데이터 모델링은 소프트웨어 개발 및 데이터베이스 설계에서 중요한 프로세스입니다. 여기에는 조직의 데이터와 다양한 엔터티 간의 관계를 시각적으로 표현하는 작업이 포함됩니다. 개발자와 분석가는 데이터 요소의 구조, 저장 및 액세스 방법을 효과적으로 매핑함으로써 시스템 내에서 데이터를 효율적으로 구성하고 검색할 수 있습니다.
관계형 데이터베이스 관리 시스템 (RDBMS)은 잘 구조화되고 효율적인 데이터베이스를 구축하기 위해 데이터 모델링에 크게 의존합니다. RDBMS의 데이터 모델은 엔터티, 속성, 관계 및 제약 조건을 지정하여 데이터베이스 구조를 정의하는 데 도움이 됩니다. 적절하게 설계된 데이터 모델은 데이터 일관성을 향상시키고 중복성을 줄이며 데이터베이스 작업 성능을 최적화할 수 있습니다.
이 기사에서는 RDBMS의 데이터 모델링 프로세스, 다양한 유형의 데이터 모델 및 효율적이고 효과적인 데이터 모델링에 필요한 기술에 대한 개요를 제공합니다.
데이터 모델링 프로세스
데이터 모델링 프로세스에는 여러 단계가 포함되며 대략 다음 단계로 그룹화할 수 있습니다.
- 요구 사항 분석: 데이터 모델링의 첫 번째 단계는 비즈니스 요구 사항을 수집하고 분석하는 것입니다. 여기에는 데이터베이스의 목적과 목적, 저장될 데이터 요소 및 이들 간의 관계를 이해하는 것이 포함됩니다. 또한 시스템 내 데이터 사용을 관리하는 제약 조건, 가정 및 비즈니스 규칙을 식별하는 것도 포함됩니다.
- 설계: 요구 사항 분석을 기반으로 데이터 모델은 조직의 특정 요구 사항을 충족하도록 설계됩니다. 여기에는 적절한 데이터 구조 선택, 엔터티, 속성 및 관계 정의, 제약 조건 및 기타 규칙 지정이 포함됩니다. 필요한 추상화 수준에 따라 데이터 모델은 개념적, 논리적 또는 물리적 수준에서 설계될 수 있습니다.
- 검증: 데이터 모델이 설계되면 비즈니스 요구 사항을 정확하게 나타내고 원하는 성능 및 유용성 표준을 충족하는지 검증해야 합니다. 검증에는 모델의 오류, 불일치 및 중복성을 확인하고 모델이 데이터 모델링 모범 사례를 준수하는지 확인하는 작업이 포함됩니다.
- 구현: 데이터 모델이 검증된 후 특정 RDBMS에서 데이터베이스의 실제 구현을 안내하는 데 사용됩니다. 여기에는 테이블 생성, 관계 설정, 기본 및 외래 키 정의, 제약 조건, 트리거 및 기타 데이터베이스 개체 구현이 포함됩니다. RDBMS 선택에 따라 최적의 성능을 위해 모델을 미세 조정하기 위해 특정 조정 및 최적화가 필요할 수 있습니다.
- 유지 관리: 데이터베이스가 구현되면 시스템이 발전함에 따라 데이터 모델 및 관련 문서를 업데이트하고 유지 관리해야 합니다. 여기에는 요구 사항의 변경 사항을 반영하기 위한 모델 수정, 오류 수정, 성능 향상을 위한 최적화 적용이 포함됩니다.
데이터 모델 유형
RDBMS에서는 개념적, 논리적, 물리적의 세 가지 주요 데이터 모델 유형이 사용됩니다. 각 유형의 데이터 모델은 서로 다른 목적으로 사용되며 서로 다른 추상화 수준을 나타냅니다.
개념적 데이터 모델
개념적 데이터 모델은 조직의 데이터를 상위 수준의 추상적으로 표현한 것입니다. 구현 세부 사항을 지정하지 않고 엔터티, 해당 속성 및 관계를 캡처하는 데 중점을 둡니다. 개념적 데이터 모델링의 주요 목표는 비즈니스 요구 사항을 명확하게 이해하고 비즈니스 분석가, 개발자 및 최종 사용자와 같은 이해 관계자 간의 의사 소통을 촉진하는 것입니다.
