데이터 모델링 도구는 데이터 모델 생성을 지원합니다. 데이터 모델링은 처음에 데이터의 관계를 사용하여 데이터를 저장하고 조사할 수 있는 데이터베이스 내에서 프레임워크를 만드는 프로세스였습니다. 그러나 "데이터 모델링"이라는 용어는 다음을 포함하도록 확장되었습니다. 소프트웨어 공학. 잘 설계된 데이터베이스(또는 앱)는 시스템을 보다 효율적으로 만들고 인적 오류를 줄이며 내부 충돌을 최소화합니다.

수집되거나 들어오는 데이터는 데이터베이스에 저장되기 전에 특정 형식으로 변환되어야 합니다. 데이터 모델에는 다양한 형식을 데이터베이스에서 사용하는 형식으로 변환하는 도구가 포함되어야 합니다. 데이터를 단일 형식으로 변환하는 것은 중요한 정보의 손실을 방지하고 작동하는 시스템을 간소화하는 데 중요합니다.

데이터 모델링 도구는 데이터 모델링을 빠르고 효율적으로 만드는 데 도움이 됩니다. 이러한 도구 중 다수는 데이터베이스 프레임워크를 자동으로 구축하고 기존 데이터베이스를 모델로 리버스 엔지니어링할 수 있습니다. 이러한 도구는 고성능 데이터베이스를 생성하고 유용한 보고서를 생성하며 데이터 정의 언어 (DDL).

데이터 모델링 도구를 사용한 소프트웨어 개발 

모든 소프트웨어 응용 프로그램은 저장된 데이터를 사용합니다. 사용자의 기본 설정에 대한 간단한 목록일 수도 있고 여러 관계와 테이블이 있는 복잡한 데이터베이스일 수도 있습니다. 응용 프로그램이 사용자 기본 설정 목록만 사용하는 경우 데이터베이스 모델링 작업은 간단하고 최소화됩니다. 그러나 애플리케이션이 수백 개의 테이블이 있는 데이터베이스로 작업할 때 데이터 모델링은 중요한 작업. 

최신 소프트웨어 개발에는 데이터를 저장하는 세 가지 주요 방법이 있습니다.

• 관계형 데이터베이스는 엔터티 모델을 사용합니다. 테이블(또는 테이블 형식 데이터)로 만들어지며 MySQL 및 PostgreSQL을 포함하는 소프트웨어 솔루션을 사용합니다.
• 객체 데이터베이스는 NoSQL을 사용합니다. 값 쌍으로 구성되고 엄격한 스키마가 없기 때문에 Amazon DynamoDB, Firebase 및 MongoDB를 포함한 여러 솔루션을 사용합니다.
• 그래프 데이터베이스는 트리 모델을 사용합니다. 소셜 네트워크 내에서 자주 사용되는 그래프 데이터베이스는 노드와 에지를 사용하며 솔루션에는 Dgraph, Grakn.ai 및 Neo4j가 포함됩니다.

데이터 모델링 도구의 필요성

데이터는 대부분의 현대 비즈니스에서 매우 귀중한 자산으로 설명되어 왔습니다. 결과적으로 비즈니스에서 해당 데이터를 저장하는 데 사용하는 데이터베이스가 매우 중요해졌습니다. 전략적 비즈니스 결정을 지원하기 위해 데이터 분석을 사용하려면 비즈니스 목표를 지원하는 데이터베이스 설계가 필요합니다. 데이터베이스 설계는 다음을 기반으로 합니다. 데이터 모델링 데이터 모델링 도구를 사용하여 생성됩니다. 

데이터 모델링 도구는 데이터베이스 구조(종종 다이어그램에서)를 만드는 데 도움이 되는 소프트웨어 응용 프로그램으로 조직의 요구에 맞는 효율적인 데이터 구조를 쉽게 형성할 수 있습니다. 올바른 도구는 다음에 도움이 될 수 있습니다.

