1. 데이터 베이스 구축 - 2과목 데이터베이스 구축

1. 데이터 베이스 구축 - 2과목 데이터베이스 구축

정보처리기사 실기 2과목 데이터베이스 구축의 첫 번째 파트는 데이터베이스에 대한 개념과 스키마 등 주요한 내용들이 등장하는 파트입니다. 이 파트에서는 2과목을 시작은 했는지 확인할 수 있는 문제들이 출제됩니다. 기본적인 내용이 정리되어 있으니, 이 파트는 반드시 읽고 지나가는 것이 좋습니다. 무엇보다 ER-Diagram은 꼭꼭 보셔야합니다.

목차

데이터 베이스(Data Base)란?

데이터는 현실 세계에서 단순히 관찰하거나 측정하여 수집한 실이나 값을 말합니다.

정보는 데이터를 의사결정에 유용하게 활용할 수 있도록 처리하여 체계적으로 정리한 결과물을 말합니다.

 

데이터 베이스는 특정 조직의 업무를 수행하는 데 필요한 상호 관련된 데이트들의 모임을 말합니다.

여러 사람들이 공유하고 사용할 목적으로 통합 관리되는 데인터들의 모임을 말하기도 합니다.

 

데이터베이스(Database)는 체계적으로 구성된 데이터의 집합으로, 컴퓨터 시스템 내에서 효율적으로 검색, 저장, 수정, 삭제할 수 있는 방법으로 구성됩니다. 데이터베이스는 일반적으로 관련 있는 정보를 구조화하여 저장하고 관리하는 데 사용됩니다. 데이터베이스는 사용자가 데이터를 쉽게 액세스할 수 있도록 하며, 데이터의 일관성, 정확성, 보안을 유지하기 위한 다양한 기능을 제공합니다.

 

데이터 베이스의 정의

공장통운은 반드시 기억해야 합니다.

• 공유데이터 (공유성, Shared)
  • 여러 응용프로그램(많은 사람)들이 사용하는 데이터
  • 여러 응용프로그램 또는 많은 사람들이 함께 사용하는 데이터를 의미합니다. 데이터베이스는 이러한 공유성을 제공하여 여러 사용자가 동시에 데이터에 접근하고 수정할 수 있습니다.
• 저장데이터 (저장, Stored)
  • 컴퓨터에 저장된 데이터
  • 컴퓨터의 디스크나 기타 영구적인 저장장치에 저장된 데이터를 의미합니다. 데이터베이스는 데이터를 영구적으로 보관하고 필요할 때 검색할 수 있도록 저장합니다.
• 통합데이터 (통합, Integrated)
  • 중복이 최소화
  • 데이터베이스는 중복을 최소화하고 여러 응용프로그램이나 시스템 간에 데이터의 일관성을 유지합니다. 이는 데이터의 일관성을 보장하고 데이터의 중복을 피하기 위해 중요한 측면입니다.
• 운영데이터 (운영, Operational)
  • 조직의 목적을 위한 필수 데이터
  • 조직의 목적을 위해 필수적으로 필요한 데이터를 의미합니다. 데이터베이스는 조직이 일상적인 운영을 수행하는 데 필요한 데이터를 관리하고 제공합니다.

 

데이터 베이스 특징

크게 중요하지 않은 파트므로 빠르게 읽고 지나가셔도 됩니다.

특징	설명
실시간 접근성	데이터베이스 시스템은 사용자가 필요로 할 때 즉시 접근 가능해야 함
계속적인 변화	데이터는 시간이 지남에 따라 새로운 데이터로 계속적으로 업데이트됨
동시 공유	여러 사용자가 동시에 데이터에 접근하고 수정할 수 있어야 함
내용에 의한 참조	데이터베이스에 저장된 데이터는 위치에 의해 아니라 내용에 따라 참조
데이터의 독립성	논리적 독립성: 데이터의 논리적 구조가 응용 프로그램으로부터 독립적 물리적 독립성: 데이터의 물리적 저장 위치가 응용 프로그램으로부터 독립적

 

