1과목 1장 : 데이터의 이해
※ 1장, 2장, 3장 등은 책을 기준으로 나눴습니다. 책 : ADsP 한 권으로 끝내기
1. 데이터와 정보
데이터의 정의
옥스포드 사전의 데이터 정의 : 추론과 추정의 근거를 이루는 사실
> 데이터는 단순 객체로서의 가치뿐만 아니라 다른 객체와의 상호관계 속에서 가치를 가짐
1. 존재적 특성 : 객관적 사실(fact) > 개별 데이터 자체로는 의미가 중요하지 않은 객관적인 사실임
2. 당위적 특성 : 추론, 예측, 전망, 추정을 위한 근거(basis)로 기능 > 다른 객체와의 상호관계 속에서 가치를 가짐
데이터의 유형
데이터의 유형에는 정성적 데이터(qualitative data)와 정량적 데이터(quantitative data)가 있음
•정성적 데이터 : 자료의 성질과 특징을 자세히 풀어 쓰는 방식 (주관적인 측면)
•정량적 데이터 : 자료를 수치화하는 것
지식경영 핵심 이슈
지식의 차원에 대해 널리 활용되는 두 가지 차원 : 암묵지, 형식지
•암묵지 : 개인에게 습득되지만 겉으로는 드러나지 않는 지식
•형식지 : 암묵지가 외부로 표출, 여러 사람이 공유할 수 있는 지식
암묵지와 형식지의 상호 작용 (S-E-C-I 모델)
•공통화(Socialization) : 암묵지 지식을 다른 사람에게 알려줌
•표출화(Externalization) : 암묵지 지식 노하우를 책, 교본 형식으로 전환함
•연결화(Combination) : 책, 교본에 자신이 알고 있는 새로운 지식을 추가함
•내면화(Internalization) : 만들어진 책 교본을 보고 다른 직원의 암묵적 지식을 습득함
개인의 암묵지와 집단에서의 형식지가 나선형의 형태로 회전하면서 생성, 발전, 전환되는 지식의 발전을 기반으로 한 기업의 경영을 지식경영이라 한다.
•콘텐츠란?
암묵지나 형식지와 같은 지식을 전달하기 위한 표현 수단 또는 매체
다양한 형태로 존재하며, 그 안에 지식, 정보, 데이터가 포함될 수 있다.
데이터와 정보의 관계
데이터의 당위적 특성에 주목하여 데이터와 정보의 관계를 살펴볼 필요가 있다
•DIKW 피라미드(Data Information Knowledge Wisdom)
데이터, 정보, 지식을 통해 최종적으로 지혜를 얻어내는 과정을 계층구조로 설명
•데이터(Data) : 존재 형식 불문, 타 데이터와 상관관계가 없는 가공하기 전의 순수한 수치나 기호
•정보(Information) : 데이터의 가공 및 상관관계 간 이해를 통해 패턴을 인식하고 의미를 부여
•지식(Knowledge) : 상호 연결된 정보 패턴을 이해하여 이를 토대로 예측한 결과물
•지혜(Wisdom) : 근본 원리에 대한 깊은 이해를 바탕으로 도출되는 아이디어
2. 데이터베이스 정의와 특징
데이터베이스 정의
•데이터베이스 : 동시에 복수의 적용 업무를 지원할 수 있도록 복수 이용자의 요구에 대응해서 데이터를 받아들이고 저장, 공급하기 위하여 일정한 구조에 따라서 편성된 데이터의 집합, 또는 관련된 레코드의 집합을 의미
•독립적 존재 : 데이터베이스 자체는 데이터 저장소로 기능, 데이터를 저장하고 보존하는 데 초점
•데이터베이스 관리 시스템(DBMS) : 데이터베이스를 쉽게 구축, 효율적으로 관리할 수 있도록 설계된 소프트웨어
