1. 데이터베이스란?
데이터 는 단순한 사실의 집합이고, 정보 는 그 데이터를 가공하고 해석해 의미를 전달하는 결과물이다. 데이터베이스는 이런 데이터 를 체계적으로 저장하고 관리해, 필요할 때 빠르게 조회하고 분석할 수 있도록 한다. 잘 정리된 데이터베이스를 활용하면, 단순한 기록도 유용한 정보 로 전환될 수 있다.
1-1. 데이터
의미가 없는 단순한 정보
아직 가공되지 않은, 단순한 기록, 사실 자체를 의미한다.
- user1
- 셔츠
- 20,000
- 2025-09-24
이 데이터들만 봐서는 user1이 누구인지, 20,000이 어떠한 숫자를 의미하는지, 알 수 없다.
1-2. 데이터의 구조화
| 주문번호 | 고객ID | 상품 | 수량 | 주문금액 | 주문날짜 |
|---|---|---|---|---|---|
| 0001 | user1 | 장갑 | 3 | 12,000 | 2025.09.12 |
| 0002 | user2 | 바지 | 5 | 20,000 | 2025.09.15 |
| 0003 | user1 | 셔츠 | 2 | 20,000 | 2025.09.15 |
| 0004 | user1 | 장갑 | 1 | 24,000 | 2025.09.20 |
| 0005 | user3 | 바지 | 4 | 20,000 | 2025.09.20 |
| 0006 | user3 | 셔츠 | 0 | 40,000 | 2025.09.21 |
1-1의 단순한 데이터와 비교해봤을때 각 데이터들이 어떤 의미를 가지고 있는지 확실하게 알 수 있다. 이렇게 데이터를 구조화시켰을 때 우리는 이 구조화된 데이터들을 통해 어떠한 "의사결정"을 할 수 있게된다.
1-3. 정보
구조화된 데이터를 통해 어떠한 목적을 가지고 분석, 가공을 통해 얻은 의미있는 결과물
1-3-1. 필터링
위의 "구조화된 데이터" 를 통해 어떤 유저가 어떤상품을 몇개 주문했는지 알 수 있다.
- 고객ID가 "user1"인 사용자를 기준으로 데이터를 분류한다.
1-3-2. 그룹화, 집계
분류한 데이터를 "상품"에 따라 다시 분류하고 해당 "상품" 들의 주문 개수를 각각 합산한다.
- "user1"이 구매한 "장갑" "3개", "셔츠" "2개"
위처럼 "구조화된 데이터" 를 토대로, 특정 유저가 어떤 상품을 필요로 하는지, 쇼핑몰을 자주 이용하는 유저인지, 한 달에 사용한 금액이 얼마인지 등 다양한 유의미한 정보를 얻을 수 있다. 이를 기반으로 쇼핑몰 운영에 필요한 좋은 의사결정을 내릴 수 있다.
앞으로 학습하게 될 "데이터베이스" 란 위에서 정리한 "데이터" 를 체계적으로 저장하고, 원하는 조건으로 분류, 가공하여 유의미한 "정보" 를 얻을 수 있게 해주는 강력한 핵심 툴이다.
