데이터 모델링이란 ?
데이터 모델링은 조직의 정보 수집과 관리 시스템을 정의하는 시각적 표현 혹은 규격을 생성하는 단계이다.
이 때 만들어진 데이터 모델은 한 프로젝트의 다양한 이해관계자들이 조직의 데이터에 대한 통일된 개념을 가질 수 있도록 돕는다.
데이터 모델링은 해당 비즈니스가 수집하는 데이터, 데이터 간의 연간 관계, 데이터를 저장하고 분석할 때 사용되는 방식을 설명한다.
데이터 모델링이 중요한 이유 ?
오늘날 조직은 다양한 소스에서 많은 양의 데이터를 수집한다. 여기서 수익성 있는 비즈니스 결정을 위해서는
도움이 되는 실행 가능한 인사이트를 얻기 위해서 데이터를 분석해야 한다.
정확한 데이터 분석을 위해서 효율적인 데이터를 수집, 저장, 처리하는 과정이 필요하다.
여러 데이터 베이스 관련한 기술과 처리 도구가 있지만 데이터 세트마다 효율적인 분석을 위한 도구가 다르기 때문에
데이터 모델링은 필수적이며, 해당 프로세스는 다뤄야하는 데이터를 이해하고 수집, 저장, 처리하는 과정을 위해
올바른 기술 선택을 할 수 있게끔 선행되어야 한다. 따라서 건축가가 집을 짓기 전에 청사진을 설계하는 것과 같은 방식으로
비즈니스 이해관계자는 조직을 위한 데이터베이스 솔루션을 제작하기 전에 데이터 모델을 설계한다.
데이터 모델링의 이점은 다음과 같다.
- 데이터베이스 소프트웨어 개발 오류 감소
- 데이터베이스 설계 및 생성 속도와 효율성 촉진
- 조직 전체에서 데이터 문서화 및 시스템 설계의 일관성 조성
- 팀 간의 커뮤니케이션 촉진
데이터 모델링의 유형
개념적 데이터 모델 : 업무 요구사항을 분석하여 핵심 개념과 프로세스를 식별하고 ER 다이어그램으로 표현
논리적 데이터 모델 : 개념 모델을 특정 데이터베이스 관리 시스템(DBMS)에 맞게 변환하여 관계 스키마 모델을 도출
물리적 데이터 모델 : 논리 모델을 바탕으로 실제 데이터베이스 스키마를 정의한다.