이 데이터 모델링 도구를 사용해 보았습니다. 제 리뷰는 다음과 같습니다.
여러분과 마찬가지로 저도 사용 가능한 최고의 데이터 모델링 도구를 사용하여 데이터의 잠재력을 최대한 활용하고 싶습니다.그래서 저는 엔티티 관계 모델에서 빅 데이터 모델링에 이르기까지 시장에 나와 있는 모든 것을 시도해 보았습니다.다음은 다양한 데이터 분석 요구 사항을 충족하는 가장 효과적인 도구에 대한 솔직한 리뷰입니다. 이를 통해 모든 규모의 기업이 귀중한 통찰력을 얻고 데이터 기반 결정을 내리는 데 도움이 됩니다.자세히 알아보고 조직의 요구 사항에 맞는 완벽한 도구를 찾아보세요.
데이터 모델링이란?
데이터 모델링은 조직이 데이터를 더 잘 이해하고 정보에 입각한 결정을 내리는 데 도움이 되는 데이터를 시각적으로 표현하는 프로세스입니다.데이터 모델링에는 데이터 세트의 주요 개체, 속성 및 관계를 식별한 다음 데이터를 분석하고 조작하는 데 사용할 수 있는 모델을 만드는 작업이 포함됩니다.효과적인 데이터 모델링은 모든 규모의 비즈니스에 필수적입니다. 데이터에 대한 통찰력을 얻고 더 나은 결정을 내리는 데 도움이 되기 때문입니다.
엔티티 관계 모델 (ERM)
엔티티 관계 모델 (ERM) 은 데이터베이스 설계에 널리 사용되는 데이터 모델링 기법입니다.ERM은 조직에 중요한 객체 또는 개념인 엔티티의 개념을 기반으로 합니다.ERM을 통해 조직은 데이터를 시각적으로 표현하여 서로 다른 엔티티 간의 관계와 연결 방식을 이해하는 데 도움이 됩니다.ERM 도구의 예로는 ER/Studio, ErWin 및 Toad 데이터 모델러가 있습니다.
DBMS의 데이터 모델
데이터베이스 관리 시스템 (DBMS) 은 데이터를 관리하고 조작하는 데 사용되는 소프트웨어 시스템입니다.데이터 모델은 데이터베이스에 저장된 데이터의 구조를 정의하는 데 도움이 되므로 DBMS의 중요한 부분입니다.DBMS에서는 Oracle SQL Developer 데이터 모델러, Microsoft SQL Server 관리 스튜디오 및 IBM 데이터 스튜디오를 비롯한 여러 데이터 모델링 도구를 사용할 수 있습니다.
기타 데이터 모델링 도구
DBMS의 ERM 및 데이터 모델 외에도 여러 다른 데이터 모델링 도구를 사용하여 효과적인 데이터 분석을 할 수 있습니다.여기에는 다음이 포함됩니다.
[UML 데이터 흐름 다이어그램](/rath/Concepts #uml -데이터 흐름 다이어그램)
UML 데이터 흐름 다이어그램은 시스템을 통해 데이터가 흐르는 방식을 보여주는 시스템을 그래픽으로 표현한 것입니다.시스템에서 서로 다른 엔티티 간의 데이터 흐름을 모델링하는 데 사용됩니다.
[**데이터 관계 다이어그램 (DRD) **](/rath/Concepts #data -관계-다이어그램-drd)
DRD (데이터 관계 다이어그램) 는 데이터 세트에 있는 서로 다른 엔티티 간의 관계를 그래픽으로 표현한 것입니다.서로 다른 엔티티 간의 관계와 이들이 연결되는 방식을 모델링하는 데 사용됩니다.
[데이터 모델 스키마](/rath/Concepts #data -모델-스키마)
데이터 모델 스키마는 데이터가 데이터베이스에서 구성되고 구조화되는 방식을 정의하는 청사진입니다.서로 다른 엔티티 간의 관계와 연결 방식을 정의하는 데 사용됩니다.
[**엔티티 관계 데이터베이스 (ERD) **](/rath/Concepts #entity -관계-데이터베이스-erd)
엔티티 관계 데이터베이스 (ERD) 는 엔티티 관계 모델 (ERM) 을 기반으로 하는 데이터베이스 모델입니다.데이터를 시각적으로 표현하고 서로 다른 개체 간의 관계를 만드는 데 사용됩니다.
고급 데이터 모델링 도구
기본 데이터 모델링 도구 외에도 더 복잡한 데이터 분석 작업에 사용할 수 있는 몇 가지 고급 데이터 모델링 도구가 있습니다.여기에는 다음이 포함됩니다.
Erwin 데이터 모델링 도구
Erwin 데이터 모델링 도구 (opens in a new tab) 는 데이터 모델을 만들고 데이터 메타데이터를 관리하는 데 사용되는 데이터 모델링 도구입니다.데이터베이스 설계 및 관리에 널리 사용됩니다.
