The Global Data Management
Community KOREA

Register

Data Modeling & Database Design

데이터 모델링 및 데이터베이스 설계

배 경

 

내 용

1.모델링 기법 개요

  • 관계형
  • 엔티티–관계 및 객체 모델링
  • 객체–역할 모델링/사실–지향 모델링/자연어 정보 분석 방법(ORM/FOM/NIAM)
  • 객체 지향
  • 데이터 웨어하우스 모델링 (스타, 스노우플레이크, 아웃트리거)
  • 시맨틱 모델링 및 자원 설명 프레임워크 (RDF)
  • 마스터 데이터 모델링 – (참조 및 마스터 데이터 참고)

2. 개념/논리 모델링

  • 데이터 요구사항 분석, 데이터 흐름도, 소스-to-타겟 매핑
  • 신규 및 기존 모델 분석 및 통합
  • 논리 모델 검증을 위한 데이터 프로파일링 – 데이터 행위에 대한 질의(interrogation) 및 검증(verification) (데이터 품질, 데이터 웨어하우징 및 비즈니스 인텔리전스, 데이터 통합 및 상호운용성, 참조 및 마스터 데이터 참고)
  • 논리 모델링 요구사항
  • 정규화 토의 (1차 에서 6차, 그외)
  • 모델 확장을 위한 모델링 기법
  • 산업표준 모델
  • 전 의사소통 지향 – 정보 모델링(FCO-IM)
  • Data as a Service (DaaS)를 위한 논리 모델링
  • 물리 모델로부터 논리 모델 생성

3. 물리 모델링

  • 논리 모델을 물리 모델로 전환
  • 물리 데이터베이스 특성 설계
  • 역정규화 토의
  • 데이터 볼트 개요(모델링, 허브, 링크, 위성)
  • 비정규화–스토리지 모델링
  • 히스토리 데이터 보존 설계 (파티션닝 포함)
  • 분산 설계
  • 빅 데이터
  • 다각형(Columnar) 데이터베이스 모델링
  • 인가(Canonical) XML 스키마/전자 데이터 교환
  • 반구조(Semi-structured)/비구조(Unstructured)데이터 모델링

 

이슈: 뷰 혹은 모델?

  • 인덱싱(맵 형상 접근방식, 전통적 온라인 트랜잭션 프로세싱, 해시)
  • 참조 무결성 적용 – 가상화를 위한 모델링

데이터 모델링 및 데이터베이스 설계 거버넌스

  • 모델(버전, 행수 포함) 문서화 및 데이터 거버넌스 도구 사용
  • 명명 규칙에 대한 모범 사례
  • 민감 데이터 정의 및 보호
  • 메트릭스
  • 정부기관 법규 및 비즈니스 아키텍처 지향한 산업 표준