데이터베이스 학원 개념 알기, 학습

데이터란?

데이터는 한 사람, 장소, 사물 또는 개체에 대해 캡처 및 저장된 모든 정보뿐만 아니라 해당 엔터티의 특성도 의미합니다.

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예를 들어, 지역 식당에 대한 정보를 캡처 및 저장하는 경우 각 식당은 하나의 엔터티이고 해당 이름, 주소, 영업시간은 해당 엔터티의 특성입니다. 자주 이용하는 식당에 대해 수집 및 저장하는 모든 정보가 데이터입니다.

 

 

 

데이터베이스(DB)란?

가장 기본적인 정의에서 데이터베이스는 상호관련된 정보의 컬렉션입니다. 종이에 식료품 목록을 쓰면 작은 아날로그 데이터베이스가 만들어지는 것입니다.

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그러나 컴퓨터 과학에서 데이터베이스란 컴퓨터 시스템에 데이터로 저장되는 정보의 컬렉션으로 정의합니다. 예를 들어 지역 식료품의 재고 등인 것입니다.

 

 

데이터베이스의 용도

데이터베이스는 더 쉽게 관리하고 액세스 할 수 있도록 데이터를 저장하고 구성하는 데 사용됩니다.

데이터 컬렉션이 확장되고 더 복잠해짐에 따라 데이터를 구성하고 액세스 하는 것이 더욱 복잡해지고 있습니다.

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이 문제를 해결하기 위해 관리 도구 계층이 포함된 DBMS(데이터베이스 관리 시스템)를 사용합니다.

 

 

데이터베이스의 유형

데이터베이스는 광범위하게 관계형 데이터베이스와 비관계형 데이터베이스로 그룹화됩니다.

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관계형 데이터베이스

관계형 데이터베이스에서 데이터는 각 엔터티에 대한 정보를 저장하고 행과 열을 통해 미리 정의된 범주를 나타내는 테이블로 구성됩니다. 이 정형 데이터는 효율적이고 유연하게 액세스 할 수 있습니다.

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비관계형 데이터베이스

비관계형 데이터베이스는 비정형 또는 반정형 데이터를 저장하며, 관계형 데이터베이스가 하는 방식으로 열과 행이 있는 테이블을 사용하지 않습니다. 대신 비관계형 데이터베이스는 저장되는 데이터 형식의 특정 요구사항에 맞게 최적화된 스토리지 모델을 사용합니다. 비관계형 데이터베이스를 사용하면 더 큰 분산 데이터 세트를 빠르게 액세스, 업데이트, 분석할 수 있습니다.

 

 

데이터베이스의 사례

데이터베이스는 보이지 않는 미스터리처럼 느껴질 수 있지만,

우리 삶의 대부분은 매일 데이터베이스와 상호 작용하고 있습니다.

데이터베이스의 사례는 다음과 같습니다.

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1. 금융 거래

2. 전자상거래 카탈로그

3. 소셜 네트워크

4. 맞춤형 결과

5. 비즈니스 분석

 

 

 

금융 거래

은행에서는 데이터베이스를 사용하여 잔액 조회부터 계좌 간 이체에 이르는 모든 고객 트랜잭션을 추적합니다. 이 트랜잭션은 거의 즉시 수행되어야 하며 대량의 트랜잭션 데이터는 항상 최신 상태여야 합니다.

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이를 위해 은행에서는 다수의 고객, 트랜잭션의 빈번한 데이터 변경, 빠른 응답 시간을 처리할 수 있는 관계형 데이터베이스를 사용하여 빌드된 온라인 트랜잭션 처리 시스템을 사용합니다.

 

 

 

 

전자상거래 카탈로그

전자상거래 웹 사이트가 있는 경우 카탈로그에는 각각 다양한 특성이 있는 개별 제품이 포함됩니다.

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문서 중심 데이터베이스(비관계형 데이터베이스의 예)는 개별 문서를 사용하여 단일 제품의 모든 특성을 설명하며, 다른 제품에 영향을 주지 않고 문서의 특성을 변경할 수 있습니다.

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메모리 내 데이터베이스는 일반적으로 재고 및 가격과 같은 자주 액세스하는 전자상거래 데이터를 캐시하는 데 사용되어 데이터 검색 속도를 높이고 데이터베이스에 대한 부하를 줄입니다.

