모델링은 상식적이다

데이터 모델링은 상식적입니다. 만약에 모델링이 상식적이지 않은 분야였다면 필자는 모델러로서 지금까지 일할 수 없었을 것입니다.

 

모델링과 관련된 내용을 크게 두 가지로 나누면 하나는 이론이고 다른 하나는 경험입니다. 그중에 모델링 이론은 지극히 상식적입니다. 모델링 이론이 다른 분야와 비교해서 어렵지 않다고 느껴지는 것은 상식적이기 때문일 것입니다.

 

정규화를 기초로 한 이론은 상식적이라고 생각합니다. 데이터 무결성을 최우선 과제로 삼는 데이터 모델링의 이론은 지극히 상식적입니다. 데이터를 제대로 관리하는 데 필요하므로 상식적일 수밖에 없습니다.

 

하지만 비록 이론은 상식적이지만 실제로 모델링을 하면 어렵게 느껴집니다. 상식적으로 알 수 있는 쉬운 이론으로 모델링을 수행해도 어려운 것이 모델링인데 이론을 모른다면 더욱 막막할 것입니다.

 

그리고 이론 이외에 경험을 통해 터득하는 부분이 존재합니다. 엔터티를 구성하는 데이터의 정체성에 대한 판단이나 데이터를 통합하는 기준은 개인마다 다를 수 있습니다. 그리고 많은 경험에 의해 단련됩니다.

 

정규화는 처음 경험하는 초보자든 경험이 많은 전문가든 이론을 정확히 알고 있다면 같은 결과가 나옵니다. 하지만 데이터 통합과 관련해서는 전문가 사이에서도 이견(異見)이 존재할 수 있습니다.

 

물론 전문가가 구축한 모델은 상세한 면에서 조금 다를 뿐 크게 보면 대단히 유사하다고 생각합니다. 이는 경험에 의해 자의적으로 모델링이 이루어지는 것 같지만, 이론이라는 상식을 기반으로 판단하기 때문입니다.

 

자신이 사용해 본 모델만을 고수하면 근거가 없으며 상식적이지 않은 것입니다. 경험이 상식이 되지 못하면 고집에 지나지 않습니다.

 

데이터 모델링은 상식적인 이론이 토대가 돼야 하며 상식을 기반으로 한 경험이 축적돼야 좋은 모델을 만들 수 있습니다. 상식이라는 근거가 없는 모델은 누구도 확신시킬 수 없으며 혼란을 일으킬 뿐입니다. 이론을 무시하면 또한 상식적이지 않은 것입니다. 이론을 바탕으로 통찰력과 분석력, 경험이 조화를 이룬다면 데이터 모델링은 어렵지 않으며 상식적인 것이 됩니다.

 

[이론과 실무를 겸비한 전략서 – 관계형 데이터 모데링 프리미엄 가이드] 中에서