평범하고 일상적인 이야기들

논리 데이터 모델 품질 검토 1. 논리 데이터 모델 품질 검토 개요데이터 모델의 품질 검토 기준은 주로 논리 데이터 모델과 물리 데이터 모델에 대해 적용하며, 조직에 따라서는 개념 데이터 모델에 대한 검토 기준을 추가하기도 한다. 기준 항목설명검토 관점 사례정확성데이터 모델이 표기법에 따라 정확하게 표현되었고, 업무 영역 또는 요구사항이 정확하게 반영되었음을 의미함• 사용된 표기법에 따라 데이터 모델이 정확하게 표현되었는가• 대상 업무영역의 업무 개념과 내용이 정확하게 표현되었는가• 요구사항의 내용이 정확하게 반영 되었는가• 업무규칙이 정확하게 표현되었는가완전성데이터 모델의 구성 요소를 정의하는데 있어서 누락을 최소화하고, 요구사항 및 업무 영역 반영에 있어서 누락이 없음을 의미함• 모델 표현의 충실도(..

이력 관리 정의 1. 이력 관리란?데이터는 현재의 프로세스만 처리하고 버리는 것이 아니라 마치 후손에게 물려주어야 할 귀중한 문화유산처럼 오랜 기간의 데이터를 유지시켜 좀 더 가치있는 정보를 제공할 수 있는 밑거름이 되도록 해야 한다.이력은 선분이고 현재의 순간은 점이므로 선분 – 그것도 과거에 비해 현저하게 오랜 기간 – 을 관리해야 한다는 것은 결코 함부로 결정해서는 안된다. n 어제의 환율은 얼마인가?n 오늘 아침의 환율은 얼마인가?n 환율의 변화에 대한 추이 분석을 하고자 한다. 2. 이력 관리 대상 선정가. 사용자 조사사용자의 검증 과정n 변경 내역을 감시할 필요가 있는가?n 시간의 경과에 따라 데이터가 변할 수 있는가?n 시간의 경과에 따라 관계가 변할 수 있는가?n 과거의 데이터를 조회할 수..

엔티티 상세화 1. 식별자(UID, Unique Identifier) 확정가. 본질 식별자엔티티 상세화 단계에서 저으이되어질 핵심, 액션(하위) 엔티티에 대한 본질 식별자를 정의한다.본질 식별자를 정의하는 방법은 키 엔티티와 행위 엔티티가 서로 다르다. 행위 엔티티를 정의하는 방법에는 상황에 따라 하향식과 상향식으로 접근하는 방식을 적용할 수 있다. 키 엔티티는 부모가 없이 창조된 집합이므로 식별자 또한 창조시켜 주어야 한다. 그러나 행위엔티티는 항상 부모가 누구인지를 확인하는 방식으로 진행된다. 1) 키 엔티티의 본질 식별자2) 절대 종속/상대 종속 의미 절대 종속과 상대 종속은 나를 태어나게 하는 데 절대적인 영향을 주었는지, 그렇지 않는지를 따지는 것이다.3) 직접 종속/간접 종속 의미 부모 엔티티..

속성 정의 1. 속성 개념가. 속성 정의속성은 엔티티에서 관리되는 구체적인 정보 항목으로 더 이상 분리될 수 없는 최소의 데이터 보관 단위이다. 나. 속성 특징1) 속성의 어원적 의미 속성이라는 의미에는 가공되지 않은 것이라는 의미도 포함되어 있다. 이 말은 곧 원천적인 것을 의미한다.2) 속성도 일종의 집합이다.3) 릴레이션십도 속성이다. 가) 매출 부서매출 엔티티에 있는 매출 부서 속성에는 나주에 분명히 부서 코드가 들어온다. 부서 코드 속성이 오직 한곳에만 위치해야 한다면 반드시 부서 엔티티에 있어야만 한다. 이 말은 다른 엔티티에 있는 모든 부서 코드는 사실 모두가 릴레이션십이라는 것을 의미한다. 이 릴레이션십은 나중에 데이터베이스 설계 단계에서 관계형 데이터베이스로 설계하고자 한다면 매출 테이블..

