[데이터베이스 구축] 5. 논리 데이터 모델 품질 검증

 

 

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https://www.youtube.com/watch?v=-jOL1-JXhqg&list=PLKpxllD6C8Cl_Ih4ZVC4t9MbrIHZ63Hk6&index=5 

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좋은 데이터 모델
완전성 completeness
업무에 필요한 모든 데이터가 정의됨.
가장 우선적
중복 배제 non-redundancy와 데이터 재사용 data reusability
동일한 사실은 한번만 기록
업무 규칙 businesss rules과 의사소통 communication
업무규칙을 데이터 모델에 반영. 데이터 모델을 통한 업무 규칙 파악
통합성 intergration
업무별 단위 정보 시스템은 전체 관점에서 동일 데이터가 존재함(품질하락)
데이터 아키텍처를 통해 여러 업무에서 사용될 공유 데이터 구조 제작 필요
간결성 elegance
사용, 관리가 복잡하지 않은 데이터 모델. 간결함은 확장성에도 영향
안정성 및 확장성 stability and flexibility
업무 변화에 따른 데이터 구조 변화에 대한 안정성 확보
주체와 대상, 행위 자체에 대한 통합으로 확장성 화가보

데이터 모델 품질 검증
정확성 
데이터 모델이 표기법에 따라 정확하게 표현됨
업무 영역 또는 요구 사항이 정확하게 반영되었음
완전성
누락을 최소화하고, 요구 사항 및 업무 영역 반영에 있어서 누락이 없음
준거성
데이터 표준화, 규칙 준수, 법적 이행 준수
최신성
시스템의 최신 상태를 반영하고 있고 이슈 사항들이 지체 없이 반영
일관성
공통 사용되는 데이터 요소가 전사 수준에서 한번만 정의
활용성
의미전달, 업무 변화 시에 설계 변경이 최소화되도록 유연하게 설계