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속성 후보 도출

속성을 결정할 때에도 다양한 후보를 준비하고 이들 중에서 속성의 검증 규칙에 부합하는 것을 속 성으로 최종 결정하게 된다. 특히 이러한 후보 도출 작업은 기존의 현장조사에 국한하지 않고 좀더 적극적이고 개선적인 사고를 가지고 사용자에게 많은 질문을 하고 확인해 속성 후보를 도출한다.

속성 후보 수집처

속성은 결국 속성 후보 중에서 선택되기 때문에 우리는 일단 다양한 경로를 통해서 좋은 후보를 가 능하다면 최대한 많이 확보해야 한다.

1) 구 시스템의 문서자료

가동 중인 기존 시스템의 데이터 구조 및 프로세스 명세들이 나타나 있는 설계 자료에서부터 사용 자를 위한 지침서에 이르기까지 다양한 도큐먼트가 있을 것이다. 이 자료는 엔터티 후보 및 속성 후 보를 도출하는데 가장 유용하게 사용할 수 있다.

2) 현업 장표/보고서

현업에서 사용하고 있는 각종 장표나 보고 자료들을 수집해서 조사해 보는 것이다. 현업 업무 중에 는 업무를 효과적으로 처리하기 위하여 많은 장표와 각종 보고 자료를 만들고 있다. 물론 이들을 그대로 속성 후보로 선정할 수 있는 것은 결코 아니다. 그 중의 상당 부분은 다른 속성에 의해 만들어질 수 있는 가공된 결과(추출 속성, Derived Value)인 경우가 많기 때문이다. 더구나 이것들은 대부분 정규화가 되어 있지 않기 때문에 정확히 파악해야만 진정한 의미의 속성 후보를 찾아낼 수 있다.

3) 사용자와 협의

데이터 모델링 과정에서부터 시종일관 현업 담당자들과 같이 진행하는 것이 데이터를 모델링하는 최상의 방법이다.

4) DFD의 DD(Data Dictionary)

업무 파악 및 시스템 분석을 위한 기능 설계로 자료 흐름도가 존재한다면 여기에 있는 데이터 저장 소(Data Store)와 데이터 사전(Data Dictionary)에 있는 정보를 이용하여 속성의 후보를 도출할 수 있다. 자료 흐름도를 작성할 때 생성되는 자료 저장소는 비록 테이블처럼 표현되지만 사실은 이러 한 내용의 데이터가 저장되어야 한다는 데이터의 추상화된 집합이라 할 수 있으며, 그 속에 들어가야 할 구체적인 속성이 데이터 사전에 기술된다.

5) 전문 서적 및 자료

동일한 업무에 대한 전문 서적 또는 자료를 통해서도 속성의 후보를 도출할 수 있다.

6) 다른 시스템 자료

우리가 개발할 시스템의 주변을 살펴보면 사내외에 이와 관련된 시스템이나 유사한 시스템을 찾을 수 있을 것이다. 만약 여러분이 그들이 가지고 있던 속성 또한 후보로서 참조하는 것도 속성 후보를 찾는데 좋은 방법이다.

속성 후보 선정 원칙

속성의 후보를 선택할 때는 최대한 충분히 수집해야 한다. 그것은 검토한 결과 자신의 속성이 아닌 것으로 판명될지라도 검토할 기회를 제공해 주는 단서라는 중요한 역할을 하기 때문이다.

1) 원시(Source) 속성으로 보이는 후보는 버리지 않는다

다른 속성에 의해 다시 재현할 수 있는 가공(추출, Derived) 속성이 아닌, 다시 말해서 만약 이 속 성이 없다면 다시는 재현할 수가 없을 때 이 속성을 원시 속성이라고 부른다. 재현이 불가능하다면 이것을 버리는 순간, 이미 정보는 소실되어 버리므로 절대 버려서는 안 된다.

2) 소그룹별로 후보군(Pool)을 만들고 가장 근접한 엔터티에 할당한다

모든 엔터티가 정의되어 있는 상태가 아니라 단지 핵심 엔터티들을 대상으로 모델링을 실시해왔을 뿐이므로 아직은 모든 엔터티가 드러나 있지는 않다. 그렇기 때문에 각 속성 후보들을 적절한 데이터 그룹으로 생성하여 두는 것이 필요하다.

속성의 기본 구성요소

1) 속성명

속성의 내용이나 목적이 무엇인지 알려주는 명사 또는 명사구이다. 기업에서 널리 사용하는 용어 를 쓴다.

·         속성의 의미를 명확히 표현하는 함축성 있는 명사 혹은 명사구를 사용한다.

·         해당 업무에서 일반적으로 사용하는 용어를 사용한다.

·         실체명은 속성명으로 사용하지 말아야 한다.

·         필요시 표준 약어를 제정하여 속성명을 생성하고 그 속성명을 단 하나의 실체에만 속하도록 하는 것이 바람직하다.