논리 데이터 모델링 이해 1. 논리 데이터 모델링 정의- 논리적 데이터 모델링이란 데이터베이스 설계 프로세스의 입력으로써 비즈니스 정보의 구조와 규칙을 명확하게 표현하는 기법이다. 즉, 물리적인 스키마 설계를 하기 전단계의 데이터 모델 상태를 일컫는 말이다.- 논리적 데이터 모델링의 핵심은 어떻게 데이터에 액세스하며, 누가 데이터에 액세스하며, 그러한 액세스의 전산화와는 독립적으로 비즈니스 데이터에 존재하는 사실을 인식∙기록하는 기법일 뿐만 아니라 철학이다.- 특히 데이터 모델링 과정에서 가장 핵심이 되는 부분은 논리 데이터 모델링이라고 할 수 있다. 2. 논리 데이터 모델링 목적 및 효과n 해당 비즈니스에 대한 데이터 관점에서의 명확한 이해n 전사적인 통합 데이터 체계 확립n 데이터의 일관성 및 정확성..

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 ..

관계 정의 1. 관계(Relationship)란?관계(Relationship)란 엔티티와 엔티티 사이의 관계를 말한다. 즉, 관리하고자 하는 업무 영역 내의 특정한 두 개의 엔티티 사이에 존재하는 많은 관계 중 특별히 관리하고자 하는 직접적인 관계(업무적 연관성)를 의미한다. 2. 관계 이해가. 관계도 집합이다관계는 두 엔티티 사이에 그 목적과 내용이 다른 여러 개의관계가 동시에 존재할 수 있다. 나. 직접 관계를 관계라고 한다데이터 모델링에서의 데이터 집합(엔티티) 간에는 무수한 관계가 존재한다. 하지만 모든 관계를 표현(설계)하는 것은 아니다. 많은 관계 중에서 직접 종속인 것만을 관계로 보고 모델링 하는 것이다. 다. 두 엔티티 간에는 하나 이상의 관계가 존재할 수 있다 라. 외래키로 정의관계는 외..

핵심 엔티티 정의 1. 엔티티가. 엔티티란?n 엔티티란 업무 활동상 지속적인 관심을 가지고 있어야 하는 대상으로서 그 대상에 대한 데이터를 저장할 수 있고 대상 간의 동질성을 지닌 개체 또는 행위의 집합이다.n 엔티티를 정의할 때는 어떤 대상이 그 엔티티에 속하는지 혹은 속하지 않는지를 명확하게 정의할 수 있어야 한다. 나. 엔티티 정의의 요건n 관리하고자 하는 것인지를 확인한다.n 가로와 세로를 가진 면적(집합)인지를 확인한다.n 대상 개체 간의 동질성이 있는지를 확인한다.n 다른 개체와 확연히 구분되는 독립성을 가지는지를 확인한다.n 순수한 개체이거나 개체가 행위를 하는 행위 집합인지를 확인한다. 2. 의미상 주어 정의- 엔티티에는 인조 식별자(Artificial Unique Identifier)가 ..

후보 엔티티 선정 1. 개념- 이 단계는 말 그대로 후보를 찾아내는 것이지 엔티티를 확정하는 것이 아니므로 후보의 자격 여부만 가려내는 선에서 수사를 멈출 수 있어야 한다. 엔티티 후보를 수집할 때는 다양한 경로를 통해 수집하는 것이 바람직하며, 후보인지를 검증하는 객관적인 기준을 적용하여 후보라는 것을 판명하는 엔티티 후보 판정 단계를 거치게 된다. 2. 엔티티 후보 수집- 엔티티 후보를 수집할 수 있는 방법은, 기존 시스템이 있었다면 시스템 도큐먼트(Document)가 있고, 현업에서 사용하는 각종 장표들도 있다. 또한 현업 사용자와의 인터뷰를 통해 후보를 찾을 수도 있고, 관련 서적을 통해서도 가능하다.- 만약 프로세스 모델링을 먼저 수행하여 자료 흐름도가 나와 있다면 그 속에 있는 데이터 스토어 ..

주제 영역 정의 1. 주제 영역 개념- 주제 영역(Subject Area)은 기업이 사용하는 데이터의 최상위 집합이다.- 하나의 주제 영역으로 정의되는 데이터 간의 관계는 밀접하고, 다른 주제 영역에 포함되는 데이터 간의 상호작용은 최소화할 수 있도록 정의한다.- 데이터는 기본적으로 관계 구조로 표현된다.- 관계 구조는 데이터 간의 관계가 복수 개로 표현되면서 서로 연결되어 있기 때문에 하향식(Top-down)분석이 용이하지 않다. 계획 수립 단계는 하향식 분석을 원칙으로 하고, 검증을 위해서 부분적으로 상향식 분석을 사용한다. 2. 주제 영역 분류 원칙 및 기준가. 주제 영역 분류 원칙1) 데이터 중복 최소화 동일한 기능을 하는 자원(지원 및 정보)이 중복 정의되어 낭비되지 않도록 체계적인 분류 작업이..