핵심 요약
데이터·정보·DIKW, 암묵지·형식지와 지식 변환, 데이터베이스의 특징과 CRM·
본문
데이터·정보·DIKW, 정성·정량 데이터, 메타데이터와 집계
데이터는 관찰·측정·기록한 값이고, 정보는 그 값을 목적에 맞게 정리·해석해 질문에 답할 수 있게 만든 결과다. 같은 값도 사용 맥락에 따라 어떤 분석에서는 정보이고 다른 분석에서는 다시 입력 데이터가 될 수 있다.
DIKW는 의미가 더해지는 흐름을 설명한다.
- Data: 원시 관찰과 기록
- Information: 목적에 맞게 정리된 결과
- Knowledge: 반복되는 관계·규칙
- Wisdom: 목표와 제약을 고려한 행동 판단
숫자로 저장했다고 모두 정량 데이터가 되는 것은 아니다. 만족도 1~5처럼 순서를 나타내기 위해 숫자를 붙인 범주는 코드 간 간격과 비율이 실제 의미를 갖는지 따로 판단해야 한다.
값을 해석하려면 단위, 시각, 대상, 수집 방법, 코드 정의 같은 메타데이터가 필요하다. 또한 평균·합계 같은 집계는 판단을 빠르게 하지만 세부 분포를 잃을 수 있다. 평균 배송시간만으로 상위 5% 지연시간을 복원할 수 없는 이유가 여기에 있다.
데이터베이스·DBMS의 정의와 통합·저장·운영·공유 특성
데이터베이스는 조직이 지속적으로 사용할 데이터를 통합해 저장·관리하는 체계이고, DBMS는 이를 정의·조회·변경하고 무결성·동시성·보안·복구를 관리하는 소프트웨어다.
대표 특성은 다음처럼 연결해 기억하면 된다.
- 통합 데이터: 같은 사실을 제각각 관리해 생기는 중복·불일치를 줄인다.
- 저장 데이터: 지속적으로 보존한다.
- 운영 데이터: 실제 업무에 계속 사용한다.
- 공유 데이터: 권한이 있는 여러 사용자·업무가 함께 사용한다.
DBMS는 데이터 자체뿐 아니라 스키마·자료형·제약조건 같은 메타데이터도 카탈로그나 데이터 사전에 관리한다.
무결성·트랜잭션·동시성·복구·스키마와 데이터 독립성
무결성은 데이터가 정해진 규칙을 지키도록 하는 성질이다. 주문의 customer_id가 실제 고객만 가리켜야 한다면 참조 무결성 제약을 둔다.
여러 사용자가 동시에 데이터를 바꾸면 같은 초기값을 읽고 서로 충돌할 수 있다. 트랜잭션과 동시성 제어는 관련 변경을 하나의 논리적 작업으로 관리하고 경쟁 갱신이 일관성을 깨지 않게 한다. 장애가 발생하면 로그 등을 이용해 완료된 작업은 보존하고 미완료 작업은 일관된 상태로 정리한다.
데이터 독립성은 저장 구조나 논리 구조의 변경이 다른 계층에 미치는 영향을 줄이는 개념이다.
- 물리적 데이터 독립성: 테이블의 논리 구조는 유지한 채 인덱스·파일 배치 등 물리 저장 방식을 바꿀 수 있다.
- 논리적 데이터 독립성: 개념적 논리 구조가 바뀌어도 외부 뷰나 응용에 미치는 영향을 줄인다.
OLTP·
OLTP는 주문 등록·결제·재고 차감처럼 짧고 빈번한 거래를 빠르고 일관되게 처리하는 데 적합하다. OLAP은 장기간 데이터를 다차원으로 조회·집계하며 분석하는 성격이 강하다.
데이터웨어하우스는 여러 운영 시스템의 데이터를 공통 기준으로 통합하고 장기 이력을 보존해 분석에 활용하는 저장 구조다. 특정 부서·주제 중심으로 필요한 데이터만 구성하면 데이터마트가 된다.
운영 DB에서 수년치 전체 데이터를 반복 스캔하면 거래 처리와 자원 경합이 생길 수 있으므로 분석용 저장소로 부하를 분리하는 설계가 자주 사용된다.
CRM·
대표 업무 활용을 목적 중심으로 구분한다.
- CRM: 구매·상담·캠페인 반응 등 고객 접점 데이터를 연결해 고객 관계를 관리
- ERP: 회계·구매·재고·생산 등 내부 자원과 프로세스를 통합
- SCM: 공급업체·재고·물류·판매를 연결해 공급망을 관리
- BI: 통합 데이터를 지표·보고서·대시보드로 제공해 의사결정을 지원
- KMS: 조직의 문서·경험·노하우를 축적·검색·공유·재사용
여러 원천을 결합할 때는 열 이름만 맞추면 충분하지 않다. 동일 고객을 무엇으로 식별할지, 코드·단위·형식·갱신 시점을 어떻게 통일할지 정한 뒤 추출·변환·적재(ETL)해야 한다.
ADsP 시험 핵심 보충
- 암묵지는 경험·노하우처럼 개인에게 내재되어 전달하기 어려운 지식이다. 형식지는 문서·매뉴얼처럼 표현하고 공유할 수 있는 지식이다.
- 지식 변환은 공동화(암묵지→암묵지), 표출화(암묵지→형식지), 연결화(형식지→형식지), 내면화(형식지→암묵지)로 구분한다.
- 데이터베이스의 정의적 특징은 통합·저장·운영·공유 데이터다. 일반적 시스템 특성으로 실시간 접근, 계속적 변화, 동시 공유, 내용에 의한 참조를 구분한다. 내용에 의한 참조는 물리적 주소 대신 값이나 조건으로 데이터를 찾는 것이다.
복습 문제
답을 생각한 뒤 정답과 근거를 펼쳐 보세요.
12라는 값만으로 냉장 기준 초과 여부를 판단하기 어려운 이유를 쓰시오.
정답과 근거
단위·측정 시각·대상·위치 같은 메타데이터가 없기 때문이다. 숫자 하나만으로는 값의 의미와 적용 기준을 정할 수 없다.
상품 테이블 구조는 그대로인데 인덱스와 저장 장치 배치만 바꾸었다. 어떤 데이터 독립성과 가장 관련이 깊은가?
정답과 근거
물리적 데이터 독립성이다. 논리 구조와 응용 인터페이스는 유지한 채 저장·접근 방식을 바꾸는 상황이다.
장기 이력을 통합해 전사 분석에 쓰는 저장소와 특정 부서용 분석 집합을 각각 무엇이라 하는가?
정답과 근거
전사 통합·장기 이력 저장소는 데이터웨어하우스, 특정 부서·주제 중심 집합은 데이터마트다.
온라인·오프라인 고객 식별자가 달라 같은 고객이 중복 집계된다. 적재 전에 우선할 조치는 무엇인가?
정답과 근거
동일 개체를 연결할 매칭 기준을 정하고 식별자·코드·형식을 표준화해야 한다. 열 이름만 같게 바꾸는 것으로는 의미 불일치를 해결할 수 없다.