20150305 스마트한 데이터모델링 with er/studio
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2015. 3. 5
스마트한 데이터모델링 with ER/Studio
목차
1. 개요
2. 서브모델
3. 논리/물리모델
4. 리버스 엔지니 어링
5. 메타데이터 관리
6. 네이밍 스탠다드
7. Compare & Merge
8. 매크로
9. 유니버설 맵핑
10. 빅데이터 지원
11. 리파지토리, 웹포탈
데이터모델링이 중요한 이유
• 데이터베이스 설계 및 구축에 기본
• 투자 비용 및 시간 감소
• 높은 이해도 및 원활한 의사소통
데이터모델링 툴 관심 및 중요도 UP!
• 전 세계 29개 지사
• 전 세계 3.2백만 고객
• Fortune 2000 중 97% 고객사
• 35+ Product Awards
ER/Studio Ultimate data design, modeling and collaboration solution
• ERwin의 강력한 경쟁 제품
• 제품 신뢰성
• 사용자 만족도
• 데이터 모델링툴 시장을 리딩
Why switched to ER/Studio
• 수 년간 개선되지 않는 문제점
• 비 주력 제품, 저조한 R&D
• 신 버전으로 업그래이드 실패
• 신뢰성 저하
Customer Satisfaction
• 배우기 쉽고 사용하기 쉬운 UI
• 모델링 생산성 극대화
• 강력한 논리/물리모델링 기능
• 합리적인 가격 정책
Market leading solution
• 빠른 제품 업데이트
• 가장 진보된 웹포탈 기술
• 최신 DBMS 지원
• 모델링툴의 비전 제시
주요기능 10가지
1. 계층형 서브모델 - 크고 복잡한 모델도 쉽게 관리
8. 유니버설 맵핑 - 여러 곳에서 사용되는 오브젝트를 쉽게 추적
2. 유연한 논리/물리 모델 - 완전한 논리 모델 하나로부터 여러 개의 다양한 물리 모델로 확장
9. 네이티브 지원 - 빅데이터 - 빅데이터에 대한 다양한 기능 제공
3. 효율적인 리버스엔지니어링 - 필요한 오브젝트만 리버스 엔지니어링으로 시간 단축
10. 리파지토리, 웹포탈 - 대규모 회사에서 모두가 함께 작업하면서 의견을 교환
4. 메타데이터 확장 - 데이터 거버넌스, 데이터 품질, 마스터 데이터 관리 등에 활용
5. 표준 명명 - 오브젝트 간 표준화로 품질 향상
6. 모델 비교 및 병합 - 데이터모델 간 일관성 제공과 변경 파악
7. 매크로 - 자동화 기능으로 작업 편리성 극대화 및 시간 단축
1. 계층형 서브모델 – 크고 복잡한 모델도 쉽게 관리
• 서브모델이란?
- 크고 복잡한 모델을 작게 나눈 모델
- 업무를 업무영역 또는 주제를 기준으로 분리
- 일반적으로, 업무 기준으로 분리
1. 계층형 서브모델 – 크고 복잡한 모델도 쉽게 관리
• 업무영역을 기준으로 업무 분리 예제
학교 행정
공통 학사행정
학적 수업
수강
성적
학생
재학생
졸업생
예비군
일반행정
인사
교원
직원
급여 예산
연구행정
교내연구
교외연구
부속기관
1. 계층형 서브모델 – 크고 복잡한 모델도 쉽게 관리
메인 모델
서브모델
중첩 서브모델
오브젝트 수
1. 계층형 서브모델 – 크고 복잡한 모델도 쉽게 관리
• 결과
: 중첩된 서브모델은 기업의 복잡한 데이터 모델에 대한 필수적인 기능
- 중첩된 멀티레벨 서브모델 지원
- 서브모델에 포함되어있는 오브젝트에 대한 정보 제공
- 서브모델 생성 위자드 및 싱크 위자드 제공
2. 유연한 논리/물리 모델 – 완전한 논리 모델 하나로부터 여러 개의 다양한 물리 모델로 확장
• 데이터 모델이란?