2) 도메인

속성이 지닐 수 있는 값에 대한 업무적인 제약 조건으로 파악된 일련의 특성이다. 모든 영역에서 같은 도메인을 사용하는 것이 좋다. 속성이 기존 도메인 집합에 속해 있지 않는 경우에는 새로운 도 메인을 추가한다. 도메인은 다음과 같은 속성들을 가진다.

·         데이터 타입

·         길이

·         허용 값(Permitted Value): 속성에 지정할 수 있는 모든 값들의 집합

·         디폴트 값 및 디폴트 알고리즘

3) 선택성

모든 건의 해당 속성이 반드시 값을 가져야 하는지 여부를 나타낸다.

·         선택성 조건 =} 선택성이 다른 속성 값에 의해 영향을 받는 경우

·         필요조건 / 금지조건 / 무관계조건

속성 개념

속성 정의

속성은 엔터티에서 관리되는 구체적인 정보 항목으로 더 이상 분리될 수 없는 최소의 데이터 보관 단위이다. 예를 들어, 엔터티 사원에 속하는 모든 엔터티는 이름을 갖고 있다. 또한 모든 사원에는 입사일자, 사원번호, 생년월일 등의 특성을 가지고 있다. 엔터티 사원에 속하는 모든 인스턴스들이 공통으로 가지는 이러한 특성을 속성(Attribute)이라고 한다. 각 엔터티들은 일련의 속성들에 의해 상세화될 수 있다.

속성 특징

1) 속성의 어원적 의미

속성이라는 의미에는 가공되지 않은 것이라는 의미도 포함되어 있다. 이 말은 곧 원천적인 것을 의 미한다. 또한 고유한 성질이란 의미도 가지고 있는데 이 말은 남의 도움을 받지 않더라도 자기만이 가지고 있는 독자적인 성질이 반드시 있어야 함을 뜻한다. 혼자서도 독자적인 성질을 가지고 있느냐 에 대한 문제는 절대적이 아니라 상대적이라는 것 때문에 판단이 쉽지 않다. 즉 어떤 시스템의, 어떤 엔터티에서, 어떤 목적으로 사용하려고 하느냐에 따라서 달라지기 때문에 사람의 종합적인 판단이 필요하다는 것이다. 이러한 속성의 어원적인 특징들은 속성 검증의 원칙으로도 사용된다.

2) 속성도 일종의 집합이다.

물리 데이터 모델링 단계에서 엔터티는 테이블이 되고, 속성은 칼럼이 된다. 결국 속성에는 데이터 값이 들어가게 되며, 그 값들은 여러 종류를 가지게 된다. 가령, 사원 정보 엔터티의 직책 속성에는 사원, 대리, 과장, 부장 … 등 여러 종류의 값들이 존재한다. 만약 이 값들의 종류 하나 하나를 개체 라고 한다면, 직책이란 속성은 결국 이들을 구성요소로 하는 집합이란 뜻이 된다.

3) 릴레이션십도 속성이다.

물리 데이터 모델링 단계에 가서 보면 릴레이션십 또한 결국은 일종의 속성이 될 수 밖에 없다.

[그림 1]에서 매출 부서는 엄격히 말해서 매출 엔터티의 속성이 아니라 부서 엔터티와의 릴 레이션십이라고 하는 것이 정확한 표현이다. 사실 이론적으로 따진다면 속성은 전체 엔터티를 통 틀어 반드시 유일하게 존재해야만 한다. 나 자신(속성)은 우리집(엔터티)에 속하고, 거기서 유일하지만 다른 모든 것(엔터티)들에 대해서도 반드시 유일한 존재이다.

매출 엔터티에 있는 매출 부서 속성에는 나중에 분명히 부서 코드가 들어온다. 부서 코드 속성이 오직 한 곳에만 위치해야 한다면 반드시 부서 엔터티에 있어야만 한다. 이 말은 다른 엔터티에 있 는 모든 부서 코드는 사실 모두가 릴레이션십이라는 것을 의미한다. 이 릴레이션십은 나중에 데이 터베이스 설계 단계에서 관계형 데이터베이스로 설계하고자 한다면 매출 테이블에 매출 부서라는 외래키 칼럼으로 존재하게 된다.

나) 매출 상품 릴레이션십

[그림 1]의 좌측에 있는 매출 상품 릴레이션십은 속성이 아닌 릴레이션십으로 제대로 표현 되어 있다. 설계 단계에서 결과적으로 동일해지는데 굳이 이것을 릴레이션십으로 표현하여 그림을 복잡하게 할 필요가 있겠는가?

물론, 원론적으로 본다면 이를 무조건 릴레이션십으로 표현하는 것이 옳다는 것에는 이견이 있 을 수 없다. 왜냐 하면 우리가 작성하는 논리적 데이터 모델이란 업무를 체계적으로 형상화하는 것 이지 데이터베이스의 구조를 정의하는 것이 아니기 때문이다. 엄격히 말한다면 논리적 데이터 모 델에는 데이터베이스나 컴퓨터와 같은 물리적 요소들은 전혀 감안하지 않은 상태에서 정의되어야 한다.