• 조직 전체에 손쉬운 데이터 매핑 제공
• 인포그래픽 제공 
• 데이터 시각화 만들기
• 데이터가 정확하게 표현되도록 보장
• 순서도 개발
• 데이터베이스 설계
• 다이어그램 만들기
• 누락 및 중복 데이터 식별
• 앱 개발자와 비즈니스 인텔리전스 팀

데이터 모델링 도구의 과제

데이터 모델링 도구는 기능적 데이터베이스를 만들고 소프트웨어를 개발하는 데 중요한 부분입니다. 이는 모든 현대 비즈니스의 성장과 성공을 위해 데이터의 지능적인 사용이 필요하기 때문입니다. 목표가 고객 행동을 이해하는 것이든 더 현명한 마케팅 결정을 내리는 것이든 간에 데이터 관리는 현대 비즈니스의 중요한 부분이 되었습니다. 유용한 데이터 모델링 도구를 이해하고 투자하는 것이 중요합니다. 

여러 데이터 모델링 도구를 사용할 수 있습니다. 일부는 대시보드와 유용한 보고서를 제공하여 크게 발전했지만 대부분은 데이터를 공유하거나 앱 개발자 간의 동시 협업을 제공할 수 없는 등 상당한 제한이 있습니다. 경우에 따라 리버스 엔지니어링이 포함되지 않습니다.

모델링 도구를 지능적으로 사용하지 않으면 비효율과 혼란이 발생할 수 있습니다. 잘못 설계된 데이터베이스에는 다음과 같은 문제가 있습니다.

• 관련 데이터는 여러 테이블에 분산되어 있으며 여러 위치에서 업데이트해야 합니다. 
• 데이터가 일치하지 않습니다.
• 데이터베이스가 불필요하게 복잡하고 여러 임시 솔루션이 포함되어 있습니다. 
• 데이터베이스에 "숨겨진" 정보가 있습니다.
• 데이터베이스가 느리고, 서투르며, 융통성이 없습니다. 

최고의 도구 선택

조직의 요구 사항을 결정한 후에는 사용 가능한 다양한 데이터 모델링 도구 중에서 선택할 차례입니다. 다양한 도구의 주요 기능과 현재 데이터베이스와 얼마나 잘 통합되는지 이해해야 합니다.

데이터 모델링 도구 및 기능 목록을 만들고 비교하여 가장 적합한 것을 찾으십시오. (일부 고문은 이 단계에서 펜과 종이가 중요한 데이터 모델링 도구라고 제안했습니다.) 도구를 선택할 때 포함되어야 하는 몇 가지 기본 기능이 있습니다.

• 확장성: 프로젝트가 개발됨에 따라 요구 사항이 변경됩니다. 이를 위해서는 확장 가능한 스토리지와 컴퓨팅 성능의 확장 가능한 사용이 필요한 경우가 많습니다. 이러한 확장을 지원하는 데이터 모델링 도구를 선택하는 것이 중요합니다. 
• 완성: 일부 데이터 모델링 도구는 독점 형식을 사용할 수 있지만 다른 도구는 대신 일반 형식을 사용합니다. 모델링 도구를 주의 깊게 조사하고 도구가 조직의 컴퓨터 시스템과 호환되는지 확인하십시오.
• 사용자 커뮤니티: 대부분의 도구에는 질문에 대한 답변을 제공하는 지원 사용자 커뮤니티가 있습니다. 고립되지 않고 대규모 지원 커뮤니티와 함께 ​​제공되는 도구는 매우 유용할 수 있습니다.

인기 있는 탐색 도구

데이터 모델링 도구는 포워드 및 리버스 엔지니어링과 같은 특정 기능을 공유할 수 있지만 다음과 같은 특정 모델링 도구에 고유한 기능도 있을 수 있습니다. 메타 데이터 관리. 선택한 도구는 시스템과 호환되고 사용자 친화적이어야 합니다. 다음은 인기 있는 데이터 모델링 도구 중 일부입니다. 

