03. 데이터 모델링의 중요성 및 유의점
데이터 모델링의 중요한 이유는 파급효과(Leverage), 복잡한 정보 요구사항의 간결한 표현(Conciseness), 데이터 품질(Data Quality)로 정리됨.
가. 파급효과(Leverage)
데이터 모델 변경 → 표준 영향 분석, 응용 변경 영향 분석 등 → 해당 분야의 실제적인 변경 작업
→ 전체 시스템 구축 프로젝트에서 큰 위험요소
나. 복잡한 정보 요구사항의 간결한 표현(Conciseness)
데이터 모델은 구축 할 시스템의 정보 요구사항과 한계를 가장 명확하고 간결하게 표현할 수 있는 도구.
데이터 모델 : 건축물의 설계도면
다. 데이터 품질(Data Quality)
데이터 품질의 문제가 야기되는 중대한 이유 중 하나가 데이터 구조의 문제
※ 데이터 모델링의 유의점
- 중복(Duplication)
데이터 모델은 같은 데이터를 사용하는 사람, 시간, 장소를 파악하는데 도움을 줌.
이러한 지식응용은 데이터베이스가 여러 장소에 같은 정보를 저장하는 잘못을 하지 않도록 함.- 비유연성(Inflexibility)
데이터의 정의를 데이터의 사용 프로세스와 분리함으로써 데이터 모델링은 데이터 혹은 프로세스츼 작은 변화가 애플리케이션과 데이터베이스에 중대한 변화를 일으킬 수 있는 가능성을 줄임.
- 비일관성(Inconsistency)
데이터 중복이 없더라도 비일관성은 발생.
데이터 모델링을 할 때 데이터와 데이터간 상호 연관 관계에 대한 명확한 정의는 이러한 위험을 사전에 예방.