다. 초기 데이터 설계가 중요!

복잡한 정보 요구사항의 간결한 표현 : 요구사항 파악하는 가장 좋은 방법은 많은 페이지의 기능적인 요구사항을 파악하는 것보다 간결하게 그려져 있는 데이터 모델을 리뷰하면서 파악하는 것이 훨씬 빠른 방법! 정확하고 간결하게 표현해야 한다!

데이터 품질 : 데이터는 기업의 중요한 자산, 오랜 기간 데이터를 전략적으로 활용하려는 시점에 정확성이 떨어지는 데이터가 있다면 비지니스에 치명적임, 데이터 구조의 문제로 인한 데이터 품질의 문제는 치유하기에 불가능한 경우가 대분분!!

 

 

 

출처 : m.blog.naver.com/PostView.nhn?blogId=tomatosoft&logNo=220853122078&proxyReferer=https:%2F%2Fwww.google.com%2F