[SQLD] 제 1절. 데이터 모델의 이해 - 3. 데이터 모델링의 중요성 및 유의점

[출처 : SQL 전문가 가이드(2013 EDITION)]

 

3. 데이터 모델링의 중요성 및 유의점

  가. 데이터 모델이 중요한 이유

• 파급효과 (Leverage) : 시스템 구축이 완성되어 가는 시점에서 데이터 모델의 변경이 불가피한 상황이 발생한다면, 변경해야하는 데이터 모델의 형태에 따라 그 영향 정도는 차이가 있겠지만 이 시기의 데이터 구조의 변경으로 인한 일련의 변경작업은 전체 시스템 구축 프로젝트에서 큰 위험요소가 될 수 있음. 이러한 이유로 인해 시스템 구축 작업 중에서 다른 어떤 설계 과정보다 데이터 설계가 더 중요하다고 볼 수 있음
• 복잡한 정보 요구사항의 간결한 표현 (Conciseness) : 데이터 모델은 구축할 시스템의 정보 요구사항과 한계를 가장 명확하고 간결하게 표현할 수 있는 도구. 데이터 모델은 건축물로 비유하자면 설계 도면에 해당. 이상적으로 역할을 할 수 있는 모델이 갖추어야 할 가장 중요한 점은 정보 요구사항이 정확하고 간결하게 표현되어야한다는 것
• 데이터 품질 (Data Quality) : 데이터베이스에 담겨있는 데이터는 기업의 중요한 자산. 오래도록 저장되어진 데이터가 그저 그런 데이터, 정확성이 떨어지는 데이터라고 하면 이는 해당 데이터로 얻을 수 있었던 소중한 비즈니스의 기회를 상실할 수도 있는 문제. 데이터 품질의 문제가 야기되는 중대한 이유 중 하나가 바로 데이터 구조의 문제(중복 데이터의 미정의, 데이터 구조의 비즈니스 정의의 불충분, 동일한 성격의 데이터를 통합하지 않고 분리함으로써 나타나는 데이터 불일치 등)

나. 데이터 모델링 시 유의점

• 중복 (Duplication) : 데이터 모델은 같은 데이터를 사용하는 사람, 시간, 그리고 장소를 파악하는데 도움을 제공. 이러한 지식 응용은 데이터베이스가 여러 장소에 같은 정보를 저장하지 않도록 함.
• 비유연성 (Inflexibility) : 데이터 정의를 데이터의 사용 프로세스와 분리함으로써 데이터 모델링은 데이터 혹은 프로세스의 작은 변화가 애플리케이션과 데이터베이스에 중대한 변화를 일으킬 수 있는 가능성을 줄임.
• 비일관성 (Inconsistency) : 데이터의 중복이 없더라도 비일관성은 발생함. 데이터 모델링을 할 때 데이터와 데이터 간 상호 연관 관계에 대한 명확한 정의는 이러한 위험을 사전에 예방할 수 있도록 도와줌.