데이터모델링) 2. 개념 모델링

1. 데이터모델링 접근방법

기업이 수행하고자 하는 사업의 본질은 잘 변하지 않으며, 조직에서 보유하고 있는 데이터의 본질도 큰 틀에서는 동일함

출처 https://user-images.githubusercontent.com/103868639/225921418-45489b00-4aa7-49bc-8f58-2f89de4dcc29.png
필자가 출처사진에 조금 더 수정함.

리버스 모델

• 활용 : 현행 ERD가 없거나 현행화가 이루어지지 않은 경우,
  물리모델 -> 논리모델로 돌아감
• 리버스 작업은 Erwin의 ‘리버스 엔지니어’기능처럼 데이터 모델링 툴에서 제공하는 기능을 활용

2. 개념모델링

개략적인, 자세하게 할 수 없음, 대략적인. ⇔ 논리모델링 : 구체적이고 명확한

절차 : 개념을 도출 > 개념을 구체화 > 엔티티 식별함
구체적으로는
1. 주제영역 도출 ⭐️⭐️⭐️
2. 주제영역 분류 및 정의 ⭐️⭐️⭐️ (도출한 것들을 그룹핑)
3. 핵심 엔티티 정의 ⭐️⭐️⭐️

주제영역

은행 사이트 상단 큰 메뉴

주제영역도출

하위 주제 영역

주제영역 정의

주제에 대한 정의

• ex)고객에 대한 정의. 어디까지 고객으로 봐야하는지, 비회원도 고객인지?
• 주제영역을 정의하는 과정에서 현업 담당자가 적극적으로 참여하는 경우, 주제 영역에 관해 설명하고 같이 검토하는 과정을 거친다.
• 정의는 법에 위배되지 않는 선에서 정의내린다.

주제영역 분류하고 검토하다보면 ‘이게 업무 분류인지 데이터분류인지 모르겠다’는 생각이 들 때 있음.

주제영역을 정의할 때 어려운 점

• 개념부족 : 현업담당자의 주제영역 개념에 대한 이해도가 낮아. 의사소통하는데 어려움
• 확신부족 : 주제영역을 어떻게 나누면 좋을지 몰라 > 책임 회피경향이 있음
• 오너십 : 주제영역 나눌 때 이해관계자의 동의를 얻는 데 어려움을 겪을 수도 있다.