논리적 데이터 모델
논리적 데이터 모델은 개념적 데이터 모델을 개선한 것으로 엔터티, 속성 및 관계가 더욱 상세하고 구성됩니다. 이 단계에서는 추가 제약 조건과 규칙이 정의되고 데이터 요소가 테이블과 열로 구성됩니다. 논리적 데이터 모델은 특정 RDBMS의 실제 구현 세부 사항에 초점을 맞춘 물리적 데이터 모델의 기초입니다.
물리적 데이터 모델
물리적 데이터 모델은 데이터 모델링 프로세스의 마지막 단계이며 특정 RDBMS의 실제 구현 세부 사항을 나타냅니다. 여기에는 테이블 및 열 이름, 저장소 요구 사항, 인덱스 유형 등 데이터베이스 구조를 만드는 데 필요한 기술 사양이 포함됩니다. 물리적 데이터 모델링은 선택한 RDBMS의 특정 기능과 특성을 기반으로 데이터베이스 작업 성능을 최적화하는 데 중점을 둡니다.
개념적 데이터 모델링
개념적 데이터 모델링은 조직의 데이터 요구 사항에 대한 상위 수준의 추상적인 관점에 초점을 맞춘 데이터 모델링 프로세스의 첫 번째 단계를 나타냅니다. 여기에는 데이터 유형이나 저장에 대한 구체적인 세부 정보를 입력하지 않고 주요 데이터 엔터티, 해당 속성 및 이들 간의 관계를 식별하는 작업이 포함됩니다. 개념적 데이터 모델링의 주요 목표는 비즈니스 요구 사항을 명확하게 이해하고 데이터 모델링(논리적 및 물리적 모델링)의 다음 단계를 위한 견고한 기반을 형성하는 것입니다.
개념적 데이터 모델링의 구성 요소
개념적 데이터 모델링의 주요 구성 요소는 다음과 같습니다.
- 엔터티: 고객, 제품, 주문 또는 직원과 같은 도메인의 주요 개체 또는 개념을 나타냅니다.
- 속성: 고객 이름, 제품 가격, 주문 날짜, 직원 ID 등 엔터티의 속성을 정의합니다.
- 관계: 여러 주문을 하는 고객, 특정 카테고리에 속하는 제품, 특정 부서에서 근무하는 직원 등 엔터티 간의 연관성을 나타냅니다.
개념적 데이터 모델 생성
개념적 데이터 모델을 생성하려면 다음과 같은 여러 단계가 필요합니다.
- 엔터티 식별: 데이터베이스에 포함될 도메인의 주요 엔터티를 나열합니다. 어떤 객체가 가장 중요하고 저장 및 검색이 필요한지 생각해 보세요.
- 속성 정의: 데이터 모델 범위와 관련된 각 엔터티의 속성을 결정합니다. 데이터 유형이나 제약 조건과 같은 세부 사항을 자세히 알아보지 않고 각 엔터티의 주요 속성에 집중합니다.
- 관계 설정: 엔터티 간의 연결을 분석하고 기존 관계를 정의하여 제안된 관계가 비즈니스 관점에서 의미가 있는지 확인합니다.
- 검토 및 개선: 초기 개념 모델을 검토하여 불일치, 중복 및 누락된 정보를 찾습니다. 정확성과 완전성을 높이기 위해 필요에 따라 모델을 업데이트합니다.
개념적 데이터 모델링 프로세스가 끝나면 다음 프로세스 단계인 논리적 데이터 모델링의 기반이 되는 데이터 모델에 대한 명확하고 높은 수준의 표현을 얻게 됩니다.
논리적 데이터 모델링
논리적 데이터 모델링은 속성, 데이터 유형 및 관계에 대한 세부 정보를 추가하여 개념적 데이터 모델을 개선하고 확장합니다. 이는 특정 데이터베이스 관리 시스템 (DBMS) 또는 기술과 독립적인 데이터 모델을 보다 자세히 표현한 것입니다. 논리적 데이터 모델링의 주요 목표는 실제 구현에서 추상화 수준을 유지하면서 엔터티 간의 구조와 관계를 정확하게 정의하는 것입니다.
논리적 데이터 모델링의 구성요소
논리적 데이터 모델링의 중요한 구성 요소는 다음과 같습니다.
- 엔터티, 속성 및 관계: 이러한 구성 요소는 개념적 데이터 모델의 원래 의미와 목적을 유지합니다.
