데이터모델링3 데이터 모델링(논리 데이터 모델링) 논리 데이터 모델링 1. 논리 데이터 모델링 이해 논리 데이터 모델링 목적 및 효과 해당 비즈니스에 대한 데이터 관점에서의 명확한 이해를 돕는다. 전사적인 통합 데이터 체계를 확립한다. 데이터의 일관성 및 정확성 유지를 위한 규칙을 도출한다. 안정적인 데이터베이스 설계의 토대를 마련할 수 있다. 사용자와의 명확한 의사소통을 위한 수단으로 활용할 수 있다. 논리 데이터 모델링 필수 성공 요소 업무에 능통한 현업 사용자와 함께 데이터 모델링을 진행하는 것이 중요하다. 그리고, 절차 보다는 데이터에 초점을 두고 모델링을 해야 한다. 이는 추후에 확장을 고려해야 하기 때문이다. 그외, 데이터의 구조와 무결성을 함께 고려해야 하고, 개념화, 정규화를 적용해야 한다. 그리고 데이터 모델링을 지원하는 데이터 사전 구.. 2018. 6. 9. 데이터 모델링(개념 데이터 모델링) 개념 데이터 모델링 1. 개념 데이터 모델링 이해 개념 데이터 모델이란? 건물로 비유하자면, 건물의 골격을 세워 놓는 형태로서 모델링 단계 중, 정말 중요한 단계이다. 주제별로 분류 가능한 업무를 분석해서, 핵심 엔터티를 추출하고 그들 간의 관계를 정의하여 데이터의 골격을 생성하는 것이 개념 데이터 모델의 정의라고 할 수 있다. 나중에 논리 모델링, 물리 모델링 단계로 진행된다 하더라도 개념데이터 모델의 골격에서 크게 벗어나지 않기 때문에 개념 데이터 모델의 중요성은 더욱더 크다. 주제 영역 정의 주제 영역은 기업이 사용하는 데이터의 최상위 집합이다. 하나의 주제 영역 내의 데이터 간 관계는 밀접해야 하고, 다른 주제 영역에 포함되는 데이터 간의 상호작용은 최소화할 수 있도록 정의해야 한다. 계획 수립 .. 2018. 6. 7. 데이터 모델링(데이터 모델링 이해) 데이터 모델링 이해 1. 데이터 모델링 개요 데이터 모델링 탄생 배경 초창기 정보 시스템은 데이터의 저장 매체가 존재하지 않았으며, Batch 프로그램 위주의 정보시스템이었다. 하지만, 정보 기술이 발전함에 따라, Batch 위주의 정보시스템은 한계가 있었으며, 데이터 중심의 관리 기법이 발전하게 되었다. 정보 시스템의 핵심은 바로 데이터(정보)를 어떻게 하면 중복없이 정확하게 유지 관리할 수 있을까에 대한 근본적인 고민을 하게 되면서, 개체 관계 모델링 기법이 발전하게 되었던 것이다. 그렇다면 모델은 어떻게 정의해야 할까? 우리는 일상 생활에서 모델을 많이 접하고 있다. 예술 분야의 작품의 대상과 건축 분야의 설계도 등을 우리는 모델이라고 일컫는다. 이와 같이 모델이란 어떤 대상을 의미하는 포괄적 의미.. 2018. 6. 6. 이전 1 다음 반응형