- 연관된 모든 프로세스와는 독립적
- 실 세계의 오브젝트를 설명하는 데이터 및 오브젝트 간의 관계 표현
- 일반 적인 데이터모델 분류
- 개념 모델
- 논리 모델
- 물리 모델
2. 유연한 논리/물리 모델 – 완전한 논리 모델 하나로부터 여러 개의 다양한 물리 모델로 확장
개념 모델
논리 모델
물리 모델
2. 유연한 논리/물리 모델 – 완전한 논리 모델 하나로부터 여러 개의 다양한 물리 모델로 확장
• Where Used
2. 유연한 논리/물리 모델 – 완전한 논리 모델 하나로부터 여러 개의 다양한 물리 모델로 확장
• Universal Naming Utility
2. 유연한 논리/물리 모델 – 완전한 논리 모델 하나로부터 여러 개의 다양한 물리 모델로 확장
• 결과 : 여러가지 DBMS를 사용하는 현 기업에 맞게 여러 DBMS용 물리모델에
대한 유연한 모델링이 필수
- 개념, 논리, 물리 모델 모두 독립적으로 사용 가능
- 하나의 논리모델에 대한 여러 물리 모델 생성 가능
- 오브젝트 추적 가능
3. 효율적인 리버스 엔지니어링 – 필요한 오브젝트만 리버스엔지니어링하여 시간 단축
• 리버스 엔지니어링이란?
- 기존의 데이터베이스의 데이터모델을 바탕으로 모델 생성
- 데이터의 전체적인 요소 분석 가능
- 대체 데이터베이스 설계 및 구축에 사용 가능
3. 효율적인 리버스 엔지니어링 – 필요한 오브젝트만 리버스엔지니어링하여 시간 단축
3. 효율적인 리버스 엔지니어링 – 필요한 오브젝트만 리버스엔지니어링하여 시간 단축
3. 효율적인 리버스 엔지니어링 – 필요한 오브젝트만 리버스엔지니어링하여 시간 단축
3. 효율적인 리버스 엔지니어링 – 필요한 오브젝트만 리버스엔지니어링하여 시간 단축
• 결과 : 필요한 오브젝트만 선택 가능한 효율적인 리버스 엔지니어링
- 리스트박스를 이용하여 쉽게 데이터베이스 및 오너를 선택
- 체크박스를 이용하여 오브젝트를 선택
- 필요한 오브젝트만 리버스 엔지니어링 가능
4. 메타데이터 확장 – 데이터 거버넌스, 데이터 품질, 마스터 데이터 관리 등에 활용
• 메타데이터?
- 데이터에 관한 데이터
- 데이터 모델 내의 오브젝트를 설명하는 모든 특성
- 모델 오브젝트를 필요에 맞게 정의
4. 메타데이터 확장 – 데이터 거버넌스, 데이터 품질, 마스터 데이터 관리 등에 활용
4. 메타데이터 확장 – 데이터 거버넌스, 데이터 품질, 마스터 데이터 관리 등에 활용
4. 메타데이터 확장 – 데이터 거버넌스, 데이터 품질, 마스터 데이터 관리 등에 활용
4. 메타데이터 확장 – 데이터 거버넌스, 데이터 품질, 마스터 데이터 관리 등에 활용
• 결과 : 중앙 집중화된 메타데이터 확장 및 관리
- 간결하고 중앙 집중화된 정의 제공
- 모든 오브젝트에서 하나의 메타데이터 사용 가능
- 사용되고 있는 메타데이터 추적 가능
5. 표준 명명 – 오브젝트 간 표준화로 품질 향상
• 표준 명명이란?
- 실 세계와 업무 상황의 오브젝트 이해에 필요
- 표준 명명 포함 내용
- 공통의 비즈니스 용어 목록
- 용어에 대한 약어
- 용어 순서 지정 시 필요한 템플릿
- 대소문자 적용 표준
- 접두사 및 접미사
5. 표준 명명 – 오브젝트 간 표준화로 품질 향상
5. 표준 명명 – 오브젝트 간 표준화로 품질 향상
5. 표준 명명 – 오브젝트 간 표준화로 품질 향상
• 결과 : 데이터 모델 표준화 및 품질 향상에 필요
- 매우 직관적이며 사용이 쉬운 구성
- 소스 명 및 번역된 명까지 확인 가능
- 다양한 오브젝트에 적용
- 논리 명과 물리 명 사이의 양방향 변환 가능
6. 모델 비교 및 병합 – 데이터모델 간 일관성 제공과 변경 파악
• 모델 비교 및 병합이란?
