Ch4. DAP 데이터아키텍처 전문가 준비 — 데이터 모델링 심화

모델링은 업무를 구조로 번역하는 일입니다

데이터 모델링은 테이블을 그리는 작업이 아니라 업무 세계의 사실과 관계를 안정적인 구조로 바꾸는 과정입니다. 개념 모델은 중요한 업무 대상을 잡고, 논리 모델은 속성과 관계를 정교화하며, 물리 모델은 실제 데이터베이스 구현 조건을 반영합니다. DAP에서는 각 단계의 산출물과 판단 기준을 구분해야 합니다.

모델 단계 비교

단계	핵심 질문
개념 모델	업무의 핵심 엔터티는 무엇인가
논리 모델	식별자, 속성, 관계가 정확한가
물리 모델	성능, 저장, 제약 조건이 반영됐는가
검토 관점	업무 규칙과 표준이 일관되게 이어지는가

심화 모델링에서 자주 흔들리는 지점은 식별자와 관계입니다. 본질식별자는 업무적으로 대상을 구분하는 기준이고, 인조식별자는 구현 편의를 위해 도입될 수 있습니다. 둘 중 어느 하나가 항상 정답은 아니며, 업무 의미와 변경 가능성, 참조 구조를 함께 봐야 합니다.

정규화와 반정규화

정규화는 중복과 이상 현상을 줄이는 원칙입니다. 다만 운영 성능이나 조회 패턴 때문에 반정규화가 검토될 수 있습니다. 이때도 “빠르니까 합친다”가 아니라 데이터 불일치 위험, 갱신 책임, 배치·동기화 방식까지 설명할 수 있어야 합니다.

핵심 요약

• 모델링은 업무 사실을 개념, 논리, 물리 구조로 단계화하는 과정입니다.
• DAP에서는 식별자, 관계, 정규화, 반정규화의 판단 근거가 중요합니다.
• 좋은 모델은 표준과 업무 규칙이 끝까지 이어지는 모델입니다.

다음 장에서는 데이터베이스 설계와 성능 관점의 연결을 다룹니다.