- 데이터 유형: 각 속성에 특정 데이터 유형을 할당하여 정수, 문자열, 날짜 등 저장할 수 있는 정보의 종류를 정의합니다.
- 제약 조건: 고유성, 참조 무결성 또는 도메인 제약 조건과 같은 속성에 저장된 데이터가 충족해야 하는 규칙 또는 제한 사항을 정의합니다.
논리적 데이터 모델 생성
논리적 데이터 모델을 생성하려면 다음과 같은 여러 단계가 필요합니다.
- 엔터티, 속성 및 관계 구체화: 개념적 데이터 모델에서 전달된 구성 요소를 검토하고 업데이트하여 의도된 비즈니스 요구 사항을 정확하게 표현하는지 확인합니다. 재사용 가능한 엔터티 또는 속성을 식별하는 등 모델을 보다 효율적으로 만들 수 있는 기회를 찾으십시오.
- 데이터 유형 및 제약 조건 정의: 각 속성에 적절한 데이터 유형을 할당하고 데이터 일관성과 무결성을 보장하기 위해 적용해야 하는 제약 조건을 지정합니다.
- 논리적 데이터 모델 정규화: 정규화 기술을 적용하여 데이터 모델 내에서 중복성을 제거하고 효율성을 높입니다. 각 엔터티와 해당 속성이 다양한 정규 형식(1NF, 2NF, 3NF 등)의 요구 사항을 충족하는지 확인하세요.
논리적 데이터 모델링 프로세스가 완료되면 결과 모델은 물리적 데이터 모델링의 마지막 단계를 위한 준비가 됩니다.
물리적 데이터 모델링
물리적 데이터 모델링은 데이터 모델링 프로세스의 마지막 단계로, 특정 데이터베이스 관리 시스템(DBMS) 및 기술을 사용하여 논리적 데이터 모델을 실제 구현으로 변환합니다. 이는 테이블, 인덱스, 뷰 및 제약 조건과 같은 데이터베이스 객체를 생성하고 관리하는 데 필요한 모든 정보를 포함하는 데이터 모델의 가장 상세한 표현입니다.
물리적 데이터 모델링의 구성요소
물리적 데이터 모델링의 주요 구성요소는 다음과 같습니다.
- 테이블: 데이터 모델의 엔터티에 대한 실제 저장 구조를 나타내며 테이블의 각 행은 엔터티 인스턴스에 해당합니다.
- 열: 논리적 데이터 모델의 속성에 해당하며 각 속성에 대한 데이터 유형, 제약 조건 및 기타 데이터베이스별 속성을 지정합니다.
- 인덱스: 테이블에 대한 데이터 검색 작업의 속도와 효율성을 향상시키는 추가 구조를 정의합니다.
- 외래 키 및 제약 조건: 테이블 간의 관계를 표현하여 데이터베이스 수준에서 참조 무결성이 유지되도록 합니다.
물리적 데이터 모델 생성
실제 데이터 모델을 생성하려면 여러 단계가 필요합니다.
- DBMS 선택: 실제 데이터 모델을 구현할 특정 데이터베이스 관리 시스템(예: PostgreSQL , MySQL 또는 SQL Server)을 선택합니다. 이 선택에 따라 모델의 사용 가능한 기능, 데이터 유형 및 제약 조건이 결정됩니다.
- 논리적 엔터티를 테이블에 매핑: 선택한 DBMS에 테이블을 생성하여 논리적 데이터 모델의 각 엔터티와 해당 속성을 테이블의 열로 나타냅니다.
- 인덱스 및 제약 조건 정의: 필요한 인덱스를 생성하여 쿼리 성능을 최적화하고 외래 키 제약 조건을 정의하여 관련 테이블 간의 참조 무결성을 강화합니다.
- 데이터베이스 객체 생성: 데이터 모델링 도구를 사용하거나 SQL 스크립트를 수동으로 작성하여 물리적 데이터 모델을 기반으로 테이블, 인덱스, 제약 조건과 같은 실제 데이터베이스 객체를 생성합니다.
이 최종 단계에서 생성된 물리적 데이터 모델은 데이터베이스 개발 및 유지 관리를 위한 중요한 문서일 뿐만 아니라 비즈니스 분석가, 개발자, 시스템 관리자를 포함한 다른 이해관계자에게 중요한 참고 자료 역할을 합니다.
