알기 쉬운 실전 데이터 모델링
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데이터 분야의 꽃, 데이터 모델링
관계형 데이터베이스를 구축하기 위한 최선의 방법,
실전 프로젝트의 컨텐츠를 소재로 모델링 기법을 깊이 있게 분석
차원 모델링(Dimensional Modeling)에 대한 핵심, 실전 모델링 기법을 국내 최초로 다룬 책!
이 책은 제목이 시사하는 것처럼 독자가 데이터 모델링을 쉽고 즐겁게 배울 수 있도록 플롯 형식으로 구성하였습니다. 많은 비유와 스토리를 도입하였고, 독자 입장에서 최대한 쉽게 배울 수 있는 책이 되도록 힘을 기울였습니다. 특별히 데이터 모델링 입문자의 학습을 고려하여 기본 개념과 핵심 지식을 최대한 명료하게 전달하는 데 노력을 집중했습니다. 그렇게 이 책은 입문자 중심의 책인 동시에, 활용성이 높은 실전 노하우를 아울러 제공하는 고급 실용서로도 쓰임새가 큽니다.
또한, 기존 데이터 모델링 서적이 데이터베이스 세계의 두 영역(운영계, 정보계) 가운데 운영계 데이터베이스 구축을 위한 데이터 모델링에 전적으로 올인되어 있는 것과 달리, 이 책은 정보계 데이터베이스 구축을 위한 데이터웨어하우스 모델링 이론과 실전 지식 제공에 많은 지면을 할애한 최초의 전천후 데이터 모델링 책입니다.
관계형 데이터베이스를 구축하기 위한 최선의 방법,
실전 프로젝트의 컨텐츠를 소재로 모델링 기법을 깊이 있게 분석
차원 모델링(Dimensional Modeling)에 대한 핵심, 실전 모델링 기법을 국내 최초로 다룬 책!
이 책은 제목이 시사하는 것처럼 독자가 데이터 모델링을 쉽고 즐겁게 배울 수 있도록 플롯 형식으로 구성하였습니다. 많은 비유와 스토리를 도입하였고, 독자 입장에서 최대한 쉽게 배울 수 있는 책이 되도록 힘을 기울였습니다. 특별히 데이터 모델링 입문자의 학습을 고려하여 기본 개념과 핵심 지식을 최대한 명료하게 전달하는 데 노력을 집중했습니다. 그렇게 이 책은 입문자 중심의 책인 동시에, 활용성이 높은 실전 노하우를 아울러 제공하는 고급 실용서로도 쓰임새가 큽니다.
또한, 기존 데이터 모델링 서적이 데이터베이스 세계의 두 영역(운영계, 정보계) 가운데 운영계 데이터베이스 구축을 위한 데이터 모델링에 전적으로 올인되어 있는 것과 달리, 이 책은 정보계 데이터베이스 구축을 위한 데이터웨어하우스 모델링 이론과 실전 지식 제공에 많은 지면을 할애한 최초의 전천후 데이터 모델링 책입니다.
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출판사 리뷰
출판사 리뷰
목차
목차
프롤로그 l 데이터베이스 세계를 이루는 두 개의 산, 그리고 신화
제1장 데이터 모델링 기본 개념 잡기 / 엑기스만 명쾌하게
데이터 모델링이 뭐지?
데이터 모델링의 첫 번째 목적은 의미를 쉽게 전달하는 데 있다
메타데이터는 데이터의 데이터?
데이터 모델링과 데이터 표준화, 그리고 메타데이터
제2장 데이터 표준화 / 의미 공유와 소통의 철학
데이터 표준화의 목적은 의미 공유를 통한 정확한 의사소통에 있다
데이터 표준화의 방점은 (표준)용어 정의
기존 시스템 데이터 표준화 vs 신규 시스템 데이터 표준화
데이터 표준화 최악의 케이스
Case Study: K 병원 임상 데이터 표준화
* 첫 번째 쉼터에서
제3장 데이터 구조 설계 / 데이터 모델링의 진수
데이터 모델링의 진수, 구조 설계에 대하여
데이터 구성도, 전체 데이터를 한눈에 조망하기
PK, 데이터 구조를 지배하는 마스터키
FK, 부모 없이는 살 수 없지만
모델링 툴로 '쉽게' 모델링하는 방법
* 두 번째 쉼터에서
Case Study: N연구기관 R&D 과제 관리 데이터 모델
Case Study: IRIS R&D 과제 관리 데이터 모델
Case Study: D연구소 연구 계획 서식 데이터 모델
* 세 번째 쉼터에서
제4장 데이터 웨어하우스 모델링 / 과연 차원이 다른 모델링인가
데이터 모델링과 데이터 웨어하우스 모델링, 어떻게 다른가
데이터 웨어하우스, 구름 타고 개념 잡기
데이터 웨어하우스 아키텍처와 모델, 혼동하지 않기
차원 모델링, 단순함의 철학
차원 모델링 용어 탐방(1): 스타 스키마, OLAP 큐브
차원 모델링 용어 탐방(2): Fact, Fact 테이블
차원 모델링 용어 탐방(3): Dimension, Dimension 테이블
차원 모델링 용어 탐방(종합): 스타 스키마/Fact/Dimension
* 네 번째 쉼터에서
레스토랑 비유를 통해 차원 모델링 개념 잡기
하이브리드, 실전형 아키텍처
Base Fact, 데이터 웨어하우스 실전 모델의 제왕
모델링 시크릿 가든
* 마지막 쉼터에서
Case Study: S공단 BZ정보 데이터 웨어하우스 차원 모델
Case Study: 통계 DW 모델링 & ETL 구현
에필로그 l 데이터 모델링에 관한 잘못된 신화
제1장 데이터 모델링 기본 개념 잡기 / 엑기스만 명쾌하게
데이터 모델링이 뭐지?
