2. 데이터를 이해한다는것

일반적으로 업무를 파악하고 이해한다는 것은 앞의 메가 프로세스와 같이 단위 업무의 시작과 끝을 일의 경로나 공정을 중심으로 알아간다는 뜻이다.

 

반면 데이터관점으로 업무를 이해하는 것은

즉 업무 데이터를 이해한다는 것은 무엇이 주요관심대상이 되어야 하는가?

누가, 언제, 어떤상품을 어느 회사로부터 얼마에 구매했느냐는 비즈니스 행위일 것이다.

겉으로 드러나는 업무처리 방법이나 공정과는 분리해서, 그 안에서 데이터가 어떻게 발생하고 흐르는지, 데이터 사이의 선행관계와 같은 종속성 규칙을 관찰하고 읽어내야 한다.

업무 데이터의 이해

업무데이터를 이해한다는 것은 기업의 비즈니스를 데이터 측면에서 처음부터 끝까지 조명해보는 것이다.

업무 프로세스나 프로세스 지원 시스템의 기능과는 완전히 분리해서 생각해야한다.

업무 데이터를 꿰뚫어 보는 것은 업무의 흐름, 즉 프로세스를 아는 것과는 다른, 데이터를 모델링하느 ㄴ사람이 가져야 할 중요한 덕목이다.

 

UML 의 유스케이스는 시스템의 기능에, 객체지향의 클래스는 객체의 속성과 행위의 묶음에 집중한 것이다.

 

반면 데이터 모델링의 엔터티는 데이터 개체의 집합이라는 뷰에 업무를 집약한 것이다. 모델링의 유형에 따라 세상을 보는 방식과 업무세계를 표현하는 방법이다르다.

 

이때 객체지향의 클래스와 데이터 모델링의 엔터티가 굉장히 닮아 있는데 객체지향의 클래스의 변수와 상수만 남기게 되면 그 속성이 엔터티와 유사하다. 따라서 객체지향 설계를 많이 고민해본 사람이라면 데이터 모델링과 클래스 설계가 특정 맥락에서 긴밀하게 연결되어 있음을 감지했을 것이다. 이때 맥락은 바로 모델링의 근간을 형성하는 원리, 다시말해 데이터 모델리의 본질이다.

 

 

 

상품 주문 데이터를 이해하는 올바른 시선

주문을 고객과 상품의 단편적인 관계로 보면 주문이라는 데이터는 고객과 상품에 종속되므로 키값은 고객번호와 상품번호 여야 한다.  만약 동일한 고객이 1시간후 같은 상품을 주문하면 어떻게 될까 ?주문일시와 같은 시각 정보나 주문일련번호와 같은 인조 식별자를 추가할 수밖에없다.

 

 

주문은 상품보다는 오히려 주문시각이라는 시간 개념이 절대적으로 개입되는 고객 행위로 보아야한다.

 

• 행위와 관계의 구분

데이터가 만들어지는 과정에서 의미상 주어를 명확히 식별한다는 것에 가치가 있다. 더불어 행위를 정확히 알아야만 행위와 그 주변 엔터티와의 관계를 어떻게 맺을지 명확히 파악할 수가 있다.