개념 모델링
전체 데이터 영역을 대상으로 데이터 주제영역을 식별하고 정의하며, 높은 응집도 및 낮은 결합도(High Cohesion & Loose Coupling) 관점에서 주제영역을 세분화하고 핵심 엔티티 및 식별자를 도출하여 관계를 정의한다
출처 : 핵심 데이터 모델링 (저자 : 유동오)
과정
1. 주제영역 도출
주제영역 : 기업이나 기관이 관리하는 데이터를 일관된 기준을 가지고 최상위 단계에서 분류한 데이터 집합
타 영역 데이터와 상호작용은 최소화하도록 정의해야 한다
도출에 참고할 수 있는 자료
- 업무에서 흔히 사용하는 용어
- 업무지침서의 목차
- 기업의 조직 및 팀 구성
- 현행 시스템의 주제영역이나 테이블 참고
도출 방법
- 상향식 : 엔티티를 분류하고 그룹핑해서 주제영역을 도출. 업무나 데이터에 대한 구분이 비교적 자세히 식별된 상태일 때 사용
- 하향식 : 상위 주제영역을 식별하고 하위 계층을 세분화. 현행 시스템에 대해 구체적인 자료가 없거나 새롭게 구축할 때 사용
2. 주제영역 분류 및 정의
주제영역 분류 방법
- 업무기능을 중심으로 분류
- 데이터 관점에서 분류
데이터 관점에서 분류하는 경우 아래 주제영역 프레임워크를 활용할 수 있다
출처 : 핵심 데이터 모델링 (저자 : 유동오)
꼭 둘 중 한 가지 방법을 택해서 사용할 필요는 없다. 상황에 맞게 섞어 사용하는 것도 가능하다
주제영역 정의
- 검토
- 업무영역 전체를 포함하는지
- 중복된 부분은 없는지
- 주제영역 간 동일한 기준이 적용되었는지
- 주제영역 정의 작성
- 주제영역 내에 포함되는 정보 유형 및 항목 정의
주제영역 명명규칙
- 관리하는 정보를 설명하는 단수형 명사를 사용
- 한글과 영문 대문자 사용, 숫자 및 특수 문자는 사용하지 않음
- 영문약어는 알파벳 대문자와 숫자로 구성
1레벨 주제영역은 영문 2자리, 하위 주제영역은 상위 주제영역 약어에 숫자 2자리를 붙여 구성
예시 : CU > CU01 > CU0101
3. 핵심 엔티티 정의 및 관계 정의
핵심 엔티티 식별
주제영역이 확정되면 최하위 데이터 주제영역별로 대표성을 갖는 핵심 엔티티를 도출하고 식별한다. 대표하는 엔티티가 없다고 판단되면 주제영역을 과도하게 세분화한 것이기 때문에 타 주제영역과 통합할 필요가 있는지 검토해야 한다
핵심 엔티티 : 업무 주체, 대상, 자원, 장소 등
식별자 및 속성 정의
속성을 모두 도출할 필요는 없고, 식별자 및 주요 속성은 가급적 정의하는 것이 좋다
개념 모델은 관리자나 의사결정권자가 전반적인 데이터를 파악할 수 있는 목적으로 작성되기 때문에 모든 속성을 도출하거나 정규화할 필요가 없다
