데이터 모델링

개념 데이터 모델: 이 모델은 고수준의 비즈니스 개념과 조직에서 데이터가 어떻게 사용되는지에 초점을 둡니다. 기술적 세부사항을 설명하기보다, 이 모델은 데이터의 유형과 종류, 속성, 그리고 그들 간의 관계를 식별해 데이터 시스템의 범위를 정의합니다. 개념 데이터 모델은 기술 담당자와 비기술 담당자 모두가 데이터 환경을 공통으로 이해하도록 도와, 기술 격차를 메우고 팀 간 방향을 맞추는 데 도움이 됩니다.

논리 데이터 모델: 이 모델은 데이터의 정의된 구조, 구성, 관계 등 더 상세하고 기술적인 정보를 추가하여 개념 데이터 모델을 확장합니다. 이 모델은 데이터의 표현과 논리적 구성에 집중하지만, 데이터베이스 관리 시스템(DBMS)이나 저장 기술 같은 구체적인 저장·접근 방식은 다루지 않습니다. 이 모델은 디자이너와 개발자가 최종 데이터베이스 설계가 팀의 기능적 요구 사항은 물론 조직의 목표를 충족하는지 확인하는 데 도움이 됩니다.

물리 데이터 모델: 특정 데이터베이스 관리 시스템에서 데이터가 어떻게 저장·구성·관리되는지를 자세히 나타낸 표현입니다. 이 모델은 논리 데이터 모델을 SQL Server나 다른 데이터 웨어하우스와 같은 실제 운영 데이터베이스를 만들고 유지하기 위한 기술 설계도로 변환합니다. 또한 물리 모델은 인덱싱, 테이블 파티셔닝 정의, 저장소 요구 사항 지정을 통해 쿼리를 최적화합니다.

데이터 모델링의 핵심 구성 요소

데이터 모델링은 시스템, 데이터베이스 또는 애플리케이션 내에서 데이터가 어떻게 조직되는지 파악하기 위해 여러 핵심 특성을 매핑합니다.

엔터티: 엔터티는 데이터를 보유하고 추적이 필요한 현실 세계의 객체나 개념을 말합니다. 예로는 고객 정보, 제품, 주문, 위치 등이 있습니다. 엔터티는 모든 데이터 모델의 핵심 역할을 하며, 관계형 데이터베이스에서는 보통 테이블로 구성됩니다.

속성: 개체를 설명하거나 정의하는 구체적인 특성입니다. 이는 데이터 세트를 그룹화, 필터링, 재정렬하는 데 사용할 수 있지만, 더 이상 세분할 수는 없습니다. 예를 들어, 엔터티가 귀사의 제품 중 하나라면, 속성은 특정 SKU, 설명, 가격 또는 카테고리일 수 있습니다.

관계: 데이터 모델에서 관계는 엔터티와 그 속성 간의 연결을 의미하며, 엔터티 사이의 실제 동작이나 의존성을 모델이 정확히 반영하도록 돕습니다. 이는 데이터 무결성을 유지하고 여러 엔터티에 걸친 조회를 지원하기 위해 어떤 모델에서도 필수 기능입니다. 데이터 모델링에서 추적하는 관계 유형은 세 가지입니다:

1. 일대일: 데이터 모델에서 한 엔터티의 각 인스턴스가 다른 엔터티의 정확히 한 인스턴스와 연결될 때 사용됩니다. 예를 들어, 한 사람은 운전면허증과 일대일 관계를 가질 수 있습니다.
2. 일대다: 데이터 모델링에서 가장 일반적인 관계 유형으로, 하나의 엔티티가 다른 엔티티의 여러 인스턴스를 갖는 것을 말합니다. 예를 들어, 한 명의 고객 엔티티는 여러 주문과 연결될 수 있습니다. 이 경우 주문은 여러 개일 수 있지만 한 고객에만 속합니다.
3. 다대다: 한 엔터티의 여러 레코드가 다른 엔터티의 여러 레코드와 연결되는 경우를 말합니다. 이는 가장 복잡한 관계 유형이며, 관계를 추적하고 관리하기 위해 테이블로 매핑되는 경우가 많습니다. 교육 기관은 이 모델을 사용해 학생과 과목을 추적할 수 있습니다. 한 학생은 여러 과목을 수강할 수 있고, 과목에는 많은 학생이 등록합니다.

