데이터베이스 정리
* EU: 체계적이거나 조직적으로 정리되고 저자식 또는 기타 수단으로 개별적으로 접근할 수 있는 독립된 저작물, 데이터 또는 기타 소재의 수집물
특징
- 통합된 데이터: 동일한 내용의 데이터가 중복되어 있지 않다는 것을 의미
- 저장된 데이터: 접근 가능한 저장 매체에 저장되는 것
- 공용 데이터: 여러 사용자가 서로 다른 목적으로 접근 가능
- 변화되는 데이터: 데이터베이스에 저장된 내용은 곧 현 시점에서의 데이터베이스 상태를 의미함
(삽입, 삭제, 갱신해도 현재의 정확한 데이터를 유지해야함)
빅데이터
3V(Volume: 규모 / Variety: 데이터 유형, 소스 / Velocity: 데이터 수집, 처리)
5V = 3V + (Veracity: 정확성, 신뢰성 / Value: 가치 (비용절감, 고퀄리티 output)
사전처리 -> 사후처리 / 표본조사 -> 전수조사 / 질 -> 양 / 인과관계 -> 상관관계
기본 테크닉
: 연관 규칙 학습, 군집분석, 유전 알고리즘, 기계학습, 회귀분석, 감정분석, 사회관계망 분석
위기 요인 통제 방안
: 사생활 침해 -> 동의에서 책임으로 / 책임 원칙 훼손 -> 결과 기반 책임 원칙 고수 / 데이터 오용 -> 알고리즘 접근 허용
빅데이터 활용 3요소
: 데이터 -> Datafication / 기술 -> 진화하는 알고리즘, 인공지능 / 인력 -> 데이터 사이언티스트, 알고리즈미스트
CRM 분석 성과 -> 빅데이터 분석 성과 (X)
분석을 통해 가치를 만드는 것이 중요
데이터 사이언티스트 역량
- hard skill: 빅데이터에 대한 이론적 지식, 분석 기술에 대한 숙련
- soft skill: 통찰력 있는 분석, 설득력 있는 전달, 다분야간 협력
컨버전스 -> 디버전스 (복잡한 세계화로의 변화)
생산 -> 서비스 *제품보다는 뛰어난 서비스
생산 -> 시장창조 *무형자산의 경쟁 심화
빅데이터 패러다임
1. Digitalization (아날로그 -> 디지털화) - 과거
2. Connection (디지털 혁신 대상 -> 하나의 망을 형성 / 연결의 효율성, 정확성이 중요 - 현재
3. Agency (복잡한 연결을 얼마나 효과적이고 신뢰성을 높일 수 있는지가 중요) - 미래
DBMS
- Data Base Management System; 데이터베이스를 관리하여 응용 프로그램들이 데이터베이스를 공유하며 사용할 수 있도록 환경을 제공해주는 소프트웨어
- 데이터베이스 틀 구축, 효율적인 데이터 검색, 저장 기능 등을 제공
ex: 오라클, 인포믹스, 액세스 등..
관계형 DBMS
: 데이터를 컬럼과 로우를 이루는 하나 이상의 테이블로 구성하며, 고유키가 각 로우를 식별한다.
로우는 레코드나 튜플로 불리기도하며, 일반적으로 각 테이블/관계는 하나의 엔티티 타입을 대표한다.
객체지향 DBMS
: 정보를 '객체' 형태로 표현하는 데이터베이스 모델
관계형 DBMS | 객체지향 DBMS |
테이블(행의 집합) | 클래스 |
행(ROW) | 객체 |
테이블 정의(사용자 정의 데이터 타입) | 타입 |
비적용(내장 프로시저) | 메소드 |
비적용(내자 프로시저) | 객체 식별자 |
비적용(배열 Array) | 컬렉션 |
비적용 | 상속성 |
비적용 | 캡슐화 |
내장 프로시저 -> Embedded SOL | 계산 완전성 |
데이터 비식별 기술
1) 데이터 마스킹: 홍 **씨
2) 가명처리: 임꺽정 30대, 홍길동 20대
3) 총계처리: 한 그룹내 각각의 정보를 보여주는 것이 아니라, 총합을 보여줌 (특정 속성을 지닌 개인으로 구성된 단체는 주의해야함)
4) 데이터값 삭제: 90년대생 남자, 밀레니엄 세대 여자
5) 데이터 범주화: 30~40대 남자, 40~50대 여자
데이터의 무결성
: 데이터베이스 내의 데이터의 정확한 일관성과 유효성 그리고 신뢰성을 보장하기 위해 데이터 수정시
여러 제한을 두어 정확성을 보증하는 것
데이터 레이크
: 수 많은 정보 속에서 의미있는 내용을 찾기 위해 방식에 상관없이 데이터를 저장하는 시스템
대용량 정형 및 비정형 데이터 저장, 접근도 쉽게 가능
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