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EN-CORE, ACADEMY, SOLUTION, DATOR - 함께 만드는 데이터 세상!데이토
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꿈나무의 d'lab
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왜 좋은 모델이 필요할까? 모델링을 공부하다 보면 항상 떠오르는 질문 입니다. 이 글은 이 궁금증에서 출발 합니다. 좋은 모델을 논할때 주로 다음 단어들을 보게 됩니다. 제 3정규화 까지 진행 하였는가? 사용자의 요구사항을 모두 모델에 반영하였는가? 업무 규칙을 제대로 표현 하였는가? 새로운 요구사항을 반영할때 영향도가 적은가? 데이터 모델이 복잡하지 않은가? 모델을 보왔을때 직관적으로 이해할 수 있는가? 전사적 관점으로 유사한 집합을 적절히 통합하였는가? 제가 하고 싶은 말은 이 단어들의 설명이 아니기 때문에. 제 방식대로 간단한 설명만 달아 보았습니다. 좋은 모델을 설명할때 떠올리는 저 단어들이. 좋은 모델에 실제 차지하는 포션(Portion) 이 동일할까요? 저는 데이터 모델은 비즈니스를 담는 그릇이고,. 그 비지니스는 곧 요구사항이라고 생각합니다. 아무리 요구사항을 많이 내놓아도 담아낼 데이터 모델이 없으면,. 인터넷을 보다 보면 프로젝트의 실패의 이유로 가장많이 꼽는 것중 하나가.
Data Driven World EN-CORE » 요구 관점에서 바라보는 프로젝트...(주)엔코아 김효식 수석 연구원
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Data Driven World EN-CORE. 요구 관점에서 바라보는 프로젝트.(주)엔코아 김효식 수석 연구원. 필자는 현재 모 보험사에서 프로젝트 수행 중이다. 10년 전에 처음 모 통신사 사업에서 개발사 PM을 했고, 2년만에 다시 PM을 하고 있다. 그동안 회사에 새로운 식구가 들어오면 선배로서 이런 저런 이야기를 해주곤 했는데, 그 내용들을 정리하여 ‘요구 관점에서 바라보는 프로젝트’라는 제목으로 여러분께 전해 드리려 한다. 조직에서 IT의 문제점이나 Needs가 발생하면, 이것을 해결하는 것이 우리의 핵심 역량으로 축적이 될 것인가를 고민해서 자체적으로 만들 것인지 아니면 구매할 것인지(Make or Buy) 판단하게 된다. 이 때 자체적으로 만들면 내부 프로젝트고, 패키지를 도입해서 커스터마이징하거나, 외부 용역으로 만들라 하면 외부 프로젝트가 되겠다. 이후 제안과 협상을 거쳐 계약이 되면 프로젝트가 시작된다. 예산이 먼저 늘어날 리는 거의 없다. 요구 사항에는 기능 요구 사항과 비기능...
조성룡의 d'lab » 한 컬럼내의 구분자로 연결된 문자열을 종으로(로우로) 분리하는 쿼리_XML타입 활용(3/3)
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한 컬럼내의 구분자로 연결된 문자열을 종으로(로우로) 분리하는 쿼리 XML타입 활용(3/3). 이번글에선 XMLTYPE을 활용하여 문자열을 종데이터로 분리하는 쿼리를 설명하겠습니다. 샘플 데이터는 지난글과 동일하고, 아래 쿼리의 인라인뷰(T) 절에 표현했습니다. XMLTYPE을 활용한 쿼리의 핵심은 구분자를 기준으로 문자열을 XML 문법에 맞도록 변환하는 것입니다. 아래 쿼리의 XMLTYPE(' A E ' REPLACE(T.NAME, ' ', ' /E E ') ' /E /A ') 함수를 보시면. 기존 문자열을 XML 형태로 변환하는 로직인데요, 결과셋는 아래와 같습니다. A E A1 /E E B1 /E /A. A E A2 /E E B2 /E. A E A3 /E E B3 /E. XMLTYPE() 함수는 위와 같은 형식의 문자열 데이터를 XMLTYPE 타입으로 형변환을 해줍니다. 이 로직은 XML 데이터에서 '/A/E'( A E )로 시작하는 태그를 추출하여 테이블 형태로 데이터를 변환하는 로직입니다.