제약 조건: 데이터 모델의 정확성, 유효성, 일관성을 보장하려면 데이터가 저장·연결·조작되는 방식에 대한 특정 규칙과 조건을 따라야 합니다. 가장 흔한 제약 조건 유형은 다음과 같습니다:

• 기본 키 는 테이블 내 각 레코드를 고유하게 식별하고 중복이 없도록 보장합니다.
• 외래 키 는 테이블 간 관계를 설정하고 강제합니다.
• 고유 제약 조건 은 특정 열 또는 열 조합이 모든 행에서 고유한 값을 갖도록 보장합니다.
• NOT NULL 제약 조건 은 특정 필드는 값이 있어야 하며, 이를 통해 불완전한 데이터 입력을 방지합니다.
• CHECK 제약 조건 은 각 열의 값이 반드시 만족해야 하는 조건을 강제하는 데 도움이 됩니다.

이러한 제약을 종합하면 데이터베이스 구조가 의도한 실제 사용 사례에 부합하고 의미 있는 분석으로 이어지도록 합니다.

메타데이터: 메타데이터는 본질적으로 ‘데이터에 대한 데이터’를 뜻합니다. 메타데이터는 데이터 구조에 대한 핵심 맥락과 문서를 제공하여, 효과적인 데이터 모델링에 중요한 역할을 합니다. 여기에는 데이터 정의, 데이터 라인리지, 소스 시스템, 업데이트 주기, 데이터 품질 지표, 그리고 데이터를 해석하고 사용하는 방식을 규정하는 비즈니스 규칙 등이 포함됩니다. 데이터 모델링에서 메타데이터는 엔터티, 속성, 관계가 다양한 팀과 시스템 전반에서 올바르게 문서화되고 이해되도록 돕습니다. 또한 데이터 소유권, 접근 권한, 규제 준수 요구사항을 추적하여 데이터 거버넌스 활동을 지원합니다. 메타데이터를 잘 관리하면 모델 유지보수가 쉬워지고, 변경이 필요할 때 영향 분석을 지원하며, 데이터 요소의 오해를 예방하는 데 도움이 됩니다. 현대적인 데이터 모델링 도구에는 이 정보를 자동으로 수집·관리하는 메타데이터 저장소가 포함되는 경우가 많아, 조직 내 데이터 흐름을 쉽게 파악하고 시간이 지나도 모델의 정확성과 활용성을 유지할 수 있게 해줍니다.

데이터 모델링의 과제

데이터 모델링은 복잡할 수 있습니다. 주요 과제 중 하나는 알맞은 데이터 모델을 선택하고, 현실 세계의 엔터티와 관계를 정확하게 반영하도록 보장하는 것입니다. 이를 위해 조직은 비즈니스 요구사항과 데이터 모두에 대해 명확한 이해가 필요합니다.

또 다른 흔한 과제는 데이터의 복잡성을 관리하는 일입니다. 특히 대규모 데이터셋이나 여러 데이터 소스를 포함하는 시스템에서 그렇습니다. 다양한 출처의 데이터를 통합하면 데이터의 구조나 표현 방식에 불일치나 차이가 생기기 쉽습니다. 레이크하우스는 데이터 수집과 저장과 관련된 일부 복잡성을 줄여줄 수 있지만, 어느 모델이든 중복이나 누락 데이터를 제거하려면 충분한 추출, 변환, 적재(ETL) 프로세스가 필요합니다.

어떤 데이터 모델이든 변화하는 비즈니스 요구, 시장 동향, 기술 업데이트에 기민하게 대응하면서도 데이터 무결성을 유지해야 합니다. 이를 위해서는 데이터셋의 지속적인 테스트와 유지관리, 그리고 모델이 전체 비즈니스 목표와 거버넌스 기준에 계속 부합하는지 확인하는 정기 검토가 필요합니다.