•DBMS는 데이터 삽입, 삭제, 업데이트, 검색과 같은 기능을 제공, 데이터의 무결성과 보안 유지하는 역할
데이터베이스 특징
- 통합된 데이터 : 데이터베이스 내에서 동일한 내용의 데이터가 중복되어 있지 않다는 것을 의미
- 저장된 데이터 : 컴퓨터가 접근 할 수 있는 저장매체에 저장되는 것을 의미
- 공용 데이터 : 여러 사용자가 서로 다른 목적으로 데이터베이스를 공동 이용
- 변화되는 데이터 : 데이터의 추가, 삭제, 갱신으로 항상 변화하면서도 항상 현재의 정확한 데이터를 유지
데이터베이스 특성
- 정보의 축적 및 전달 측면
기계 가독성 : 대량의 정보를 정보처리기가 읽고 쓸 수 있음
검색 가능성 : 필요한 정보를 검색할 수 있음
원격조작성 : 정보통신망을 이용하여 원거리에서도 온라인으로 이용할 수 있음 - 정보이용 측면 : 이용자의 정보 요구에 따라 다양한 정보를 신속하게 획득하고, 원하는 정보를 경제적으로 찾아낼 수 있음
- 정보관리 측면 : 방대한 양의 정보를 체계적으로 축적, 새로운 내용 추가나 갱신이 쉬움
- 정보기술발전 측면 : 네트워크 발전 기술을 견인할 수 있음
- 경제, 산업적 측면 : 데이터베이스는 인프라로서 특성을 가지고 있어 국민의 편의를 증진하는 수단으로 의미를 가짐
데이터베이스 관리시스템 등장 배경
- 같은 내용의 데이터가 여러 파일에 중복저장 및 응용프로그램이 데이터 파일에 종속되는 파일시스템 문제점 발생
- 사용중인 파일의 구조를 변경하면 응용프로그램에서도 변경해주어야 한다. (데이터 종속성 (Data dependency))
데이터베이스 관리시스템의 발전과정
1세대 : 네트워크 DBMS, 계층 DBMS
•복잡하고 변경이 어려움
2세대 : 관계(Relation) DBMS
•데이터베이스를 테이블 형태로 구성
3세대
•객체 지향(Objected) DBMS
멀티미디어 데이터의 확산으로 관계형 데이터 모델 표현이 어려움.
같은 행위를 갖는 객체는 한 클래스에 속하며, 클래스 연산을 나타내기 위해 메소드 함수로 정의
| 구분 | 관계형 데이터베이스(RDBMS) | 객체지향 데이터베이스(ODBMS) |
|---|---|---|
| 데이터 타입 | 문자, 숫자, 날짜의 단순한 정보 타입만 지원 | 사용자 정의 타입 및 비정형 복합 정보 타입 지원 |
| 주된 장점 | 오랜기간에 걸쳐 검증된 시스템 안정성과 대규모 정보 처리 성능 | 복잡한 정보 구조의 모델링 기능 |
| 주된 단점 | 제한된 형태의 정보만 처리 가능 복잡한 정보 구조의 모델링이 어려움 | 기본적인 데이터 베이스 관리 기능에 있어서의 안정성 및 성능의 검증이 미비 |
•객체 관계형 모델(ORDBMS)
기존의 관계형 모델에 객체 지향형 모델의 장점을 선별하여 관계형 모델에 통합한 새로운 개념의 데이터 모델
4세대 : NoSQL DBMS
데이터 구조를 미리 정해두지 않기 때문에 비정형 데이터를 저장하고 처리함
데이터베이스 설계 절차
요구조건 분석 / 명세서 작성 > 개념적 설계(E-R모델) > 논리적 설게(데이터 모델링) > 물리적 설게(데이터 구조화)
•요구조건 분석/ 명세서 작성 : 데이터베이스의 사용자, 사용 목적, 사용 범위, 제약 조건 등에 대한 내용을 정리하고 명세서를 작성
•개념적 설계(E-R 모델) : 정보를 구조화하기 위해 추상적 개념으로 표현하는 과정.
