금융 데이터 모델링

금융 데이터는 일반적인 비즈니스 데이터에 비해 높은 정확성, 시의성, 규제 요구사항을 요구하는 독특한 특성을 지닌다. 그 특성은 크게 무결성, 시계열성, 그리고 규제 의존성으로 요약할 수 있다. 무결성은 거래 금액, 이자율, 고객 정보 등에서 오류가 발생할 경우 심각한 재정적 손실이나 법적 문제로 이어질 수 있어 매우 중요하다. 시계열성은 주가, 환율, 거래 내역 등 대부분의 데이터가 시간의 흐름에 따라 생성되고, 과거 패턴 분석이 미래 예측의 핵심이 된다는 점을 의미한다. 또한 금융감독원 등 규제 기관의 엄격한 데이터 보고 및 보관 규정을 준수해야 하는 규제 의존성이 강하다.

금융 데이터의 유형은 그 출처와 용도에 따라 다양하게 분류된다. 가장 기본적인 분류는 정형 데이터, 반정형 데이터, 비정형 데이터로 나눌 수 있다. 정형 데이터는 관계형 데이터베이스에 테이블 형태로 저장되는 계좌 정보, 거래 명세, 재무제표 데이터 등이 대표적이다. 반정형 데이터는 XML이나 JSON 형식의 계약서, SWIFT 메시지, ISO 20022 표준 메시지 등을 포함한다. 비정형 데이터에는 뉴스 기사, 소셜 미디어 감성, 고객 상담 녹취록, 리포트 문서 등이 해당한다.

데이터의 도메인별 유형을 살펴보면 다음과 같은 주요 범주로 구분된다.

이러한 다양한 특성과 유형을 이해하는 것은 효과적인 금융 데이터 모델링의 첫걸음이다. 올바른 모델링은 데이터의 정확한 수집, 저장, 분석을 가능하게 하여 의사 결정과 규제 준수를 지원한다.

금융 데이터 모델링의 주요 목적은 복잡하고 방대한 금융 데이터를 체계적으로 구조화하여 비즈니스 요구사항을 효과적으로 지원하는 것이다. 이는 단순한 데이터 정리가 아닌, 비즈니스 프로세스와 규제 준수 요건을 반영한 논리적 설계를 의미한다. 구체적인 목표로는 데이터의 정확성과 일관성 확보, 다양한 업무 시스템 간의 데이터 통합 용이성 제고, 그리고 데이터 분석과 리스크 관리를 위한 신뢰할 수 있는 단일 정보원을 구축하는 것이 포함된다.

모델링의 중요성은 금융 산업의 고유한 특성에서 비롯된다. 금융 데이터는 시계열 데이터 특성을 가지며, 거래 명세와 고객 정보, 시장 데이터 등이 긴밀하게 연결되어 있다. 체계적인 모델링 없이는 데이터 중복, 불일치, 무결성 저하가 발생하기 쉽다. 이는 잘못된 보고서 생성, 비효율적인 운영, 그리고 규제 기관의 감독 요구사항을 충족시키지 못하는 결과로 이어진다[1].

따라서 효과적인 금융 데이터 모델링은 운영 효율성과 전략적 의사결정의 기반이 된다. 표준화된 데이터 모델은 새로운 금융 상품 출시나 시스템 통합 시 소요 시간과 비용을 크게 절감한다. 또한 마스터 데이터 관리의 핵심 요소로서, 고객, 상품, 계좌 등 핵심 엔터티에 대한 명확한 정의를 제공함으로써 전사적 데이터 거버넌스를 강화한다. 궁극적으로 이는 기업의 데이터 자산 가치를 극대화하고 디지털 혁신을 위한 견고한 토대를 마련하는 데 결정적인 역할을 한다.

개념적 모델링은 금융 데이터 모델링 과정의 첫 번째 단계로, 비즈니스 요구사항과 규칙을 추상화하여 핵심 엔터티(Entity)와 그들 간의 관계를 정의하는 작업이다. 이 단계에서는 기술적인 구현 세부사항보다는 업무 영역의 개념과 구조를 이해하는 데 중점을 둔다. 주로 엔터티-관계 다이어그램(ERD, Entity-Relationship Diagram)이라는 시각적 도구를 사용하여 모델을 표현한다.