모델 난립과 품질 저하: 전통적인 데이터 아키텍처의 큰 과제 중 하나는 여러 시스템에 걸쳐 서로 연결되지 않은 다수의 데이터 모델이 난립하는 것입니다. 많은 조직은 ETL 프로세스, BI 도구, 데이터 웨어하우스, 분석 플랫폼마다 따로 모델을 두게 되어, 정의가 일관되지 않고 규칙이 중복되며 결과가 서로 충돌하는 일이 생깁니다. 시간이 지나면서 각 팀이 따로 변경을 하다 보면 이런 이질적인 모델들이 서로 멀어지며, 같은 비즈니스 지표가 시스템마다 다르게 계산되는 등 데이터 환경이 조각나게 됩니다. 이러한 모델의 품질 저하는 데이터에 대한 신뢰를 떨어뜨리고, 여러 버전을 동기화하려는 과정에서 팀에 큰 유지 관리 부담을 초래합니다. 통합 레이크하우스 아키텍처는 BI와 ETL 워크로드를 하나의 시스템에서 함께 처리해, 별도의 데이터 모델이 필요 없도록 하여 이 문제를 해결합니다. 신뢰할 수 있는 단일 기준을 마련하면, 모든 분석 활용 사례 전반에서 비즈니스 규칙을 일관되게 유지하고, 데이터 정의를 통합하며, 관리 체계를 중앙에서 일원화할 수 있습니다. 이 방식은 복잡성과 유지 비용을 줄일 뿐 아니라, 비즈니스 사용자, 데이터 엔지니어, 데이터 사이언티스트가 동일한 기반 데이터 모델로 일하게 합니다. 그 결과 조직 전반에서 방향이 맞춰지고 신뢰가 형성되며, 인사이트 도출까지의 시간이 단축됩니다.

AI 및 BI 통합을 위한 데이터 모델링

AI와 BI의 융합은 조직이 데이터 모델링에 접근하는 방식을 변화시켰습니다. 기존 데이터 모델은 주로 보고와 분석을 지원하도록 설계되었지만, AI 기능을 통합하려면 구조화된 BI 쿼리와 머신 러닝(ML) 알고리즘의 복잡한 데이터 요구를 모두 충족할 수 있는 더 정교한 접근이 필요합니다.

AI/BI를 위한 통합 데이터 아키텍처: 현대 데이터 모델링은 BI와 AI 워크로드의 요구를 모두 충족해야 합니다. BI 시스템은 일관된 보고와 대시보드를 위해 고도로 구조화되고 정규화된 데이터를 요구하는 반면, AI 애플리케이션은 구조화·비구조화 데이터를 모두 다룰 수 있는 유연하고 풍부한 데이터셋을 필요로 합니다. 잘 설계된 데이터 모델은 성능이나 데이터 무결성을 해치지 않고 두 가지 사용 사례를 모두 지원하는 통합 아키텍처를 만들어 이 격차를 메웁니다.

피처 엔지니어링과 모델 준비: AI/BI 환경의 데이터 모델은 피처 엔지니어링을 염두에 두고 설계되어야 합니다. 이는 전통적인 보고의 차원과 측정값만을 위한 구조화에 그치지 않고, 머신 러닝 알고리즘이 활용할 수 있는 의미 있는 피처를 만들도록 데이터를 구성하는 것을 의미합니다. 모델은 학습 데이터셋 생성을 쉽게 하고, ML 알고리즘을 위한 데이터 정규화를 지원하며, 비즈니스 보고에 필요한 참조 무결성을 유지하면서 효율적인 특징 추출을 가능하게 해야 합니다.

실시간 및 과거 데이터 통합: AI 애플리케이션은 예측 분석과 자동 의사결정을 위해 실시간 데이터 처리가 필요한 경우가 많고, BI 시스템은 추세 분석과 성과 모니터링을 위해 과거 데이터가 필요합니다. 데이터 모델은 과거 BI 보고서를 위한 배치 처리와 실시간 AI 예측을 위한 스트림 처리를 모두 처리할 수 있도록 설계되어야 합니다. 이 이중 역량을 통해 비즈니스 사용자는 기존 보고서에 접근할 수 있고, 데이터 과학자는 변화하는 상황에 실시간으로 반응하는 모델을 배포할 수 있습니다.

