데이터 모델링(Data Modeling)

개요

데이터 모델링은 데이터 기반 시스템 구축의 첫 번째이자 가장 중요한 단계입니다. 현실 세계의 비즈니스 개념을 데이터 구조로 표현하여, 정보 흐름을 체계화하고 개발·운영·분석에 최적화된 데이터 환경을 구축합니다. 본 글에서는 데이터 모델링의 개념, 유형, 기법, 설계 원칙, 실무 적용 전략을 정리합니다.

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1. 데이터 모델링이란?

항목	설명
정의	현실의 개념·비즈니스 규칙을 데이터로 구조화하는 과정
목적	데이터 일관성 확보, 중복 제거, 정보 흐름 명확화, 설계 기반 확보
결과물	개념/논리/물리 모델, ERD(Entity Relationship Diagram), 테이블 스키마

모델링은 데이터의 설계도이자 시스템 구조의 뼈대입니다.

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2. 데이터 모델링 3단계

단계	설명	산출물
개념 모델	핵심 개체와 관계 정의, 비즈니스 중심	엔터티 정의서, 주요 관계도
논리 모델	속성, 키, 정규화 구조 설계	ERD, 속성 명세서
물리 모델	실제 DBMS에 맞춘 테이블 구조 설계	DDL, 인덱스, 파티션 등

모델링은 상위 개념에서 하위 구현으로 점진적으로 구체화됩니다.

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3. 주요 모델링 기법

기법	설명	적용 대상
ER 모델(Entity-Relationship)	개체-관계 중심 모델링	일반 정보 시스템
관계형 모델(Relational Model)	테이블 구조 기반, SQL 구현 친화적	모든 DBMS 기반 시스템
다차원 모델(Multidimensional)	Fact-Table 기반 분석 설계	OLAP, BI 시스템
문서 기반 모델(Document Model)	JSON/BSON 기반 유연 모델	MongoDB 등 NoSQL 시스템
시계열 모델	시점-측정값 구조 최적화	IoT, 로그 기반 시스템

시스템의 용도와 데이터 특성에 따라 모델링 방식이 달라져야 합니다.

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4. 설계 원칙 및 체크리스트

항목	설계 원칙	팁
정규화	중복 제거, 데이터 일관성 유지	3NF 또는 BCNF 기준 적용
비정규화	성능/가독성 향상 목적	조회 빈도 높은 속성 병합
명명 규칙	일관성 있는 테이블·컬럼 명	snake_case 권장, 의미 있는 네이밍
키 설계	기본키/외래키 명확 정의	ID 컬럼, 관계 무결성 보장
도메인 정의	컬럼의 데이터 범위 제한	코드 테이블 분리 설계

모델은 기술이 아닌 비즈니스 언어 기반의 설계여야 합니다.

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5. 실무 적용 사례

산업	모델링 유형	적용 효과
금융	논리 모델 → DW 설계	대출, 카드, 거래 데이터 통합 관리
제조	시계열 모델링 + 키 설계	설비 센서 → 시간 기반 정합성 확보
이커머스	ER 모델 + 다차원 모델	주문 테이블 → 판매 분석 연계 가능
공공	개념 모델 중심 표준화	기관 간 데이터 연계 가이드 수립
스타트업	문서 기반 유연 모델링	빠른 개발 대응, 스키마 유연성 확보

‘좋은 모델’은 변화에 유연하고, 확장에 강한 구조를 가집니다.

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6. 추천 도구

용도	도구	특징
ERD 작성	ER/Studio, ERDCloud, Draw.io	논리/물리 모델 작성 지원
협업 설계	dbdiagram.io, Lucidchart	클라우드 기반 실시간 협업
NoSQL 모델링	Hackolade, Studio 3T	문서 기반 스키마 설계 지원
코드 기반 관리	Liquibase, Flyway	모델링 + 버전 관리 연동 가능

시스템/DB 성격에 맞는 모델링 도구를 선택하는 것이 중요합니다.

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7. 결론

데이터 모델링은 단순한 설계 문서가 아니라, 시스템의 구조를 정의하고 데이터 흐름을 지휘하는 중심 기술입니다. 체계적인 모델링은 데이터의 품질, 일관성, 확장성, 보안성까지 좌우하며, 시스템 전체의 성공과 안정성을 결정합니다. 데이터 기반 조직의 시작은 모델링에서 출발합니다.