ERD는 주요 구성 요소인 엔터티, 속성, 관계를 통해 시스템의 청사진을 제시한다. 금융 도메인에서는 '고객', '계좌', '거래', '대출상품', '카드' 등이 핵심 엔터티가 될 수 있다. 각 엔터티는 '고객번호', '계좌잔액', '거래일시'와 같은 속성을 가지며, 엔터티 간에는 '고객은 하나 이상의 계좌를 보유한다', '한 계좌에서 다수의 거래가 발생한다'와 같은 관계가 정의된다. 이러한 관계는 카디널리티(1:1, 1:N, M:N)로 구체화된다.

개념적 모델링의 결과물은 이해관계자(비즈니스 사용자, 분석가, 개발자) 간의 소통을 원활하게 하는 공통의 언어 역할을 한다. 이는 이후 단계인 논리적 모델링의 기초가 되며, 데이터 구조에 대한 오해와 불일치를 사전에 방지하는 데 결정적이다. 특히 복잡한 규제와 프로세스를 가진 금융 시스템에서는 정확한 개념적 모델이 데이터의 정합성과 비즈니스 규칙의 명확한 구현을 보장하는 토대가 된다.

논리적 모델링은 개념적 모델링 단계에서 정의된 비즈니스 요구사항과 엔터티 관계를, 특정 데이터베이스 관리 시스템(DBMS)에 독립적인 형태로 구체화하는 과정이다. 이 단계에서는 개체-관계 모델(ERD)을 기반으로 모든 속성(Attribute)을 상세히 정의하고, 정규화(Normalization)를 통해 데이터의 중복을 최소화하고 무결성을 보장하는 논리적 구조를 설계한다. 핵심 목표는 비즈니스 규칙을 데이터 구조에 정확히 반영하고, 향후 물리적 모델링을 위한 견고한 청사진을 제공하는 것이다.

주요 작업으로는 엔터티를 구체적인 테이블(Table)로 변환하고, 각 테이블의 기본 키(Primary Key)와 외래 키(Foreign Key) 관계를 명확히 설정하며, 모든 컬럼의 데이터 타입(Data Type, 예: VARCHAR, DECIMAL, DATE), 제약 조건(Constraint, 예: NOT NULL, UNIQUE), 도메인 규칙을 정의하는 것이 포함된다. 금융 도메인에서는 특히 데이터의 정확성과 추적 가능성이 중요하므로, 거래 일자, 계좌 번호, 금액, 통화 코드와 같은 핵심 속성에 대한 엄격한 규칙이 설정된다.

이 단계에서 수행되는 정규화는 일반적으로 제3정규형(3NF) 이상까지 진행되어, 데이터 업데이트 이상(Update Anomaly)을 방지한다. 예를 들어, 대출 계약 정보를 모델링할 때, 대출 기본 정보, 상환 일정, 고객 정보 등을 적절히 분리하여 설계한다. 또한, 금융 데이터 표준을 참조하여 코드화된 값(예: ISO 4217 통화 코드, ISO 20022 거래 유형)의 사용을 정의하여 시스템 간 상호운용성을 높인다. 최종 산출물은 완성된 논리 데이터 모델(LDM)과 상세한 데이터 사전(Data Dictionary)이다.

물리적 모델링은 논리적 모델링 단계에서 정의된 구조를 특정 데이터베이스 관리 시스템(DBMS)의 실제 저장 구조로 변환하는 과정이다. 이 단계에서는 성능, 보안, 가용성 등 운영 환경의 요구사항을 반영하여 구체적인 구현 설계를 완성한다.

주요 작업으로는 테이블과 컬럼의 물리적 이름 정의, 데이터 타입 및 길이 지정, 인덱스 설계, 파티셔닝 및 클러스터링 전략 수립, 저장 공간 할당 계획 수립 등이 포함된다. 금융 데이터의 경우, 트랜잭션 처리 성능을 보장하기 위해 접근 경로를 최적화하는 인덱스 전략이 특히 중요하다. 대량의 시계열 데이터를 효율적으로 관리하기 위해 파티셔닝을 적용하는 것도 일반적인 기법이다.

이 단계의 결과물은 DDL(Data Definition Language) 스크립트로 구체화되며, 이를 통해 실제 데이터베이스 스키마가 생성된다. 물리적 모델링은 시스템의 전반적인 성능과 확장성을 결정하므로, 예상되는 데이터 양, 트랜잭션 부하, 조회 패턴 등을 종합적으로 분석하여 진행해야 한다.

