🪧데이터 모델링

• 정보시스템을 구축하기 위한 데이터 관점의 업무 분석 기법으로 현실세계의 데이터(what)를 약속된 표기법으로 표현하는 과정이다.
• 데이터베이스를 구축하기 위한 분석 및 설계의 과정이라고 할 수 있다.

📄데이터 모델링 목적

1. 업무정보를 구성하는 기초 정보들을 일정한 표기법으로 표현하여 정보시스템 구축의 대상이 되는 업무 내용을 정확하게 분석하는 것
2. 분석된 모델로 실제 데이터베이스를 생성하여 개발 및 데이터관리에 사용하기 위한 것

데이터 모델링은 단지 데이터베이스만을 구축하기 위한 용도로 쓰이는 것이 아니라 데이터 모델링 자체로도 업무를 설명하고 분석하는 부분에서 매우 중요한 의미가 있다.

🚨데이터 모델링 유의점

1. 중복(Duplication)

• 데이터 모델은 같은 데이터를 사용하는 사람, 시간, 그리고 장소를 파악하는 데 도움을 준다.
• 데이터베이스가 여러 장소에 같은 정보를 저장하는 잘못을 하지 않도록 한다.

2. 비유연성(Inflexibility)

• 데이터 모델을 어떻게 설계했느냐에 따라 사소한 업무변화에도 데이터 모델이 수시로 변경되어 유지보수의 어려움을 가중시킬 수 있다.
• 데이터의 정의를 데이터의 사용 프로세스와 분리함으로써 데이터 모델링은 데이터 혹은 프로세스의 작은 변화가 애플리케이션과 데이터 베이스에 중대한 변화를 일으킬 수 있는 가능성을 줄인다.

3. 비일관성(Inconsistency)

• 데이터 중복이 없더라도 비일관성은 발생할 수 있다.
• ex) 신용 상태에 대한 갱신 없이 고객의 납무 이력 정보를 갱신하는 경우 → 개발자가 서로 연관된 다른 데이터와 모순된다는 고려 없이 일련의 데이터를 수정할 수 있기 때문에 이와 같은 문제 발생
• 데이터 모델링을 할 때 데이터와 데이터 간의 상호 연관 관계에 대해 명확하게 정의한다면 이러한 위험을 사전에 예방하는데 도움을 줄 수 있다.