데이터 모델링이란 무엇인가요?

데이터 모델링은 비즈니스에서 수집하고 생성하는 각기 다른 모든 데이터를 분석하고 정의하는 것은 물론 데이터 간의 관계도 분석하고 정의하는 프로세스입니다. 데이터 모델링 개념에 따라 텍스트, 기호, 다이어그램을 사용하여 비즈니스에서 캡처, 저장, 사용되는 데이터의 시각적 표현을 생성합니다. 비즈니스에서 데이터 사용 방법과 시기를 결정하면 데이터 모델링 프로세스는 데이터 요구 사항을 이해하고 명확히 하는 과정을 수행합니다.

데이터 모델링의 이점

데이터 모델링을 통해 기업은 보유하고 있는 데이터의 유형, 사용 방법은 물론 사용, 보호, 거버넌스 관련한 데이터 관리 요구 사항을 문서화할 수 있습니다. 데이터 모델링은 다음과 같은 이점을 제공합니다.

  • IT 팀과 비즈니스 팀 간의 협업 구조를 만듭니다.

  • 데이터 요구 사항 및 사용을 정의하여 비즈니스 프로세스를 개선할 기회를 얻습니다.

  • 적절한 계획을 세워 IT 및 프로세스 투자에 소요되는 시간과 비용을 절약합니다.

  • 데이터 무결성을 향상시키는 동시에 오류 감소 및 오류가 발생하기 쉬운 중복 데이터 입력을 줄입니다.

  • 용량 및 성장에 대한 계획 수립으로 데이터 검색 및 분석의 속도와 성능을 높입니다.

  • 비즈니스 목표에 맞는 핵심 성과 지표를 설정하고 추적합니다.

데이터 모델링의 결과뿐만 아니라 이러한 결과를 얻기까지의 방법도 중요합니다.

데이터 모델링 개념의 예시

이제 데이터 모델링의 내용과 중요한 이유를 알았으니 이제 예시를 통해 3가지 데이터 모델링 개념을 살펴보겠습니다.

개념적인 데이터 모델링

개념적 데이터 모델링은 비즈니스 및 데이터에 대한 전반적인 구조를 정의합니다. 비즈니스 이해 관계자와 데이터 엔지니어, 데이터 아키텍트가 정의한 대로 개념적 데이터 모델은 비즈니스 개념을 구성하게 됩니다. 예를 들어 기업에는 고객, 직원, 제품에 관한 데이터가 있을 수 있으며, 엔터티인 각 데이터 버킷에는 다른 엔터티와의 관계가 있습니다. 여러 엔터티와 엔터티 관계 모두 개념적 모델에서 정의됩니다.

논리적인 데이터 모델링

논리적 데이터 모델은 각 엔터티 내 데이터의 특정 속성과 이러한 속성 간의 특정 관계에 바탕을 둔 개념적 데이터 모델을 기반으로 합니다. 예를 들어 고객 A가 영업팀 직원 C로부터 제품 B를 구입한다고 하면, 이 관계는 데이터 엔지니어, 데이터 아키텍트와 비즈니스 분석가가 정의한 규칙 및 데이터 구조의 기술적 모델이 되며, 데이터 및 비즈니스 요구 사항에 맞는 물리적 모델 내용에 대한 결정을 내리게 됩니다.

물리적인 데이터 모델링

물리적 데이터 모델은 데이터베이스 관리자와 개발자에 의해 만든 논리적 데이터 모델의 구체적인 구현입니다. 특정 데이터베이스 도구 및 데이터 스토리지 기술용으로 개발된 것으로, 데이터 커넥터를 사용하여 비즈니스 시스템 전반에서 사용자의 필요에 따라 데이터를 제공합니다. 이는 다른 데이터 모델로 이어져 기업 데이터 자산의 실제적 구현을 이끕니다.

데이터 모델링 개념이 분석에 미치는 영향

데이터 모델링과 데이터 과학, 데이터 분석은 모두 함께 진행됩니다. 향후 의사 결정에 영향을 미칠 비즈니스 인텔리전스의 가장 효과적인 분석을 얻으려면 양질의 데이터 모델이 필요합니다. 데이터 모델이 만들어지는 프로세스를 통해 각 사업부는 전체적인 비즈니스 목표에 기여하는 방식을 명확하게 확인할 수 있습니다. 게다가 견고한 데이터 모델은 데이터 자산의 규모나 복잡성과 관계없이 최적화된 분석 성능을 제공하게 됩니다.

모든 데이터를 명확하게 정의하면 필요한 데이터를 정확하게 분석하는 것이 훨씬 쉬워집니다. 데이터 모델 내 데이터 속성 간의 관계를 이미 설정했기 때문에 프로세스나 가격, 인력 변경에 따른 영향을 분석하고 확인하는 것이 간단합니다.