4) 속성들 간은 서로 독립적이다

속성들은 반드시 식별자에 직접 종속되어야 한다. 이 말은 정규화의 제2정규형에 해당하는 말이 다. 만약 속성들 간에 종속성이 존재한다면 이들은 별도의 엔터티로 분리되어야 한다. 이것이 바로 제3정규형이다.

출처 : DB 포탈 사이트 DBguide.net

논리 데이터 모델링 정의

논리적 데이터 모델링이란 데이터베이스 설계 프로세스의 Input으로써 비즈니스 정보의 구조와 규칙을 명확하게 표현하는 기법이다. 논리적 모델은 데이터 모델링이 최종적으로 완료된 상태를 말한다. 즉, 물리적인 스키마 설계를 하기 전단계의 데이터 모델 상태를 일컫는 말이다.

논리적 데이터 모델링의 핵심은 어떻게 데이터에 액세스하며, 누가 데이터에 액세스하며, 그러한 액세스의 전산화와는 독립적으로 비즈니스 데이터에 존재하는 사실을 인식·기록하는 기법일 뿐만 아니라 철학이다.

특히 데이터 모델링 과정에서 가장 핵심이 되는 부분이 논리 데이터 모델링이라고 할 수 있다. 데이터 모델링이란 모델링 과정이 아닌 별도의 과정을 통해서 조사하고 결정한 사실을 단지 개체-관계 다이어그램(ERD, Entity Relationship Diagram)이라는 그림으로 그려내는 과정을 말하는 것이 아니다. 시스템 구축을 위해서 가장 먼저 시작할 기초적인 업무조사를 하는 초기 단계부터 인간이 결정해야 할 대부분의 사항을 모두 정의하는 시스템 설계의 전 과정을 지원하는 과정의 도구라고 해야 할 것이다.

논리 데이터 목적 및 효과

해당 비즈니스에 대한 데이터 관점에서의 명확한 이해

데이터 모델링을 한마디로 하면 업무의 데이터 관점에서의 표현 또는 설계라고 할 수 있다.

전사적인 통합 데이터 체계 확립

논리 데이터 모델링을 통하여 전사의 데이터에 대한 구조를 체계화하고 이를 통한 통합 데이터 체계를 확립한다.

데이터의 일관성 및 정확성 유지를 위한 규칙 도출

기업이 관리하는 데이터의 일관성, 정확성을 유지하기 위해서는 데이터에 대한 정확한 업무 규칙과 데이터 처리 규칙들을 생성 관리해야 한다. 이것을 표현하고 관리하는 것은 논리 데이터 모델을 통해서 하게 된다.

안정적인 데이터베이스 설계의 토대 마련

논리 데이터 모델을 통하여 물리 데이터 모델이 생성된다. 특히 데이터 모델의 구체적인 실체(객체)인 데이터베이스를 안정적이고 체계적으로 생성하는 기초가 된다.

사용자와의 명확한 의사소통을 위한 수단으로 활용

시스템 설계자와 업무 담당자 간의 의사소통의 수단으로 논리 데이터 모델이 사용된다. 반면 설계자와 개발자 간의 의사 소통의 수단은 물리 데이터 모델이라고 볼 수 있다. 하지만 이 과정에서 개발자라고 하더라도 논리 데이터 모델에 표현되어 있는 비즈니스 규칙에 대한 이해가 선행되어야 한다.

논리 데이터 모델링 필수 성공요소

업무에 능통한 현업 사용자와 함께 데이터 모델링을 진행하라

데이터 모델링 작업은 결국 업무를 데이터 관점에서 체계화하는 작업이다. 즉, 비즈니스에서 사용되는 데이터를 집합(엔터티)으로 생성하고 이들 간의 관계(Relationship)를 지정하는 작업이다. 이러한 작업을 하는 과정에서 업무를 알고 있는 현업 사용자의 참여는 필수적이다.

절차(Procedure)보다는 데이터에 초점을 두고 모델링을 진행하라

데이터 모델에는 순서와 시간, 흐름의 개념이 들어가지 않는다. 이러한 개념을 넣어서 마치 데이터 흐름도(DFD, Data Flow Diagram)처럼 업무의 흐름에 따라 엔터티가 발생하는 경우를 실전에서는 많이 보게 된다. 이런 식의 데이터 모델에서는 많은 데이터의 중복과 데이터 정합성을 훼손할 개연성을 내포한 모델이 만들어지게 마련이다. 그렇기 때문에 가능한 절차를 배제한 채로 데이터 모델을 생성해야 한다.

·         데이터의 구조(Structure)와 무결성(Integrity)을 함께 고려하라

·         개념화(Conceptualization)와 정규화(Normalization) 기법을 적용하라

·         가능하면 다이어그램(Diagram)을 이용하여 업무를 표현하라

·         데이터 모델링을 지원하는 데이터 사전을 구축하라

출처 : DB 포탈 사이트 DBguide.net