베르타벨로: 순서도를 생성하여 시각적 모델링에 중점을 둡니다. 다양한 관점에서 데이터베이스를 표현할 수 있으며 시각적 모델을 쉽게 공유할 수 있습니다. 리버스 엔지니어링과 데이터베이스 개발에 대한 교육 기사 및 비디오를 무료로 제공합니다.  

루시드 차트: 다운로드가 필요 없는 웹 기반 플랫폼으로, 다이어그램에 중점을 두고 사용자가 다이어그램과 순서도를 그리고, 검토하고, 공유하기 위해 다른 팀 구성원과 협업할 수 있습니다. 클라우드 기반이기 때문에 확장성은 문제가 되지 않습니다.

SQL Server 데이터베이스 모델러: 현재 존재하는 데이터베이스를 가져와서 데이터베이스를 재설계하는 데 사용할 수 있는 널리 사용되는 데이터베이스 설계 도구입니다. 포워드 엔지니어링과 리버스 엔지니어링을 모두 제공합니다. 이 도구는 사용하기 쉽고 중소기업과 대기업 모두에 유용합니다. 순서도에 색상을 제공합니다.

데이터베이스를 위한 디자인: 사용하기 쉽고 견고하며 사용자 정의 가능한 모델 보고서를 제공합니다. 설계 과정에서 팬 및 확대/축소 창이 포함되어 있으며 실제 데이터베이스와 데이터베이스 모델을 비교할 수 있습니다. 

Erwin 데이터 모델러: 다재다능하고 매우 인기 있는 데이터 모델링 도구입니다. 데이터를 표준화하는 데 사용됩니다. 또한 다양한 소스에서 데이터 시각화, 디자인 및 수집을 지원합니다. Erwin Data Modeler는 정부, 의료, 금융 및 소매를 포함한 많은 산업에서 사용됩니다. 클라우드 및 데이터 웨어하우스의 정형 및 비정형 데이터로 작업할 수 있습니다.

Aqua Data Studio ER 모델러: 이 도구는 엔터티-관계 모델링에 중점을 둡니다. 관계형 데이터베이스 관리 시스템의 모델을 만드는 데 사용되는 기능이 함께 제공됩니다. 데이터를 SQL 스크립트로 변환하기 위한 포워드 및 리버스 엔지니어링을 제공합니다. Aqua Data Studio ER Modeler는 또한 여러 언어와 데이터베이스를 지원합니다.

DB렌치: 데이터베이스 설계 및 동기화 도구입니다. 다양한 데이터베이스 및 운영 체제를 지원하며 데이터베이스 생성 및 수정에 사용됩니다. 몇 가지 일반적인 데이터베이스 작업을 간소화합니다. DbWrench는 더 나은 데이터베이스 디자인을 생성하고 기존 데이터베이스 디자인을 시각화하는 데 사용할 수 있습니다. 데이터베이스의 순방향 및 역방향 엔지니어링을 제공하는 기능이 있습니다. 

하이디SQL: 사용자 친화적으로 설계된 오픈 소스 및 무료 데이터 모델링 도구입니다. 자유롭다는 것이 주요 매력이며 주목할만한 고유 한 기능이 없습니다. 또한 부작용은 없지만 몇 가지 안정성 문제가 있으며 문제를 해결하기 위해 다시 시작할 수 있습니다. (요구 사항이 간단하다면 이 무료 도구가 유용할 수 있습니다.)

아키: 오픈 소스이며 무료입니다. 중소기업에 유용한 모델을 포함하여 여러 모델을 지원하는 데이터 모델링 툴킷입니다. 이 툴킷에는 복잡한 시스템을 설명하는 데 사용되는 시각적 표기법 언어인 ArchiMate가 포함되어 있습니다. 

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