> 개념 스키마 모델링과 트랜잭션 모델링을 병행하고, 요구조건 분석을 통해 DBMS 독립적인 E-R 다이어그램을 작성
•논리적 설계(데이터 모델링) : 자료를 컴퓨터가 이해할 수 있게 특정 DBMS의 논리적 자료 구조로 변환하는 과정
•물리적 설계(데이터 구조화) : 논리적 구조로 표현 된 데이터를 물리적 구조의 데이터로 변환하는 과정
데이터웨어하우스(Data Warehouse, DW)
정의
•업무 트랜잭션을 처리하는 데이터베이스 시스템에서 사용자들이 필요로 하는 정보를 추출해서 가공된 데이터 형태로 구성되는 업무 분석을 위한 데이터베이스
데이터베이스와 데이터웨어하우스 비교
•데이터베이스는 OLTP(On-Line Transaction Processing) 데이터를 저장하는 자료 저장소
•데이터웨어하우스는 OLAP(On-Line Analytical Processing) 데이터를 저장하는 자료 저장소
※OLTP와 OLAP 차이
1. OLTP : 네트워크상의 여러 이용자가 실시간으로 데이터베이스의 데이터를 갱신하거나 조회하는 등의 단위작업을 처리하는 방식
2. OLAP : 정보 위주의 처리분석을 의미. 의사결정에 활용할 수 있는 정보를 얻을 수 있게 해주는 기술
•데이터 웨어하우스는 기존의 운용 데이터베이스에 비교하여 의사 결정을 지원할 수 있는 분석 정보를 제공함
•데이터웨어하우스는 기업이나 조직에서 여러 소스로부터 수집된 데이터를 중앙 집중화하고 통합하여 저장하는 데이터 저장소
데이터웨어하우스 특징
- 데이터의 주제지향성
- 데이터웨어하우스는 의사결정에 필요한 주제와 관련된 데이터만 유지
- 데이터의 통합성
- 데이터웨어하우스는 데이터가 항상 일괄된 상태를 유지하도록 여러 데이터베이스에서 추출한 데이터를 통합하여 저장
- 데이터의 시계열성
- 데이터웨어하우스는 과거와 현재의 데이터를 동시에 유지하여 데이터간의 시간적 관계나 동향을 분석해 의사결정에 반영할 수 있도록 함
- 데이터웨어하우스의 시계열성은 어떤 자료가 시간에 따라 변경되어야 하는 것이 아니고, 시간에 따른 변경을 항상 반영하고 있어야 함을 의미
- 데이터의 비휘발성
- 데이터웨어하우스는 검색작업만 수행되는 읽기 전용의 데이터를 유지
3. 데이터베이스 활용
1. 기업 내부 데이터베이스
•정보통신망 구축이 가속화 되면서 1990년대에 기업 내부 데이터베이스는 일관된 체계로 구축, 운영하는 경영활동의 기반이 되는 전사 시스템으로 확대
* 전사 시스템 : 모든 회사의 자원을 통합하여 관리하는 시스템
| 구분 | 주요 특징 |
|---|---|
| 1980년대 기업 내부 데이터베이스 | 1. OLTP 온라인 거래처리 : 주 컴퓨터와 통신회선으로 접속되어 있는 복수의 사용자 단말에서 발생한 트랜잭션을 주 컴퓨터에서 처리하여 그 결과를 즉석에서 사용자에게 되돌려 보내 주는 처리 형태. 여러 과정이 하나의 단위 프로세스로 실행되도록 하는 프로세스 2. OLAP 온라인 분석처리 : 다차원으로 이루어진 데이터로부터 통계적인 요약 정보를 제공할 수 있는 기술 |
| 2000년대 기업 내부 데이터베이스 | 1. CRM(Customer Relationship Management) : 선별된 고객으로부터수익을 창출하고 장기적인 고객관계를 가능케 함으로써 보다 높은 이익을 창출할 수 있는 솔루션 2.SCM(Supply Chain Management) : SCM이란 제조, 물류, 유통업체 등 유통공급망에 참여하는 모든 업체가 협력을 바탕으로 정보기술을 활용, 재고를 최적화하기 위한 솔루션 |
2. 분야별 기업 내부 데이터베이스
| 분야 | 주요 솔루션 |
|---|---|
| 제조 부문 | 1. DW(Data warehouse) : 정보 검색을 목적으로 구축된 데이터 베이스. 데이터웨어하우스가 전사적인 규모의 시스템이라면 데이터 마트는 사업부 단위의 소규모 데이터 웨어하우스라 할 수 있음 2. ERP(Enterprise Resource Planning) : 제조업을 포함한 다양한 비즈니스 분야에서 주요 프로세스 관리를 돕는여러 모듈로구성된 통합 애플리케이션 소프트웨어패키지 3. BI(Busniess Intelligence) : 기업의 DW에 저장된 데이터에 접근해 경영 의사결정에 필요한 정보를 획득하고 이를 경영활동에 활용하는 것 4. CRM(Cutomer Relationship Management) : 선별된 고객으로부터수익을 창출하고 장기적인 고객관계를 가능케 함으로써 보다 높은 이익을 창출할 수 있는 솔루션 |
