전체 글28 [데이터 아키텍처] 9. 목표 물리 데이터 모델링 | DA 구축 예제 [데이터 아키텍처] 9. 목표 물리 데이터 모델링 | DA 구축 예제 1. 개요 - 오픈 데이터 활용2. 현행 DB 준비 - 파일 업로드 (feat. 파이썬)3. 리버스 모델링4. 현행 논리 데이터 모델링5. 현행 개념 데이터 모델링6. 현행 모델 문제점 분석7. 목표 개념 데이터 모델링8. 목표 논리 데이터 모델링9. 목표 물리 데이터 모델링 물리 데이터 모델이란 논리 데이터 모델을 기초로 DBMS의 특성을 고려하여 변환한 데이터 모델을 말한다. 물리 데이터 모델에서 DB 오브젝트를 생성하기 위한 DDL 스크립트를 제공한다. DBMS의 특성에 따라 최적의 성능을 보장하기 위한 DBMS별 가이드를 참조하여 물리 데이터 모델을 생성한다. 앞선 포스트 목표 논리 데이터 모델을 기준으로 목표 물리 데.. 2024. 6. 15. DA 구축 예제 <목차> - 오픈 데이터 활용 DA 구축 예제 - 오픈 데이터 활용 오픈 데이터를 활용한 데이터 아키텍처 구축 예제의 포스트들을 쉽게 찾아볼 수 있게 목차를 기술한다. 1. 개요 - 오픈 데이터 활용2. 현행 DB 준비 - 파일 업로드 (feat. 파이썬)3. 리버스 모델링4. 현행 논리 데이터 모델링5. 현행 개념 데이터 모델링6. 현행 모델 문제점 분석7. 목표 개념 데이터 모델링8. 목표 논리 데이터 모델링9. 목표 물리 데이터 모델링 2024. 6. 2. [데이터 아키텍처] 8. 목표 논리 데이터 모델링 | DA 구축 예제 [데이터 아키텍처] 8. 목표 논리 데이터 모델링 | DA 구축 예제 1. 개요 - 오픈 데이터 활용2. 현행 DB 준비 - 파일 업로드 (feat. 파이썬)3. 리버스 모델링4. 현행 논리 데이터 모델링5. 현행 개념 데이터 모델링6. 현행 모델 문제점 분석7. 목표 개념 데이터 모델링8. 목표 논리 데이터 모델링9. 목표 물리 데이터 모델링 현행 개념 데이터 모델을 통합하여 미래 지향적이고 통합적인 데이터의 핵심 구조를 정의한 목표 개념 데이터 모델을 기준으로 현행 데이터 모델의 개선 방안을 반영하고 신규 요건을 반영하며 이슈사항을 해소한 목표 논리 데이터 모델링을 수행한다. 본 오픈 데이터를 활용한 예제에서는 신규 요건 및 이슈사항은 없으므로 앞선 현행 모델 문제점 분석 포스트에서 기술한 문.. 2024. 5. 28. [데이터 아키텍처] 7. 목표 개념 데이터 모델링 | DA 구축 예제 [데이터 아키텍처] 7. 목표 개념 데이터 모델링 | DA 구축 예제 1. 개요 - 오픈 데이터 활용2. 현행 DB 준비 - 파일 업로드 (feat. 파이썬)3. 리버스 모델링4. 현행 논리 데이터 모델링5. 현행 개념 데이터 모델링6. 현행 모델 문제점 분석7. 목표 개념 데이터 모델링8. 목표 논리 데이터 모델링9. 목표 물리 데이터 모델링 목표 개념 데이터 모델은 시스템별 현행 개념 데이터 모델을 통합하여 향후 데이터 모델의 골격에 해당하는 데이터의 핵심 구조를 정의하는 작업이다. 즉, 시스템별로 작성된 현행 개념 데이터 모델을 통합하여 하나의 목표 개념 데이터 모델을 생성한다. 목표 개념 데이터 모델을 작성함으로써 미래 지향적이고 통합적인 데이터 구조의 방향성을 제시한다. 현행 개념 데.. 2024. 5. 23. [데이터 아키텍처] DA 구축 예제 | 6. 현행 모델 문제점 분석 [데이터 아키텍처] DA 구축 예제 | 6. 현행 모델 문제점 분석 1. 개요 - 오픈 데이터 활용2. 현행 DB 준비 - 파일 업로드 (feat. 파이썬)3. 리버스 모델링4. 현행 논리 데이터 모델링5. 현행 개념 데이터 모델링6. 현행 모델 문제점 분석7. 목표 개념 데이터 모델링8. 목표 논리 데이터 모델링9. 목표 물리 데이터 모델링 데이터 모델의 분석은 데이터 모델의 구성 요소 즉, 엔터티, 엔터티 관계 및 속성의 순서로 작성자의 의도를 파악하고 해당 구성 요소의 적절성을 분석한다. 데이터 모델의 분석은 데이터 모델링의 방법의 반대의 시각에서 점검한다. 데이터 모델 분석 기준을 참조하여 현행 데이터 모델을 분석한다. 데이터 모델 분석 기준에 따라 본 연재에서의 현행 모델의 문제점은 3.. 2024. 5. 22. 데이터 모델 분석 기준 데이터 모델 분석 기준 데이터 모델의 분석은 데이터 모델의 구성 요소 즉, 엔터티, 엔터티 관계 및 속성의 순서로 작성자의 의도를 파악하고 해당 구성 요소의 적절성을 분석한다. 데이터 모델의 분석은 데이터 모델링의 방법의 반대의 시각에서 점검한다. 데이터 모델 분석 기준은 엔터티의 적절성, 식별자의 적절성, 엔터티 관계의 적절성 및 속성의 적절성이 있다. 1) 엔터티의 적절성분석 기준분석 기준 상세엔터티명의 적절성 ● 엔터티가 관리하고자 하는 집합의 범위를 명확히 나타내기 위하여 누구나 직관적으로 알 수 있는 엔터티명을 부여 하였는가엔터티 정의 충실도 ● 엔터티 정의를 충실히 기술하였는가엔터티 집합의 정확성 ● 엔터티가 관리하고자 하는 집합의 범위를 명확히 나타내었는가 ● 엔터티의 집합을 명확히 규명.. 2024. 5. 22. 이전 1 2 3 4 5 다음
