[문제] 데이터 모델링의 종류와 단계별 작업에 대하여 설명하시오.
[답]
- 서론
정보시스템의 품질은 데이터의 구조적 안정성과 무결성에 크게 의존하며, 이는 곧 효과적인 데이터 모델링에 의해 좌우된다. 데이터 모델링은 사용자의 요구사항을 기반으로 데이터 구조를 체계화하고, 이를 통해 정보시스템의 일관성과 재사용성, 유지보수성을 제고하는 핵심 기법이다.
- 본론
가. 데이터 모델링의 종류
1) 개념적 데이터 모델링 (Conceptual Data Modeling)
- 목적: 비즈니스 관점에서 핵심 개체(Entity) 및 관계(Relationship)를 정의
- 특징: 시스템 독립적, 이해관계자 중심
- 산출물: ERD(Entity-Relationship Diagram), 개념적 스키마
- 사용 모델: ER 모델, UML 클래스 다이어그램 등
2) 논리적 데이터 모델링 (Logical Data Modeling)
- 목적: DBMS 독립적인 구조 정의 및 정규화 기반의 데이터 구조 도출
- 특징: 시스템 구현을 고려한 상세 설계
- 산출물: 논리 데이터 모델(속성, 관계, 키 정의 포함), 정규화된 테이블 구조
- 작업: 정규화(NF), 무결성 제약 조건 정의
3) 물리적 데이터 모델링 (Physical Data Modeling)
- 목적: DBMS 특성과 성능을 고려한 구체적 스키마 설계
- 특징: 스토리지 구조, 인덱스, 파티셔닝 등 물리적 요소 포함
- 산출물: DDL(SQL), 테이블 스페이스 구성도, 인덱스 설계서 등
나. 데이터 모델링의 단계별 작업
1) 요구사항 분석
- 사용자 요구사항 수집 및 분석
- 업무 프로세스 분석을 통한 정보 흐름 파악
2) 개념적 모델 설계
- 주요 엔터티 및 관계 정의
- 비즈니스 규칙 반영
- 주요 식별자 정의
3) 논리적 모델 설계
- 속성 도출, 데이터 타입 정의
- 관계의 카디널리티 정의
- 정규화 수행 (1NF ~ 3NF 이상)
- 논리적 키 및 무결성 제약 조건 정의
4) 물리적 모델 설계
- DBMS 특성 고려한 설계
- 테이블 정의, 인덱스 설계
- 파티셔닝, 클러스터링 전략 적용
- 성능 및 저장 공간 최적화
5) 검증 및 유지보수
- 모델 유효성 검증(업무 적합성, 정합성)
- 모델 변경 이력 관리
- 운영 환경에서의 지속적 개선 및 최적화
- 결론
데이터 모델링은 정보시스템의 구조적 완성도와 데이터 품질 확보의 핵심 요소로, 단계별 체계적 접근과 다양한 모델링 기법의 활용이 필수적이다. 특히 최근 빅데이터, NoSQL 등 비정형 데이터 확산에 따라 정형/비정형 모델링을 통합적으로 고려하는 능력도 요구되고 있다. 따라서 데이터 모델링 역량은 기술사로서의 핵심 역량 중 하나로 지속적인 역량 향상이 요구된다.
