2장. 개념 모델링

서현우·2022년 8월 7일
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2장. 개념 모델링

데이터 모델링 접근 방법

  • 상향식, 하향식

하향식(Top-Down)

개념 모델링 -> 논리 모델링 -> 물리 설계순으로 상세화.

개념 모델링

  • 데이터 주제영역을 식별하고 정의.
  • 주제영역을 세분화하고 핵심 엔티티 및 식별자를 도출하여 관계를 정의.

논리 모델링

  • 주제영역의 핵심 엔티티를 중심으로 업무와 관련된 모든 엔티티를 도출.
  • 속성과 관계를 식별하여 세부적인 데이터 모델을 완성.

현행 분석 및 방향성 수립

  1. 현업담당자와 협업
  2. 문서를 통한 업무 요건 파악
  3. 리버스 모델 활용

현행 분석

  • 현행 업무 분석, 현행 데이터 분석.

1. 현행 데이터 분석

  • 실제 데이터를 분석하거나 데이터 구조, 성능적인 이슈를 중심으로 자료를 분석.

2. 요구사항 정의

  • 요구사항을 수집해서 요구사항을 상세화 하는 과정.

개념 모델링

  • 모델링의 근간을 이루는 뼈대를 만드는 작업.
  • 데이터 분석 과정에서 수립한 방향성에 맞게 개략적인 데이터 모델을 제시하는 단계.
  1. 업무영역에 대해 전반적인 구조를 제시.
  2. 상위 수준의 데이터 구조를 설계.
  3. 데이터 주제영역을 계층적으로 도출하는 접근방식.

개념 모델링 절차

  1. 주제영역 도출.
  2. 주제영역 분류 및 정의.
  3. 핵심 엔티티 정의 및 관계 정의.

주제영역

  • 기준을 가지고 최상위 단계에서 분류한 데이터 집합.
  • 다른 주제영역과 명확히 분리.
  • 같은 주제영역 내의 데이터는 서로 밀접환 관계.

주제영역의 특징

  1. 업무 관점 - 업무 처리 효율을 높임. 중복 최소화. 데이터 신뢰도 향상.
  2. 시스템 관점 - 구축에 따른 중복투자 방지. 투입된 자원을 효율적으로 재분배.
  3. 데이터 관리관점 - 최상위 수준의 데이터 아키텍처 제공. 데이터 통합, 연계, 중복 등에 대한 기초 자료로 활용.
  4. 데이터 설계관점 - 논리 모델, 물리 모델로 구체화하는 과정에서 방향성 제공.

주제영역 정의

  • 주제영역을 설명하고 해당하는 데이터 범위나 내용을 명확히 정의하는 과정.
  1. 주제영역 정의를 작성.
  2. 주제영역 내에 포함되는 정보 유형 및 항목을 정의.

주제영역을 정의할 때 어려운 점

  1. 개념 부족
  2. 의견 차이
  3. 확신 부족
  4. 오너십

핵심 엔티티 식별

  • 주제영역이 확정되면, 최하위 데이터 주제영역별로 대표성을 갖는 핵심 엔티티를 식별.
  • 핵심 엔티티는 해당 데이터 주제영역을 대표하는 엔티티를 설계하는 것.
    따라서 전반적인 데이터 구조와 관계를 파악할 수 있을만큼 식별하는 것이 좋다.
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