[데이터베이스 모델링]DB 데이터 모델링의 중요성 및 유의점

데이터 모델링의 중요성 및 유의점

1) 파급효과 (Leverage)

  - 시스템 구축를 하는동안의 각 단위 테스트들이 잘 진행되고, 완료 되면 전체를 묶어서 병행 또는 통합테스트를 거치게 됩니다. 이때 데이터 모델의 변경이 불가피한 상황이 발생 되면 그 데이터 구조 변경에 따라 표준 영향 분석, 응용 변경 영향 분석 등 많은 영향 분석이 일어나게 됩니다. 이때 데이터 구조의 변경으로 인해 발생되는 변경작업은 시스템 전체 구축 프로젝트에서 큰 위험 요소가 될 수 있습니다.

2) 복잡한 정보 요구사항의 간결한 표현 (Conciseness)

  - 데이터 모델은 구축 대상 시스템의 정보 요구사항과 한계를 가장 명확하고 간결하게 표현 할 수 있는 방법입니다. 데이터 모델은 시스템을 구축하는 사람들이 설계자의 의도대로 정보 요구사항을 이해하고 이를 운용할 수 있는 Application을 개발하고 데이터 정합성을 유지 할 수 있도록 하는 것 입니다. 따라서 가장 중요한 점은 정보 요구사항이 정확하고 간결하게 표현 되어야 한다는 것 입니다.

3) 데이터 품질 (Data Quality)

  - 데이터 품질의 문제가 대두대는 이유 중 하나가 바로 데이터 구조의 문제 입니다. 중복 데이터의 미정의, 데이터 구조의 비즈니스 정의의 불충분, 동일한 성격의 데이터를 통합하지 않고 분리함으로써 생기는 데이터 불일치 등등... 데이터 구조의 문제로 인한 데이터 품질 저하 문제는 쉽게 원상복구 하기 어려운 경우가 대부분 입니다. 그리하여, 데이터 모델링을 할 때 유의할 점은 아래와 같습니다.

  가. 중복 (Duplication)

       데이터 모델은 같은 데이터를 사용하는 업무, 시간, 장소, 사람등을 파악하는데 필요합니다. 이러한 지식 응용은 데이터베이스가 여러 장소에 같은 정보를 저장하지 않도록  하는데 필요합니다.

  나. 비유연성 (Inflexibility)

       데이터 모델의 설계를 어떻게 했느냐에 따라 작은 업무변화에도 데이터 모델이 수시로 변경됨으로써 유지보수의 어려움을 가중시킬 수 있습니다.

  다. 비일관성 (Inconsistency)

       개발자가 다른 데이터와 모순된다는 고려 없이 일부 데이터를 수정 할 수 있기 때문에 데이터  모델링을 할때 데이터와 다른 데이터의 상호 연관 관계에 대한 명확한 정의 및 설계로 위험을 사전에 예방할 수 있습니다.