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과목 4. 데이터 모델링 제2장 개념 데이터 모델링 1. 개념 엔터티는 쉽게 말해 실체, 객체라고 생각할 수 있다. 일반적으로 엔터티를 정의하는 개념들을 정리하여 나타내면 다음과 같이 볼 수 있다. 엔터티를 선정하기 위해서 우리가 가장 먼저 해야 할 일은 엔터티 후보를 수집하는 것이다. 이 단계는 말 그대로 후보를 찾아내는 것이지 엔터티를 확정하는 것이 아니므로 후보의 자격 여부만 가려내는 선에서 수사를 멈출 수 있어야 한다. 엔터티 후보를 수집할 때는 다양한 경로를 통해 수집하는 것이 바람직하며, 후보인지를 검증하는 객관적인 기준을 적용하여 후보라는 것을 판명하는 엔터티 후보 판정 단계를 거치게 된다. 2. 엔터티 후보 수집 엔터티 후보를 수집할 수 있는 방법은, 기존 시스템이 있었다면 시스템 도큐먼트..

과목 4. 데이터 모델링 제2장 개념 데이터 모델링 1. 주제 영역 개념 주제 영역(Subject Area)은 기업이 사용하는 데이터의 최상위 집합이다. 예를 들어, 제조 업체의 경우 인사, 생산, 자재, 판매 등의 주제 영역이 있을 수 있다. 하나의 주제 영역으로 정의되는 데이터간의 관계는 밀접하고, 다른 주제 영역에 포함되는 데이터 간의 상호작용은 최소화할 수 있도록 정의한다. 데이터는 기본적으로 관계 구조로 표현된다. 관계 구조는 데이터 간의 관계가 복수 개로 표현되면서 서로 연결되어 있기 때문에 하향식(Top-down) 분석이 용이하지 않다. 계획 수립 단계는 하향식 분석을 원칙으로 하고, 검증을 위해서 부분적으로 상향식 분석을 사용한다. 데이터를 하향식으로 분석하기 위한 개념으로 유용한 것이 주..

과목 4. 데이터 모델링 제2장 개념 데이터 모델링 1. 개념 데이터 모델 정의 개념적 데이터 모델이란 건물로 말하면 철제빔으로 건물의 골격을 세워 놓은 형태와 유사하다. 건물의 골격이 주요 골조 자재로 구성되어 있듯이 개념 데이터 모델도 주요 핵심 엔터티들로 구성된다. 핵심 엔터티란 행위의 주체나 목적물이 되는 개체 집합에 해당하는 엔터티를 의미한다. 이들은 부모가 존재하지 않는 창조된 집합이어서 다른 집합의 존재 유무에 상관없이 독립적으로 탄생할 수 있다. 핵심 엔터티는 대체적으로 여러 가지 하위의 행위 엔터티를 탄생시킨다. 2. 개념 데이터 모델 의의 개념 데이터 모델은 단지 대상을 주요 핵심 엔터티로 한정한다는 것일 뿐이지 모델링 기법은 논리적 모델링과 특별히 다를 것이 없다. 만약 우리가 하향식..

과목 4. 데이터 모델링 제1장 데이터 모델링 이해 제1절 데이터 모델링 개요 데이터 모델링은 복잡한 현실 세계를 단순화시켜 표현한 것이다. 데이터 모델링은 기업 업무에 대한 이해를 바탕으로 데이터에 존재하는 업무 규칙을 명확하게 표현하는 추상화 기업이다. 데이터 모델링은 개념 데이터 모델링, 논리 데이터 모델링, 물리 데이터 모델링의 단계가 있다. 논리 데이터 모델링의 접근 방식을 성공적으로 이끌기 위해 커뮤니케이션 원칙, 상세화 원칙, 논리적 표현 원칙을 토대로 한다. 제2절 데이터 모델링 기법 이해 개체-관계 모델을 사용하는 목적은 여러 사람들이 서로 다르게 인식되고 있는 뷰들을 하나로 통합할 수 있는 단일화된 설계안을 만들기 위해서이다. 또한 서로 다른 뷰들을 충족시킬 수 있는 데이터 처리와 제약..

과목 4. 데이터 모델링 제1장 데이터 모델링 이해 1. 바커 표기법 (Baker Notation) 바커 표기법은 영국 컨설팅 회사 CACI에 의해 처음 개발되었고 리차드 바커(Richard Barker)에 의해 지속으로 업그레이드 되었다. 오라클에서 Case Method(Custom Development Method)로 채택하여 사용하고 있다. 가. 엔터티(Entity) 엔터티는 기업에서 지속적으로 저장하고 관리해야 할 대상이다. 하나의 관리 대상이 엔터티가 되기 위해서는 반드시 두개 이상의 속성을 가져야 한다. 속성이 없는 실체는 존재할 수 없다. 엔터티란 실제 세상에 있는 객체(Object)이다. 엔터티는 네 부분의 모서리가 둥근 형태인 소프트-박스(Soft-box)로 표현한다. 엔터티는 하나 이상..

