데이터 모델링 도구의 10가지 이점
데이터 모델링 소프트웨어 도구가 비즈니스 인텔리전스를 향상시키는 방법.
데이터 모델링이 중요한 이유는 무엇인가요?
조직에서 매일 약 2.5 퀸틸리언 바이트의 정보가 넘쳐나고 있는 상황에서 데이터 처리는 결코 쉬운 일이 아닙니다. 데이터에서 창출되는 인사이트는 고객 서비스를 향상시키고 복원력 높은 공급망을 구축하는 등 비즈니스 전반에 획기적인 영향력을 끼칩니다. 하지만 장기적으로 데이터에서 최상의 분석을 얻으려면 테스트 시간을 감수할 수 있는 계획이 필요합니다.
데이터 모델링 소프트웨어 도구는 시각적으로 매력적이고 간단한 데이터 모델을 사용하여 데이터베이스 구조를 생성할 수 있는 애플리케이션입니다. 데이터 모델링 프로세스는 종종 건축가가 집을 짓기 전에 설계도면을 만드는 방식과 비교됩니다. 집의 기초 공사와 거주할 사람들의 방을 어떻게 사용해야 하는지를 고려한 계획이 없으면 제대로 집을 지을 수 없을 것입니다.
데이터 모델링은 수집하는 데이터 유형, 데이터 관리 방법, 데이터로 달성하려는 목표에 대한 상위 수준의 뷰를 조직 전체의 이해 관계자에게 제공합니다. 데이터 모델링 개념은 고객, 공급업체, 벤더, 제품과 같은 전문 용어가 아닌 실제 용어를 사용하여 데이터 유형 및 관계에 레이블을 표시하여 간단한 그래프와 같이 시각적으로 읽기 쉽게 표현됩니다. 개발자와 비기술직 직원은 자연어를 사용해 모델링 프로세스를 함께 수행할 수 있습니다. 모델링을 통해 모든 사람은 비즈니스 요구 사항을 비롯하여 최종 사용자가 필요할 때마다 데이터 기반 의사 결정을 내리기 위해 정보를 사용하는 방법을 상호 이해할 수 있게 됩니다. 모델링은 더 나은 비즈니스 인텔리전스를 향한 중요한 첫 번째 단계입니다.
데이터 모델링 관리 도구의 이점
먼저 모델을 생성하는 사전 단계를 거치지 않고 바로 데이터 관리 프로젝트를 시작하고 싶을 수도 있습니다. 하지만 데이터에 대한 전략을 수립하는 데 시간을 투자하면 앞으로 복잡한 문제가 발생할 가능성이 많이 줄어듭니다. 비즈니스에서 데이터 사용 방법에 대한 기반을 구축하는 데 논리적 데이터 모델링 도구를 사용하면 좋은 10가지 이유가 있습니다.
1. 모두가 동일한 정보 공유
데이터 모델링 도구를 통해 개발자는 조직의 방대한 정보 환경을 이해하기 쉬운 용어로 설명할 수 있어 기술직 직원과 비기술직 직원 모두가 가치 있는 토론을 진행할 수 있습니다.
개발자는 여러 부서의 이해 관계자가 내려야 하는 결정 유형이나 최종 사용자가 비즈니스 분석 도구를 사용하여 생성할 보고서의 유형을 항상 완전히 이해하고 시작하지는 않습니다. 마찬가지로 비즈니스 프로세스에 대한 최고의 지식을 가진 사람들도 데이터 관리에 대해 완전히 이해하지 못할 수 있습니다. 데이터 모델링은 핵심 비즈니스 요구 사항을 염두에 두고 모든 분야의 사람들이 진행하는 협업 프로세스이므로 생성하는 모델은 잘못된 가정에서 구축되는 천편일률적인 구조가 아닌 맞춤형 솔루션입니다.
2. 프로젝트 범위를 명확하게 설정
데이터는 방대하고 다루기 힘들지만 논리적 데이터 모델링 도구는 각 데이터 개체 간의 관계를 구체적으로 이해하기 쉽게 만듭니다. 일단 생성된 데이터 모델은 데이터베이스 설계의 기초가 되는 개념적, 논리적, 물리적 개념이 들어가므로 해석의 여지가 없는 방식으로 설계됩니다. 모델링으로 개발자, 비즈니스 분석가, 데이터 설계자가 제공해야 할 사항을 명확히 알 수 있어 작업이 빨라집니다.
3. 데이터 품질 향상
데이터 모델링 프로세스는 데이터 품질을 모니터링하기 위한 규칙을 설정하고 데이터 중복 또는 누락을 식별합니다. 이제 데이터 개체가 더 적은 오류를 가지고 정확하게 표시되므로 비즈니스 분석 도구를 사용하는 사람들은 데이터에 기반한 의사 결정을 자신 있게 내릴 수 있습니다. 즉, 정확한 데이터는 정확한 보고서를 생성하고, 부정확한 데이터는 정보에 기반하지 않은 의사 결정으로 이어질 수 있습니다.
4. 시간과 비용 절감
데이터 모델을 생성하는 계획 단계는 전체 프로젝트 예산에서 작은 부분을 차지하지만, 실행 단계에서 해결하는 데 훨씬 더 많은 비용이 드는 심각한 문제를 이 계획 단계에서 발견할 수 있습니다. 포워드 엔지니어링은 리버스 엔지니어링보다 항상 비용이 적게 들고 덜 까다롭습니다. 데이터 모델링을 나중에 현장에서 비용이 많이 소요되는 문제를 방지할 수 있는 예방 치료약으로 생각하세요.
