[데이터베이스] 2. 데이터의 분류

1. 데이터 분류

1) 특성에 따른 데이터 분류

정형 데이터

• 일정한 구조를 가지고 있으며, 엑셀이나 데이터베이스처럼 행과 열로 정리된 데이터를 의미합니다

• 예를 들면 날짜, 시간, 고객 ID 등이 있습니다.

 

반정형 데이터

• 데이터 자체에 구조에 대한 정보가 포함되어 있지만, 정형 데이터처럼 고정된 형식은 아닙니다.

• 예를 들어 HTML, XML, JSON 같은 데이터가 해당됩니다.

 

비정형 데이터

• 일정한 구조가 없는 데이터로, 텍스트, 이미지, 동영상 등 다양한 형태로 존재합니다.

• 웹 페이지, SNS 게시글, 이메일 등이 여기에 속합니다.

 

 

2) 생성 주기에 따른 분류

정적 데이터

• 일정한 주기로 업데이트되지 않는 데이터로, 보통 한 번 저장하면 변경되지 않습니다.

• 예를 들어 고객 정보나 제품 정보처럼 오랫동안 변하지 않는 데이터가 있습니다.

 

동적 데이터

• 실시간으로 변경되거나 추가되는 데이터입니다.

• 예를 들어 주식 시장의 실시간 주가 정보나 SNS에 올라오는 게시글 등이 이에 해당합니다.

 

 

3) 저장 위치에 따른 분류

클라우드 데이터

• 클라우드 환경에서 생성되거나 저장되는 데이터입니다.

• 예를 들어, 빅데이터 분석 시스템, 온라인 데이터베이스, 애플리케이션 등이 이에 해당합니다.

 

엣지 데이터

• 데이터를 생성하는 장치 근처에서 바로 처리되는 데이터입니다. ]

• 예를 들어 스마트홈 기기에서 발생하는 데이터나 자동차 센서에서 수집되는 데이터가 이에 속합니다.

 

 

4) 처리 방식에 따른 분류

배치 처리

• 일정량의 데이터를 모아서 한 번에 처리하는 방식입니다.

스트림 처리

• 실시간으로 들어오는 데이터를 즉시 분석하고 활용하는 방식입니다.

 

 

 

2. 시대 변화에 따른 데이터 중요성

데이터는 시대에 따라 변화해 왔으며, 기록 방식도 발전해 왔습니다.

 

1) 데이터의 변화

초기 기록 형태

• 인류는 과거 동굴벽화나 상형문자를 이용해 정보를 남겼습니다.

 

종이 기반 기록

• 문자가 발달하면서 종이에 기록을 남기는 방식이 등장했습니다.

• 장점: 작성과 수정이 간편하며, 특별한 장비가 필요하지 않습니다.

• 단점: 보관과 검색이 어렵고, 시간이 지나면 훼손될 가능성이 높습니다.

 

디지털 데이터

• 전자적으로 데이터를 저장하고 관리하는 방식이 발전했습니다.

• 전자 저장: 데이터를 하드디스크, SSD, USB 등에 저장하는 방식입니다.

• 데이터베이스: 체계적으로 데이터를 관리하는 시스템으로, 예를 들어 은행의 고객 정보나 학교의 성적 관리 시스템이 이에 해당합니다.

• 데이터웨어하우스: 여러 시스템에서 수집한 데이터를 한곳에 통합하여 저장하는 방식입니다. 기업의 ERP, CRM 시스템이 대표적입니다.

• 데이터 레이크: 다양한 형태(정형, 반정형, 비정형)의 원시 데이터를 저장하는 공간입니다.

• 데이터 마트: 특정 목적에 맞춰 데이터를 저장하는 데이터웨어하우스의 간단한 형태로, 마케팅이나 금융 분석 등에 활용됩니다.

• 데이터 사이언스: 데이터를 수집, 분석, 해석하는 기술이 발전하면서 데이터 사이언스가 중요한 역할을 하게 되었습니다.

 

 

2) 데이터의 중요성

데이터는 오늘날 기업과 조직의 핵심 자산이며, 다음과 같은 이유로 중요성이 커지고 있습니다.

 

• 데이터 기반으로 더 나은 비즈니스 의사결정을 내릴 수 있음
• 최신 트렌드와 전략적 인사이트를 제공하여 경쟁력을 높일 수 있음
• 업무 효율을 개선하고 생산성을 높이는 데 도움을 줌
• 미래 시장 변화에 대한 예측 가능성을 높여 줌
• 고객 및 협력사와의 관계를 개선하고 맞춤형 서비스를 제공할 수 있음

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이 내용은 휴넷사회복지평생교육원의 데이터베이스 강의를 듣고 정리한 것입니다.