데이터 베이스 생명주기

분석-> 설계-> 구현 -> 운영 -> 감시 및 개선

데이터 언어

1. DDL (Data Definition Language):
   • 설명: 데이터베이스 구조를 정의하는 데 사용됩니다. 테이블, 인덱스, 뷰 등의 데이터베이스 객체를 생성, 수정 또는 삭제하는 데 사용됩니다.
   • 주요 명령어로는 CREATE, ALTER, DROP 등이 있습니다.
2. DML (Data Manipulation Language):
   • 설명: 데이터를 조작하는 데 사용됩니다. 테이블에 데이터를 삽입, 수정, 삭제하고, 데이터를 검색하는 데 사용됩니다.
   • 주요 명령어로는 INSERT, UPDATE, DELETE, SELECT 등이 있습니다.
3. DCL (Data Control Language):
   • 설명: 데이터베이스에 대한 액세스 권한을 제어하는 데 사용됩니다. 사용자에게 권한을 부여하거나 회수하고, 데이터의 무결성을 유지하는 데 중요한 역할을 합니다.
   • 주요 명령어로는 GRANT, REVOKE 등이 있습니다.
4. TCL (Transaction Control Language):
   • 설명: 트랜잭션의 처리를 제어하는 데 사용됩니다. 트랜잭션의 시작, 종료 및 롤백과 같은 작업을 수행합니다.
   • 주요 명령어로는 COMMIT, ROLLBACK, SAVEPOINT 등이 있습니다.

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스키마란?

스키마(Schema)는 데이터베이스에서 데이터의 구조, 표현 및 관계를 정의하는 데 사용되는 구조적 설계입니다.

스키마는 데이터베이스의 전체적인 논리적 구조를 설명하며, 테이블, 열, 관계, 제약 조건 등의 요소들을 포함합니다.

스키마 3계층

스키마 유형	설명
외부 스키마 (서브 스키마) External	논리적 구조 정의, 사용자 뷰 사용자가 접근하는 뷰에 해당하며, 데이터베이스의 일부분만을 보여줌 내가 보는 화면
개념 스키마 (전체적인 뷰) Conceptual	전체적인 논리적 구조 데이터베이스의 전체적인 논리적 구조를 정의하며, 모든 사용자에게 공통적으로 보이는 뷰 그냥, 스키마라고 하면 개념 스키마를 말함 전체적인 구조 제약 조건
내부 스키마 (저장 스키마) Internal	데이터를 물리적으로 저장하는 방식을 정의하며, 데이터베이스 시스템 내부에서 사용됨 물리적 저장장치 관점 어떻게 배열할지에 대한 내용

 

데이터 독립성

데이터 독립성	설명
논리적 독립성	응용 프로그램과 데이터베이스 스키마 간의 독립성을 나타냄. 데이터의 논리적 구조가 변경되더라도 응용 프로그램은 영향을 받지 않고 동작할 수 있음 외부 스키마 - 개념 스키마 :  논리적 독립성 개념이 바뀌어도 외부스키마가 바뀌지 않음
물리적 독립성	데이터베이스의 물리적 구조와 응용 프로그램 간의 독립성을 나타냄. 데이터베이스 내부 구조를 변경하더라도 응용 프로그램은 영향을 받지 않고 동작할 수 있음 개념 - 내부 : 물리적 독립성 내부 스키마가 바뀌어도 개념이나 외부스키마에 영향을 미치지않음.

 

DBMS란? - 데이터 베이스 관리 시스템

DBMS(데이터베이스 관리 시스템)는 데이터를 구조화하고 저장하는 시스템으로, 데이터베이스를 관리하고 조작하는 소프트웨어입니다.

DBMS는 데이터베이스 사용자 및 응용 프로그램과 데이터베이스 자체 간의 중개자 역할을 수행하며, 데이터의 저장, 검색, 수정, 삭제 등의 작업을 지원합니다.

주요 목적은 데이터베이스의 일관성, 무결성, 보안을 유지하고 데이터에 대한 효율적인 접근을 제공하는 것입니다.

DBMS 기능

정의, 조작, 제어가 중요합니다. 