데이터 모델링 도구를 사용해 데이터 전략을 수립하면 비즈니스는 조기에 오류를 포착하고 시장 출시 시간을 단축할 수 있습니다. 데이터 자산이 얼마나 복잡하든 또 얼마나 증가하든 관계없이, 데이터 모델로 돌아가 이를 관리하기 위해 설정한 기본 규칙을 다시 검토할 수 있습니다.
코딩이 완벽하지 않으면 많은 소프트웨어 개발 노력이 수포로 돌아갑니다. 하지만 적절한 데이터 모델링을 사용하면 불필요한 지연과 생산성 방해를 방지할 수 있습니다.
5. 데이터베이스 성능 향상
강력한 기반에서 잘 구성된 데이터베이스는 더 빠르게 실행되고 더 쉽게 조정할 수 있으므로 리버스 엔지니어링이 덜 필요합니다. 즉, 장기적으로 바퀴의 재발명과 같은 비합리적인 일이 없어집니다. 비즈니스에서 정보를 사용하는 방법에 관한 청사진을 사용하면 비효율성을 진단하는 일이 더욱 쉬워집니다. 마찬가지로, 청사진을 사용하면 비즈니스 요구 사항이 변경됨에 따라 최적화를 위한 새로운 기회를 더 쉽게 발견할 수 있습니다.
6. 문서화 지원
필연적으로 비즈니스에는 직원 이직이 발생합니다. 데이터 모델링 관리 도구를 사용하여 정보 환경을 계획하면 신입 사원이 쉽게 파악할 수 있는 일관된 문서화가 가능합니다. 일관된 문서화를 통해 지속적인 데이터베이스 유지 관리를 간소화하고 전체 조직에서 운영 효율성을 유지할 수 있습니다.
7. 애플리케이션 품질 향상
데이터 모델링 프로세스를 통해 조직은 데이터로 어떻게 비즈니스 요구 사항을 충족하는지에 대한 명확한 비전을 갖게 됩니다. 개발자와 비즈니스 의사 결정자는 모델을 사용하여 잘못된 개념을 조기에 해결하므로 이후에 큰 문제가 발생하더라도 쉽게 해결할 수 있습니다.
8. 규정 준수 개선
모델링 단계에서 설정한 데이터 관리 규칙은 정부 규정 및 산업 표준을 쉽게 준수할 수 있는 단계를 설정합니다. 일반적으로 기업은 여러 기관의 데이터 규정 표준을 따르고 있으며 이러한 규정 요건의 복잡성이 전 세계적으로 증가하고 있습니다. 논리적 데이터 모델링 도구는 조직이 데이터 거버넌스의 기준을 높이는 한편, 데이터를 쉽게 사용할 수 있도록 도와줍니다.
9. 데이터 마이닝 단계 설정
데이터 모델링 도구로 분석을 자동화하고 확장할 수 있으므로 비즈니스 변화에 따라 데이터를 활용해 더 많은 작업을 수행할 수 있습니다. 데이터 마이닝은 전용 데이터 웨어하우스에서 정보를 캡처하고 처리하여 인간이 발견할 수 없는 숨겨진 관계를 찾아줍니다. 또한 데이터 마이닝은 조직이 트렌드를 앞서나가고 비즈니스 성장을 위한 완전히 새로운 기회를 식별하는 데 도움이 됩니다.
10. 비즈니스의 다음 단계 준비
기술에 관해 변하지 않는 한 가지는 계속해서 비약적인 도약을 할 것이라는 점입니다. 명확한 규칙 세트에 따라 데이터를 구성하고 관리하면 차세대 IT 인프라를 변경하는 작업이 훨씬 쉬워집니다. 다음 단계가 미세 조정이든, 간단한 사전 예방적 유지 관리이든, 주요 업그레이드이든, 양호한 데이터 모델을 사용하면 적은 비용과 가동 중지 시간으로 원활한 운영에 도움이 됩니다.
데이터 모델링 소프트웨어 도구 사용하기
기업에서 데이터 환경을 보다 체계적으로 확인할 준비가 되었다면 Microsoft Power BI와 같은 사용 가능한 데이터 모델링 관리 도구를 탐색하고 평가해야 합니다. Microsoft Power BI는 데이터를 쉽게 파악할 수 있도록 시각적으로 표현하여 데이터 모델을 형성하고 변환하는 데이터 모델링 프로세스를 간소화합니다. 즉, Power BI의 모델을 사용하여 데이터를 정렬, 배치, 표시할 수 있으므로 최종 사용자가 매일 데이터 기반의 의사 결정을 시의적절하게 내리는 데 사용할 수 있도록 시각적 표현 및 대화형 보고서를 생성합니다.
자주 묻는 질문
데이터 모델링이 중요한 이유는 무엇인가요?
데이터 모델링의 개념은 조직에서 데이터를 어떻게 구성하고 관리할 것인지에 대한 청사진을 만드는 것입니다. 데이터 모델은 개발자와 비기술직 이해 관계자에게 비즈니스 요구 사항과 데이터 인사이트로 더 나은 의사 결정을 내리는 방법에 대해 의미 있는 대화를 나눌 수 있는 간단한 방법을 제공합니다.
데이터 모델링 도구는 어떤 이점이 있나요?
데이터 모델링 도구는 데이터 개체 및 데이터 개체 간의 관계를 정확하게 나타내는 자연어와 읽기 쉬운 시각적 개체를 사용합니다. 이러한 도구를 사용하면 협업을 쉽게 진행하고 데이터 품질과 문서화가 향상되므로 향후에 시간과 비용이 절감됩니다.