데이터를 모델링하면 보유한 데이터 유형, 데이터 사용 방법 및 사용, 보호 및 거버넌스와 관련된 데이터 관리 요구 사항을 문서화할 수 있습니다. 데이터 모델링의 이점은 다음을 포함합니다.
데이터 모델링의 결과뿐만 아니라 이러한 결과를 얻는 방법도 중요합니다.
이제 데이터 모델링의 내용과 중요한 이유를 알았으니 예시를 통해 3가지 다른 유형의 데이터 모델링 개념을 살펴보겠습니다.
개념적 데이터 모델링
개념적 데이터 모델 은 기업 및 데이터의 전체 구조를 정의합니다. 비즈니스 개념을 구성하는 데 사용되는 개념적 데이터 모델은 비즈니스 이해 관계자와 데이터 엔지니어 또는 아키텍트가 정의합니다. 예를 들어 고객, 직원 및 제품 데이터가 있을 수 있으며 엔터티라고 하는 각 데이터 버킷에는 다른 엔터티와의 관계가 있습니다. 엔터티와 엔터티 관계는 모두 개념적 데이터 모델 내에서 정의됩니다.
논리 데이터 모델링
논리 데이터 모델은 각 엔터티 내의 특정 데이터 특성과 해당 특성 간의 관계를 사용하여 개념적 데이터 모델을 기반으로 구축됩니다. 예를 들어 고객 A는 판매 직원 C로부터 제품 B를 구입합니다. 데이터 엔지니어, 아키텍트 및 비즈니스 분석가가 정의한 규칙 및 데이터 구조의 기술 모델로서 데이터 및 비즈니스에 필요한 물리적 모델에 대한 의사 결정을 내리는 데 도움이 됩니다.
물리적 데이터 모델링
물리적 데이터 모델은 데이터베이스 관리자 및 개발자가 만든 논리 데이터 모델을 구체적으로 구현한 것입니다. 특정 데이터베이스 도구 및 데이터 스토리지 기술을 위해 개발되었으며, 필요에 따라 비즈니스 시스템 전반의 데이터를 사용자에게 제공하기 위한 데이터 커넥터가 포함되어 있습니다. 다른 모델이 데이터 자산의 실제 구현으로 이어진 "것"입니다.
데이터 모델링, 데이터 과학 및 데이터 분석은 모두 서로 밀접하게 관련되어 있습니다. 효과적인 비즈니스 인텔리전스를 통해 향후 의사결정에 도움이 되는 인사이트를 얻으려면 고품질의 데이터 모델이 필요합니다. 데이터 모델을 만드는 프로세스에는 각 사업부에서 전체적인 조직 목표에 기여하는 방법을 확인하도록 강제하는 과정이 포함됩니다. 또한 견고한 데이터 모델은 데이터 자산이 얼마나 크고 복잡하거나 혹은 크고 복잡해지든 관계없이 최적화된 분석 성능을 의미합니다.
모든 데이터를 명확하게 정의하면 필요한 데이터만 정확하게 분석하는 것이 훨씬 쉬워집니다. 데이터 모델 내에서 데이터 특성 간의 관계를 이미 설정했으므로 프로세스, 가격 또는 인력을 변경할 때 영향을 간단하게 분석하고 확인할 수 있습니다.
좋은 소식은 고품질 비즈니스 인텔리전스 도구에 물리적 모델을 만들기 위해 선택한 특정 소프트웨어 제품 및 서비스 외에도 필요한 모든 데이터 모델링 도구가 포함된다는 것입니다. 따라서 비즈니스 요구 사항과 기존 인프라에 가장 적합한 인프라를 자유롭게 선택할 수 있습니다. 데이터 분석 도구의 데이터 모델링 및 분석 잠재력을 평가할 때 이러한 데이터 모델링 모범 사례에 대해 질문해 보세요.
데이터 모델링 도구가 직관적인가요?