개념명 (한글)	개념명 (영문)	설명
데이터 정의	Data Definition	데이터베이스의 구조를 정의하고 설명하는 기능입니다. 테이블, 열, 인덱스 및 제약 조건을 정의합니다. 이를 통해 데이터의 논리적 구조를 설계하고 관리합니다.
데이터 조작	Data Manipulation	데이터를 삽입, 수정, 삭제하고 검색하는 기능을 제공합니다. 사용자는 SQL(Structured Query Language)을 사용하여 데이터를 조작할 수 있습니다.
데이터 제어	Data Control	데이터베이스의 액세스 권한과 보안을 관리하는 기능입니다. 사용자에게 적절한 권한을 부여하고 데이터의 무단 액세스를 방지합니다.
데이터 공유	Data Sharing	여러 사용자 또는 응용 프로그램이 동시에 데이터를 공유하고 액세스할 수 있는 기능을 제공합니다. 동시성 제어 메커니즘을 사용하여 데이터의 일관성을 유지합니다.
데이터 보호	Data Protection	데이터의 무결성과 보안을 유지하고 보호하는 기능입니다. 암호화, 접근 제어 및 데이터 백업 등의 보안 메커니즘을 제공하여 데이터의 안전을 보장합니다.
데이터 구축	Data Construction	데이터베이스를 구축하고 초기 데이터를 삽입하는 기능입니다. 초기 데이터를 삽입하고 인덱스를 생성하여 데이터베이스를 준비합니다.
유지보수	Maintenance	데이터베이스의 구조를 변경하고 최적화하는 기능을 제공합니다. 인덱스 생성, 성능 튜닝 및 데이터베이스의 장애 처리 등을 포함합니다.

 

DBMS 장점 단점

장점

1. 데이터 중앙 집중화: 데이터를 중앙 집중화하여 관리함으로써 데이터 일관성과 통합성을 유지할 수 있습니다.
2. 데이터 공유와 동시성 제어: 여러 사용자가 동시에 데이터에 접근하여 데이터를 공유할 수 있으며, 동시성 제어 메커니즘을 통해 데이터 일관성을 유지할 수 있습니다.
3. 데이터 보안: 데이터 액세스 권한을 관리하고 보안 메커니즘을 통해 데이터를 보호할 수 있습니다.
4. 데이터 무결성: 데이터베이스는 제약 조건을 통해 데이터의 무결성을 유지하고 데이터의 일관성을 보장합니다.
5. 데이터 백업과 복원: 데이터베이스 시스템은 데이터의 안전한 백업과 복원을 지원하여 데이터 손실을 최소화할 수 있습니다.

단점

1. 비용: DBMS를 도입하고 유지하는 데에는 비용이 많이 발생할 수 있습니다. 라이센스 비용, 하드웨어 및 소프트웨어 유지 보수 비용 등이 있습니다.
2. 복잡성: 대규모 시스템에서는 데이터베이스의 복잡성이 증가할 수 있으며, 설계 및 구현에 대한 복잡성이 증가할 수 있습니다.
3. 성능 문제: 데이터베이스 시스템의 성능 문제가 발생할 수 있습니다. 쿼리 최적화, 인덱싱 및 적절한 구조화가 필요합니다.
4. 보안 위험: 보안 취약점이나 데이터 누출의 위험이 있을 수 있으며, 이에 대한 적절한 대응이 필요합니다.
5. 의존성: 시스템의 중요한 부분이 데이터베이스에 의존하는 경우, 데이터베이스 장애가 시스템 전체에 영향을 미칠 수 있습니다.

DBMS 종류

종류	설명
계층형 (Hierarchical)	데이터를 트리 구조로 표현하는 방식으로, 각 레코드가 하위 레코드에 대한 참조를 가지고 있음 N:N 관계 형성이 안됨
네트워크형 (Network)	데이터를 그래프 형식으로 표현하는 방식으로, 레코드 간의 복잡한 관계를 표현할 수 있음 계층형 발전 형태, CODASYL(코다실) 다대다가 어려움
관계형 (Relational)	데이터를 테이블(표) 형식으로 표현하는 방식으로, 테이블 간의 관계를 이용하여 데이터를 저장하고 관리함
객체 지향형 (Object-oriented)	객체 지향 프로그래밍의 개념을 데이터베이스에 적용한 방식으로, 객체를 저장하고 관리함 비정형
객체 관계형 (Object-relational)	관계형 데이터베이스와 객체 지향 데이터베이스를 결합한 형태로, 관계형 데이터베이스에서의 편리함과 객체 지향 프로그래밍의 장점을 모두 가짐
NoSQL 빈출 개념	비관계형 데이터베이스로, 확장성, 유연성, 고성능 등의 특징을 갖추고 있으며, 데이터의 구조를 자유롭게 정의할 수 있음 객체관계처럼 비정형
NewSQL	관계형 데이터베이스의 확장성과 분산처리를 개선한 형태로, 고성능 및 확장성을 제공함

 

데이터 베이스 설계란?