| 금융 부문 | 1.EAI(Enterprise Architecture Integration) : 기업 애플리케이션 통합을 의미. 기업 내의 CRM, SCM, ERP, 인트라넷 등의 시스템 간의 상호 연동이 가능하도록 통합하는 솔루션 2. EDM(Enterprise Data Warehouse) : 기존 DW를 전사적으로 확장한 모델임과 동시에 BPR과 CRM, BSC 같은 다양한 분석 애플리케이션들을 위한 원치이 됨. 3. 블록체인(Blockchain) : 데이터 분산처리 기술. 네트워크에 참여하는 모든 사용자가 모든 거래 내역 등의 데이터ㅡㄹ 분산, 저장하는 기술 4. 이밖에 ERP, e-CRM 등 이용 |
| 유통 부문 | 1. KMS(Knowledge Management System) : 지식관리시스템의 약자. 조직 내의 지식을 체계적으로 관리하는 시스템을 의미하며 지식을 저장하고 검색하여 이해, 협엽, 프로세스 정렬을 향상시키는 모든 종류의 IT 시스템 2. RFID : 무선주파수(RF)를 이용하여 대상을 식별할 수 있는 기술 3. 이 외에 CRM, SCM 등 이용 |
※BI와 BA의 차이
•BI(Busniess Intelligence) : 데이터기반 의사결정을 지원하기 위한 리포트 중심의 도구
•BA(Busniess Analytics) : 의사결정을 위한 통계적이고 수학적인 분석에 초점
3. 사회 기반 구조로서의 데이터베이스
•1990년대에 사회 각 부문의 정보화가 본격화되면서 데이터베이스 구축이 활발하게 추진. 정부 부처를 중심으로 전자문서교환(EDI)의 활용이 본격화 및 부가가치통신망(VAN)을 통한 정보망 구축
•인터넷의 보편화로 일반 국민들도 가정에서 손쉽게 정보 습득 가능
•EDI(Electronic Data Interchange) : 표준화된 상거래 서식 또는 공공 서식을 서로 합의된 표준에 따라 전자문서를 만들어 컴퓨터 및 통신을 매개로 상호 교환하는 것
•CALS(Commerce At Lighted Speed) : 광속상거래의 약칭. 각종 기술 자료를 디지털화해 관련 데이터를 통합 운영하는 업무 환경
4. 분야별 사회기반 구조로서의 데이터베이스
| 분야 | 주요 솔루션 |
|---|---|
| 물류부문 | 1. 종합물류정보망 : 전자지도상에서 운행중인 차량의 위치 및 상태를 실시간으로 파악하여 운송회사 서비스 가입자의 합리적인 의사결정을 지원하는 시스템 2. 부가가치통신망(VAN, Value Added Network) : 통신회선을 소유 또는 임차하여 구성한 네트워크에 단순한 전송 기능 이상의 부가가치를 첨가 |
| 지리부문 | 국가지리정보체계(NGIS), RS, GPS |
| 교통부문 | 지능형교통시스템(ITS) |
| 의료부문 | 의료 EDI |
| 교육부문 | 교육행정정보시스템(NEIS) |
기출문제
데이터베이스의 일반적인 특징으로 옳지 않은 것은? (ADsP 40회 기출)① 데이터베이스는 다수가 공동으로 이용하는 공용 데이터이다.
② 데이터베이스는 응용프로그램의 종속성을 가진다.
③ 데이터베이스는 컴퓨터가 접근 가능한 저장매체에 데이터를 저장한다
④ 데이터베이스는 동일한 내용의 데이터가 중복되지 않는 통합 데이터이다.
정답 : 2번
해설 : 응용프로그램의 특징에 대한 설명이다
위 부분을 드래그하면 정답과 해설이 보입니다.
다음 중 기업 내부 데이터베이스 솔루션으로 알맞지 않은 것은? (ADsP 40회 기출)① ERP
② ITS
③ SCM
④ CRM
정답 : 2번
해설 : ITS는 사회 기반구조로서의 데이터베이스이다
위 부분을 드래그하면 정답과 해설이 보입니다.
글쓴이 추가말 : 데이터베이스 활용 주제의 문제로 자주 출제되는 유형으로 보입니다. 각 데이터베이스 솔루션들을 기억해 놓는 편이 좋아보입니다.
데이터 특징에 대한 설명 중 옳지 않은 것은? (ADsP 40회 기출)① 데이터는 객관적 사실이다.
② 데이터는 추론과 추정의 근거를 이루는 사실이다.
③ 데이터의 최소단위는 바이트로 0과1의 이진수 하나로 이루어져 있다.
④ 단순한 객체로서의 가치와 다른 객체와의 상호 관계 속에서 가치를 갖는다.
정답 : 3번
해설 : 바이트가 아닌 비트
위 부분을 드래그하면 정답과 해설이 보입니다.