은행 업무 도메인의 데이터 모델링은 계좌, 대출, 결제라는 세 가지 핵심 업무 흐름을 중심으로 구조화된다. 이 모델들은 고객, 상품, 거래라는 기본 엔터티를 공유하면서도 각 업무의 특수한 요구사항을 반영한다. 예를 들어, 계좌 모델은 잔액과 거래 내역 관리에 중점을 두는 반면, 대출 모델은 계약 조건, 상환 일정, 연체 위험 관리에 초점을 맞춘다. 이러한 모델은 서로 긴밀하게 연결되어 있어, 하나의 고객 정보 변경이 여러 업무 영역에 동시에 반영되어야 하는 일관성을 유지하는 것이 중요하다.

계좌 관련 데이터 모델은 주로 수신 계좌와 여신 계좌로 구분된다. 수신 계좌(예: 예금, 적금) 모델은 계좌 개설 정보, 이자율, 입출금 거래 명세, 현재 잔고를 관리한다. 반면, 대출 업무를 위한 데이터 모델은 대출 신청, 심사, 계약, 출금, 상환, 그리고 부도 처리까지의 전 주기 데이터를 포착한다. 여기에는 대출 금액, 만기, 금리 유형(고정/변동), 담보 정보, 상환 예정표 등이 포함된다. 이 두 모델은 고객 엔터티를 통해 연결되어 고객의 총 자산과 부채를 통합적으로 조회할 수 있는 기반을 제공한다.

결제 시스템의 데이터 모델은 실시간 결제와 배치 결제를 모두 지원해야 한다. 핵심 엔터티로는 결제 지시, 결제 채널(인터넷뱅킹, ATM, 오픈뱅킹 API 등), 수취인 정보, 그리고 최종적인 결제 이체 기록이 있다. 모델은 결제의 상태(지시됨, 처리 중, 완료, 실패)를 추적하고, 수수료 계산, 제한시간 내 처리, 그리고 자금 세탁 방지 규정을 위한 거래 모니터링 데이터를 포함할 수 있다. 특히 ISO 20022와 같은 국제 표준 메시지 포맷을 채택하면, 다양한 금융기관 간 원활한 데이터 교환을 위해 내부 데이터 모델을 표준 외부 형식에 매핑하는 작업이 필요하다.

이러한 모델들은 단순히 데이터를 저장하는 것을 넘어, 실시간으로 계좌 잔고를 갱신하거나 대출 한도를 검증하는 등의 업무 규칙을 내재화한다. 따라서 정확한 모델링은 은행의 핵심 업무 시스템의 신뢰성과 효율성을 직접적으로 결정한다.

투자 및 자산 관리 분야의 데이터 모델링은 포트폴리오 구성, 자산배분, 성과 분석, 규제 준수 보고를 위한 기초 구조를 제공하는 것을 핵심 목표로 한다. 이 도메인의 모델은 금융 상품의 복잡한 계층 구조와 다양한 가격 평가 방법론, 그리고 고객별 보유 포지션과 거래 이력을 체계적으로 연결해야 한다. 주요 엔티티는 증권, 펀드, 파생상품과 같은 금융 자산과, 이를 보유하는 고객 또는 계정, 그리고 발생하는 모든 매매 거래 기록이다.

모델은 자산의 정적 속성(예: ISIN 코드, 발행 기관, 만기일)과 동적 속성(예: 일별 시세, 이자율, 신용등급)을 분리하여 관리하는 경우가 많다. 특히 수익률 계산, 리스크 측정(예: 변동성, 베타), 벤치마크 대비 성과 분석을 지원하기 위해 거래 데이터, 시장 데이터, 참조 데이터가 통합되어야 한다. 아래 표는 투자 관리 모델의 핵심 엔티티와 관계를 간략히 보여준다.

자산운용사나 증권사의 시스템에서는 실시간으로 변하는 시장 데이터를 처리하고, 대규모 트랜잭션 데이터를 저장하며, 복잡한 재무제표와 성과 보고서를 생성해야 한다. 따라서 모델은 높은 확장성과 유연성을 가져야 하며, 국제증권식별번호(ISIN)나 계좌번호와 같은 표준 식별자를 활용한 데이터 통합이 필수적이다. 또한 MiFID II, 개인정보보호법과 같은 규정에 따른 거래 보고서와 적합성 평가를 위한 데이터 추적이 모델에 반영되어야 한다[2].

