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의미를 위한 데이터 모델링

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Data Architect 과정 2장, 파트 1: 데이터 아키텍트 되기. 이전: Salesforce 데이터 아키텍트처럼 생각하기.

고객과의 첫 통화에서 제가 하는 일 중 하나는 명사를 듣는 것입니다. 리테일 파트너. 수령인. 물류 센터. 배송. 트럭. 그 대화 어딘가에 제 데이터 모델의 시작이 있고, 저는 누군가 설정을 열기 전에 그것을 보기 시작하고 싶습니다. 이 장에서는 그 일을 두 번 해 봅니다. 먼저 누구나 이해하는 것, 강아지 학교로 합니다. 주인, 브리더, 개, 그리고 개들이 아는 재주. 그다음 과정 내내 함께할 라스트마일 배송 회사 Steve Trucking으로 합니다.

사막의 한 집에서 배송 회사 대표의 이야기를 들으며 데이터 모델의 첫 윤곽을 스케치하는 사람

AI로 생성한 이미지입니다.

1장에서 데이터 모델은 뼈대라고 했습니다. 이 장은 제가 하는 순서대로 그 뼈대를 설계하는 방법입니다. 비즈니스를 이해하고, 데이터를 기술하고, 그다음에야 Salesforce가 그것을 어떻게 구현할지 정합니다. 개념, 그다음 논리, 그다음 물리. 제 물리 모델의 무엇을 가리키며 “그게 왜 거기 있죠?”라고 물어도, 논리 모델과 개념 모델을 거슬러 올라가 비즈니스가 실제로 필요로 하는 무언가까지 짚어 드릴 수 있기를 바랍니다.

모든 모듈은 앉아, 기다려, 모델링이라는 짧은 절에서 개로 시작하고, 같은 수를 Steve Trucking에 그대로 둡니다. 읽어 나가면서 개 모델을 지켜보십시오. 하나의 다이어그램이 모듈마다 자라납니다. 단순한 상자에서 관계로, 상세 데이터 모델로, Salesforce 개체로. 그리고 모든 상자가 같은 자리에 머물러 있으므로, 각 단계가 정확히 무엇을 더하는지 볼 수 있습니다.

여섯 부분으로 보는 이 장

섹션 제목: “여섯 부분으로 보는 이 장 ”
  1. 명사를 들어라. 비즈니스 대화에서 데이터 모델의 시작을 찾고, 잠시 Salesforce를 잊으십시오. 개에 관한 명사 다섯 개가 후보 상자 다섯 개가 됩니다.
  2. 관계를 그려라. 하나인가 여럿인가, 필수인가 선택인가, 지금인가 시간에 걸쳐서인가, 그리고 다대다 관계 속에 숨은 비즈니스 개념. 개 재주, 그리고 배송팀 배정.
  3. 논리 모델을 만들어라. 올바른 대상을 기술하는 속성, 그리고 고유하고, 변하지 않고, 의미가 없고, 절대 개인정보가 아닌 키. 개의 이름도, 주인의 전화번호도, 심지어 마이크로칩도 개의 키로는 부족한 이유.
  4. 데이터를 제자리에 두라. 정규화란 무엇인지, 그다음 개 여섯 마리가 담긴 스프레드시트를 한 단계씩 제3정규형까지 가져가고, Steve Trucking에서 같은 세 가지 질문을 던집니다.
  5. 제3정규형까지 설계하고, 한 발 물러서라. 깔끔한 모델에서 일부러 물러서는 때: 사용자, 보고, 선택 목록이냐 조회냐, 규모, 분석과 AI. 그리고 강아지 학교가 고양이를 받기 시작하는 날.
  6. 모델을 Salesforce로 옮겨라. 논리 모델에서 표준·사용자 정의 개체, 필드, 관계로, 마스터-세부 사항이냐 조회냐, 그리고 설정 화면에서 설계하지 말아야 하는 이유.

다 읽었다면 장 학습 가이드로 스스로 점검하십시오. 시험 대비 체크리스트, 시험 너머의 습관, 알아야 할 용어, 그리고 몇 가지 질문이 있습니다.

할 수 있게 되는 것

섹션 제목: “할 수 있게 되는 것 ”
  • 대화나 요구사항 문서에서 후보 엔터티와 관계를 찾아내고, 비즈니스와 함께 검증한다.
  • 각 관계를 기술한다: 카디널리티, 의미, 필수 여부, 그리고 이력이 중요한지.
  • 올바른 엔터티에 속성이 있고 키가 견고한 논리 모델을 만든다.
  • 1NF, 2NF, 3NF를 실용적인 질문으로 적용하고, 비용을 알면서 의도적으로 비정규화한다.
  • 논리 모델을 Salesforce에 매핑하고 모든 물리적 선택을 비즈니스까지 거슬러 추적한다.

더 알아보기

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