 

 

 

 

소셜 네트워크

 

소셜 네트워크에 가입하면 해당 네트워크를 사용하는 모든 사용자의 비관계형 데이터베이스에 사용자의 정보가 추가됩니다. 해당 네트워크가 다른 사용자와 연결하면 사용자는 소셜 그래프의 일부가 됩니다.

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친구 또는 전문가 연결의 필터링된 목록을 보고 해당 친구와 인맥이 아는 새로운 사용자를 검색할 수 있는 건 이 때문입니다.

 

 

 

맞춤형 결과

비관계형 데이터베이스는 매우 일반적인 현상이 되어 알아차리지 못할 수도 있는 온라인 개인화의 기반이 됩니다. 여행 웹 사이트를 통해 항공편을 예약하는 경우 호텔과 렌터카를 예약하는 옵션도 표시됩니다.

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이 웹 사이트의 데이터베이스에는 시간, 비용 또는 노력을 절약해 주는 맞춤형 제안을 제공하는 데 사용되는 풍부한 비정형 정보(항공편 정보, 여행 선호 사항, 이전 자동차 또는 호텔 예약 사항)가 포함되어 있습니다.

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마찬가지로 메모리 내 데이터베이스는 애플리케이션을 사용하는 동안 검색 기본 설정 또는 쇼핑 카트와 같은 임시 사용자 데이터를 효율적으로 저장하기 위한 세션 저장소로 사용됩니다.

 

 

 

비즈니스 분석

조직이 자체 데이터에서 인사이트를 얻으려는 경우 관계형 데이터베이스는 분석을 관리하는 데 도움이 됩니다. 예를 들어 기술 지원 센터는 문제 유형, 문제 해결 시간, 고객 만족도를 비롯한 다양한 차원에서 고객 문제를 추적할 수 있습니다.

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테이블 구조를 사용하는 관계형 데이터베이스는 한 번에 두 개 차원을 사용하여 고객 문제 데이터를 구성하지만, 온라인 분석 처리 시스템을 통해 지원 센터에서 한 번에 두 개 이상의 테이블을 볼 수 있으므로 다차원 분석이 가능하여 많은 양의 데이터를 고속으로 처리할 수 있습니다.

 

 

데이터베이스의 전망

데이터베이스 개발자는 지능정보사회로의 급격한 전환에 따라 중대한 기로에 서있습니다. 4차 산업혁명에서 제조업의 스마트 팩토리 혁신을 위해서 스마트센서, 사물인터넷, 빅데이터, 3D 프린터 등의 최신 기술을 융합해 제품 설계부터 생산, 유통 및 사후 서비스까지 완전 자동화를 실현해야 합니다.

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지능정보사회에서는 신규 제품과 서비스 생성, 공정의 최적화 및 자동화, 마케팅 개선, 새로운 조직 관리 방식 혹은 의사결정 방식의 개선, 연구개발 개선 등 거의 모든 비즈니스 영역에 걸쳐 데이터 분석이 중요한 역할을 차지하고 있습니다.​

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지속적인 데이터베이스 산업의 성장 배경에는 기존 PC 기반의 온라인 서비스로 제공되던 데이터베이스서비스가 모바일 환경으로 전환되고, 사회미디어(Social Media)가 개인의 소통 도구에서 그치지 않고 기업의 혁신적인 마케팅, CRM도구로 진화하면서 모바일 기반의 비즈니스가 확산되고 있기 때문입니다.

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스마트폰을 비롯한 모바일기기의 폭발적인 증가는 데이터 사용의 폭증으로 이어지고 이는 자연스럽게 고객만족을 추구하는 기업들의 실시간 대용량 데이터 분석에 대한 수요로 이어졌습니다. 이러한 빅데이터 환경의 도래로 전 산업에서 빅데이터를 활용한 데이터베이스 분석 기법이 발전하고 있으며, 빅데이터의 실제적인 활용은 향후 관련 산업의 안정적인 수요로 작용할 것으로 전망됩니다.

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특히 데이터베이스 관련 기술은 최근 관심이 집중되고 있는 딥러닝, 패턴인식과 같은 인공지능기술과 데이터 분석 및 데이터과학의 기초가 됩니다.

 

 

이번 포스팅에서는 데이터베이스 뜻과 유형 및 사례, 전망을 알아보았습니다.

​데이터베이스 관련 학습을 원하시거나 더 궁금한 점이 있으시다면

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