강력한 노코드 플랫폼인 AppMaster 는 데이터 모델링에서 구현으로의 쉬운 전환을 촉진합니다. 백엔드 애플리케이션을 위한 데이터 모델을 시각적으로 생성함으로써 사용자는 시각적으로 설계된 비즈니스 프로세스, REST API 및 WSS 엔드포인트를 사용하여 데이터베이스 스키마, 비즈니스 로직을 설계할 수 있습니다. AppMaster 애플리케이션용 소스 코드를 생성하여 데이터 모델의 빠른 구현, 원활한 통합 및 손쉬운 유지 관리를 가능하게 합니다. AppMaster 의 강력한 기능을 활용하여 데이터 모델링을 단순화하고 개념을 완전한 기능의 애플리케이션으로 전환하세요.
정규화 기술
정규화는 데이터를 구성하고, 중복성을 줄이고, 데이터 일관성을 보장하기 위해 관계형 데이터베이스 설계에 사용되는 체계적인 접근 방식입니다. 이는 데이터베이스의 구조를 단순화하고 효율적으로 수행할 수 있도록 합니다. 이 프로세스에는 테이블을 더 작은 관련 테이블로 분해하는 동시에 테이블 간의 적절한 관계를 설정하는 작업이 포함됩니다. 정규화 프로세스에서는 여러 정규형(1NF, 2NF, 3NF, BCNF, 4NF, 5NF)이 다양한 수준의 정규화를 달성하기 위한 지침으로 사용됩니다.
첫 번째 정규형(1NF)
정규화의 첫 번째 단계는 다음 규칙을 적용하는 첫 번째 정규형(1NF)을 달성하는 것입니다.
- 각 테이블 셀에는 단일 값이 포함되어야 합니다.
- 열의 모든 항목은 동일한 데이터 유형이어야 합니다.
- 열에는 고유한 이름이 있어야 합니다.
- 데이터가 저장되는 순서는 중요하지 않습니다.
1NF를 준수함으로써 데이터베이스는 반복되는 그룹을 제거하고 테이블 구조를 단순화합니다.
두 번째 정규형(2NF)
2NF(Second Normal Form)는 부분 종속성을 제거하는 것을 목표로 합니다. 다음과 같은 경우 테이블은 2NF입니다.
- 1NF에 있습니다.
- 키가 아닌 모든 속성은 기본 키에 완전히 종속됩니다.
2NF를 달성함으로써 데이터베이스는 테이블의 키가 아닌 모든 속성이 전체 기본 키를 설명하도록 보장하여 부분 종속성을 제거하고 중복성을 줄입니다.
제3정규형(3NF)
3NF(제3정규형)는 전이 종속성을 제거합니다. 다음과 같은 경우 테이블은 3NF입니다.
- 2NF에 있습니다.
- 키가 아닌 속성 사이에는 전이적 종속성이 없습니다.
3NF를 준수함으로써 데이터베이스 설계는 전이적 종속성을 제거하고 중복성과 불일치를 더욱 줄입니다.
보이스-코드 정규형(BCNF)
BCNF(Boyce-Codd Normal Form)는 3NF에서 다루지 않을 수 있는 특정 이상 현상을 해결하는 보다 강력한 3NF 버전입니다. 다음과 같은 경우 테이블은 BCNF에 있습니다.
- 3NF에 있습니다.
- 모든 중요 기능 종속성에 대해 결정자는 슈퍼키입니다.
BCNF는 모든 기능적 종속성을 엄격하게 적용하고 이상 현상을 제거함으로써 데이터 모델을 더욱 개선합니다.
제4정규형(4NF)
4NF(제4정규형)는 다중 값 종속성을 처리합니다. 다음과 같은 경우 테이블은 4NF입니다.
- BCNF에 있습니다.
- 다중 값 종속성은 없습니다.
4NF를 준수함으로써 데이터베이스 설계는 다중 값 종속성으로 인한 중복 정보를 제거하여 데이터베이스 효율성을 향상시킵니다.
제5정규형(5NF)
5NF(제5정규형)는 조인 종속성을 다룹니다. 다음과 같은 경우 테이블은 5NF입니다.
- 4NF에 있습니다.
- 테이블의 슈퍼키는 테이블의 모든 조인 종속성을 의미합니다.
5NF를 달성함으로써 데이터베이스 설계는 추가적인 중복성을 제거하고 정보 손실 없이 데이터베이스를 재구성할 수 있도록 보장합니다.
