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알기 쉬운 실전 데이터 모델링
김찬웅
생각나눔 2024.08.16.
베스트
인공지능 top100 3주
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25,000
10 22,500
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책소개

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

저자 소개 1

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, 연구정
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.

품목정보

발행일
2024년 08월 16일
쪽수, 무게, 크기
240쪽 | 174*248*20mm
ISBN13
9791170487340

추천평

‘운영계와 정보계를 아우르는 데이터 모델링 책!’

바야흐로 인공지능 시대입니다. 우리 인간이 매일 먹는 필수 식량처럼 인공지능은 데이터를 필요로 합니다. 전 세계가 지켜보는 가운데 알파고가 최정상의 프로기사 이세돌을 상대로 압승을 거두기 전까지는 피상적인 수준에 머물렀던 데이터의 중요성이 인공지능 시대를 맞아 급부상하고 있습니다. AI 기술은 컴퓨터 프로그램이 데이터 의미를 온전히 이해하도록 학습시킵니다. 온톨로지 기술이 대표적입니다. 온톨로지는 인간이 지적(知的) 활동을 통해 학습하는 지식을 컴퓨터가 이해할 수 있는 형태로 표현한 ‘모델’입니다. AI가 데이터를 효과적으로 분석하고 학습하려면 온톨로지 설계가 중요합니다. 마찬가지로 데이터 분석이 인간의 사고 영역에 머물던 시기나 지금이나 데이터를 이해하기 쉬운 위한 형태로 표현하는 것은 중요한 일입니다. 이 일을 ‘데이터 모델링’이라고 통칭합니다. 그런데 IT 업계와 학계를 막론하고 데이터 모델링을 편중된 시각에서 규정하고 가르치는 곤혹스러운 현상이 수십 년이나 계속되고 있습니다.

정보시스템의 기반인 데이터베이스는 사용자 요구 또는 비즈니스 니즈 측면에서 크게 두 영역으로 나뉩니다. 하나는 필수적이고 상시적인 업무 운영에 필요한 데이터를 저장·관리하는 영역이고, 다른 하나는 비즈니스 의사결정에 필요한 인사이트를 도출하기 위한 데이터 분석을 효율적으로 수행할 목적으로 데이터를 축적해 놓는 영역입니다. 흔히 전자를 운영계, 후자를 정보계라고 합니다. 시중에 통용되는 데이터 모델링 지식과 서적은 전적으로 운영계 데이터 모델링에 국한되어 있습니다. 그것이 데이터 모델링의 알파와 오메가인 양 개진되는 것에 마음 한편이 늘 아쉬웠는데 비로소 운영계와 정보계 데이터 모델링을 아울러 다루는 책이 출간되어 반갑기 그지없습니다.

데이터 분석이 요체인 AI 시대에 데이터 분석을 효과적으로 견인하는 정보계 데이터베이스 설계의 중요성이 날로 부각되고 있습니다. 정보계 데이터베이스의 대명사인 데이터웨어하우스와 비즈니스 인텔리전스 시스템을 20년 넘게 구축해온 데이터 전문업체 경영인으로서 감히 말할 수 있습니다. 『알기 쉬운 실전 데이터 모델링』은 운영계와 정보계를 아우르는 최초의 전천후 데이터 모델링 책으로 이정표에 남을 만합니다. - 이종화 (㈜트루데이타 대표이사)

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