알텍스 모델 및 알텍스 데이터 모델링
Alteryx Model (opens in a new tab) 및 Alteryx 데이터 모델링은 데이터 모델을 생성하고 데이터 분석을 수행하는 데 사용되는 데이터 모델링 도구입니다.비즈니스 인텔리전스 및 데이터 분석에 널리 사용됩니다.
**마스터 데이터 관리 모델 (MDM) **
마스터 데이터 관리 모델 (MDM) 은 조직에서 사용하는 핵심 데이터인 마스터 데이터를 관리하는 데 사용되는 데이터 모델입니다.MDM 모델은 여러 시스템에서 데이터 일관성을 유지하는 데 필수적입니다.
콜리브라 메타모델
Collibra Metamodel은 데이터 분석가가 상세한 문서화가 포함된 포괄적인 데이터 모델을 만들 수 있는 또 다른 강력한 도구입니다.사용자에게 데이터 모델을 생성, 편집 및 확인하고 데이터 유형, 속성 및 엔티티 간의 관계를 정의할 수 있는 그래픽 인터페이스를 제공하는 웹 기반 플랫폼입니다.
Collibra Metamodel의 주요 기능 중 하나는 효과적인 데이터 거버넌스에 중요한 데이터 사전을 자동으로 생성하는 기능입니다.데이터 분석가는 데이터 사전을 사용하여 데이터 요소, 정의 및 다른 데이터 요소와의 관계를 쉽게 문서화할 수 있습니다.이를 통해 조직 내 모든 사람이 동일한 용어를 사용하고 모든 부서에서 데이터를 일관되게 해석할 수 있습니다.
빅데이터 모델링 및 관리 시스템
빅데이터 모델링의 정의
빅 데이터는 조직이 데이터를 저장하고 처리하는 방식을 변화시켰습니다.데이터의 양과 다양성이 계속 증가함에 따라 기존 데이터 모델링 도구 및 기법으로는 부적합한 것으로 판명되었습니다.빅데이터 모델링에는 대량의 정형 및 비정형 데이터를 처리할 수 있는 데이터 아키텍처 설계가 포함됩니다.
빅데이터 모델링 및 관리 도구의 예시
Apache Hadoop (opens in a new tab) 은 대규모 데이터세트를 관리하고 처리하기 위한 도구를 제공하는 인기 있는 빅데이터 플랫폼입니다.Apache Hive는 데이터 요약, 쿼리 및 분석을 제공하는 데이터 웨어하우스 인프라입니다.Apache Pig는 Pig Latin이라는 고급 언어를 사용하여 대규모 데이터 세트를 분석하는 플랫폼입니다.
Apache Spark (opens in a new tab) 는 빅데이터 처리를 위해 설계된 분산 컴퓨팅 프레임워크입니다.Spark는 SQL, 스트리밍, 머신 러닝 및 그래프 처리를 지원합니다.Apache Cassandra는 여러 서버에서 대량의 데이터를 처리하도록 설계된 분산형 NoSQL 데이터베이스입니다.
물리적 설계 데이터베이스
물리적 데이터베이스 설계는 데이터베이스의 최적의 물리적 구조를 결정하는 프로세스입니다.여기에는 파일 구성, 인덱싱 및 파티셔닝 체계를 지정하는 작업이 포함됩니다.물리적 데이터베이스 설계는 효율적인 데이터 액세스 및 저장을 보장하는 데 중요합니다.
**SQL 서버 관리 스튜디오 (SSMS) **는 SQL Server 데이터베이스를 설계하고 관리하는 데 널리 사용되는 데이터베이스 관리 도구입니다.SSMS에는 데이터베이스 다이어그램을 만들기 위한 그래픽 디자이너와 테이블, 뷰 및 저장된 프로시저와 같은 데이터베이스 객체를 관리하는 도구가 포함되어 있습니다.
보안 및 고객 데이터 모델링 도구
Splunk 위협 인텔리전스 데이터 모델 Splunk는 머신 생성 데이터를 수집, 인덱싱 및 분석하는 데 널리 사용되는 플랫폼입니다.Splunk는 보안 위협을 탐지하고 분석하도록 설계된 위협 인텔리전스 데이터 모델을 제공합니다.Splunk 위협 인텔리전스 데이터 모델에는 침입 탐지, 멀웨어 분석 및 네트워크 트래픽 분석과 같은 일반적인 보안 사용 사례를 위해 사전 구축된 데이터 모델이 포함되어 있습니다.
엔터프라이즈 보안 데이터 모델 엔터프라이즈 보안 데이터 모델은 위협 탐지 및 대응, 규정 준수, 위험 관리와 같은 보안 관련 사용 사례를 지원하도록 설계되었습니다.이러한 데이터 모델에는 일반적으로 로그, 이벤트 및 네트워크 트래픽과 같은 일반적인 보안 관련 데이터에 대한 사전 정의된 스키마가 포함됩니다.