데이터 모델의 리버스 엔지니어링
리버스 엔지니어링은 일반적으로 문서화 또는 마이그레이션 목적으로 데이터베이스의 기존 구조를 분석하고 해당 데이터 모델을 생성하는 프로세스입니다. 리버스 엔지니어링은 다음을 수행하는 데 도움이 될 수 있습니다.
- 원본 문서가 부족하거나 오래된 레거시 시스템에 대한 데이터 모델을 자동으로 생성합니다.
- 데이터베이스의 다양한 데이터 요소 사이에 숨겨진 관계와 종속성을 찾아보세요.
- 데이터베이스의 마이그레이션 또는 통합을 촉진합니다.
- 복잡한 시스템에 대한 문서화 및 이해를 지원합니다.
다양한 데이터 모델링 도구는 리버스 엔지니어링 기능을 제공하므로 데이터베이스에 연결하고, 스키마를 추출하고, 해당 ER 다이어그램 또는 기타 데이터 모델을 생성할 수 있습니다. 때로는 기본 비즈니스 요구 사항을 정확하게 표현하고 데이터베이스 구조를 단순화하기 위해 생성된 데이터 모델을 수동으로 구체화해야 할 수도 있습니다.
데이터 모델링 도구
데이터 모델링 도구는 데이터베이스 스키마 설계에 대한 시각적 접근 방식을 제공하고 데이터를 효율적으로 구성하고 액세스하는 데 도움이 됩니다. 이러한 도구에는 시각적 모델링, 코드 생성, 버전 제어 및 다양한 데이터베이스 관리 시스템 지원과 같은 다양한 기능이 포함되어 있습니다. 널리 사용되는 일부 데이터 모델링 도구는 다음과 같습니다.
ER/스튜디오
ER/Studio 는 데이터 구조를 설계, 문서화 및 관리하기 위한 강력한 기능을 제공하는 데이터 모델링 및 아키텍처 도구입니다. Oracle, SQL Server, MySQL 및 PostgreSQL을 포함한 여러 데이터베이스를 지원합니다. 주요 기능은 다음과 같습니다:
- 개념적, 논리적, 물리적 모델을 위한 시각적 데이터 모델링.
- 팀 협업 및 버전 제어를 지원합니다.
- 포워드 및 리버스 엔지니어링 기능.
- 다양한 프로그래밍 언어에 대한 자동 코드 생성.
파워디자이너
PowerDesigner 는 다양한 플랫폼에서 데이터 구조를 설계하고 관리하기 위한 다양한 기능을 제공하는 포괄적인 데이터 모델링 및 엔터프라이즈 아키텍처 솔루션입니다. 주요 기능은 다음과 같습니다:
- 엔터티 관계, UML, XML 및 BPMN을 포함한 여러 데이터베이스 및 모델링 기술을 지원합니다.
- 포워드 및 리버스 엔지니어링 기능.
- 데이터 흐름을 추적하고 최적화하기 위한 데이터 이동 모델링.
- IT 아키텍처의 여러 계층에 걸쳐 변경 사항을 관리하기 위한 영향 분석 및 변경 관리입니다.
ERwin 데이터 모델러
ERwin Data Modeler 는 널리 사용되는 또 다른 데이터 모델링 도구로, 복잡한 데이터 구조를 생성, 유지 및 관리하는 기능을 제공합니다. 주요 기능은 다음과 같습니다:
- SQL Server, Oracle, MySQL 등과 같은 다양한 유형의 데이터베이스를 지원합니다.
- 개념적, 논리적, 물리적 데이터 모델을 위한 시각적 데이터 모델링.
- SQL, DDL 및 기타 프로그래밍 언어에 대한 자동 코드 생성.
- 포워드 및 리버스 엔지니어링 기능.
- 협업, 버전 제어 및 보안을 위한 중앙 집중식 모델 관리입니다.
올바른 데이터 모델링 도구를 선택하는 것은 데이터 구조의 규모 및 복잡성, 사용하는 데이터베이스 관리 시스템, 필요한 협업 수준과 같은 프로젝트의 특정 요구 사항에 따라 달라집니다. 조직을 위한 최선의 결정을 내리기 위해 다양한 도구를 평가할 때 이러한 요소를 반드시 고려하십시오.
