데이터 모델은 데이터의 구조와 상호 관계를 설명합니다. 엔티티, 속성 및 관계를 정의합니다. 고객은 주소를 가지고 있고, 주문은 품목으로 구성되며, 제품은 카테고리에 속합니다. 모델은 청사진과 같습니다. 개발자에게는 데이터베이스를 구축하는 방법을, 분석가에게는 데이터를 쿼리하는 방법을 알려줍니다. 좋은 모델은 비즈니스를 반영하지만, 잘못된 모델은 수년간 지속되는 혼란을 야기합니다.

모델은 여러 단계로 구성됩니다. 개념 모델은 비즈니스 엔티티와 그 관계를 높은 수준에서 설명합니다. 논리 모델은 속성, 키, 정규화와 같은 세부 정보를 추가합니다. 물리 모델은 테이블, 열, 인덱스, 저장소를 명시합니다. 각 단계는 서로 다른 대상을 위한 것입니다. 비즈니스 이해관계자는 개념 모델을 이해하고, 개발자는 물리 모델을 사용합니다. 모델링 과정은 명확성을 확보하는 데 도움이 됩니다. 고객이란 정확히 무엇일까요? 잠재 고객은 고객일까요? 주문이 취소되면 어떻게 될까요? 이러한 질문에 대한 답은 문제가 발생한 후에 찾는 것이 아니라 모델링 과정에서 얻게 됩니다. 잘못 설계된 모델은 해결하기 어려운 문제를 야기합니다. 정규화되지 않은 테이블은 업데이트 오류를 ​​초래하고, 누락된 키는 중복을 발생시키며, 일관성 없는 명명 규칙은 혼란을 초래합니다. 데이터가 로드된 후 모델을 변경하는 것은 비용이 많이 듭니다. 처음부터 제대로 설계하는 것이 더 저렴하지만, 결코 쉽지는 않습니다.

모델 레벨

• 개념적 측면 - 사업체와 그 관계
• 논리적 — 속성, 키 및 정규화
• 물리적 구성 요소 - 테이블, 컬럼, 인덱스 및 스토리지
• 차원적 분석을 위한 별 모양 및 눈송이 모양 스키마

데이터 모델은 계약과 같습니다. 데이터가 무엇을 의미하고 어떻게 연결되는지를 명시합니다. 계약을 어기면 그 위에 구축된 모든 것이 무너집니다.