과목 4. 데이터 모델링 제1장 데이터 모델링 이해 1. 논리 데이터 모델링 / 물리 데이터 모델링 데이터 모델링은 DB에 저장할 데이터를 위한 데이터 모델을 만드는 프로세스를 의미한다. 이런 데이터 모델은 다른 데이터 객체와 규칙들 간의 연결을 나타내는 개념적인 표현이다. 데이터 모델링은 데이터의 시각적인 표현을 도와주고 데이터에 대한 비즈니스 규칙, 규정 준수 및 정책들을 시행한다. 또한 데이터 품질을 보장하면서도 Naming convention과 기본 값, semantic 그리고 보안의 일관성을 보장한다. 즉 데이터 모델링은 데이터에 대한 개념적인 표현과 데이터와 그 데이터들에 적용될 규칙들의 연관성을 나타내기도 하며, 데이터의 시각적인 표현(visualization)을 할 수 있게 도와준다는 것이..

과목 4. 데이터 모델링 제1장 데이터 모델링 이해 1. 데이터 모델 목적 데이터 모델은 데이터베이스 설계에 대한 계획 또는 청사진이다. 설계자와 개발자, 사용자 등 모든 관련자들은 데이터 모델을 통해 구축될 시스템의 데이터 구조에 대한 형상을 이해하고, 요구 사항의 구현과 변경 등에 대해 원활한 의사소통을 도모하게 된다. 예를 들어, 건물을 지을 때 건축설계 회사는 건물 공사 이전에 그 건물을 위한 계획이나 청사진을 작성하게 되는데, 만일 계획 단계에서 어떤 방이 너무 좁거나 불편한 곳이 있다면 단순히 설계 도면의 선을 다시 그림으로써 청사진이 변경될 수 있지만 건물이 완공된 후에 변경이 필요하게 되면 벽, 상하수도, 전기 등 모든 것을 다시 시공해야만 하기 때문에 비용이나 시간 측면에서 많은 손해를 ..

과목 4. 데이터 모델링 제1장 데이터 모델링 이해 1. 데이터 모델링 정의 가. 데이터 모델링 탄생 배경 초창기에는 데이터의 저장 매체가 존재하지 않았으며, 기업의 정보시스템은 저장 매체가 없는 단지 배치(Batch) 프로그램 위주의 정보시스템이었다. 이후 파일이나 데이터베이스 관리 시스템과 같은 데이터 저장 매체의 발전과 더불어 온라인(Online) 데이터 처리 정보시스템이 태동하게 되었다. 기업의 경영 정보시스템에 근본적인 문제가 설계나 개발의 문제보다는 정확한 업무의 파악(데이터에 대한 정확한 분석)이 선결되어야 한다는 결론에 이르렀으며, 이러한 환경에서 보다 현실적(실세계를 좀 더 잘 표현할 수 있는)인 관계형 데이터베이스나 개체 관계 모델링 기법(ERD, Entity Relationship D..

과목 3. 데이터 표준화 제2장 데이터 표준 관리 제1절 데이터 표준 관리 데이터 표준 단계부터 수립된 데이터 표준을 준수하기 위해서는 절차를 수립하여 준수하도록 한다. 데이터 표준을 관리하기 위한 구성요소로는 프로세스, 태스크, 역할과 담당 업무가 필요하다. 제2절 데이터 표준 관리 프로세스 데이터 표준 관리 프로세스는 데이터 표준이 변경되거나 신규로 개발을 해야 하는데 정립된 표준이 없는 경우에 적용하는 프로세스이다. 데이터 표준 프로세스를 진행하기 위해서는 개인별 담당 업무와 역할의 수립이 중요하다. 데이터 표준을 변경하기 위해서는 관련 시스템이나 테이블, 표준 대상, 프로그램에 대한 영향도 분석해야한다.

과목 3. 데이터 표준화 제2장 데이터 표준 수립 제1절 데이터 표준화 원칙 정의 현업 및 개발자로부터 데이터 표준과 관련된 요구 사항을 인터뷰 및 설문조사 등을 통해 조사한다. 현행 정보시스템에서 적용하고 있는 데이터 표준 원칙 및 데이터 표준을 수집하여 현행 데이터 표준의 관리대상 및 현황을 파악한다. 조사된 데이터 표준화 요구 사항과 현행 데이터 표준 관리 현황을 토대로 데이터 표준 대상별 문제점 및 개선 방안을 도출한다. 데이터 표준 개선 방안을 참고하여 전사 데이터 표준 기본 원칙을 정의하고 각 데이터 표준 대상 별 데이터 표준 지침을 작성한다. 데이터 표준 지침 작성시 데이터 표준화 관련자의 역할과 책임에 대한 명시, 데이터 표준 대상별 명명규칙 정의, 데이터 형식에 대한 기준 정의 등을 포함..