728x90
- 일반적으로 기업이 수행하고자 하는 사업의 본질은 잘 변하지 않으며, 조직에서 보유하고 있는 데이터의 본질도 큰틀에서는 동일
- data가 잘 잡혀야 로직이 이쁘게 나온다.
- 하향식(top down 방식): 개념-논리-물리
- 상향식
- 데이터 모델링 절차
- 데이터 모델링
- 구축할 정보시스템에 대한 요구사항을 수집
- 문제점 및 개선 방향을 도출
- 개념 모델링
- 데이터 주제영역을 식별하고 정의
- 주제영역을 세분화하고 핵심 엔티티 및 식별자를 도출하여 관계를 정의
- 논리 모델링
- 주제 영역의 핵심 엔티티를 중심으로 업무와 관련된 모든 엔티티를 도출하고 속성과 관계를 식별하여 세부적인 데이터 모델을 완성하는 과정
1. 현행 분석 및 방향성 수립
- 실무에서 볼 것: 시스템 ERD, 업무 메뉴얼, 시스템 메뉴얼, 요구사항 정의서
- 예시
- 분석: 현행데이터 분석, 요구사항 정의 -> 문제점 및 시사점
- 개선방향: 데이터 중심 모델 설계, 동질성을 갖는 유사한 구조의 테이블 통합, 식별체계 기준 마련 데이터 표준 준수, 업무 유연성 및 성능을 고려한 설계
1.1. 현업담당자와 협업
1.2. 문서를 통한 업무 요건 파악
- 문서를 참고하되 궁금한 사항이나 확인 필요한 사항을 꼼꼼히 체크하여 질문 목록을 만들고 무조건 E-mail
- 문서화를 잘 해놓아야지 유지보수에 유리하다.
1.3. 리버스 모델 활용
- 현행 ERD가 없거나 현행화가 이루어지지 않은 경우 현행 시스템의 DB 메타정보를이용하여, 엔티티 및ㅊ 속성을 도출하고 관계를 식별하여 ERD 작성
1.4. 리버스 모델링
- Erwin이라는 리버스 엔지니어 툴이 존재