AppMaster 사용하여 데이터 모델 구현
강력한 no-code 플랫폼인 AppMaster 백엔드, 웹 및 모바일 애플리케이션을 위한 데이터 모델 구현 프로세스를 단순화합니다. 이를 통해 데이터베이스 스키마를 설계하고, 시각적으로 설계된 비즈니스 프로세스를 사용하여 비즈니스 로직을 생성하고, REST API 및 WSS 엔드포인트를 직관적으로 생성할 수 있습니다. 데이터 모델링 요구 사항에 AppMaster 활용하면 애플리케이션 개발 프로세스를 간소화하고 아이디어를 실현하는 데 필요한 시간과 노력을 최소화할 수 있습니다.
시각적 데이터 모델링
AppMaster 의 시각적 데이터 모델링 도구를 사용하면 요소를 캔버스에 끌어다 놓아 데이터 모델을 쉽게 디자인할 수 있습니다. 해당 속성을 사용하여 엔터티를 정의하고, 엔터티 간의 관계 및 제약 조건을 지정합니다. AppMaster 다양한 데이터 유형을 지원하므로 복잡하고 정교한 데이터 모델을 쉽게 만들 수 있습니다.
백엔드 애플리케이션 및 비즈니스 프로세스
데이터 모델이 준비되면 AppMaster 강력한 Go(golang) 프로그래밍 언어를 사용하여 백엔드 애플리케이션을 생성할 수 있습니다. 이러한 애플리케이션은 매우 효율적이며 엔터프라이즈 규모의 고부하 사용 사례를 처리할 수 있습니다. AppMaster 의 비즈니스 프로세스 디자이너를 사용하면 데이터 모델과 관련된 비즈니스 로직을 시각적으로 생성할 수 있습니다. drag-and-drop 플로, 규칙 및 작업을 정의하면 수동으로 코딩할 필요 없이 애플리케이션의 핵심 기능을 빠르게 개발할 수 있습니다.
REST API 및 WSS 엔드포인트
AppMaster 데이터 모델에 대한 REST API 및 WSS 엔드포인트를 자동으로 생성하여 애플리케이션과 데이터베이스 간의 원활한 통신을 가능하게 합니다. 이러한 endpoints OpenAPI 사양을 따르므로 다양한 프런트 엔드 프레임워크 및 타사 애플리케이션과의 호환성을 보장합니다. 또한 플랫폼은 API를 효율적으로 탐색, 테스트 및 관리하는 데 도움이 되는 Swagger 문서를 생성합니다.
소스 코드 생성 및 배포
AppMaster 애플리케이션을 위한 소스 코드를 생성하여 구축할 수 있는 견고한 기반을 제공합니다. Enterprise 구독을 사용하면 애플리케이션의 전체 소스 코드에 액세스하고 온프레미스에 배포할 수 있습니다. 생성된 애플리케이션은 웹 애플리케이션용 Vue3 프레임워크와 Android용 Jetpack Compose, iOS 애플리케이션용 SwiftUI 와 함께 Kotlin을 사용하여 높은 성능과 호환성을 보장합니다.
기술 부채 제거
AppMaster 사용하는 독특한 이점 중 하나는 기술 부채를 제거하는 것입니다. AppMaster 청사진이 변경될 때마다 처음부터 애플리케이션을 다시 생성합니다. 이 접근 방식을 사용하면 애플리케이션이 최신 설계 원칙과 모범 사례로 항상 최신 상태를 유지할 수 있으므로 장기적으로 애플리케이션을 유지 관리하는 데 드는 복잡성과 비용이 크게 줄어듭니다.
결론
RDBMS의 데이터 모델링은 애플리케이션 개발 프로세스의 중요한 구성 요소입니다. 다양한 유형의 데이터 모델과 그 생성 및 구현과 관련된 기술 및 방법론을 이해하면 보다 효율적이고 효과적인 데이터베이스 설계 프로세스를 얻을 수 있습니다. AppMaster 의 직관적인 no-code 플랫폼을 사용하면 데이터 모델, 백엔드, 웹 및 모바일 애플리케이션을 시각적으로 설계 및 배포할 수 있으므로 신속한 애플리케이션 개발, 유지 관리 비용 절감 및 기술 부채 제거가 가능합니다. AppMaster 의 강력한 기능을 활용하여 개발자와 기업은 아이디어를 보다 빠르고 효율적으로 구현하여 오늘날 기술 산업에서 경쟁 우위를 확보할 수 있습니다.
