데이터 모델링 실전으로 도약하기

추천의 말 _004
들어가는 글 _011


1장 데이터 모델링 개요
1. 데이터 모델링이란? _020
2. 데이터 모델링 진행 방법 _022
3. 데이터 모델링 진행 절차 _024
4. 데이터 모델러가 알아야 할 것 _025

2장 현행 · 목표 데이터 모델링
1. 현행 · 목표 데이터 모델링 개요 _032
2. 자료수집 및 시스템 현황 분석
2.1 자료수집 _034
2.2 시스템 현황 분석 _036
3. 현행 데이터 모델링
3.1 리버스 모델링 _037
3.2 현행 논리 데이터 모델링 _042
3.2.1 데이터 모델 현행화 _044
3.2.2 데이터 모델 상세화 _045
3.3 현행 개념 데이터 모델링 _059
4. 문제점 분석 및 개선 방안 수입 _061
4.1 프로파일링 _062
4.2 데이터 모델 분석 _062
4.2.1 데이터 모델 분석 절차 _063
4.2.2 데이터 모델 분석 관점별 특징 _064
4.2.3 데이터 모델 분석 기준 _064
4.3 데이터 모델 분석 사례
4.3.1 엔터티의 적절성 분석 _066
4.3.2 식별자의 적절성 분석 _075
4.3.3 엔터티 관계의 적절성 분석 _079
4.3.4 속성의 적절성 분석 _081
4.3.5 유사 시스템 간 비교 분석 _088
5. 신규 업무 요건 분석 및 주요 이슈 도출 _090
6. 목표 데이터 모델링
6.1 주제영역 정의 _091
6.1.1 주제영역 정의 절차 _091
6.1.2 주제영역 작성 기준 _093
6.1.3 주제영역 예시 _094
6.2 목표 개념 데이터 모델링 _094
6.2.1 목표 개념 데이터 모델링 수행 절차 _095
6.2.2 목표 개념 데이터 모델링 예제 _096
6.3 목표 논리 데이터 모델링 _100

3장 데이터 모델링 실전으로 도약하기
1. 개요 _106
2. 시나리오 및 전제조건 _109
3. 현행 · 목표 데이터 모델링 실습
3.1 자료수집 및 시스템 현황 분석 _114
3.1.1 자료수집 _114
3.1.2 시스템 현황 분석 _115
3.2 현행 데이터 모델링
3.2.1 리버스 모델링 _117
3.2.2 현행 논리 데이터 모델링 _120
3.2.3 현행 개념 데이터 모델링 _141
3.3 데이터 모델 분석
3.3.1 엔터티 적절성 분석 _148
3.3.2 식별자의 적절성 분석 _149
3.3.3 엔터티 관계의 적절성 분석 _150
3.3.4 속성의 적절성 분석 _152
3.3.5 유사 시스템 간 비교 분석 _153
3.4 신규 업무 요건 분석 _155
3.5 목표 데이터 모델링
3.5.1 개괄모델 및 주제영역 정의 _156
3.5.2 목표 개념 데이터 모델링 _157
3.5.2.1 통합 방안 - 1안 _158
3.5.2.2 통합 방안 - 2안 _159
3.5.2.3 통합 방안 - 3안 _159
3.5.2.4 데이터 통합 결정 기준 _160
3.5.2.5 최종 통합 방안 _163
3.5.3 목표 논리 데이터 모델링 _163
3.5.3.1 목표 논리 데이터 모델링 진행 _164
3.5.3.2 신규 업무 논리 데이터 모델 반영 _179
3.5.3.3 TO-BE vs. AS-IS 속성 매핑 결과 _182

참고 자료 - [첨부1] 현행 테이블 목록 _184
[첨부2] 컬럼 목록 – 은행 업권 _185
[첨부3] 컬럼 목록 – 금투 업권 _188
[첨부4] 컬럼 목록 – 할부금융 업권 _190
[첨부5] 컬럼 목록 – 보험 업권 _193
[첨부6] 컬럼 목록 – 공통 _197
[첨부7] 컬럼 목록 – 보증보험 업권 _197
[첨부8] TO-BE vs. AS-IS 속성 매핑 _199

데이터 모델링은 단순한 스킬이 아닙니다. 데이터 모델링은 건축과 비교하면 건물의 골조, 뼈대를 세우는 일과 같습니다. 효율적인 시스템 구축을 위한 데이터 모델링의 중요성은 말할 필요조차 없습니다. 데이터 모델링은 어렵지만 뛰어난 데이터 모델링 실력은 상당한 희소가치가 있습니다. 데이터 모델링은 단순히 지식을 외운다고 잘할 수 있는 일이 아니기 때문입니다. 논리력, 사고력, 판단력이 필요합니다. 그리고 정답이 없습니다.

이 책은 방법론에 관한 책이 아니며 단순히 ‘모델링하는 방법’을 알려주거나 ‘이렇게 하면 되더라’ 식의 정보를 제공하는 수준에서 끝나지 않습니다. 데이터 모델링에서 가장 중요한 능력은 '사고를 통한 판단력'입니다. 그리고 직접 해봐야 합니다. 『데이터 모델링 실전처럼 시작하기』와 이 책 『데이터 모델링 실전으로 도약하기』는 실전 데이터 모델링을 실제로 따라 해보면서 모델링에 필요한 사고력을 기르는 방법을 알려줍니다. “남이 방법을 알더라도 쉽게 흉내를 낼 수 없는 사고적인 것을 할 수 있어야 한다”라는 말은 너무나도 중요합니다. 데이터 아키텍처 컨설팅이나 데이터 모델링이 어려운 이유는 바로 ‘방법을 알아도 실천하기 어려운 일’이기 때문입니다