데이터베이스 설계는 데이터베이스 시스템을 구축하기 위해 데이터의 구조와 구성을 계획하고 정의하는 과정을 말합니다.

이 과정은 데이터베이스의 논리적 및 물리적 구조를 결정하고, 데이터의 저장, 검색, 수정, 삭제 등의 작업을 수행하는 방법을 결정하는 것을 포함합니다.

데이터베이스 설계는 데이터베이스 시스템의 효율성, 유지 보수성, 안정성 및 확장성을 보장하기 위해 중요한 단계입니다.

데이터 설계 목적

1. 데이터의 구조화: 데이터를 구조화하여 효율적으로 저장하고 관리하기 위한 목적입니다. 적절한 데이터 모델을 사용하여 데이터의 논리적 및 물리적 구조를 설계합니다.
2. 데이터의 일관성 유지: 데이터베이스 내의 데이터가 일관되고 정확하게 유지되도록 하는 것이 목적입니다. 데이터베이스에 저장된 데이터는 일관성 있게 관리되어야 합니다.
3. 데이터의 무결성 보장: 데이터베이스 내의 데이터는 정확하고 유효한 값을 갖도록 보장해야 합니다. 제약 조건을 정의하고 관리하여 데이터의 무결성을 유지합니다.
4. 데이터의 보안 강화: 데이터베이스에 저장된 데이터는 민감할 수 있으므로 적절한 보안 조치가 필요합니다. 데이터 액세스 제어, 암호화 등의 보안 메커니즘을 적용하여 데이터를 보호합니다.
5. 시스템 성능 최적화: 데이터베이스 설계는 시스템의 성능을 최적화하는 것을 목표로 합니다. 인덱스, 파티셔닝 등의 기법을 사용하여 데이터 액세스 및 처리 성능을 향상시킵니다

데이터 설계 시 고려 사항

1. 요구 사항 이해: 사용자의 요구 사항을 정확히 이해하고 분석하는 것이 중요합니다. 데이터베이스가 지원해야 할 기능과 데이터의 종류를 명확히 파악해야 합니다.
2. 데이터 모델 선택: 적절한 데이터 모델을 선택하여 데이터의 구조를 설계해야 합니다. 계층형, 네트워크형, 관계형 등 다양한 모델 중에서 적합한 모델을 선택해야 합니다.
3. 데이터 일관성 유지: 데이터베이스 내의 데이터가 일관되고 정확하게 유지되도록 해야 합니다. 정규화와 같은 데이터 일관성을 유지하는 기법을 적용합니다.
4. 데이터 무결성 보장: 데이터의 무결성을 보장하기 위해 적절한 제약 조건을 정의하고 관리해야 합니다. 중복을 최소화하고 데이터의 유효성을 검증하는 제약 조건을 설정합니다.
5. 보안 고려: 데이터베이스에 저장된 데이터는 보안이 중요합니다. 적절한 보안 메커니즘을 적용하여 데이터를 보호해야 합니다. 접근 제어, 암호화 등의 보안 기술을 활용합니다.
6. 성능 최적화: 데이터베이스의 성능을 최적화하기 위해 인덱스, 파티셔닝, 쿼리 최적화 등의 기법을 적용해야 합니다. 시스템의 성능을 고려하여 데이터의 구조를 설계합니다.

데이터 설계 단계

설계 단계	설명
요구조건 분석 ( Requirements Analysis)	- 사용자 및 시스템의 요구 사항을 수집하고 분석하여 데이터베이스에 필요한 기능 및 제약 조건을 정의합니다.
개념적 설계 ( Conceptual Design)	- 데이터베이스의 전체적인 구조를 정의하며, 사용자의 요구 사항에 따라 개체, 속성, 관계를 모델링합니다. 주로 Entity-Relationship Diagram (ERD)을 사용합니다.
논리적 설계 ( Logical Design)	- 개념적 설계를 바탕으로 데이터베이스의 논리적인 구조를 설계합니다. 테이블, 열, 관계 등을 정의하고 정규화를 수행하여 데이터의 구조를 최적화합니다. 목표 DBMS에 맞는 설계
물리적 설계 ( Physical Design  )	- 논리적 설계를 바탕으로 데이터베이스의 물리적인 구조를 설계합니다. 저장 장치, 인덱스, 파티셔닝 등을 결정하여 데이터를 실제로 저장하고 관리합니다. 특정 DBMS에 맞는 설계, 성능(파티션 등), 반정규화
구현 ( Implementation )	- 설계된 데이터베이스를 실제로 구현합니다. 데이터베이스 시스템을 설치하고 구성하며, 데이터베이스 객체를 생성하고 데이터를 입력합니다

 

데이터 모델링이란?

