데이터 모델링 중 데이터를 읽으려면 데이터 유형 혹은 패턴 제대로 알자

이전 글에서 엔터티 모델링이 어려운 이유에 대해서

 

데이터 집합을 정의하기는 쉽지 않고 데이터 본질을 파악하기도

어렵습니다 그래서 무엇보다 모델링 마인드가 필요하며

 

다른 많은 이유들로 모델링이 어렵습니다

 

조금 더 상세한 이유가 필요하시다면 아래의 링크를 클릭해주세요

 

2022.09.13 - [Data_Modeling/Methodology] - 데이터 모델링 중 엔터티 모델링이 어려운 이유는?

데이터 모델링 중 엔터티 모델링이 어려운 이유는?

 

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데이터를 읽으려면  데이터 유형 혹은 패턴 제대로 알자

 

일반적으로 데이터에는 그 성격이 유사해서

하나의 틀로 묶을 수 있는 유형 혹은 패턴이 존재함을 알 수 있습니다

 

아래의 두 사건을 놓고 생각해 봅시다

 

A가 S전자의 상품 X를 2015년 10월 17일에 구매했다.

B가 K은행의 계좌 Y에 2015년 10월 18일 15시 27분경 100만원을 입금했다

 

문장에 주어에 해당하는 구매와 입금에는 행위의 주체인 A와 B가 존재합니다

그리고 이들 행위의 대상인 목적어는 상품 X와 계좌 Y도 존재합니다.

 

구매와 입금이라는 행위 자체와 행위가 일어난 시각도 물론 확인할 수 있습니다

 

이렇듯 비즈니스 업무에 해당하는 주체가 어떤 행위를 발현할 경우

육하원칙에 따라 엔터티가 구성될 수 있습니다 

그러므로 육하원칙을 생각하며 그에 상응하는 구조적 체계를 잘 생각해보아야 합니다

 

업무 데이터는 업무와 관련된 사건의 기록이며, 

업무 정보는 데이터를 육하원칙에 따라 결합한 체계라고 말할 수 있습니다

 

업무 요건을 어떻게 데이터 모델로 표현할 것인가?는

아래의 이미지를 보면 명쾌한 답이 될 수 있습니다

 

업무요건 형성화한 데이터 모델

 

성격이 같은 데이터는 하나의 유형으로 통합하고

업무 행위는 관련 개체들과의 관계로 표현하는 것이 핵심입니다

 

즉 비즈니스 업무들이 어떤 업무들이 발현되고

그 업무들의 유사성을 찾아 유형/코드를 생성합니다

그리고 그에 따라 관련된 업무가 어떤 식으로 행위가 이어지는지 확인해야 합니다 

 

특히 업무 트랜잭션(행위) 성격의 엔터티를 검증할 때 해당 엔터티와

육하원칙 관계에 있는 주변 엔터티들이 모두 제대로 된 관계로 연결되어 있는지 확인합니다

 

데이터 사이에는 종속관계와 같은 구조적 특성도 발견됩니다

개별 데이터의 성격에서 구현됩니다

 

예를 들어 대출 상환 업무에서 상환 금액과 상환 일시 데이터는

대출이라는 행위 데이터에 종속될 수밖에 없습니다

대출이라는 업무가 발생하지 않는다면 대출 상환은 절대 존재할 수 없기 때문입니다

 

중앙 <비즈니스> 엔터티는 주변의 '누가', '무엇을', '언제', '어떤 유형' 등의 데이터에 종속됩니다

주변의 기준 정보가 존재하지 않으면 업무 행위 자체가 발생할 수 없습니다

 

즉, 부모 역할을 하는 주변 개체들에 대해 깊이 살펴볼 것입니다

 

트랜잭션의 실질적인 주체와 대상에 해당하는 데이터를 정확히 볼 줄 알아야 합니다

 

일반적으로 데이터 아키텍처와 방법론에서는 이러한 데이터를 마스터 데이터라고 하며

중요하고 일관되게 관리되어야 합니다

 

업무 행위와 행위의 주체/대상

업무의 주체나 대상 등 같은 성질의 데이터를 하나의 개체로 통합하고,

업무행위는 관련 개체 사이의 관계로 표현하는 것이 핵심입니다

 

 

프로젝트 성패를 결정짓는 데이터 모델링 이야기 中 김상래 지음

 

 

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데이터를 잘 읽으려면 비즈니스 업무 요건을 

충분히 이해를 하여 데이터 모델링을 해야 합니다

 

그러기 위해서는 주체를 알고 육하원칙에 맞게 엔터티를 구성해야 합니다

그 구성에 따라 업무에 대한 행위를 다시 생각해보며

그 부모 객체가 누구인지 누구에 의해 발현되고 있는지 확인해야 합니다

 

육하원칙을 어떤 식으로 파악하고 적용할지에 대한 것들도

업무를 얼마만큼 경험했는지가 중요한 요소인 것 같습니다

 

물류, 정산, 회계, 인사 등

여러 가지 ERP 업무들이 존재합니다

하지만 그것 또 한 회사마다 다릅니다

그래서 모든 비즈니스 업무를 다 파악할 수 없으며, 현업에 종사하는 사람들도

어떤 업무들이 추가되며 발생할지 예상을 못할 수 있습니다

그렇기 때문에 모델링에서는 모든 업무들을 범용성이 있게 구성하는 것이 가장 이상적이지 않을까 합니다

 

데이터 모델링을 계속 공부하면서도 부족함을 느낍니다

그래서 다른 교육기관을 가볼까 하고 생각 중입니다

 

아무튼 배움은 중요하니깐요

모두 힘내시고! 파이팅 하시길 바랍니다