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