데이터 모델링은 현실 세계의 정보를 컴퓨터 시스템으로 표현하기 위해 데이터베이스 설계 과정에서 사용되는 기법입니다.

이는 데이터베이스의 구조를 논리적으로 설계하는 프로세스를 의미하며, 데이터의 구조와 관계를 형식화하고 표현합니다.

데이터 모델 종류

데이터 모델 종류	설명
계층형 데이터 모델	데이터를 트리 구조로 표현하여 각 개체가 하나 이상의 하위 개체와 관계를 가집니다.
네트워크형 데이터 모델	그래프 형식으로 데이터를 표현하여 각 개체가 여러 개체와 관계를 가질 수 있습니다.
관계형 데이터 모델	테이블 형식으로 데이터를 표현하여 테이블 간의 관계를 이용하여 데이터를 저장하고 관리합니다.
객체 지향형 데이터 모델	객체 지향 프로그래밍의 개념을 데이터베이스에 적용하여 객체를 저장하고 관리합니다

데이터모델 구조

데이터모델 구조 2설명 이미지

 

데이터 모델 구조	설명
개체 (Entity)	현실 세계에서 독립적으로 존재하는 사물, 개념 또는 사건을 나타냅니다.
개체 타입 (Entity Type)	동일한 속성을 갖는 개체의 집합을 나타냅니다. 예를 들어, "학생"이라는 개체 타입은 모든 학생을 나타냅니다.
개체 인스턴스 (Entity Instance)	개체 타입에 속하는 개별 개체를 나타냅니다. 각 학생은 개체 타입 "학생"의 인스턴스입니다.
개체 세트 (Entity Set)	개체 타입에 속하는 모든 개체 인스턴스의 집합을 나타냅니다. "학생" 개체 타입의 모든 학생을 포함하는 집합입니다.
속성 (Attribute)	개체의 특성이나 특징을 나타내며, 개체 타입의 속성은 해당 개체 타입의 모든 인스턴스에 대해 동일합니다.
관계 (Relation)	데이터 모델에서 여러 개체 간의 상호 작용이나 연결을 나타냅니다.

 

데이터모델에 표시할 요소

데이터 모델 요소	설명
구조 (Structure)	데이터 모델링에서는 데이터의 구조를 정의합니다. 이는 개체(Entity), 속성(Attribute), 관계(Relationship) 등을 포함합니다.
연산 (Operation)	데이터 모델링에서는 데이터와 관련된 연산을 정의할 수 있습니다. 이는 CRUD(Create, Read, Update, Delete) 작업 및 기타 데이터 조작 작업을 포함합니다.
제약 조건 (Constraint)	데이터 모델링에서는 데이터에 적용되는 제약 조건을 정의할 수 있습니다. 이는 데이터의 무결성을 유지하기 위한 제약 조건을 포함합니다.

 

 

개체-관계 모델 개념(Entity Relation Model)이란?

데이터베이스 설계 및 모델링에서 사용되는 개념적 모델링 기법 중 하나입니다. 이 모델은 현실 세계의 데이터를 개체(Entity)와 그들 간의 관계(Relationship)로 나타냅니다.

현실 세계에서 식별 가능한 사물, 개념 또는 사건을 나타냅니다. 각 개체는 속성(Attribute)을 가질 수 있으며, 이는 해당 개체의 특징이나 속성을 설명합니다.

관계(Relationship)는 개체들 간의 연결을 나타냅니다. 예를 들어, "학생"과 "과목" 사이에는 "수강"이라는 관계가 있을 수 있습니다. 이러한 관계는 개체들 간의 상호 작용이나 연결을 정의합니다.

개체(Entity)

현실 세계에서 독립적으로 식별 가능한 사물, 개념 또는 사건을 나타냅니다.

예를 들어, "고객", "제품", "주문" 등이 될 수 있습니다.

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애트리뷰트 (속성) (Attribute)

개체의 특성이나 특징을 나타냅니다. 개체가 가지고 있는 속성들은 해당 개체를 설명하고 식별하는 데 사용됩니다.

