데이터 모델링18 - 데이터에는 유형, 종속관계, 계층구조가 존재한다3-1

최상위의 데이터, 마스터 데이터1

표 9-1 업체별 업무 데이터의 주체 / 대상 / 행위

	주체	대상	행위
은행	고객	계좌	입금, 출금, 이체
전자제품 제조사		전자제품	구매, 반품, A/S
이동통신사		서비스 계약	요금제 변경, 요금 납부

업무 데이터를 잘 살펴보면 패턴, 유형, 계층 같은 특성이 보일것이다. 왜냐하면 업무 데이터는 결국 누가(주어) 어떤 것을 대상(목적어)으로 특정시점에 어떤 업무 행위(동사)를 했다는 기록이기 때문이다. 모든 업무 데이터 모델에는 해당 데이터를 통해서 관리하려는  업무 행위의 주체와 대상이 존재하기 마련이다. [표 9-1]에 몇 가지 업무 영역의 주체, 대상, 행위를 예로 정리한 것을 참고 하면 이해하기 수월하다.

 

그런데 입금, 구매, 납부와 같은 업무 행위는 빈번하게 일어나고 행위가 일어난 시각 정보까지 더해지면 데이터가 모두 제각각이다. 반면 고객, 계좌, 전자제품과 같은 주체나 대상은 비교적 가짓수가 적고 행위 데이터에 비해 변동성 면에서 안정적이다. 현실 업무에서 중요한 것은 업무를 수행한 행위, 즉 방대한 양의 업무 트랜잭션일 것이다. 그러나 데이터를 담는 그릇 구조 관점에서, 다시 말해 데이터 모델링 관점에서는 상위의 원천적인 개체들의 영역이 주용 관심사다. 왜 그런지 이유를 살펴보자.

 

💡tip) 업무의 고객과 상품

이와 같은 구조는 기업에만 국한된 것은 아니다. 서울시 정보시스템의 경우는 서울 시민이 고객이고 행정이라는 시민 서비스가 상품이라고 할 수 있다. 통계청은 국민이나 특정 집단을 표본으로 하여 인구총조사와 같은 국가 통계상품을 가지고 통계 설문과 통계결과 공표라는 업무 행위를 하는 것이다.

 

그림 9-4 W그룹에서 정의한 마스터 데이터 

 

 

업종을 불문하고 기업이나 조직에서 발생하는 데이터는 육하원칙 중 '누가' , '무엇을' , '언제' , '어디서' , '어떻게'라는 범주에 있는 기준 저보를 부모로 하여 태여난다. 이때 업무 활동의 근간이 되는 최상위 부모 데이터를 마스터 데이터라고 한다. [그림 9-4]는 W그룹의 마스터 분류 체계로 '누가' , '무엇을' , '어떻게'는 다음과 같은 뜻이다.

 

• 누가 : 기업이나 조직 내・외부의 모든 인적 자원에 대한 데이터(사원, 고객, 협력사 등)
• 무엇을 : 기업이나 조직이 취급하는 상품이나 서비스와 같은 유・무형의 자원에 대한 데이터(상품, 품목, 서비스 등)
• 어떻게 : 기업이나 조직 활동의 근거가 되는 (주로 무형의)개체들에 대한 데이터 (사업, 계정, 계약 등)

트랜잭션 데이터는 기업이나 조직의 활동, 즉 업무 행위에 대한 데이터다. 따라서 고객이나 상품에 관한 데이터라도 거래 내역에 관한 것이라면 트랜잭션 데이터에 속한다. 마스터 데이터를 '기업 활동의 핵심이 되어 자주 사용되는 데이터'로 정의하는 곳도 있지만, 모델링에서의 마스터 데이터는 이 정의와는 사뭇 다르다. 업무 행위의 주체와 대상은 좀 더 근원적이라 개별 트랜잭션처럼 많이 드러나지 않는다. 따라서 핵심이라는 점은 마스터 데이터의 성질과 맞아 떨어지지만 자주 사용된다는 것은 옳지 못한 표현이다.

 

마스터 데이터의 범위에 대해서는 일부 논쟁의 여지가 있겠으나 '기업이나 조직활도의 근간을 이루는 데이터'라는 정의가 가장 적합할 것 같다. 여기서 '활동의 근간'이라는 표현에 주목하자. 활동 자체에 대한 데이터는 마스터 데이터가 아니면 활동의 근간 즉, 활동을 위한 재료가 되는 데이터여야 한다는 것이다. 물론 데이터 모델의 최종 목적은 업무 행위를 기록하는 것이다. 그러나 마스터 데이터라는 상위 모델을 정확하게 체게화하지 못한채 하위 모델을 제대로 잘 조직한하는 것은 어불성설이다.

 

그림 9-5 SaaS 전사 데이터 유형 및 범위

한 가지 더, 업무 행위의 주체인 '누가'에는 사람뿐 아니라 사물이나 개념도 올 수 있다. 더 나이가 업무 행위 자체도 '누가'가 되어 다른 행위의 주체이자 부모 역할을 동시에 할 수 있다. 앞서 이야기한 다층 구조가 만들어지는 것이다.

 

[출처 - 프로젝트의 성패를 결정짓는 데이터 모델링 이야기 , 김상래 저]