데이터 모델을 구현하는 기술 팀은 어떤 도구든 능숙하게 다룰 수 있을지도 모릅니다. 그러나 도구가 사용하기 쉽지 않다면 비즈니스 전략가나 일상적으로 분석을 사용하는 사용자들, 다시 말해 전체 비즈니스 차원에서 최적의 가치를 끌어내기 어렵습니다. 데이터 스토리텔링 및 데이터 대시보드를 통해 팀에 도움이 될 수 있는 직관적이고 간단한 사용자 환경을 갖춘 데이터 모델링 도구가 필요합니다.
이 데이터 모델링 도구의 성능은 어떠한가요?
또 다른 중요한 특성은 성능입니다. 성능은 속도와 효율성을 의미하며, 이는 사용자가 분석을 실행할 때 비즈니스를 원활하게 실행되도록 하는 기능으로 변환됩니다. 가장 잘 계획된 데이터 모델이라도 실제 상황에서 발생하는 스트레스(바라건대 비즈니스 성장, 증가하는 데이터 양, 검색 및 분석 포함)를 받으며 수행할 수 없다면 실제로 최고는 아닙니다.
이 데이터 모델링 도구는 유지 관리가 필요한가요?
비즈니스 모델을 변경할 때마다 데이터 모델에 번거로운 변경이 필요한 경우 비즈니스는 해당 모델 또는 관련 분석에서 최상의 결과를 얻지 못합니다. 필요에 따라 비즈니스를 전환하면서도 최신 데이터에 계속 액세스할 수 있도록 유지 관리와 업데이트를 쉽게 해주는 데이터 모델링 도구를 찾으세요.
이 데이터 모델링 도구를 사용하면 데이터가 안전하게 보호될까요?
정부 규정에 따라 고객 데이터를 보호해야 하지만 기업의 생존을 위해서는 모든 데이터를 귀중한 자산으로 보호해야 합니다. 선택한 데이터 모델링 도구에 강력한 보안 조치가 기본 제공되는지 확인하세요. 여기에는 필요한 사용자에게 액세스 권한을 부여하고 필요하지 않은 사용자는 차단하는 컨트롤이 포함됩니다.
데이터 모델링에서 가장 중요하게 고려해야 할 사항은 무엇인가요?
데이터 모델링에서 가장 중요한 고려 사항은 대규모 데이터 볼륨을 신속하게 로드, 검색 및 분석할 수 있는 데이터베이스에 대한 기초를 만드는 것입니다. 효과적인 데이터 모델링 개념을 사용하려면 비즈니스 데이터를 매핑하고, 해당 데이터 간의 관계를 연결하고, 데이터가 사용되는 방식을 이해해야 합니다.
데이터 모델을 얼마나 자주 재학습해야 하나요?
데이터 모델의 재학습 빈도는 모델과 해결하는 문제에 따라 다릅니다. 즉, 학습 데이터 세트가 변경되는 빈도, 데이터 모델 성능이 저하되었는지 여부 및 기타 데이터 과학 고려 사항에 따라 매일, 매주 또는 매월이나 매년과 같이 더 주기적으로 재학습할 수 있습니다.
데이터 모델의 유효성을 검사한다는 것은 어떤 의미인가요?
데이터 모델의 유효성 검사는 데이터 모델이 제대로 구조화되어 있고 의도한 목적을 수행할 수 있는지 확인하는 것을 의미합니다. 효과적인 데이터 모델링 도구는 사용자에게 오류를 수정하고, 쿼리를 정렬하고, 데이터 축소를 위한 스토리지 옵션을 최적화하라는 메시지를 표시하는 자동화된 메시지로 유효성 검사 프로세스를 용이하게 합니다.
데이터 모델링의 3가지 핵심 개념은 무엇인가요?
세 가지 데이터 모델링 개념이 있습니다. 개념적 데이터 모델링, 논리 데이터 모델링 및 물리적 데이터 모델링입니다. 추상적인 것에서 구체적인 것까지, 데이터 모델링 개념은 조직 내에서 데이터가 어떻게 구성되고 관리되는지에 대한 청사진을 만듭니다.
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