안희진의 d'lab
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올해 1월4일로 프로젝트를 마쳤습니다. 마무리 하느라 마음의 여유가 없어 글도 못 올렸네요. 항상 문제는 시간이 아니라 마음 인듯 합니다. 오늘 룰엔진 기본 모델을 대상으로. 모델 분석하는 방법을 살펴봅니다. 물론 룰엔진 모델 구조도 이해를 하면서. 모델 분석은 항상 탑다운으로 합니다. 즉 개체엔티티를 찾은 후 행위엔티티로 진행하게 되는데. 개체 엔티티의 특징은 식별자가 하나이고. 대부분 자신의 식별자를 상속시키기 때문에. 관계선이 나가는 형태(1:M 혹은 상대쪽에 uid bar 존재)가 됩니다. 인조식별자를 아무 생각없이 사용한 모델에서는. 대부분 식별자가 하나이고 비식별 상속을 하기 때문에. 모델형태만 보아서는 최상위 엔티티를 찾기 어려울 수도 있습니다. 그 때는 속성분석을 통해 찾아야 합니다. 식별자 하나인 것이 meta, value 엔티티 2개로 최상위 대상인데. Meta는 자신의 식별자를 value의 일반속성으로 상속하고 있습니다. 또한 별다는 속성을 안 갖고 있기 때문에 코드 엔티티나.
데이터 모델링
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CLOB 가공 속도 향상 사례2 (DBLINK를 통한 CLOB 컬럼 복제 시 속도 향상). CLOB 컬럼 가공 속도 향상 사례. 엔터티의 진짜 부모찾기1 - 절대관계 확인방법. 데이터 모델링 [중급] 문제. 관계를 모두 외래키(FK)로 만들어야 하나요? 프로젝트의 딜레마3 - 분석은 어느 수준까지? 프로젝트의 딜레마2 - 논리모델링과 물리모델링. 프로젝트의 딜레마 - '거의 완료된 문서'의 함정. 최선의 데이터 구조 구축을 위해 고려해야 하는 다양한 요소에 대하여. CLOB 가공 속도 향상 사례2. CLOB 컬럼 가공 속도 향상 . 엔터티의 진짜 부모찾기1 - 절. 데이터 모델링 [중급] 문제. 관계를 모두 외래키(FK)로 만들. 표현하고자 하는 것에 따라 배. 친절하고 상세한 답변 감사합니. 그러고 보니, 처음에 질문하신. 관계의 내용이 다르면 아크관. 이 부분은 제가 직접 DA#에서. 음관계에는 기수성,선택성,식. A 와 B 두 엔터티 사이에 . 아크관계의 정의에서 보다 일반.
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어떤 것을 엔티티로 만들어야. 올바른 데이터 구조 구축을 위한. 몽이와 함께하는 데이터 세상. 데이터에 대한 에피소드 노하우. Data를 근간으로 IT의 다양한. 토탈커맨더에서 현재 폴더 위치로 babun 쉘 바로. 쿼리박스(QueryBox), DBA를 위한 무료 멀티 데. 엔코아 멘토링 스쿨 5기 수업현장 영상 스케치. 박세진 컨설턴트가 알려주는 데이터 과학 공부전략. 공모전 왕이 말하는 데이터 사이언티스트와 알고리. 데이터 과학자를 시작하고 나서 바뀐 생각들. 데이터 과학자, 어떤 프로그래밍 언어를 공부할 . 시각화 패턴 탐색을 위한 시각화 기본기술. 분석프로그램입문 빅데이터 분석 오픈소스 R. DA#5] 데이터베이스 View를 Table로 바꾸기. 숨어 있는 주요 엔터티 찾기1 - 뭔가 부족한 느. 숨어 있는 주요 엔터티 찾기2 - 필요성. 본질에 집중한 데이터 모델링 솔루션 - DA# 5. 아는 사람만 아는 데이터 동기화 기술.(주)엔코. 데이터베이스 모델의 과거와 현재.(주)엔코아 정.
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