안녕하세요
오늘은 데이터 베이스에 대해 알아보겠습니다.
1950년대 미국 정부가 자국의 군비 상황을 관리하기 위해 컴퓨터 기술을 활용하여 데이터들의 도서관,
즉 데이터(Data)와 기지(Base)가 합쳐져 지금의 데이터베이스가 널리 사용되고 있다고 합니다.
시스템을 통한 체계적 관리와 저장 등의 의미로 많이 사용됩니다.
'동시에 복수의 적용 업무를 지원할 수 있도록 복수 이용자의 요구에 대응해서 데이터를 받아들이고 저장, 공급하기 위하여 일정한 구조에 따라서 편성된 데이터의 집합'
데이터베이스 관리시스템(DBMS)은 데이터베이스와는 구분되는 개념으로, 데이터베이스를 구축하고 유지하기 위한 소프트웨어로 인식해야 합니다.
데이터베이스의 특징 첫 번째는, 통합된 데이터로 동일한 내용이 중복되어 있지 않다는 것입니다.
두 번째는, 저장된 데이터로 컴퓨터가 접근할 수 있는 저장매체에 저장되는 것을 말합니다.
세 번째는, 공용 데이터로 여러 사용자가 서로 다른 목적으로 데이터를 공동 이용할 수 있다는 것입니다.
네 번째는, 변화되는 데이터로 새로운 데이터의 추가, 기존 데이터의 삭제, 갱신으로 항상 변화하면서도 항상 현재의
정확한 데이터를 유지해야 한다는 것입니다.
다음 데이터베이스의 특성은,
1. 정보의 축정 및 전달 - 기계 가독성, 검색 가능성, 원격 조작성
2. 정보 이용 - 원하는 정보를 경제적으로 획득
3. 정보관리 - 방대한 양의 정보를 체계적으로 축적, 내용 추가나 갱신이 용이
4. 정보기술발전 - 정보처리, 검색, 관리 소프트웨어 발전
5. 경제산업적 - 경제, 산업, 사회 활동의 효율성을 제고
데이터베이스 설계 절차는
1. 요구조건 분석 및 명세서 작성 - 사용자, 사용목적, 사용범위, 제약 조건 등에 대해 정리
2. E-R 모델 : 개념적 설계로 개념 스키마 모델링과 트랜잭션 모델링 병행, E-R 다이어그램 작성
3. 데이터 모델링: 논리적 설계로 자료를 컴퓨터가 이해할 수 있도록 논리적 자료 구조로 변환
4. 데이터 구조화: 물리적 설계로 논리적 구조의 데이터를 물리적 구조의 데이터로 변환
1980년대 이후 기업 내부 데이터베이스의 중요성이 부각되면서
전사 시스템의 한 부분을 활용되고 있습니다.
2000년대 중반 데이터베이스를 활용한
CRM(Customer Relationship Management) : 선별된 고객으로부터 수익을 창출하고 장기적인 고객관계를 가능케하여 높은 수익을 창출할 수 있는 솔루션
SCM(Supply Chain Management) : SCM이란 제조, 물류, 유통업체 등 유통공급망에 참여하는 모든 업체들이 협력을 바탕으로 정보기술을 활용한 솔루션
ERP(Enterprise Resource Planning) : 제조업을 포함한 다양한 비즈니스 분야에서 생산, 구매, 재고, 주문, 공급자와의 거래, 고객서비스 제공 등 프로세스 관리를 돕는 통합 애플리케이션 소프트웨 패키지
블록체인(Blockchain) : 데이터 분산처리 기술, 네트워크에 참여하는 사용자가 데이터를 분산, 저장하는 기술
KMS(Knowledge Management System) : 지식관리시스템, 조직 내의 지식을 체계적으로 관리하는 시스템
BA(Business Analytics) : 데이터와 통계를 기반으로 성과에 대한 이해와 비즈니스 통찰력에 초점을 둔 분석 방법으로 사전에 예측하고 최적하기 위해 사용됨
이외 물류부문의 종합물류정보망, 부가가치통신망(VAN), 지리부문의 국가지리정보체계(NGIS), RS, GPS 등 교통부문 지능형교통시스템(ITS), 의료부문의 의료EDI, 교육부문의 교육행정정보시스템(NEIS) 등이 있습니다.
이처럼 데이터베이스는 존재 자체의 의미도 있지만, 어떤 데이터를 활용하여 어느 분야에 적절히 사용하느냐에 따라 성격이 달라질 수 있습니다.
앞으로 미래 산업 기술이 발전함에 따라 어떤 데이터가 더욱 유용한 데이터가 되고, 데이터베이스를 누가 더 빠르게, 또 더 정확하게 구축하느냐에 따라 부가가치 창출의 정도가 나뉠 것으로 예상됩니다.
감사합니다.
'데이터' 카테고리의 다른 글
[데이터분석]데이터 시각화와 의미 (0) | 2023.03.30 |
---|---|
[인공지능 인식]How nomal am i? (2) | 2023.03.20 |
데이터 분석 기획에 대한 이해 (0) | 2021.03.27 |
빅데이터의 이해 (0) | 2021.03.07 |
데이터에 대한 이해 (0) | 2021.02.14 |