리스크 관리는 금융 기관의 핵심 기능으로, 신용 리스크, 시장 리스크, 운영 리스크는 그 주요 구성 요소이다. 각 리스크 유형은 고유한 데이터 요구사항을 가지며, 효과적인 모델링은 리스크 측정, 모니터링, 완화를 위한 기초를 제공한다. 데이터 모델은 다양한 내부 및 외부 데이터 소스를 통합하여 리스크 노출에 대한 통합된 시각을 구축하는 데 목적이 있다.

신용 리스크 모델링은 채무자의 부도 위험을 평가하는 데 중점을 둔다. 주요 데이터 엔티티는 채무자, 신용 등급, 계약, 담보 등이다. 모델은 PD(부도확률), LGD(손실시 회수율), EAD(부도시 예상금액)와 같은 핵심 위험 지표를 계산하기 위한 데이터 흐름과 관계를 정의한다. 시장 리스크 모델링은 금리, 환율, 주가 등 시장 변수의 변동으로 인한 손실 위험을 다룬다. 포트폴리오, 금융 상품, 시장 데이터 피드, VaR(위험가치) 계산 결과가 주요 구성 요소이다.

운영 리스크 모델링은 내부 프로세스, 시스템, 인력 또는 외부 사건의 실패로 인한 손실을 포착한다. 이는 다른 리스크 유형보다 더 다양하고 구조화되지 않은 데이터를 다루는 특징이 있다. 주요 데이터 영역은 다음과 같다.

이러한 모델들은 종종 리스크 데이터 집약체(RDA)라는 통합 데이터 레이어를 구성하여, 바젤 규제 및 국제회계기준(IFRS) 9과 같은 규제 및 회계 기준을 준수하는 보고서 생성을 지원한다. 최근에는 머신 러닝 기법을 활용하여 비정형 데이터를 분석하고 리스크 선행 지표를 발굴하는 모델링 접근법도 확대되고 있다.

금융 데이터 표준은 금융 기관 간 또는 시스템 간 데이터 교환과 해석의 일관성을 보장하기 위한 공통의 정의, 구조, 형식을 제공한다. 이러한 표준은 데이터 통합을 촉진하고, 상호운용성을 높이며, 규제 보고와 리스크 관리의 효율성을 증대시킨다. 금융 산업에서는 특히 FIBO와 ISO 20022가 널리 채택되는 대표적인 표준이다.

FIBO(Financial Industry Business Ontology)는 온톨로지 기반의 개념적 표준으로, 금융 비즈니스 용어, 개념, 관계를 공식적으로 정의한다. W3C의 OWL(Web Ontology Language)을 기반으로 구축되어 기계가 읽고 처리할 수 있는 형태를 지닌다. FIBO는 금융 상품, 파생상품, 대출, 증권 등의 복잡한 개념을 명확히 정의함으로써 데이터 의미의 모호성을 제거하고, 마스터 데이터 관리와 규제 준수 보고에 기여한다.

반면, ISO 20022는 금융 메시지의 표준화에 초점을 맞춘다. 이는 국제 금융 거래, 특히 결제 시스템, 증권 결제, 외환 거래에서 사용되는 전자 메시지의 구조, 데이터 요소, 비즈니스 프로세스를 정의한다. XML 형식을 주로 사용하며, 단일한 통합 메시지 표준을 제공하여 다양한 국가와 시스템 간의 효율적이고 정확한 데이터 교환을 가능하게 한다. 많은 중앙은행과 국제 결제 시스템이 ISO 20022로의 전환을 진행 중이다.

두 표준은 상호 보완적인 역할을 한다. FIBO는 데이터의 의미와 개념적 관계를 정의하는 '무엇(What)'에 가깝고, ISO 20022는 그 데이터가 실제 시스템 간에 어떻게 구조화되어 전송되는지에 대한 '어떻게(How)'를 다룬다. 이들의 채택은 데이터 품질을 향상시키고, 시스템 통합 비용을 절감하며, 글로벌 금융 규제 요구사항을 충족하는 데 필수적이다.

금융 데이터 모델링에서 데이터 품질 관리는 신뢰할 수 있는 의사결정과 규제 준수의 핵심 기반이다. 이 과정은 데이터가 정확성, 완전성, 일관성, 적시성, 유일성, 타당성 등의 기준을 충족하도록 보장하는 체계적인 활동을 포함한다. 품질이 낮은 데이터는 잘못된 리스크 관리 평가, 부정확한 재무 보고, 비효율적인 운영으로 이어져 금융 기관에 심각한 재정적 손실과 명예 훼손을 초래할 수 있다.

