‘그런데 왜 데이터베이스에 대해서도 이해가 필요한 거죠?’
데이터 과학자가 되기 위해 데이터베이스도 알면 좋은 이유를 좀 더 자세히 설명하면 다음과 같다.
우선적으로 데이터 분석에 필요한 데이터 추출과정의 시간을 많이 아낄 수 있다. 누차 강조하지만 데이터가 정확해야 그 결과도 가치가 더욱 높아진다.
두 번째는 내가 가장 강조하는 부분으로서 데이터베이스를 이해하면 데이터가 저장된 위치나 그 안에 담긴 데이터를 알 수 있기에 그로부터 발현될 가치를 폭넓게 생각할 수 있다.
데이터를 보고 그로부터 얻을 수 있는 결과와 가치가 중요하다고 하였는데 이를 위한 훈련에 많은 도움을 준다.
세 번째는 데이터가 가지는 속성을 쉽게 파악할 수 있다는 장점이 있다. 데이터 속성을 파악하면 어떤 방법론을 선택할 것이며 어떤 툴을 활용할지에 대한 결정을 빠르게 할 수 있게 해 준다.
그리고 무엇보다 현재의 데이터 분석은 컴퓨터라는 IT 기기에서 대부분 수행된다. 그리고 데이터베이스는 컴퓨터에 기반하여 관리되는 일종의 프로그램이다. 그러니 내가 원하는 가치를 제공해 주는 데이터의 저장 공간을 이해해야 되는 건 필수라 하겠다.
데이터베이스와 관련된 모든 부분을 설명하려면 책 한 권으로도 부족하다. 그렇다고 전혀 언급을 안 할 수도 없다. 그래서 데이터베이스에서 무엇을 해야 되는지 정도만 소개하려 한다.
그냥 그렇구나 하고 넘기지 마시고 언급된 부분에 대해서는 꼭 별도의 학습을 부탁드린다.
우리가 계속 데이터라는 용어를 사용해 왔는데 정확히 데이터가 무엇을 의미하는 것인지 이야기하지 않았다. 간단히 말하면 데이터란 현실세계의 모는 것을 의미한다. 유형의 것이든 무형의 것이든 그냥 이 세상 모든 것을 말한다. 사람의 머릿속에 존재하는 생각도 데이터다.
이러한 데이터 중에서 내가 필요로 하는 것만을 뽑아 가공 처리하면 정보가 되고 이런 정보를 분석하면 가치가 되는 것이다.
데이터베이스는 모든 것을 담을 수 있지만 우선적으로 가공되지 않은 순수한 데이터를 담는 역할을 담당한다. 물론 가공된 정보나 분석된 결과 및 가치를 포함한다고 문제가 되지는 않는다.
필요에 따라서는 1차적 결과를 2차적 분석 데이터로 활용할 수 있다.
정확히는 데이터베이스에 담기는 자료는 따로 정해져 있지 않다.
관찰이나 측정을 통해 서 수집된 사실(facts)이나 값(values)은 당연한 것이고, 우리가 보고 느끼는 사물과 생각 그리고 감각까지도 저장이 가능하다.
데이터베이스에 담기는 자료는 제한이 없다. 그냥 다 담을 수 있다고 생각하는 것이 옳다.
중요한 부분은 이런 데이터를 2진의 형태로 변경해서 담는 그릇이 데이터베이스라는 점이다. 그래서 데이터베이스에 대한 이해를 할 때 가장 우선적으로 알아야 할 부분이 바로 데이터를 어떻게 2진의 형태로 담아낼 것인가를 고민하는 부분이다.
컴퓨터라는 IT기기는 2진의 디지털 신호만을 인식한다. 따라서 데이터베이스에 데이터가 저장되는 형태도 2진의 형태를 유지한다. 데이터는 데이터베이스에 저장될 때 특성과 값으로 분리되어 저장된다.
대상의 특성을 뽑고 그 특성에 맞는 값을 입력하여 표, 우리가 흔히 말하는 테이블(table) 형태로 저장하는 방법이 가장 기본적인 데이터베이스의 저장 방식이다.
테이블은 행과 열로 구성된다. 행은 대상이 실제로 갖는 값을 의미하게 되고, 열은 해당 값들이 속한 특성, 다른 말로 속성을 의미하게 된다. 우리가 업무에서 자주 사용하는 엑셀이 바로 테이블 그리고 행(값)과 열(속성)로 구성되어 있다는 것을 알 수 있다.
결과적으로 데이터는 속성과 값으로 구성된다는 점을 알 수 있다. 그리고 데이터의 속성을 파악하고 정리하여 구조를 잡아가는 일, 그것이 바로 데이터베이스의 설계의 핵심이 되는 것이다.
데이터를 확인하여 논리적 구조를 설계하고 이를 바탕으로 실제 물리적인 공간인 컴퓨터에 어떻게 담아낼 것인가를 고민하는 과정이다.
데이터베이스의 구조를 전체적으로 설계한다는 건 매우 오랜 시간의 학습과 경험이 누적되어야 한다. 특성화된 분야다. 데이터베이스 설계의 전문가가 될 필요는 없지만 모델링의 의미와 설계의 과정을 전반적으로 이해해 두는 것이 좋다.
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