비즈니스나 시스템, 현상에 관한 데이터 모델 설계·생성
다이어그램 소프트웨어로 정보 분석, 데이터 흐름과 연관성 찾아
[중소기업투데이 조민혁 기자] 모든 비즈니스 아키텍처의 기본으로 ‘데이터 모델링’의 중요성이 날로 커지고 있다. 각기 시각에 따라 다르긴 하지만, 원시 데이터를 의미있는 통찰력으로 변환하는 프로세스로 규정하는게 가장 보편적이다. 이는 또 DB구조나 의사 결정 과정을 포함하며, 데이터 흐름과 경향성, 연관성을 규정하는 등 기업 운영 네트워크 매니지먼트의 툴을 제공하기도 한다.
최근에 와선 기업 활동의 복잡성 만큼이나, 관계 다이어그램이나, 엔티티-관계 다이어그램, 의사 결정 트리 등을 사용하는 등 정밀한 매뉴얼을 적용하고 있다. 때로는 개념적, 물리적, 논리적 모델로서, 비용절감과 생산성 제고, 그리고 공정과 비즈니스의 정확성을 기하는 유력한 수단으로 부각하고 있다.
데이터 모델링은 특히 모든 산업의 필수가 되고 있는 인공지능 학습이나 머신러닝, 알고리듬 구축 등을 위한 핵심 요소로 꼽힌다. 그러나 모델링의 목표에 적합한 유형을 선택하고, 이를 통해 사용자 혹은 기업을 위해 어떤 이점과 효용을 창출할 것인가가 중요하다는게 전문가들의 지적이다. 스마트 팩토리나 기업의 DX를 추진하는데 있어서도 그 시작은 데이터모델링이다.
이는 우선 기업이나 조직이 보유한 데이터에 구조와 방향을 제공하는 프로세스를 정의하는 역할을 한다. 데이터 라벨링 작업을 주로 하고 있는 구로 디지털 단지의 W사 관계자는 “데이터 모델링은 데이터베이스 구조나 조직의 의사 결정 과정을 포함한다”면서 “특히 DX나 AI자동화를 추구하는 기업으로선 특히 유의하며 신중하고 치밀하게 진행해야 하는 작업”이라고 밝혔다.
지난 ‘2022 디지털 대전환’ 전에 참가한 이 회사에서도 “테이블이나, 필드, 테이블 간의 관계를 정의할 수 있는 다이어그램 소프트웨어를 사용하여 분석하고 생성하는 경우가 많다”고 자사의 사례를 들어 데이터 모델링의 효용을 설명했다.
‘2022 국제보안엑스포’에서 만난 또 다른 C사의 대표는 “데이터 모델링은 실제 비즈니스나 시스템, 또는 현상에 관한 데이터 모델을 설계하고 생성하는 프로세스”라며 “본사의 경우는 다양한 툴을 이용한 데이터 모델링으로 모델을 생성하고, 이를 통해 대량의 정보를 이해하고, 데이터 내의 흐름과 경향성, 연관성을 찾곤 한다”고 전했다.
스마트 팩토리와 머신비전에 주력하고 있는 또다른 A사 관계자는 “데이터 모델은 일반적으로 엔티티, 속성 및 관계라는 세 가지 구성 요소를 포함한다”면서 “데이터 모델 또는 다이어그램의 목적은 대상이 지닌 여러 구성 요소끼리 서로 어떻게 관련되는지 매핑(mapping)하는 것”으로 규정했다. 즉 ‘일반적인 다이어그램은 각 구성 요소의 속성, 다른 구성 요소와의 관계, 구성 요소 간의 입력 및 출력 흐름, 제약 조건을 다루는 모델링된 시스템의 개요에서 시작된다“는 것이다.
그래서 “이러한 요소들을 이해하고 조립하면 시스템을 이해하는 사람이라면 누구나 읽을 수 있는 논리적 그림이 만들어진다”고 했다. 이에 따르면 기업 및 관계도는 요소별로 복수의 도표를 포함할 수도 있다. 그 중 하나는 내부 구조와 행동을 설명하고, 다른 하나는 다른 요소와의 관계를 보여주고, 또 다른 하나는 외부 요인에 의해 부과되는 제약을 보여준다. 그 결과 “간명하면서 정확한 데이터 모델을 만들면 데이터베이스 설계에 대한 정보에 입각해 기업이 의사 결정을 내리는 데 도움이 된다”는 설명이다.
이들 주로 사용하거나, 추천하는 데이터 모델은 몇 가지 유형이 정해져 있다. 대표적 몇 가지 사례를 보면, 우선 개념적 데이터 모델(Conceptual data model)이 있다. 이는 시스템과 ‘엔티티’가 서로 어떻게 관련되는지에 관해 깊이있게 이해할 수 있게 한다. 또 논리 데이터 모델(Logical data model)의 경우, 앞서 개념적 모델의 ‘엔티티’가 관계형 데이터베이스 내의 테이블, 필드, 인덱스 및 관계에 매핑되는 방법을 자세히 설명하는 방식이다.
이 밖에 물리적 데이터 모델은 테이블, 인덱스, 행 및 열의 형식을 포함하여 데이터베이스와 같은 물리적 구조에서 데이터를 저장하는 방법을 지정한다. 그래서 “제안된 데이터베이스에 필요한 하드웨어를 구성하고, 스토리지의 종류를 보여주는 것이 주요 목표”라는 설명이다. 결론적으로 데이터 모델링은 “정확한 마이닝을 바탕으로 한 정보에 입각한 정확한 의 사 결정을 내리고, 회사를 위한 더 나은 전략을 수립하는 데 도움이 될 수 있다.”는 것이 현업 관계자들의 대체적인 의견이다.