데이터 품질 관리의 주요 활동은 품질 기준 정의, 지속적인 모니터링, 오류 식별 및 수정(클렌징)의 주기를 따른다. 일반적인 접근 방식은 다음과 같다.

효과적인 관리를 위해서는 기술적 접근과 조직적 체계가 결합되어야 한다. 기술적으로는 데이터 프로파일링 도구, 마스터 데이터 관리(MDM) 시스템, 자동화된 검증 워크플로우가 활용된다. 조직적으로는 명확한 데이터 소유권과 책임을 정의하고, 데이터 거버넌스 체계 내에 품질 관리 프로세스를 공식적으로 편입시켜야 한다. 특히 규제 준수 요구사항(예: 바젤 III의 신용 리스크 데이터 요건)과 내부 감사 기준을 충족시키기 위해서는 데이터 품질에 대한 감사 추적성과 문서화가 필수적이다.

전통적인 금융 데이터 모델링은 주로 정형화된 데이터와 온프레미스 데이터 웨어하우스를 중심으로 이루어졌다. 그러나 빅데이터 시대의 도래로 금융 기관은 소셜 미디어 감성 분석, 기계 로그, IoT 센서 데이터 등 방대한 양의 비정형 및 반정형 데이터를 처리해야 하는 과제에 직면했다. 이에 따라 모델링 패러다임은 대규모 데이터 세트를 효율적으로 저장, 처리, 분석할 수 있는 새로운 접근법으로 진화하게 되었다.

클라우드 컴퓨팅은 이러한 변화의 핵심 인프라가 되었다. 아마존 웹 서비스, 마이크로소프트 애저, 구글 클라우드 플랫폼과 같은 퍼블릭 클라우드 또는 하이브리드 클라우드 환경을 활용하면, 확장성과 유연성이 뛰어난 데이터 플랫폼을 구축할 수 있다. 클라우드 기반 모델링은 데이터 레이크 아키텍처를 채택하는 경우가 많다. 데이터 레이크는 모든 형태의 원본 데이터를 그대로 저장한 후, 필요에 따라 스키마 온 리드 방식으로 변환 및 분석한다. 이는 기존의 사전에 엄격한 스키마를 정의하는 ETL 프로세스와 대비된다.

빅데이터 환경에서의 모델링 기법은 다음과 같은 특징을 보인다.

이러한 접근법은 실시간 리스크 분석, 사기 탐지, 개인화된 금융 상품 추천 등 고도화된 애플리케이션을 가능하게 한다. 그러나 데이터 보안, 규제 준수, 클라우드 벤더 종속성, 그리고 기존 시스템과의 통합은 여전히 중요한 도전 과제로 남아 있다[4].

실시간 스트리밍 데이터 처리는 연속적으로 생성되는 데이터 흐름을 지연 없이 분석하고 처리하는 기술을 말한다. 금융 분야에서는 고빈도 거래 데이터, 시장 데이터 피드, 로그 데이터, 사기 탐지 신호 등이 주요 스트리밍 데이터 원천이 된다. 이 기술의 핵심은 데이터가 발생하는 즉시 인메모리 처리를 통해 통찰을 도출하고, 필요에 따라 즉각적인 조치를 취할 수 있게 하는 데 있다.

처리 아키텍처는 일반적으로 Apache Kafka나 Amazon Kinesis와 같은 메시지 큐 또는 스트리밍 플랫폼을 통해 데이터를 수집한다. 이후 Apache Flink, Apache Spark Streaming, 또는 Apache Storm과 같은 스트림 처리 엔진이 이 데이터에 대한 윈도우 집계, 패턴 매칭, 이상 탐지 등의 연산을 수행한다. 처리 결과는 실시간 대시보드, 알림 시스템, 또는 다운스트림 애플리케이션에 전달되어 활용된다.

금융 도메인에서의 주요 적용 사례는 다음과 같다.

이러한 처리를 구현할 때의 주요 고려사항으로는 데이터의 정확성과 순서 보장, 시스템의 확장성과 장애 허용 능력, 그리고 엄격한 데이터 보안과 개인정보 보호 요건을 충족시키는 것이 포함된다. 또한 배치 처리 시스템과의 통합을 통해 실시간 통찰과 역사적 데이터 분석을 결합하는 람다 아키텍처나 카파 아키텍처가 종종 채택된다.

