개념 모델링

📌 개념 및 업무를 파악하는 용도로 사용함
데이터를 식별하고 모형화 해 하나의 엔티티와 속성들로 표현하는 방식

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데이터 모델링 접근 방법

• 하향식(Top-Down)
  • 데이터를 업무 담당자별로 개념을 식별해 정의하는 방식
    • 개념 모델링 → 논리 모델링 → 물리 모델링 순
    • 큰 규모의 프로젝트나 업무별 담당자가 있을 경우 진행
    • 장점 : 현업과 의사소통을 해가면 진행 → 결과물에 대한 의견 일치
• 상향식(Bottom-Up)
  • 작은 규모의 프로젝트나, 현업의 참여가 한정된 경우,
  • 기존 ERD, 보고서, 매뉴얼, 업무지침서를 통해 모델링 진행
    • 주의 사항 : 모델링 과정을 관련자와 공유하면서 진행해야 설계 변경을 줄일 수 있다.
  • 데이터를 업무 담당자 별로 개념을 식별해 정의하는 방식

데이터 모델링 순서

• 분석

  1. 현행 분석
     1. 현행 업무 분석(AS-IS) 기존ERD가 있는지 확인
     2. 현행 데이터 분석
  2. 요구사항 정의 (AS-IS ~ TO-BE 방식으로 어필)
  3. 방향성 수립 (TO-BE)

• 설계

  1. 개념 모델링
     1. 주제영역 정의
     2. 핵심엔티티 정의
  2. 논리모델링
     1. 엔티티 정의
     2. 관계 정의
     3. 속성 정의
  3. 물리 모델링 도메인, Type, PK, Not Null
     1. 테이블 설계
     2. 무결성 설계
     3. 인덱스 등 설계

• 데이터 표준

• 주로 관리해야 될 필요성이 있는 객체를 표준화 한다.

  • 표준 단어 : 표준 단어를 관리함으로써 동일한 개념을을 의미하는 용어가 중복되지 않게 예방
  • 표준 용어 : 업무적으로 사용하는 용어에 대한 표준을 정의해 용어 사용에 혼란을 방지함
  • 표준 도메인 : 데이터 타입과 자릿수가 같은 것을 표준 도메인이라고 한다.
  • 표준 코드 : 도메인의 한 유형으로, 특정 도메인 값(코드 값)이 이미 정의되어 있는 도메인. 따라서 코드에 대한 표준은 다른 표준과는 다르게 데이터 값(코드 값)까지 미리 정의해야 한다.

• 데이터 모델링은 요구사항을 수집하고 , 현행 시스템 데이터 구조 분석 → 문제점 및 개선 방향 도출

• 개념 모델링 데이터 주제영역 식별, 정의 → 높은 응집도 && 낮은 결합도 관점으로 주제 영역을 세분화 → 핵심 엔티티 및 식별자를 도출해 관계를 정의

• 리버스 모델 활용

  • 기존에 물리 모델링을 리버스해서 논리 모델링을 수행하는 경우
  • ERD가 없거나 현행화가 이루어지지 않은 경우 주로 사용.
  • DB 정보를 이용해 엔티티 및 속성 도출, 관계 식별 ERD 작성한다.

개념 모델링

• 업무 영역으로부터 요구사항을 형상화하여 개념 도출
• 개념을 구체화하여 엔티티 식별
• 주제 영역을 확실히 정하는 것이 중요함

개념 모델링 순서

📌 주제영역 도출 → 주제영역 분류 및 정의 → 핵심 엔티티 정의 및 관계 정의

주제영역

• 최상위 단계에서 분류한 데이터 집합
• 타 영역 데이터와 상호작용은 최소화하도록 정의
  ex 정부 데이터
  
  
  

주제영역 도출

• 하향식 방법
  • 상위 주제 영역을 식별 후 상위 주제 영역에 속하는 계층을 세분화해 나아가는 방법
• 상향식 방법
  • 엔티티를 분류하고 그룹핑해 주제 영역을 도출하는 방법
• ex 인터넷 뱅킹
  
  
  

주제영역 분류

• 주제영역 후보 도출 후 기준에 따라 데이터 분류 빛 통합
• 주제영역분류 종류
  • 업무 기능 중심 분류
  • 데이터 관점 분류
• ex 인터넷 뱅킹
  
  
  

주제영역 정의

• 업무영역 전체

  • 포함 여부 확인
  • 중복 여부 확인
  • 동일 기준 적용 검토

• 주제영역명 명명 규칙

  1. 관리하는 정보를 설명하는 단수형 명사를 사용
  2. 한글과 영문 대문자 사용, 숫자 및 특수 문자 사용 금지
  3. 영문 약어는 알파벳 대문자와 숫자로 구성
  4. 주제 영역은 영문 2자리로 구성
     • 하위 주제영역은 상위 약어에 숫자 2자리를 붙여 구성
       ex CU01, CU0201

• ex 인터넷 뱅킹
  
  
  

• 💡주제 영역을 정의할 때 어려운 점

• 개념 부족

  • 주제 영역 개념에 대한 낮은 이해도
    • ⭐정의하기 전 현업을 대상으로 주제영역 개념에 관해 설명 필요

• 의견 차이

  • 모델러 - 데이터 관점 접근
  • 현업 - 실제 업무의 기능, 흐름 구현
    • ⭐다양한 관점에서 생각하는 습관 필요

• 확신 부족

  • 주제 영역을 잘 정의했는지 판단하기 어려운 경우
    • ⭐ 일관된 기준을 작용하여 생각 차이를 좁힌다.

• 오너십

  • 이해 불가

핵심 엔티티 식별

• 주제 영역별로 대표성을 갖는 핵심 엔티티를 도출하고 식별함
  
  

식별자 및 속성 정의

• 식별자는 엔티티 개념을 가장 명확하게 표한할 수 있는 속성으로 구성함 (PK)