💻1. 데이터 모델링

• 현실 세계를 데이터베이스로 표현하기 위해서 추상화한다.
• 고객의 업무 프로세스를 이해한 후 복잡하지 않게 모델링해야 한다.
• 고객의 업무 프로세스를 추상화하고, 소프트웨어를 분석,설계 하면서 상세해진다.
  
  
  

💻2. 데이터 모델링의 특징

추상화, 단순화, 명확해야한다.

💻3. 데이터 모델링 단계

1. 개념적 모델링 (Conceptual Data Modeling)
	- 고객의 비즈니스 프로세스를 분석하고 업무 전체에 대해서 데이터 모델링을 수행.
    - 추상화 수준이 가장 높은 수준의 모델링.
        
2. 논리적 모델링 (Logical Data Modeling)
	- 개념적 모델링을 논리적 모델링으로 변환하는 작업. 모든 릴레이션을 정의한다.
    - 식별자를 정의하고 관계, 속성등을 모두 표현. 
    - 정규화를 통해서 재사용성을 높인다.

3. 물리적 모델링 (Physical Modeling)
	- 테이블, 인덱스, 함수 등을 생성하고 성능, 보안, 가용성을 고려해서 구축한다.

데이터 모델링 관점 (View)
- 데이터 : 구조 분석, 정적 분석 / 비즈니스 프로세스에서 사용되는 데이터를 의미.
- 프로세스 : 시나리오 분석, 도메인 분석, 동적 분석 / 비즈니스 프로세스에서 수행하는 작업을 의미.
- 데이터와 프로세스 : CRUD 분석 / 프로세스와 데이터 간의 관계를 의미

4. ERD 작성 절차.

1. 엔터티를 도출한다.
2. 엔터티를 배치한다.
3. 관계를 설정한다.
4. 관게명을 서술한다.
5. 관계 참여도를 표현한다.
6. 관계의 필수 여부를 표현한다.

5. 데이터 모델링 고려사항

1. 데이터 모델의 독립성
2. 고객 요구사항의 표현
3. 데이터 품질 확보