어쨌건간에 흘러가는 者

데이터 모델(Data model)

데이터 모델에는 3 종류가 있다(by ANSI, 1975)
1. 개념 스키마(conceptual schema) 데이터 모델 : 분석 대상(organization)의 의미(semantics)를 기술하며, 분석 대상의 특징을 표현하는 엔티티 클래스(entity class), 엔티티의 속성, 그리고 이들간의 관계로 구성된다. - ERD(Entity-Relationship Diagram)
2. 논리 스키마(logical schema) 데이터 모델 : 개념 스키마와 같이 분석 대상의 의미를 기술하지만 특정 데이터 조작 기술을 통해 표현된다는 점에서 다르다. 테이블과 컬럼, 개체 지향 클래스, XML 태그 등으로 구성된다. - 계층형, 망형, 관계형, 개체지향형, 개체관계형
3. 물리 스키마(physical schema) 데이터 모델 : 데이터가 저장될 물리적 수단을 기술한다. 이는 파티션, CPU, 테이블스페이스 등과 관계가 있다.

- ANSI에 따르면, 본 접근법은 각 스키마의 서로에 대한 독립적인 구성을 가능하게 한다는 특징이 있다.
예) 저장 기술을 변경하여도 논리 및 개념 모델에 영향을 주지 않으며, 테이블/컬럼 구조를 변경해도 개념 모델이 변경이 변경되지 않음. 물론 변경된 구조는 다른 모델(물리, 개념)과 일관성을 유지하도록 구성해야.

* Zachman Framework에서는 6 종류(conceptual data model , contextual data model, logical data model , physical data model, data definition, data manipulation)으로 나누기도.

데이터 구조(Data structure)
데이터 모델은 주어진 도메인 내의 데이터 구조를 기술하며, 자연히 해당 도메인 자체의 기반 구조에 대한 기술을 내포하게 된다. 이는 데이터 모델이 사실 그 도메인을 표현하기 위한 인공 언어의 문법을 지정한다는 뜻이다.

데이터 모델은 포함하고자 하는 정보를 나타내는 엔티티, 해당 정보의 속성(attribute), 그리고 이들 엔티티간 관계, 속성간 관계를 표현한다. 또한 데이터 모델은 컴퓨터 시스템에서 어떻게 표현할지를 염두하여 데이터의 구성을 표현하기도 한다.

* 아래 그림은 개념 데이터 모델의 한 종류인 Entity Relationship Model 다이어그램 - ERD.
데이터 구성(Data organization)
데이터 모델은 또한 데이터베이스 관리 시스템 또는 데이터 관리 기술을 이용하여 데이터를 어떻게 구성할지를 기술하기도 한다. 예를 들어, 테이블/컬럼(관계형) 또는 개체 지향 클래스/속성으로 기술하는 것이다. 이러한 데이터 모델을 가리켜 물리 데이터 모델이라 칭하는데, 이는 ANSI의 3단계 스키마 아키텍처 중 논리 모델에 해당한다.

한편 데이터 분석(data analysis)이란 용어는 데이터 모델링을 지칭하는 일반적 용어이기는 하지만 실제 행동은 분석(analysis - 더 일반적인 무엇으로부터 구성요소을 식별함)보다는 통합(synthesis - 특정 인스턴스들로부터 일반적 개념을 끌어냄)에 가깝다. 데이터 모델링 방향은 섥혀있는 데이터 구조를 데이터의 불필요한 여분을 제거하고 관계를 통해 데이터 구조를 만들어 감으로써 응집성있고, 통합적인 전체를 만들어감에 있다.