완전성
업무에서 필요로 하는 모든 데이터가 데이터 모델에 정의되어 있어야 한다.
데이터 모델을 검증하기 위해서 가장 먼저 확인해야 할 부분이다.
중복 배제
하나의 데이터베이스 내에 동일한 사실은 반드시 한 번만 기록해야 한다.
예를 들어 하나의 테이블에서 ‘나이’ 칼럼과 ‘생년월일’ 칼럼이 동시에 존재한다면, 이것은 데이터 중복이라 볼 수 있다.
이러한 형태의 데이터 중복 관리 때문에 여러 가지 바람직하지 않은 형태의 데이터 관리 비용을 지불할 수 있다.
업무 규칙
데이터 모델링 과정에서 도출되고 규명되는 수많은 업무 규칙(Business Rules)을 데이터 모델에 표현하고 이를 해당 데이터 모델을 활용하는 모든 사용자가 공유할 수 있도록 제공하는 것이다.
특히 데이터 아키텍쳐에서 언급되는 논리 데이터 모델에서 이러한 요소들이 포함되어야 함은 매우 중요하다.
데이터의 재사용
데이터가 프로세스의 흐름에 따라가면 데이터 중복이 많이 발생하고, 데이터의 일관성 문제가 심각하게 초래된다.
데이터가 애플리케이션에 대해 독립적으로 설계되어야만 데이터 재사용성을 높일 수 있다.
데이터를 합리적으로 균형이 있으면서도 단순하게 분류하는 것이 중요하다.
아무리 효율적으로 데이터를 잘 관리할 수 있다고 하더라도 그것의 사용 관리 측면이 복잡하다면, 잘 만들어진 데이터 모델이라고 할 수 없다.
간결한 모델의 기본적인 전제는 통합이다.
합리적으로 잘 정돈된 방법으로 데이터를 통합하여 데이터의 집합을 정의하고, 이를 데이터 모델로 잘 표현 활용한다면 웬만한 업무변화에도 데이터 모델이 영향을 받지 않고 운용할 수 있게 된다.
의사소통
데이터 모델은 대상으로 하는 업무를 데이터 관점에서 분석하고 이를 설계하여 나오는 최종 산출물이다. 데이터를 분석 과정에서는 자연스럽게 많은 업무 규칙들이 도출된다. 이 과정에서 도출되는 많은 업무 규칙들은 데이터 모델에 엔터티, 서브타입, 속성, 관계 등의 형태로 최대한 자세하게 표현되어야 한다.
예를 들면 ‘사원’ 테이블에는 어떠한 ‘사원구분’을 가지는 사원들이 존재하는지, ‘정규직 임시직’ 사원들이 같이 존재하는지, 아니면 또 다른 형태의 사원들이 존재하는지를 표현해야 한다.
데이터 모델은 정보시스템을 운용 관리하는 많은 관련자들이 설계자가 정의한 많은 업무 규칙들을 동일한 의미로 받아들이고 활용할 수 있게 하는 역할을 하게 한다.
통합성
가장 바람직한 데이터 구조의 형태는 동일한 데이터는 조직 전체에서 한 번만 정의되고 이를 여러 다른 영역에서 참조 활용하는 것이다.
동일한 성격의 데이터를 한 번만 정의하기 위해서는 공유 데이터에 대한 구조를 여러 업무 영역에서 공동을 사용하기 용이하게 설계할 수 있어야 한다.
출처: SQL 전문가 가이드 2020 개정판 p.34 - p. 36