데이터 모델링과 시스템 설계 기법
[시스템 분석 설계]데이터 모델링과 시스템 설계 기법
데이터 모델링과 시스템 설계 기법
1. 데이터 모델링이란?
데이터 모델링은 조직의 정보 구조를 실체(Entity)와 관계(Relationship)를 중심으로 체계적으로 표현하고 문서화하는 작업임. 이는 정보 시스템의 핵심 설계 요소로, 데이터를 효과적으로 관리하고 활용하기 위한 기반을 제공함.
- 주요 목표:
- 데이터의 구조를 명확히 정의하고 이를 통해 데이터베이스 설계와 구현을 지원.
- 조직의 정보 요구를 분석하고 이를 데이터로 체계화.
- 데이터 중복을 방지하고 일관성을 유지.
- 데이터 모델링의 종류:
- 개념적 데이터 모델링:
- 비즈니스 요구사항을 바탕으로 주요 데이터 개체와 관계 정의.
- “고객”, “주문”, “제품”과 같은 주요 엔티티 식별.
- 논리적 데이터 모델링:
- 개념적 모델을 구체화하여 데이터베이스로 전환 가능한 구조 설계.
- 엔티티 간의 키, 속성, 제약 조건 등을 정의.
- 물리적 데이터 모델링:
- 실제 데이터베이스에서 구현할 스키마 설계.
- DBMS의 특성과 성능을 고려한 테이블 구조와 인덱스 설계.
- 개념적 데이터 모델링:
2. 데이터 모델링 프로세스
- 요구사항 분석:
- 조직과 사용자의 요구사항을 이해하고 데이터 요구를 도출.
- 예: 고객 관리 시스템의 경우, 고객 정보, 주문 내역, 제품 정보를 분석.
- 엔터티 식별:
- 데이터를 의미 있는 단위로 나눔.
- 예: “고객”, “주문”, “상품” 등의 주요 엔터티 정의.
- 속성 정의:
- 각 엔터티가 포함해야 할 주요 데이터 항목 정의.
- 예: 고객 엔터티의 속성: 이름, 주소, 전화번호.
- 엔터티 간 관계 정의:
- 엔터티 간의 상호작용을 정의.
- 예: “고객”은 여러 “주문”을 할 수 있음(1:N 관계).
- 데이터 정규화:
- 데이터 중복 제거와 일관성 유지를 위해 데이터 구조를 정리.
- 예: “고객”과 “주문” 테이블 분리.
- 검증 및 개선:
- 모델링 결과를 검증하고 비즈니스 요구사항과의 적합성을 확인.
3. 시스템 설계 기법
시스템 설계는 데이터 모델링을 기반으로 사용자의 요구사항을 충족시키는 정보 시스템의 구조와 구성 요소를 정의하는 과정임. 설계 기법은 데이터 흐름과 사용자 경험을 통합적으로 고려해야 함.
- 대표적인 설계 기법:
- 구조적 설계:
- 데이터 흐름 다이어그램(DFD)과 같은 도구를 활용해 시스템의 논리적 구조 설계.
- 예: “사용자 로그인” -> “데이터베이스 인증” -> “대시보드 표시” 흐름 정의.
- 객체 지향 설계:
- 객체 간의 상호작용과 데이터 캡슐화를 기반으로 설계.
- 예: “사용자” 객체와 “주문” 객체가 메시지를 통해 데이터 교환.
- 사용자 중심 설계:
- 사용자의 요구사항과 경험을 최우선으로 고려해 UI/UX 설계.
- 예: 직관적인 대시보드, 간단한 네비게이션 메뉴.
- 구조적 설계:
4. 데이터 모델링과 시스템 설계 사례
- 전자상거래 플랫폼 설계:
- 데이터 모델링:
- 엔터티: “사용자”, “제품”, “주문”, “결제”.
- 관계: 사용자-주문(1:N), 주문-제품(N:M).
- 시스템 설계:
- 사용자가 원하는 제품을 검색 -> 장바구니에 추가 -> 결제 -> 주문 확인.
- 데이터 모델링:
- 병원 관리 시스템 설계:
- 데이터 모델링:
- 엔터티: “환자”, “의사”, “예약”, “진료기록”.
- 관계: 환자-예약(1:N), 의사-예약(1:N).
- 시스템 설계:
- 환자가 진료 예약 -> 의사가 확인 -> 진료 완료 후 기록 저장.
- 데이터 모델링:
5. 데이터 모델링과 설계의 중요성
- 효율성:
- 데이터를 구조적으로 관리하여 정보 검색과 활용 속도 향상.
- 유연성:
- 데이터베이스 확장 및 시스템 변경이 용이.
- 정확성:
- 데이터 정규화를 통해 데이터 중복 및 오류 방지.
데이터 모델링과 시스템 설계는 조직의 정보 자산을 최적화하고, 효율적인 정보 시스템 구축을 위한 핵심 과정임. 이를 통해 사용자 요구를 충족하고, 미래 변화에도 유연하게 대응할 수 있는 기반을 제공함.
댓글남기기