AI 요약관련 정보

• 과거에는 데이터 아키텍트가 데이터 모델링을 주도적으로 수행하여 엔지니어링 전에 완료해야 할 유일한 실질적인 작업이었음 👴.
• 현재는 애자일 환경에서 데이터 아키텍처가 반응적으로 바뀌어 소프트웨어 엔지니어가 많은 부분을 담당하게 됨 👩‍💻.
• 문제 정의, 전체적인 그림에 대한 이해, 필요한 데이터 캡처 등에 대한 명확한 지침이 부족할 수 있음 🤔.
• 팀 간의 소통 부족으로 중복된 작업이 발생하거나, 데이터가 조직 전체에서 어떻게 사용될지에 대한 고려가 부족할 수 있음 🗣️.
• 코드는 변경되지만 데이터는 영구히 유지되므로, 데이터 모델링 시 신중한 고려가 필요함 💎.
• 데이터 모델링은 조직마다 다르며, 데이터 우선 조직으로 전환하는 것은 일반적으로 하향식 접근 방식이 필요함 🏢.
• 데이터는 다양한 방식으로 사용될 수 있으며 (영구 데이터, API, 메시징 등), 데이터 관련 결정은 솔루션의 생존 가능성에 영향을 미침 🗄️.
• 데이터를 캡처하기 전에 데이터의 목적을 명확히 해야 하며, 불필요한 데이터 캡처는 비용 증가 및 혼란을 야기할 수 있음 🗑️.
• 과거에는 데이터 모델이 코딩에 선행되었지만, 현재는 애자일 방식으로 코딩과 함께 데이터 모델링이 진행됨 ⚙️.