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자격증/데이터아키텍처 준전문가(DAsP)

DAsP(4과목) 3-1. 논리 데이터 모델링 이해

by 김엉배 2023. 9. 11.
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1.  논리 데이터 모델링 정의


  • 데이터베이스 설계 프로세스의 Input으로써 비즈니스 정보의 구조와 규칙을 명확하게 표현하는 기법이다.
  • 데이터 모델링이 최종적으로 완료된 상태를 말한다. 즉, 물리적인 스키마 설계를 하기 전단계의 데이터 모델 상태를 일컫는 말이다.
  • 논리적 데이터 모델링의 핵심은 어떻게 데이터에 액세스 하며, 누가 데이터에 액세스 하며, 그러한 액세스의 전산화와는 독립적으로 비즈니스 데이터에 존재하는 사실을 인식 · 기록하는 기법일 뿐만 아니라 철학이다.

 

 

 

2.  논리데이터 모델링 목적 및 효과


  • 해당 비즈니스에 대한 데이터 관점에서의 명확한 이해
    - 데이터 모델링을 한마디로 하면 업무의 데이터 관점에서의 표현 또는 설계라고 할 수 있다.

  • 전사적인 통합 데이터 체계 확립
    - 논리 데이터 모델링을 통하여 전사의 데이터에 대한 구조를 체계화하고 이를 통한 통합 데이터 체계를 확립

  • 데이터의 일관성 및 정확성 유지를 위한 규칙 도출
    - 기업이 관리하는 데이터의 일관성, 정확성을 유지하기 위해서는 데이터에 대한 정확한 업무 규칙과 데이터 처리 규칙들을 생성 관리해야 한다.

  • 안정적인 데이터베이스 설계의 토대 마련
    - 논리 데이터 모델을 통하여 물리 데이터 모델이 생성된다.
    - 데이터 모델의 구체적인 실체(객 체)인 데이터베이스를 안정적이고 체계적으로 생성하는 기초가 된다.

  • 사용자와의 명확한 의사소통을 위한 수단으로 활용
    - 시스템 설계자와 업무 담당자 간의 의사소통의 수단으로 논리 데이터 모델이 사용된다.

 

 

 

3.   논리 데이터 모델링 필수 성공요소


  • 업무에 능통한 현업 사용자와 함께 데이터 모델링을 진행하라
    - 비즈니스에서 사용 되는 데이터를 집합(엔터티)으로 생성하고 이들 간의 관계(Relationship)를 지정하는 작업이다. 이 러한 작업을 하는 과정에서 업무를 알고 있는 현업 사용자의 참여는 필수적이다.

  • 절차(Procedure)보다는 데이터에 초점을 두고 모델링을 진행하라
    - 데이터 모델에서는 많은 데이터의 중복과 데이터 정합성을 훼손할 개연성을 내포한 모델이 만들어지게 마련이다. 그렇기 때문에 가능한 절차를 배제한 채로 데이 터 모델을 생성해야 한다.

  • 데이터의 구조(Structure)와 무결성(Integrity)을 함께 고려하라

  • 개념화(Conceptualization)와 정규화(Normalization) 기법을 적용하라

  • 가능하면 다이어그램(Diagram)을 이용하여 업무를 표현하라

  • 데이터 모델링을 지원하는 데이터 사전을 구축하라
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