예를 들어, "고객" 개체의 속성으로는 "이름", "주소", "전화번호" 등이 있을 수 있습니다.

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관계 (Relationship)

개체들 간의 상호 작용이나 연결을 나타냅니다.

• 1:1 관계: 한 개체 인스턴스가 다른 개체 인스턴스와 일대일로 대응하는 관계입니다.
  • 예를 들어, "직원" 개체와 "주민등록번호" 개체가 일대일로 대응할 수 있습니다.
• 1:N 관계: 한 개체 인스턴스가 다른 개체 인스턴스들과 일대다로 대응하는 관계입니다.
  • 예를 들어, "부서" 개체와 "직원" 개체가 한 부서에 여러 직원을 가질 수 있습니다.
• N:M 관계: 다수의 개체 인스턴스가 다수의 다른 개체 인스턴스들과 다대다로 대응하는 관계입니다.
  • 예를 들어, "학생" 개체와 "과목" 개체가 서로 다수 대 다수 관계를 가질 수 있습니다.

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세발 표기법

관계를 나타내는 방법 중 하나로, 개체 간의 관계에 대한 표기를 나타냅니다. 예를 들어, "직원" 개체와 "부서" 개체 간의 1:N 관계를 나타내는 방법 중 하나입니다.

E-R 다이어그램 기호

1. 개체(Entity)

• 사각형: 개체를 나타냅니다.
• 이름: 개체 이름은 사각형 안에 기재됩니다.

2. 애트리뷰트(Attribute)

• 타원: 개체의 속성(Attribute)을 나타냅니다.
• 이름: 애트리뷰트 이름은 타원 안에 기재됩니다.

3. 관계(Relationship)

• 마름모: 관계를 나타냅니다.
• 이름: 관계의 이름은 마름모 안에 기재됩니다.
• 관계의 종류: 1:1, 1:N, N:M 등의 관계의 종류는 관계선 위에 표기됩니다.

4. 복합 개체

• 이중 타원 : 여러개가 들어가서 분해할 수 있는 것
• "주문" 개체가 있을 때, 이 개체는 "주문 번호", "주문 일자"와 같은 일반적인 속성뿐만 아니라 "상품", "수량"과 같은 세부적인 정보를 가짐

4. 세발 표기법

1	개체 A의 한 인스턴스가 개체 B의 여러 인스턴스와 연결될 수 있음을 나타냅니다.
N	개체 B의 여러 인스턴스가 개체 A의 한 인스턴스와 연결될 수 있음을 나타냅니다.
세 발	세 발은 관계를 나타내며, 한 개체 인스턴스가 다른 개체 인스턴스들과 일대다 관계를 가짐을 나타냅니다

데이터 모델의 품질 기준

(정완이가 준 최일활)발한 강아지

• 정확성(Accuracy): 데이터 모델이 현실 세계를 정확하게 반영하는지 여부입니다.
  • 즉, 모델이 실제 데이터와 일치하고 있는지를 확인합니다.
• 완전성(Completeness): 데이터 모델이 모든 필요한 요소를 포함하고 있는지 여부입니다.
  • 필수적인 개체, 속성 및 관계가 누락되지 않았는지를 확인합니다.
• 준거성(Relevance): 데이터 모델이 주어진 목적이나 요구사항을 충족시키고 있는지 여부입니다.
  • 모델이 사용되는 컨텍스트나 비즈니스 요구사항을 충분히 반영하는지를 확인합니다.
• 최신성(Timeliness): 데이터 모델이 최신 정보를 기반으로 작성되었는지 여부입니다.
  • 현재의 비즈니스 요구사항과 기술적 변화를 고려하여 모델이 최신화되고 있는지를 확인합니다.
• 일관성(Consistency): 데이터 모델의 내부 요소들이 모순이 없이 일관되게 정의되어 있는지 여부입니다.
  • 각 요소 간의 관계와 규칙이 모순 없이 유지되고 있는지를 확인합니다.
• 활용성(Usability): 데이터 모델이 사용하기 쉽고 이해하기 쉬운 형태로 구성되어 있는지 여부입니다.
  • 모델이 다양한 이해관계자들에게 적합한 형태로 제공되며, 필요한 정보를 쉽게 찾고 이해할 수 있는지를 확인합니다.