AI/BI 워크플로 전반의 거버넌스와 라인리지: 데이터가 AI와 BI 파이프라인을 거치면서 데이터 거버넌스를 유지하는 일은 점점 더 복잡해집니다. 데이터 모델에는 소스 시스템에서 변환 과정을 거쳐 BI 대시보드와 AI 모델 학습에 이르기까지 데이터가 어떻게 이동하는지 보여 주는 강력한 라인리지 추적이 포함되어야 합니다. 이 같은 투명성은 데이터 품질과 규제 준수를 보장하고, 전통적인 비즈니스 보고서와 AI 기반 인사이트 모두에 대한 신뢰를 쌓는 데 중요합니다.

AI와 BI 기능을 하나의 플랫폼에서 통합하려면 기존 방식보다 더 유연하고 포괄적인 데이터 모델이 필요합니다. 이러한 모델은 서술적 보고부터 예측 모델링까지 분석 요구의 전 범위를 지원해야 합니다.

Databricks로 데이터 모델링

데이터 웨어하우스

전통적인 데이터 모델은 데이터 웨어하우스를 사용하며, 이는 처리·정제·정리된 데이터를 저장하고 조회하도록 구조화되고 최적화되어 있습니다. 데이터 웨어하우스는 보통 정형 데이터를 다루며, 데이터의 정확성과 일관성을 보장하도록 설계되었습니다. 널리 쓰이는 방식 중 하나는 스타 스키마입니다. 이 설계 패턴은 중앙의 사실 테이블을 중심으로 그 주위에 차원 테이블이 배치된 형태로, 트랜잭션 데이터를 효율적으로 조회하고 분석할 수 있게 합니다. 스타 스키마의 핵심 특징은 사실 테이블과 차원 테이블입니다.

사용자는 이러한 모범 사례 일부를 활용해 Databricks SQL에서 스타 스키마 를 구현할 수 있습니다:

• 사실 테이블과 차원 테이블 모두에 관리형 Delta Lake 테이블을 사용하세요
• Generated as Identity 열 또는 해시 값을 사용해 대체 키를 구현하세요
• 자주 필터링되는 속성에 기반해 Liquid Clustering을 활용하여 쿼리 성능을 개선하세요
• 데이터 무결성과 조회 성능 향상을 위해 적절한 제약 조건(예: 기본 키, 외래 키)을 정의하세요
• 과거 데이터에 접근할 때는 Time Travel 같은 Delta Lake 기능을 활용하세요
• 주석과 태그를 사용해 테이블과 열을 문서화하여 데이터 거버넌스를 강화하세요

Databricks SQL은 다양한 정형 및 비정형 데이터를 수용하기 위해 데이터 레이크하우스 아키텍처를 사용합니다. 이를 통해 데이터 수집, 변환, 질의, 시각화, 제공을 위한 개방형 통합 플랫폼을 제공합니다. 주요 이점은 서로 다른 클라우드, 다양한 플랫폼과 형식을 활용할 수 있다는 점입니다.

효과적인 데이터 모델링을 위해 ERD와 데이터 계보를 활용하세요

현대적 데이터 모델링은 개별 테이블과 그 구조를 이해하는 것만으로는 충분하지 않습니다. 또한 데이터 개체들이 서로 어떻게 연결되어 있는지, 정보가 조직 전반에 어떻게 흐르는지에 대한 포괄적인 관점이 필요합니다. 엔터티-관계 다이어그램(ERDs)과 데이터 라인리지는 이러한 총체적 관점을 제공하여, 데이터 설계자가 새로운 데이터 모델을 설계하거나 기존 모델을 최적화할 때 근거 있는 결정을 내릴 수 있게 합니다.

시각적 데이터 아키텍처를 위한 ERD: ERD는 데이터 아키텍처의 시각적 청사진 역할을 하며, 테이블 간 기본 키와 외래 키 관계를 직관적인 그래프 형태로 보여줍니다. 이 다이어그램은 새 구조를 설계하기 전에 기존 데이터 현황을 파악하도록 도와주며, 새 모델이 기존 관계에 부합하고 참조 무결성을 유지하도록 보장합니다. 엔터티가 어떻게 연결되는지를 시각화함으로써 ERDs는 데이터 활용 패턴을 드러내고, 최적화가 필요한 영역을 파악하며, 중복되거나 충돌하는 데이터 구조의 생성을 방지하는 데 도움을 줍니다.