데이터 모델링의 첫 번째 목적은 의미를 쉽게 전달하는 데 있다
메타데이터는 데이터의 데이터?
데이터 모델링과 데이터 표준화, 그리고 메타데이터
제2장 데이터 표준화 / 의미 공유와 소통의 철학
데이터 표준화의 목적은 의미 공유를 통한 정확한 의사소통에 있다
데이터 표준화의 방점은 (표준)용어 정의
기존 시스템 데이터 표준화 vs 신규 시스템 데이터 표준화
데이터 표준화 최악의 케이스
Case Study: K 병원 임상 데이터 표준화
* 첫 번째 쉼터에서
제3장 데이터 구조 설계 / 데이터 모델링의 진수
데이터 모델링의 진수, 구조 설계에 대하여
데이터 구성도, 전체 데이터를 한눈에 조망하기
PK, 데이터 구조를 지배하는 마스터키
FK, 부모 없이는 살 수 없지만
모델링 툴로 '쉽게' 모델링하는 방법
* 두 번째 쉼터에서
Case Study: N연구기관 R&D 과제 관리 데이터 모델
Case Study: IRIS R&D 과제 관리 데이터 모델
Case Study: D연구소 연구 계획 서식 데이터 모델
* 세 번째 쉼터에서
제4장 데이터 웨어하우스 모델링 / 과연 차원이 다른 모델링인가
데이터 모델링과 데이터 웨어하우스 모델링, 어떻게 다른가
데이터 웨어하우스, 구름 타고 개념 잡기
데이터 웨어하우스 아키텍처와 모델, 혼동하지 않기
차원 모델링, 단순함의 철학
차원 모델링 용어 탐방(1): 스타 스키마, OLAP 큐브
차원 모델링 용어 탐방(2): Fact, Fact 테이블
차원 모델링 용어 탐방(3): Dimension, Dimension 테이블
차원 모델링 용어 탐방(종합): 스타 스키마/Fact/Dimension
* 네 번째 쉼터에서
레스토랑 비유를 통해 차원 모델링 개념 잡기
하이브리드, 실전형 아키텍처
Base Fact, 데이터 웨어하우스 실전 모델의 제왕
모델링 시크릿 가든
* 마지막 쉼터에서
Case Study: S공단 BZ정보 데이터 웨어하우스 차원 모델
Case Study: 통계 DW 모델링 & ETL 구현
에필로그 l 데이터 모델링에 관한 잘못된 신화
저자
저자
김찬웅
데이터 웨어하우스 모델링 전문 데이터 아키텍트. IT 1세대로서 반세기 IT 역사의 산증인이다. 수십 개의 정보화 프로젝트를 수행하였고, 기업경영정보시스템의 데이터 모델링과 공공기관 정보시스템의 데이터 아키텍처 설계에 주력하였다.
소프트웨어 하우스에서 C 프로그래밍으로 MIS 패키지를 개발하며 소프트웨어 공학과 정보공학에 천착하였고, 삼성SDS에서 삼성전자 4개 법인 통합 표준회계시스템을 비롯한 그룹 정보시스템과 공공기관 정보시스템 개발 프로젝트를 수행하였다.
삼성경제연구소 정보기술팀장으로 재임하며 연구보고서를 비롯한 각종 연구자료를 디지털화하여 데이터베이스를 구축하였고, 연구정보 웹서비스(seri.org) 개발과 런칭을 주도하였다.
백세인생이 현실로 다가온 고령화 시대에 노년의 행복곡선이 우상향한다는 나이 듦의 역설을 즐거운 글쓰기로 증험하면서 데이터 세계의 산 지식을 '알기 쉬운' 시리즈로 담아낼 생각이다.
*블로그: http://blog.naver.com/now4everhere
소프트웨어 하우스에서 C 프로그래밍으로 MIS 패키지를 개발하며 소프트웨어 공학과 정보공학에 천착하였고, 삼성SDS에서 삼성전자 4개 법인 통합 표준회계시스템을 비롯한 그룹 정보시스템과 공공기관 정보시스템 개발 프로젝트를 수행하였다.
삼성경제연구소 정보기술팀장으로 재임하며 연구보고서를 비롯한 각종 연구자료를 디지털화하여 데이터베이스를 구축하였고, 연구정보 웹서비스(seri.org) 개발과 런칭을 주도하였다.
백세인생이 현실로 다가온 고령화 시대에 노년의 행복곡선이 우상향한다는 나이 듦의 역설을 즐거운 글쓰기로 증험하면서 데이터 세계의 산 지식을 '알기 쉬운' 시리즈로 담아낼 생각이다.
*블로그: http://blog.naver.com/now4everhere
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