금융 데이터 모델링에서 데이터 통합은 가장 핵심적인 도전 과제 중 하나이다. 금융 기관은 내부적으로는 은행 업무, 투자 및 자산 관리, 리스크 관리 등 다양한 부서에서 생성되는 데이터를, 외부적으로는 시장 데이터, 고객 데이터, 거래 상대방 데이터 등 여러 소스에서 유입되는 데이터를 통합해야 한다. 이러한 데이터는 종종 서로 다른 형식, 구조, 업데이트 주기를 가지고 있으며, 이를 하나의 일관된 데이터 모델 하에서 관리하지 않으면 데이터의 신뢰성과 활용 가치가 크게 떨어진다. 효과적인 통합을 위해서는 개념적 모델링 단계에서부터 전사적 관점의 통합 엔터티와 관계를 정의하고, 논리적 모델링을 통해 표준화된 데이터 사전을 구축하는 것이 필수적이다.

데이터 일관성 유지는 통합 과정과 직결된 문제이다. 동일한 고객 정보가 계좌 시스템과 대출 시스템에서 서로 다르게 기록되거나, 동일한 금융 상품에 대한 평가가 부서마다 상이할 수 있다. 이러한 불일치는 잘못된 보고, 비효율적인 운영, 그리고 잘못된 리스크 관리 결정으로 이어질 수 있다. 일관성을 유지하기 위한 핵심 접근법은 싱글 뷰를 구축하는 것이다. 이는 모든 데이터 소스로부터 정보를 수집하여 표준화하고, 중복을 제거한 후, 하나의 통합된 정보 소스로 제공하는 것을 의미한다. 이를 구현하기 위해 마스터 데이터 관리(MDM) 시스템과 레퍼런스 데이터 관리 체계가 널리 사용된다.

데이터 통합과 일관성 유지를 위한 구체적인 해결 방안은 다음과 같은 기술과 프로세스를 포함한다.

이러한 접근법들은 각각 장단점을 가지고 있으며, 기관의 규모, 기존 시스템 환경, 비즈니스 요구사항에 따라 조합하여 적용된다. 궁극적인 목표는 분산된 데이터 소스로부터 정확하고, 시의적절하며, 일관된 정보를 제공하여 의사결정을 지원하고, 규제 준수 요건을 충족시키는 것이다.

금융 데이터 모델링은 국제적으로 엄격한 규제 프레임워크를 준수해야 한다. GDPR(일반 데이터 보호 규칙)은 유럽 연합 내 개인 데이터 처리에 적용되며, 금융 기관은 고객 데이터의 수집, 저장, 처리 목적을 투명하게 공개하고 데이터 주체의 권리를 보장하는 모델을 설계해야 한다. 이는 데이터의 은닉처리 및 삭제권 구현과 같은 특정 기능을 데이터 모델에 반영하는 것을 의미한다.

바젤 III는 은행의 자본 적정성, 유동성, 레버리지에 관한 국제 규제 기준이다. 데이터 모델은 리스크 가중 자산, 자본 비율, 유동성 커버리지 비율과 같은 핵심 위험 지표를 정확하게 계산하고 보고할 수 있도록 구축되어야 한다. 이를 위해서는 신용 리스크, 시장 리스크, 운영 리스크에 관련된 데이터 요소들이 명확히 정의되고 통합되어야 한다.

다른 주요 규제로는 금융 거래 보고를 위한 MiFID II/MiFIR, 미국의 도드-프랭크 법, 그리고 국제재무보고기준 등이 있다. 이러한 규제들은 각각 거래 보고의 투명성, 소비자 보호, 재무제표 공시의 표준화를 요구하며, 데이터 모델은 관련 규정에서 요구하는 데이터 속성, 보관 기간, 보고 형식을 수용할 수 있어야 한다.

규제 준수를 위한 효과적인 데이터 모델링의 핵심은 메타데이터 관리와 데이터 계보 추적이다. 데이터의 출처, 변환 과정, 사용 내역을 명확히 기록함으로써 감사 추적성을 확보하고 규제 당국의 검증 요구에 대응할 수 있다. 또한 규제 요건은 지속적으로 변화하므로, 데이터 모델은 새로운 요구사항을 유연하게 반영할 수 있는 확장성을 갖추는 것이 중요하다.