고객 데이터 플랫폼 데이터 모델 고객 데이터 플랫폼 (CDP) 은 CRM 시스템, 마케팅 자동화 플랫폼 및 고객 서비스 시스템과 같은 다양한 소스에서 고객 데이터를 수집, 저장 및 분석하는 플랫폼입니다.CDP 데이터 모델은 모든 채널과 접점에서 고객에 대한 통합된 시각을 제공하도록 설계되었습니다.
마스터 데이터 관리 (MDM) 는 조직의 마스터 데이터를 관리하는 프로세스입니다.MDM에는 조직 전체에서 공유할 수 있는 신뢰할 수 있는 단일 마스터 데이터 소스를 만드는 작업이 포함됩니다.Informatica MDM은 마스터 데이터 관리를 위한 도구를 제공하는 널리 사용되는 MDM 플랫폼입니다.Informatica MDM 데이터 모델에는 고객, 제품 및 공급업체와 같은 일반적인 마스터 데이터 도메인에 대해 사전 구축된 스키마가 포함되어 있습니다.
최고의 데이터 모델링 도구
RATH: 오픈소스 데이터 모델링 툴
RATH (opens in a new tab) 는 데이터 모델링에 적합한 데이터 분석 및 시각화 도구에 대한 오픈 소스 대안입니다.패턴, 인사이트, 인과 관계를 발견하여 증강 분석 엔진으로 탐색적 데이터 분석 워크플로를 자동화하고 강력한 자동 생성 다차원 데이터 시각화 를 통해 이러한 통찰력을 제공하는 새로운 도구입니다.
RATH 사용의 주요 이점 중 하나는 데이터 모델링 프로세스의 대부분을 자동화할 수 있다는 것입니다.강력한 기계 학습 알고리즘을 갖춘 RATH는 대규모 데이터 세트 내의 패턴 및 관계를 빠르게 식별 할 수 있으므로 데이터 과학자는 정확하고 효과적인 데이터 모델을 쉽게 만들 수 있습니다.
ARATH 사용의 또 다른 이점은 유연성입니다.일부 독점 데이터 모델링 도구와 달리 RATH는 오픈 소스 (opens in a new tab) 이므로 사용자는 특정 요구 사항에 맞게 도구를 수정하고 사용자 지정할 수 있습니다.따라서 고도로 전문화된 데이터 모델링 솔루션이 필요한 회사에 이상적인 선택입니다.
또한 RATH는 많은 기존 데이터 모델링 도구에서 사용할 수 없는 다양한 고급 기능 을 제공합니다.예를 들어, 여기에는 대규모 데이터세트 내의 숨겨진 패턴과 관계를 식별할 수 있는 증강 분석 엔진이 포함되어 있어 데이터 과학자가 다른 방법으로는 놓칠 수 있는 통찰력을 더 쉽게 찾아낼 수 있습니다.
위의 이점 외에도 RATH (opens in a new tab) 는 오픈 소스입니다.RATH GitHub (opens in a new tab) 에서 소스 코드를 확인하시기 바랍니다.또는 브라우저에서 RATH 온라인 데모를 실행하십시오.
레드쉬프트 데이터 모델링 툴
Amazon Redshift (opens in a new tab) 는 대량의 데이터를 처리하도록 설계된 클라우드 기반 데이터 웨어하우징 서비스입니다.Redshift는 사용자가 데이터 웨어하우스 스키마를 설계하고 최적화할 수 있는 데이터 모델링 도구를 제공합니다.Redshift 데이터 모델링 도구에는 테이블, 제약 조건 및 관계를 정의하기 위한 지원이 포함되어 있습니다.
IBM 인포스피어 데이터 아키텍트
IBM InfoSphere Data Architect (opens in a new tab) 는 데이터 아키텍처를 설계, 문서화 및 배포하기 위한 협업 환경을 제공하는 데이터 모델링 도구입니다.InfoSphere Data Architect에는 엔티티 관계 다이어그램, 데이터 흐름 다이어그램 및 기타 유형의 데이터 모델을 만들고 수정할 수 있는 지원이 포함되어 있습니다.InfoSphere Data Architect에는 SQL 스크립트, 데이터베이스 스키마 및 데이터 통합 매핑을 생성하는 도구도 포함되어 있습니다.
결론
데이터 모델링은 데이터 분석 프로세스의 중요한 단계입니다.올바른 데이터 모델링 도구를 선택하면 조직에서 데이터 아키텍처를 보다 효과적으로 설계하고 관리하는 데 도움이 될 수 있습니다.이 기사에서는 엔티티 관계 모델링 도구, DBMS의 데이터 모델링 도구, UML 데이터 흐름 다이어그램을 포함하여 현재 사용 가능한 몇 가지 최고의 데이터 모델링 도구에 대해 설명했습니다.