데이터 모델링(Data Modeling)

데이터 모델링(Data Modeling)

데이터 모델링은 데이터베이스 설계에서 핵심적인 단계로, 시스템의 데이터 구조를 정의하고, 그 데이터가 어떻게 저장되고 접근될지를 결정하는 과정

이는 정보 시스템의 성능, 확장성, 유지보수 용이성에 큰 영향을 미치기 때문에 기획자는 이 개념을 깊이 이해해야 한다.

---

데이터 모델링의 주요 단계

출처 : https://wikidocs.net/1208

1. 개념적 데이터 모델링(Conceptual Data Modeling)

• 목적 : 비즈니스 요구 사항을 이해하고, 주요 엔티티(Entity)와 그들 간의 관계(Relationship)를 정의
• 출력물 : 고수준의 ERD(Entity-Relationship Diagram)로 주요 데이터 객체와 관계를 시각적으로 표현
• 사용자 : 비즈니스 분석가와 기획자들이 주로 참여

2. 논리적 데이터 모델링(Logical Data Modeling)

• 목적 : 개념적 모델을 보다 구체화하여 데이터의 논리적 구조를 정의
• 출력물 : 속성(Attribute)과 관계를 포함하는 논리적 ERD, 테이블 구조, 데이터 타입 등을 명시
• 사용자 : 데이터베이스 설계자와 개발자들이 주로 참여

3. 물리적 데이터 모델링(Physical Data Modeling)

• 목적 : 논리적 모델을 특정 DBMS(Database Management System)에 맞게 최적화된 물리적 구조로 변환
• 출력물 : 테이블, 인덱스, 외래 키(Foreign Key), 트리거, 저장 프로시저 등 구체적인 데이터베이스 객체들
• 사용자 : 데이터베이스 관리자(DBA)와 시스템 엔지니어들이 주로 참여

---

데이터 모델링의 중요 개념

1. 엔티티(Entity)

• 정의 : 독립적으로 존재하는 데이터 객체로, 실세계의 개체(사람, 장소, 사물 등)를 표현
• 예시 : 고객(Customer), 제품(Product), 주문(Order)

2. 속성(Attribute)

• 정의 : 엔티티의 특성을 나타내는 데이터 요소
• 예시 : 고객의 이름(Name), 제품의 가격(Price), 주문의 날짜(Date)

3. 관계(Relationship)

• 정의 : 엔티티 간의 연관성을 정의
• 유형 : 일대일(One-to-One), 일대다(One-to-Many), 다대다(Many-to-Many)
• 예시 : 한 고객이 여러 주문을 할 수 있다(일대다 관계)

4. 정규화(Normalization)

• 정의 : 데이터 중복을 최소화하고, 데이터 무결성을 유지하기 위해 데이터를 여러 테이블로 분할하는 과정
• 단계 : 1NF(제1정규형), 2NF(제2정규형), 3NF(제3정규형), BCNF(보이스-코드 정규형) 등

5. 디노말화(Denormalization)

• 정의 : 성능 최적화를 위해 정규화된 테이블을 다시 통합하거나 중복을 허용하는 과정
• 목적 : 쿼리 성능 향상, 데이터 접근 시간 단축

---

데이터 모델링 도구

• ERD(E-R 다이어그램) 도구 : ERwin, MySQL Workbench, Microsoft Visio
• 데이터베이스 설계 도구 : Oracle SQL Developer Data Modeler, IBM InfoSphere Data Architect
• 기타 도구 : Lucidchart, Draw.io

데이터 모델링 사례

1. E-commerce 플랫폼

주요 엔티티 : 고객(Customer), 제품(Product), 주문(Order), 카테고리(Category)
속성 및 관계 :

• 고객: 고객 ID, 이름, 이메일, 주소
• 제품: 제품 ID, 이름, 가격, 카테고리 ID
• 주문: 주문 ID, 주문 날짜, 고객 ID
• 관계: 고객과 주문은 1:N 관계, 주문과 제품은 N:M 관계

2. 소셜 미디어 플랫폼

주요 엔티티 : 사용자(User), 게시물(Post), 댓글(Comment), 좋아요(Like)
속성 및 관계 :

• 사용자: 사용자 ID, 이름, 이메일
• 게시물: 게시물 ID, 내용, 작성일, 사용자 ID
• 댓글: 댓글 ID, 내용, 작성일, 게시물 ID, 사용자 ID
• 좋아요: 좋아요 ID, 게시물 ID, 사용자 ID
• 관계: 사용자와 게시물은 1:N 관계, 게시물과 댓글은 1:N 관계, 게시물과 좋아요는 1:N 관계

---

데이터 모델링의 미래

데이터 모델링의 발전은 인공지능(AI)과 머신러닝(ML) 기술의 도입으로 더욱 가속화되고 있다.

AI 기반의 데이터 모델링 도구는 자동으로 데이터 구조를 제안하고 최적화하며, 머신러닝 알고리즘을 통해 데이터 패턴을 분석하여 보다 효율적인 데이터 모델을 생성할 수 있다.

AutoML과 데이터 모델링

• AutoML : 머신러닝 모델을 자동으로 생성하고 최적화하는 기술로, 데이터 모델링에도 적용 가능
• 데이터 패턴 분석 : 대량의 데이터를 분석하여 최적의 데이터 구조를 제안
• 자동 정규화 및 디노말화 : 데이터를 분석하여 적절한 정규화 및 디노말화 과정을 자동으로 수행

데이터 모델링의 도전 과제

• 데이터 복잡성 증가 : IoT, 빅데이터 등 새로운 데이터 소스의 등장으로 데이터 모델링의 복잡성이 증가
• 실시간 데이터 처리 : 실시간 데이터를 처리하기 위한 데이터 모델링이 필요
• 데이터 프라이버시 및 보안 : 데이터 보호와 관련된 법규를 준수하면서도 효율적인 데이터 모델링이 필요

---

결론

데이터 모델링은 기획에서 매우 중요한 과정이며, 이를 통해 데이터베이스의 일관성, 성능, 확장성을 보장할 수 있다.