좋은 모델러가 되려면 2

지난번에 이어 이번에는 모델러가 되기 위한 기술력 이외의 분석력 등을 언급하려 합니다.

어떻게 보면 광범위한 범위가 될 수도 있습니다.

 

좋은 모델러가 되기 위해서는 정규화, DBMS, 튜닝 등의 기술적인 측면 못지 않게 분석력과 설득력, 발표력 등이 필요합니다.

 

분석력은 모델러에게 대단히 중요한 요소입니다.

모델링 기법을 익혀도 분석력이 없다면 모델링을 진행하기 어렵습니다.

정확한 분석을 통해 모델의 기반이 되는 엔터티가 정의되며 속성 하나의 쓰임새도 업무와 연관지을 수 있는 분석력이 없다면 좋은 모델러가 되기 어렵습니다.

 

아마 많은 사람들이 모델링 이론은 어느 정도 알고 있는데 모델링을 수행하기 힘든 이유가 분석력이 없기 때문이라고 생각합니다.

제 책에서도 거듭 강조했지만 모델링의 시발점은 엔터티가 정의하는 것인데요.

데이터에 대한 명확한 분석 없이는 엔터티를 정의하기 힘듭니다.

 

분석력은 개인 성향과도 연관이 있기 때문에 쉽게 키워지는 것은 아닙니다.

하지만 속성 하나도 숙고하고 종합적으로 사고해 판단하려 한다면 분석력은 향상될 것입니다.

 

발표력은 모델링의 진행 방법과 밀접한 관련이 있습니다.

경우에 따라 달라지지만 모델러는 자신이 구축한 모델을 많은 사람들에게 설명해주고 이해시키면서 진행해야 합니다.

한 두 번 결과 발표만을 하는 것이 아니라 보통은 여러 사람과 지속적인 검토를 하게 됩니다.

 

모델러는 많은 사람들과 이해 관계가 얽혀 있는데 현업·개발자·DBA 등 다양한 이해 당사자들과 많은 협의를 해야 합니다.

상대방을 설득해야 할 경우도 많고요.

원활하게 커뮤니케이션이 되지 않는다면 좋은 모델러가 될 수 없습니다.

 

그리고 무시할 수 없는 부분이 모델링 경험입니다.

경험은 어떤 분야에서도 중요하지만 데이터 모델링은 틀에 맞지 않는 경우가 많기 때문에 경험에 의존해야 할 때가 있습니다.

최종 판단 기준이 경험이 되는 경우도 많고다.

 

같은 업무의 같은 요건이라도 환경이나 상황에 따라 모델은 달라질 수 있습니다.

심지어는 관련자의 성향에 따라 달라질 수도 있고요.

많은 사람과 다양한 리뷰 경험이 커뮤니케이션 능력을 키워주기 때문에 기술 외적인 면에서도 경험은 중요합니다.

 

마지막으로 강조하고 싶은 부분은 사명감입니다.

모델러가 시스템에 미치는 영향은 대단히 크기 때문에 모델러는 더 효율적인 시스템이 될 수 있도록 최선을 다해야 합니다.

힘들더라도 효율적이고 오래 사용할 수 있고 효율적인 시스템이 될 수 있도록 노력해야 합니다.

 

아무리 이론이 깊고 분석력이 뛰어나고 경험이 풍부해도 사명감이 없는 모델러는 좋은 모델러라고 생각하지 않습니다.

엔터티를 대충 정의하고 관계를 대충 도출한다면 좋은 모델러는 아닐 것입니다.