모델링의 기반으로서의 데이터 라인리지: 데이터 라인리지는 데이터가 원천에서 시작해 다양한 변환을 거쳐 최종 목적지에 이르기까지의 여정을 추적하며, 시스템을 통해 데이터가 어떻게 흐르는지에 대한 인사이트를 제공합니다. 이 정보는 데이터 모델을 설계할 때 매우 유용합니다. 어떤 데이터 소스가 특정 테이블로 유입되는지, 그 과정에서 데이터가 어떻게 변환되는지, 어떤 하위 시스템이 특정 데이터 구조에 의존하는지를 보여주기 때문입니다. 이러한 의존 관계를 이해하면 모델러는 스키마 변경에 대해 근거 있는 결정을 내리고, 통합 기회를 식별하며, 새 모델이 기존 분석 워크플로를 지원하도록 보장할 수 있습니다.

Unity Catalog: 중앙집중식 메타데이터 관리: Databricks Unity Catalog는 ERD 관계와 데이터 라인리지 정보를 자동으로 수집·관리하는 종합 메타데이터 저장소입니다. Catalog Explorer를 통해 사용자는 외래 키 제약이 있는 모든 테이블의 ERD를 쉽게 확인하고, 관계를 한눈에 파악하며, 레이크하우스 아키텍처 전반에서 데이터 개체가 어떻게 연결되는지 이해할 수 있습니다. 이러한 중앙집중식 메타데이터 관리 방식은 기존 데이터 구조와 종속성에 대한 완전하고 최신의 정보를 바탕으로 데이터 모델링 의사결정을 내릴 수 있게 해줍니다.

근거 있는 데이터 모델링 결정: ERD 시각화와 포괄적인 데이터 출처·흐름 추적을 결합하면, 조직은 현재의 데이터 생태계를 온전히 이해한 상태에서 데이터 모델링에 접근할 수 있습니다. 이러한 지식은 모델러가 기존 관계를 활용하고 불필요한 중복을 피하며, 새로운 모델이 기존 데이터 흐름에 자연스럽게 통합되도록 하는 데이터 구조를 설계하는 데 도움이 됩니다. 그 결과, 현재의 분석 요구와 미래 성장을 모두 뒷받침하는 더 응집력 있고 유지 관리가 쉬운 데이터 아키텍처를 갖출 수 있습니다.

Unity Catalog의 메타데이터 관리 기능이 뒷받침하는 이 통합적 데이터 모델링 접근법은 부서별로 고립된 활동이던 데이터 모델링을 전체 데이터 생태계를 고려하는 전략적 과제로 전환합니다.

Databricks Data Intelligence Platform 활용

Databricks SQL은 Databricks Data Intelligence Platform 위에 구축된 지능형 데이터 웨어하우스입니다. 이는 전통적인 데이터 웨어하우스의 강점과 현대 클라우드 아키텍처의 유연성과 확장성을 결합하고, 여기에 인공지능의 역량을 더함으로써 데이터 웨어하우징을 데이터 레이크하우스 아키텍처로 전환하는 패러다임 변화를 의미합니다. 이는 BI 분석가와 데이터 아키텍트부터 데이터 엔지니어에 이르는 다양한 사용자가 데이터 변환과 분석을 쉽게 수행하도록 하여 Databricks Data Intelligence Platform의 기능을 강화합니다.

잘 설계된 레이크하우스를 기반으로, Databricks SQL 사용자는 다음을 수행할 수 있습니다:

• 데이터를 큐레이션하고 신뢰할 수 있는 데이터를 제품(DaaP)으로 제공
• 데이터 사일로를 제거하고 데이터 이동을 최소화하세요
• 셀프 서비스 경험을 통해 모두가 가치를 만들 수 있게 하세요
• 전사적 데이터 거버넌스 전략을 도입하세요
• 오픈 인터페이스와 오픈 포맷 사용을 장려
• 확장 가능하도록 구축하고 성능과 비용을 최적화하세요