- 모델 간 또는 실제 데이터베이스와 서로 비교
- 다른 점은 확인 후 반영
- 데이터 모델 간 싱크
6. 모델 비교 및 병합 – 데이터모델 간 일관성 제공과 변경 파악
6. 모델 비교 및 병합 – 데이터모델 간 일관성 제공과 변경 파악
6. 모델 비교 및 병합 – 데이터모델 간 일관성 제공과 변경 파악
• 결과 : 사용하기 쉽고 유연한 모델 비교 및 병합 기능은 기업의 데이터모델을
최신으로 관리하는데 필수 기능
- 쉽고 직관적
- 양방향 모델 병합 가능
- 시간 단축 및 정확성 증가
7. 매크로 – 자동화 기능으로 작업 편리성 극대화 및 시간 단축
• 매크로란?
- 반복 작업을 한 번에 수행
- 시간 단축 및 편리성 증가
- 원하는 기능의 매크로 생성 가능
7. 매크로 – 자동화 기능으로 작업 편리성 극대화 및 시간 단축
7. 매크로 – 자동화 기능으로 작업 편리성 극대화 및 시간 단축
7. 매크로 – 자동화 기능으로 작업 편리성 극대화 및 시간 단축
7. 매크로 – 자동화 기능으로 작업 편리성 극대화 및 시간 단축
• 결과 : 범용적인 언어와 편리한 편집기로 업무에 맞는 기능에 대한 매크로 생성
- 이해하고 사용하기 쉬운 범용적인 언어 사용
- 매크로 생성을 위한 완벽한 편집기 제공
- 원하는 기능을 갖춘 매크로 쉽게 생성
- API 제공으로 다른 응용프로그램에서 데이터 모델 접근 가능
8. 유니버설 맵핑 – 여러 곳에서 사용되는 오브젝트를 쉽게 추적
• 유니버설 맵핑이란?
- 여러 모델에서 사용되고 있는 오브젝트 검색
- ER/Studio에만 있는 기능
- 규모가 큰 조직 관점에서 데이터 보기 용이
8. 유니버설 맵핑 – 여러 곳에서 사용되는 오브젝트를 쉽게 추적
8. 유니버설 맵핑 – 여러 곳에서 사용되는 오브젝트를 쉽게 추적
8. 유니버설 맵핑 – 여러 곳에서 사용되는 오브젝트를 쉽게 추적
• 결과
: 기업 관점에서 데이터에 대한 연관있는 오브젝트 추적 필요
- 개념 모델, 논리 모델, 물리 모델 간 오브젝트 검색
- 데이터 분석 관점에서 유리
- 데이터에 대해 기업 관점에서 용이
9. 네이티브 지원 - 빅데이터 – 빅데이터에 대한 다양한 기능 제공
• 빅데이터에 대한 네이티브 지원?
- 빅데이터 구조 모델링
- 빅데이터 포워딩 및 리버스 엔지니어링
- 빅데이터에 네이티브 접속
9. 네이티브 지원 - 빅데이터 – 빅데이터에 대한 다양한 기능 제공
9. 네이티브 지원 - 빅데이터 – 빅데이터에 대한 다양한 기능 제공
9. 네이티브 지원 - 빅데이터 – 빅데이터에 대한 다양한 기능 제공
• 결과
: 빅데이터 시대에 맞춘 발 빠른 대응이 필요
- MetaWizard로 여러 종류의 빅데이터 플랫폼 구조 사용 가능
- 빅데이터에 대한 네이티브 지원
- 빅데이터 시장에 발빠른 대응
10. 리파지토리, 웹포탈 – 대규모 회사에서 모두가 함께 작업하면서 의견을 교환
• 리파지토리?
- 협업 저장소
- 대규모 팀의 협업 지원
- 체크-인, 체크-아웃, 사용자 권한
10. 리파지토리, 웹포탈 – 대규모 회사에서 모두가 함께 작업하면서 의견을 교환
• 웹포탈?
- 웹 기반
- 데이터 모델 조회 및 리포트 생성
- 비즈니스 용어사전 및 용어 생성, 정의
- 커뮤니티 기능 및 소셜 기능 제공
10. 리파지토리, 웹포탈 – 대규모 회사에서 모두가 함께 작업하면서 의견을 교환
10. 리파지토리, 웹포탈 – 대규모 회사에서 모두가 함께 작업하면서 의견을 교환
10. 리파지토리, 웹포탈 – 대규모 회사에서 모두가 함께 작업하면서 의견을 교환
• 결과
: 빈번한 요구사항 변경에 대한 빠른 대응과 빠른 의사결정이 필요한
기업 경쟁 시대에 필수 기능
- 깊은 체크-인, 체크-아웃 수준
- ER/Studio의 웹포탈 기능은 유일
맺음말