데이터 모델링 도구를 선택하는 방법

고품질 비즈니스 인텔리전스 도구는 실제 모델을 생성하기 위해 선택한 특정 소프트웨어 제품과 서비스 외에 필요한 모든 데이터 모델링 도구를 함께 제공합니다. 따라서 비즈니스 요구 사항과 기존 인프라에 가장 적합한 것을 자유롭게 선택하면 됩니다. 데이터 모델링 및 분석 가능성에 대한 데이터 분석 도구를 평가할 때 다음과 같은 질문을 해보세요.

데이터 모델링 도구가 직관적인가요?

데이터 모델을 구현하는 기술 팀은 어떠한 도구든 다 다룰 수 있겠지만, 비즈니스 전략가와 일상적인 분석 도구 사용자 등 전체 비즈니스 사용자들이 해당 도구를 쉽게 사용할 수 없다면 최적의 가치를 얻을 수 없을 것입니다. 데이터 스토리텔링 및 데이터 대시보드로 팀을 지원할 수 있는 직관적이고 간단한 사용자 환경 제공의 데이터 모델링 도구를 찾아보세요.

데이터 모델링 도구의 성능은 어떠한가요?

또 다른 중요한 속성은 성능을 높여주는 속도와 효율성입니다. 사용자가 분석을 실행할 때 비즈니스를 원활하게 운영할 수 있도록 지원하는 기능이 필요합니다. 가장 잘 계획된 데이터 모델이 비즈니스 성장과 증가하는 데이터, 검색, 분석과 관련된 실제 환경 조건에서 제대로 수행될 수 없다면 사실상 최고가 아닙니다.

데이터 모델링 도구는 유지관리가 필요한가요?

비즈니스 모델을 변경할 때마다 데이터 모델을 번거롭게 변경해야 하는 경우 비즈니스는 모델 또는 관련 분석을 최대한 활용하지 못할 것입니다. 유지관리 및 업데이트를 간단히 수행할 수 있는 도구를 선택하면 최신 데이터에 액세스하면서 필요에 따라 비즈니스에서 이를 활용할 수 있습니다.

데이터 모델링 도구에서 데이터는 안전하게 보호되나요?

정부 규정에 따라 고객 데이터를 보호해야 하지만 비즈니스 실행을 위해 모든 데이터를 귀중한 자산으로 보호해야 합니다. 선택한 데이터 모델링 도구에 강력한 보안 조치가 내장되어 있어야 하며, 필요한 사용자에게 액세스 권한을 부여하고 필요하지 않은 사용자를 차단하는 제어 기능이 있는지 확인합니다.

데이터 모델링 시작하기

어떤 데이터 모델링 도구를 선택하든 고성능을 제공하고 사용 방법이 직관적이며 유지관리가 간단해야 합니다. 그래야 이 중요 비즈니스 도구를 사용하고 모든 이점을 얻을 수 있습니다. 데이터 모델링의 중요성과 데이터 모델링으로 어떤 작업을 수행할 수 있는지 이해했다면 다음 단계로 넘어갈 준비가 된 것입니다. 선도적인 비즈니스 인텔리전스 및 데이터 모델링 솔루션인 Microsoft Power BI로 데이터 사용을 최적화하는 방법을 알아보세요.

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자주 묻는 질문

데이터 모델링에서 가장 중요하게 고려해야 할 사항은 무엇인가요?

데이터 모델링의 가장 중요한 요소는 대용량 데이터를 빠르게 로드하고 검색하고 분석할 수 있는 데이터베이스의 기반을 만드는 것입니다. 효과적인 데이터 모델링 개념에는 비즈니스 데이터 매핑, 데이터 간의 관계, 데이터 사용 방법이 필요합니다.

데이터 모델을 얼마나 자주 재학습해야 하나요?

데이터 모델의 재학습 빈도는 모델과 해결해야 할 문제에 따라 다릅니다. 따라서 모델은 학습 데이터 세트가 변경되는 빈도, 모델 성능 저하 여부, 기타 고려 사항에 따라 매일, 매주 또는 매월/매년 정기적으로 재학습해야 할 수 있습니다.

데이터 모델을 검증한다는 것은 어떤 의미인가요?

데이터 모델의 유효성 검사는 데이터 모델이 적절하게 구조화되어 있고 의도한 목적을 수행할 수 있는지 확인합니다. 효과적인 데이터 모델링 도구는 사용자에게 오류 수정, 쿼리 정렬, 데이터 축소를 위한 최적화된 저장 옵션 등을 요청하는 자동화된 메시지를 통해 유효성 검사 프로세스를 진행합니다.

데이터 모델링의 3가지 핵심 개념은 무엇인가요?

데이터 모델링 개념은 개념적 데이터 모델링, 논리적 데이터 모델링, 물리적 데이터 모델링 등 3가지로 나뉩니다. 추상적인 것에서 이산적인 것에 이르기까지, 데이터 모델링 개념은 조직에서 데이터를 구성하고 관리하는 방법에 대한 청사진을 만듭니다.