DAsP - 개념 데이터 모델링 [개념 데이터 모델 작성]

개념 데이터 모델 작성

 

1.   개념 데이터 모델의 구성 요소

-       개념 데이터 모델은 핵심 엔티티(키 엔티티, 메인 엔티티)와 핵심 엔티티 사이의 관계 도출을 통해 핵심 구조라 할 수 있는 데이터 모델의 골격을 정의한 것이다.

-       이것은 데이터아키텍처 상에서 개괄 데이터 모델로부터 업무 요건을 충족하기 위해서 데이터 주제영역별로 상세화하여 핵심 엔티티들을 도출하고 관계를 정의함으로써 생성되기도 한다.

-       주제영역별로 작성된 개념 데이터 모델을 전사 영역으로 확장하여 하나의 개념 데이터 모델로 작성한 것을 전사 개념 데이터 모델(Enterprise Conceptual Data Model) 또는 확장 개념 데이터 모델(Extended Conceptual Data Model)로 부르기도 한다.

-       개념 데이터 모델은 시스템에 대한 사용자의 요구사항을 정형화된 모델로 표현함으로써 사용자가 요구하는 데이터의 범위 및 구조를 용이하게 확인할 수 있고, 사용자의 요구사항을 사용자와 함께 검토하여 신규 시스템에 해당 요구사항을 반영할지 여부를 결정하여 개발 범위를 정하는데도 도움을 준다. 또한 개괄 데이터 모델 및 전사 개념 데이터 모델과의 불일치가 발생하지 않도록 데이터의 골격을 유지하고 향후의 논리 및 물리 데이터 모델과의 구조적 정렬(얼라인먼트)을 지원한다.

-       개념 데이터 모델을 구성하는 핵심 엔티티들이 데이터의 발생 기원 측면에서 상위 수준에 해당하기 때문에, 전체 데이터 구성에 대한 이해를 돕기 위해 향후에 이들이 세분화되거나 자식으로 탄생될 수 있는 하위 엔티티나 부가적인 엔티티들을 속성이나 서브타입 형태로 표현하는 경우도 있다. 드물지만 때로는 엔티티를 이해하는데 도움을 주거나 해당 엔티티의 속성으로 명백한 일부 핵심 속성이 함께 도출되기도 한다.

 

가.  개념 데이터 모델 미작성시 영향

l  개괄 데이터 모델 및 전사 개념 데이터 모델과의 불일치 사항이 발생할 수 있다.

l  논리 및 물리 데이터 모델 작성 시 사용자 요구사항 반영이 누락되거나 잘못 반영될 수 있다.

l  주제영역 간 혹은 업무 간 데이터 연관에 있어 범위가 불명확해져 오류가 발생할 수 있다.

 

나.  개념 데이터 모델의 작성이 불필요한 경우

-       개념 데이터 모델은 반드시 작성하는 것을 원칙으로 하는 것이 바람직하지만, 시스템의 특성이 대체적으로 연산처리 중심이거나 업무에 연관된 데이터를 저장하지 않는 경우는 생략할 수 있다.

 

2.   개념 데이터 모델의 작성 방법

가.  개관 데이터 모델로부터 상세화하는 경우

l  개괄 데이터 모델 또는 전사 개념 데이터 모델로부터 개념 데이터 모델을 작성할 단위 주제영역을 결정한다.

l  도출된 핵심 엔티티를 주제영역과 매핑한다.

l  주제영역별로 해당 엔티티들 간의 관계를 분류하여 데이터 주제영역을 정의한다.

l  개념 데이터 모델을 상위 수준의 어플리케이션 모델이나 프로레스 모델과 비교하여 검증한다.

 

나.  수집된 엔티티 후보로부터 작성하는 경우

l  수집된 엔티티 후보들을 검토하고 분류하여 핵심 엔티티를 도출한다.

l  수집된 엔티티 후보들과 핵심 엔티티들을 분류하여 데이터 주제영역을 정의한다.

l  데이터 주제영역별로 해당하는 핵심 엔티티들을 배치하고 이들 간의 관계를 정의하여 개념 데이터 모델을 작성한다.

l  개념 데이터 모델을 상위 수준의 어플리케이션 모델이나 프로세스 모델과 비교하여 검증한다.

 

다.  현행 데이터 리버스를 통해 작성하는 경우

l  현행 물리 데이터 모델을 생성하고 상세화 및 논리화를 거쳐 현행 논리 데이터 모델을 작성한다.

l  현행 논리 데이터 모델의 엔티티들을 분류하여 핵심 엔티티를 도출하고 현행 데이터 주제영역에 매핑한다.

l  현행 논리 데이터 모델로부터 현행 핵심 엔티티 간의 관계를 정의하여 현행 개념 데이터 모델을 작성한다.

l  사용자 요구사항이나 현행 시스템 분석 결과 또는 선진 사례 등을 검토하여 개선 사항을 반영함으로써 현행 개념 데이터 모델로부터 목표 개념 데이터 모델을 생성한다.

l  목표 개념 데이터 모델을 상위 수준의 어플리케이션 모델이나 프로세스 모델과 비교하여 검증한다.