2019-09-16
org.kosen.entty.User@31213d4a
노형미(october18)
분야
정보/통신
발행기관
한국데이터산업진흥원
발행일
2019.09.13
URL
지난 2회에서 현행 데이터베이스 스키마 정보를 이용해 리버스 ERD를 작성했다. 이번 회에는 리버스 ERD로 무엇을·어떻게 분석할 것인지에 대해 알아본다.
ㅁ 엔터티를 실체·주요·행위·목적으로 분류
금융권의 경우 한 모델에 300~400개 정도의 엔터티가 존재한다. 이 많은 엔터티를 4주 정도의 현행분석 기간 동안 ‘정석대로’ 분석하기는 힘들다.
‘파레토 법칙(Pareto principle)’을 들어보았는가? ‘80대20 법칙’이라고도 하는데 ‘전체 결과의 80%가 전체 원인의 20%에서 일어나는 현상'을 가리킨다. 이 법칙은 데이터 모델에도 적용된다. 전체의 20% 엔터티가 업무의 80%를 담당하고, 나머지 80% 엔터티는 참조나 부가적인 정보를 관리한다. 따라서 80% 업무를 담당하고 있는 20% 엔터티에 집중해야 한다.
ㅁ 엔터티를 실체·주요·행위·목적으로 분류
금융권의 경우 한 모델에 300~400개 정도의 엔터티가 존재한다. 이 많은 엔터티를 4주 정도의 현행분석 기간 동안 ‘정석대로’ 분석하기는 힘들다.
‘파레토 법칙(Pareto principle)’을 들어보았는가? ‘80대20 법칙’이라고도 하는데 ‘전체 결과의 80%가 전체 원인의 20%에서 일어나는 현상'을 가리킨다. 이 법칙은 데이터 모델에도 적용된다. 전체의 20% 엔터티가 업무의 80%를 담당하고, 나머지 80% 엔터티는 참조나 부가적인 정보를 관리한다. 따라서 80% 업무를 담당하고 있는 20% 엔터티에 집중해야 한다.
-
리포트 평점
해당 콘텐츠에 대한 회원님의 소중한 평가를 부탁드립니다. -
0.0 (0개의 평가)