1.1 데이터 모델링이 왜 어려운가?

모델링은 어렵다.

• 이론은 다른 분야의 것과 비교해서 어렵지 않다.
• 시작하려면 무엇을 어떻게 해야할지 막막하다.
• 완료하고 나서는 모델링을 제대로 됐는지 확신이 없다.
• 시작하기 어렵고 결과를 확신할수 없으니 어렵운 분야다.

모델링은 이론외에 데이터 본질을 통찰해야하는 추상적인 개념부터 DBMS의 특징과 기능까지 알아아 제대로 수행할수 있다

데이터 집합의 정의는 쉽지한다.

• 유사한 집합을 일반화(Generalization)도 쉽지않다.
• DBMS의 기본적인 특징을 잘알아하고 성능 관점의 구체적인 지식습득
• 개발자보다 SQL 작성능력이 뛰어나야하고 PLAN을 분석해 효율적인 구족의 모델을 선택해야한다.

사실상 정답은 없다.

• 공식이나 틀에 맞추기보다 상황에 따라 판단이 달라진다.
• 분명히 상황에 맞는 정답은있다.(최소한 모범 답안은 존재한다)
• 100점짜리 모델과 0점짜리 모델은 없지만 10점에 가까운 모델과 90점에 가까운 모델은 존재한다.

어떻게 하면 좋은 모델링일까?

• 전문가는 척 보면 알수도 있지만(?)
• 결국 객관화를 시키려면 추치화돼야 할것이다(저자생각)
• 하지만 수치화가 힘든 분야
• 데이터 모델링은 모델러의 판단력과 통찰력에 의존하는 분야

모델링시 어려운점

• 구축한 모델을 관련자에게 설득하는것(사실은 설명인데 결국 설득으로 이어짐)
• 사용자를 설득하면 개발자를 설득해야 한다.
• 데이터 집합(주제)을 정의한 개념적인 내용을 설명하고 이행시키는데 쉽지않다.
• 다양한 이해관계가 있는 사람을 설득하기 것 또한 쉽지않다.(개인적으로 모델링에 따라 개개인의 작업량의 차이가 생길수있다.)
• 특히 모델링을 사용해서 개발해야 하는 개발자 설득하는것은 힘들때가 많다.
• 현행 소스를 그대로 사용할 목적으로 모델 변경을 완강하게 반대하는 주장에는 다소 실망스럽다 (저자-개인적으로 동의)