데이터 실체(Entity) 와 데이터 속성(Attribute) 관계

데이터 분석을 원활하게 하기 위해, 각 실체(Entity)에 반드시 필요한 속성(Attribute)들로 구성하는 과정이 필요 합니다.

• 데이터 실체 (Entity):
  관리하고자 하는 '대상'입니다. 사람, 장소, 사물, 사건 등 독립적으로 존재하는 개념을 말합니다.
  
  
• 데이터 속성 (Attribute):
  1) 해당 실체가 가지는 구체적인 '특징'이나 '정보'입니다.
  2) 데이터 속성 (Attribute) 은 더 이상 분리되지 않는 최소의 데이터 단위, 데이터 엔터티(Entity, 데이터의 실체) 의
      성질, 분류, 수량,  상태 ,특성을 나타내는 세부항목
  3) 속성(Attribute) 은 하나의 값만 가져야 하기 때문에, 멀티파트가 되는 속성들은 쪼개서 하나의 의미만 가질 수 
      있도록 만들어야 함

 

데이터 실체 (Entity)

 

데이터베이스 설계나 프로그래밍을 처음 접할 때 '속성(Attribute)은 원자성(Atomicity)을 가져야 한다'는 원칙은 매우 중요합니다. 쉽게 말해, "데이터 보관함의 한 칸에는 딱 한 종류의 물건만 넣어야 한다"것 입니다. 실체(Entity)는 여러개의  속성(Attribute)을 가질수 있습니다. 데이터 분석을 위한 데이터 모델링 할 때, 실체(Entity)에 필요한 데이터 속성(Attribute) 으로 구성 해야 합니다.

'멀티파트' 속성이란?
하나의 속성 안에 여러 개의 서로 다른 정보가 뒤섞여 있는 상태를 말합니다.

예시: 주소라는 속성에 "서울시 강남구 역삼동 123-4번지"를 통째로 넣는 경우.
문제점: 만약 "강남구"에 사는 사람만 검색하고 싶다면? 
컴퓨터는 저 문장 전체를 읽어서 "강남구"가 어디 있는지 일일이 찾아야 합니다. 
굉장히 비효율적 입니다.


'멀티파트' 속성을 왜 쪼개야 할까? (원자성의 장점)
데이터를 쪼개서 하나의 의미만 갖게(Atomic) 만들면 다음과 같은 장점이 생깁니다.

1) 검색이 빨라짐: 시, 구, 동을 나누어 저장하면, '구' 컬럼에서 "강남구"만 딱 골라낼 수 있습니다.
2) 정확한 정렬: 이름이 '성'과 '이름'으로 나눠져 있다면 가나다순 정렬이 훨씬 쉽습니다.
3) 수정의 편의성: 아파트 동수가 바뀌었을 때 전체 주소를 다시 쓸 필요 없이, 
   '상세주소' 칸만 수정하면 됩니다.

 

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어떻게 쪼개나요? (Before & After) => 어떻게 테이블로 만드나

데이터  => 이름: 홍길동                     주소 :서울시 마포구 합정동 101호

테이블 => 

이름	시/도	구/군	상세 주소
홍길동	서울시	마포구	합정동 101호

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데이터 실체별 속성 예시

데이터 실체 (Entity)	데이터 속성 (Attribute)
학생	학번, 이름, 주소, 학년
과목	과목번호, 과목이름, 학점
등록	학번, 과목번호, 성적
교수	교수번호, 교수성함, 전공, 학과
강의	과목번호, 시간, 장소

이 구조를 바탕으로 실제 데이터베이스 테이블이 만들어지게 됩니다. Entity(실체)와 Attribute(속성)만으로는 “기초 분석”은 가능하지만, “의미 있는 데이터 분석”을 하기에는 부족한 경우가 많습니다. Entity(실체)는 분석의 목적이 아니라, 목적을 달성하기 위한 구조적 도구입니다. Entity(실체)는 분석의 목적이 아니라, 목적을 달성하기 위한 구조적 도구입니다.

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데이터 분석의 목적 (분석의 목적 = 의사결정 개선)

1. 매출을 올리기 위해
2. 불량률을 낮추기 위해
3. 고객 이탈을 줄이기 위해
4. 설계 변경 영향을 파악하기 위해

🎯 데이터 실체 (Entity)와 데이타 분석 목적과의 관계 : 고객 이탈률 분석

필요한 데이터 실체 (Entity) : 고객이라는 Entity가 있어야 “이 고객이 떠났는가?”를 정의할 수 있음

• 고객
• 주문
• 접속기록

 

🎯 데이터 실체 (Entity)와 데이타 분석 목적과의 관계 : 설비 고장 원인 분석

필요한 데이터 실체 (Entity) : 설비라는 Entity가 없으면, 고장 분석 자체가 불가능

 

• 설비
• 고장기록
• 정비이력
• 부품

 

"데이터 실체 (Entity) 는 분석의 목적이 아니라 목적을 표현하기 위한 구조적 프레임이다."

 

구분	역할
데이터 분석의 목적	문제 해결, 의사결정
Entity	데이터를 구조화하는 단위
Attribute	그 대상의 특성
Relationship	Entity 와 Attribute 의미를 연결하는 구조