nexFLOW 기술 가이드 · · 적용 방법론
개요
데이터 모델 분석은 테이블 목록을 수집하는 일에서 끝나지 않습니다. 각 테이블이 어떤 업무 대상을 나타내는지, 어떤 키로 연결되는지, 한 행이 무엇을 의미하는지 설명할 수 있어야 합니다. 운영 시스템의 문서가 오래되었거나 담당자가 바뀐 상황에서는 실제 DB 구조와 업무 설명을 함께 검토하는 것이 출발점입니다.
AI는 테이블·컬럼·관계를 함께 살펴 모델을 이해하는 데 활용할 수 있지만, 이름만으로 업무 의미를 확정해서는 안 됩니다. CUSTOMER_ID가 같은 이름으로 존재해도 같은 고객 체계를 참조한다는 보장은 없습니다. DB에서 확인한 사실, AI가 제안한 해석, 담당자가 확인해야 할 항목을 구분하면 분석 결과를 관리 가능한 지식으로 만들 수 있습니다.
ContextMeta의 모델 분석·메타데이터·표준·품질 관리를 활용한 적용 방법론입니다. 고객·주문 구조는 가상 예시입니다.
활용 목표
적용 절차
분석 질문과 대상 범위 정의
“주문 한 건은 어느 테이블에 기록되는가?”, “탈퇴 고객의 주문은 어떻게 남는가?”처럼 답해야 할 질문을 먼저 정합니다. 대상 DB·스키마·테이블과 수집 시점을 기록해 서로 다른 버전의 구조가 섞이지 않게 합니다.
관계의 근거 정리
PK·FK·UNIQUE·NULL 허용 여부를 확인합니다. 선언된 외래키와 이름·업무 문서로 추정한 관계는 따로 표시합니다. 외래키가 없다는 사실은 업무 관계가 없다는 뜻이 아닙니다.
가상 분석 기록 예시
대상: CUSTOMER, ORDERS
확인된 구조: ORDERS.CUSTOMER_ID → CUSTOMER.CUSTOMER_ID (FK)
업무 질문: 고객 탈퇴 후 주문 보관 기준은 무엇인가?
미확인 항목: ORDER_AMOUNT의 통화·세금 포함 기준
검토 담당: 고객·주문 업무 담당자AI 분석 요청을 근거 중심으로 구성
대상 메타데이터와 확인된 업무 정의를 함께 사용해 엔터티·속성·관계에 대한 설명을 검토합니다. 근거가 없는 의미를 확정하지 않고, 추론과 추가 질문을 분리하도록 요청합니다. 실제 값이 필요하지 않은 분석에는 구조와 정의부터 사용합니다.
업무 담당자와 해석 검토
AI가 설명한 관계·식별자·상태 코드의 의미를 업무 문서와 대조합니다. 컬럼명만 보고 금액 단위나 삭제 정책을 확정하지 않습니다. 승인된 설명과 아직 확인하지 못한 설명을 구분하여 기록합니다.
분석 결과를 관리 기준으로 연결
확인된 정의는 모델·메타데이터 관리에 반영하고, 표준 용어와 품질 검토 항목에 연결합니다. 구조나 업무 정의가 바뀌면 해당 범위를 다시 검토할 수 있도록 기준 시점과 변경 사유를 남깁니다.
업무 흐름
범위 선정
업무 질문과 대상 구조 정리
근거 수집
메타데이터·문서·표준 대조
AI 분석·검토
사실과 추론 분리
정의 관리
확인된 모델 맥락 유지
적용 범위와 한계
- 스키마 분석만으로 업무 의미나 데이터 값의 품질까지 확정할 수 없습니다.
- 여기서 다루는 모델은 테이블·속성·관계로 이루어진 데이터 모델이며, 머신러닝 모델의 학습·배포 관리가 아닙니다.
- 실제 분석 범위와 연결 방식은 적용 제품 버전 및 데이터베이스 환경에 맞춰 확인해야 합니다.
자주 묻는 질문
AI가 데이터 모델을 분석하면 담당자 검토가 필요 없나요?
필요합니다. 구조에 드러나지 않는 업무 규칙·보관 기준·코드 의미는 담당자 확인을 통해 보완해야 합니다.
분석과 데이터 모델링은 어떻게 다른가요?
분석은 기존 구조와 의미를 이해하는 일이고, 모델링은 업무 개념과 구현 구조를 설계하는 일입니다. ContextMeta의 분석 결과는 ERFit으로 모델링할 때 검토할 근거가 될 수 있습니다.