DAsP(4과목) 2-6. 개념 데이터 모델 작성

1.  개념 데이터 모델의 구성 요소

- 핵심 엔터티(키엔터티, 메인엔터티)와 핵심 엔터티 사이의 관계 도출을 통해 핵심 구조라 할 수 있는 데이터 모델의 골격을 정의한 것

- 전사 개념 데이터 모델에서는 전사 관점의 핵심 엔터티와 관계를 통해 전사적인 핵심 데이터 구조를 정의한다.

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가) 개념 데이터 모델 미작성 시 영향

• 개괄 데이터 모델 및 전사 개념 데이터 모델과의 불일치 사항이 발생할 수 있다.
• 논리 및 물리 데이터 모델 작성 시 사용자 요구사항 반영이 누락되거나 잘못 반영될 수 있다.
• 주제영역 간 혹은 업무 간 데이터 연관에 있어 범위가 불명확해져 오류가 발생할 수 있다.

나) 개념 데이터 모델의 작성이 불필요한 경우

• 개념 데이터 모델은 반드시 작성하는 것을 원칙으로 하는 것이 바람직하지만, 시스템의 특성이 대 체적으로 연산처리 중심이거나 업무에 연관된 데이터를 저장하지 않는 경우는 생략할 수 있다.

 

 

 

 

2.  개념 데이터 모델의 작성 방법

가) 개괄 데이터 모델로부터 상세화하는 경우

• 개괄 데이터 모델 또는 전사 개념 데이터 모델로부터 개념 데이터 모델을 작성할 단위 주제영역을 결정한다.
• 도출된 핵심 엔터티를 주제영역과 매핑한다.
• 주제영역별로 해당 엔터티들 간의 관계를 정의하여 개념 데이터 모델을 작성한다.
• 개념 데이터 모델을 상위 수준의 애플리케이션 모델이나 프로세스 모델과 비교하여 검증한다.
  
  

나) 수집된 엔터티 후보로부터 작성하는 경우

• 수집된 엔터티 후보들을 검토하고 분류하여 핵심 엔터티를 도출한다.
• 수집된 엔터티 후보들과 핵심 엔터티들을 분류하여 데이터 주제영역을 정의한다.
• 데이터 주제영역별로 해당하는 핵심 엔티티들을 배치하고 이들 간의 관계를 정의하여 개념 데이터 모델을 작성한다.
• 개념 데이터 모델을 상위 수준의 어플리케이션 모델이나 프로세스 모델과 비교하여 검증한다.
  
  

다) 현행 데이터 리버스를 통해 작성하는 경우

• 현행 물리 데이터 모델을 생성하고 상세화 및 논리화를 거쳐 현행 논리 데이터 모델을 작성한다.
• 현행 논리 데이터 모델의 엔터티들을 분류하여 핵심 엔터티를 도출하고 현행 데이터 주제영역에 매핑한다.
• 현행 논리 데이터 모델로부터 현행 핵심 엔터티 간의 관계를 정의하여 현행 개념 데이터 모델을 작성한다.
• 사용자 요구사항이나 현행 시스템 분석 결과 또는 선진 사례 등을 검토하여 개선 사항을 반영함으로써 현행 개념 데이터 모델로부터 목표 개념 데이터 모델을 생성한다.
• 목표 개념 데이터 모델을 상위 수준의 어플리케이션 모델이나 프로세스 모델과 비교하여 검증한다.