데이터 모델링의 특징
데이터 모델링의 특징은 크게 추상화(Abstraction), 단순화(Simplification), 명확화(Clarification). 이렇게 3가지이다.
추상화(Abstraction)
데이터 모델링의 특징인 추상화(Abstraction)는 현실 세계의 복잡한 데이터를 단순화하여 표현하는 모형화(Modeling)와, 아직 검증되지 않은 가정을 바탕으로 한 가설적 의미(Hypothetical)를 가지고 있는 특징이다.
추상화를 한 문장으로 정리하면 '현실세계에서 공통적인 특징을 찾고 일정한 형식에 맞추어 표현을 한다.'라고 할 수 있다. 이는 '다양한 현상을 일정한 양식인 표기법에 의해 표현한다.' 라고 봐도 된다.
단순화(Simplification)
2번째 데이터 모델링의 특징인 단순화(Simplification)는 복잡한 현실세계를 약속된 규약에 의해 제한된 표기법이나 언어로 표현하여 쉽게 이해할 수 있도록 하는 개념이다. 이 문장이 의미하는 바는 데이터 모델링에서 '단순화'의 역할과 중요성을 설명하는 것이다.
'복잡한 현실세계를 약속된 규약에 의해' 라는 문장을 해석해보면 현실 세계의 데이터는 매우 복잡하고 다양한데 이를 효과적으로 다루기 위해 표준화된 규약이나 규칙이 필요하다는 것이며, 이러한 규약은 데이터 모델링에서 일관성을 유지하고 오류를 줄이는 데 도움을 준다.
'제한된 표기법이나 언어로 표현하여' 라는 문장를 해석해보면, 데이터 모델링은 표준화된 표기법이나 언어를 사용하여 데이터를 표현한다. 예를 들어, ERD(엔터티-관계 다이어그램)나 UML(통합 모델링 언어) 등이 사용된다. 이러한 표기법은 데이터 구조와 관계를 시각적으로 명확하게 표현하는 데 도움을 준다.
마지막으로 '쉽게 이해할 수 있도록 하는 개념이다.' 이 문장은 단순화의 최종 목표는 데이터를 쉽게 이해할 수 있도록 만드는 것이며, 이를 통해 개발자, 데이터 엔지니어, 비즈니스 분석가 등 다양한 이해관계자들이 데이터를 일관성 있게 이해하고 사용할 수 있다.
그러므로 데이터 모델링의 특징 중 하나가 단순화인 것이다.
명확화(Clarification)
마지막으로 명확화(Clarification)는 누구나 이해하기 쉽게 하기 위해 대상에 대한 애매모호함을 제거하고 정확하게 현상을 기술하기에 붙여진 특징이다.
데이터 모델링의 특징 마무리
- 데이터 모델링의 주요 특징은 추상화(Abstraction), 단순화(Simplification), 명확화(Clarification)이다.
- 추상화(Abstraction)는 현실세계에서 발견할 수 있는 공통적인 특징을 찾고 간략하게 표현하는 특징이라고 결론낼 수 있다.
- 단순화(Simplification)는 현실세계에서 찾은 복잡한 문제를 누구나 쉽게 이해할 수 있게 표현하기에 붙여진 특징이다.
- 명확화(Clarification)는 해석이 모호하지 않고 명확하게 해석되기에 붙여진 특징이다.
참고 문헌:
1. https://dataonair.or.kr/db-tech-reference/d-guide/sql/?mod=document&uid=330
