데이터베이스와 데이터 마이닝, 그게 다 뭐꼬? (컴맹 아재의 IT 용어 뿌시기!)

데이터베이스와 데이터 마이닝, 그게 다 뭐꼬? 

(컴맹 아재의 IT 용어 뿌시기! DIKW 피라미드 & GIGO까지!)

 

안녕하세요! 오늘도 어김없이 IT 용어들과 즐거운(?) 사투를 벌이고 있는

50대 컴맹 부산아재의 'it&tech 정보창고'에 오신 것을 환영합니다! 

제가 요즘 IT 책들을 좀 뒤적거리고 있는데 말입니다, 

예전부터 귀에 못이 박히도록 들었던 데이터베이스(Database)'라는 놈하고,

요즘 들어 심심찮게 보이는 데이터 마이닝(Data Mining)이라는 놈이 딱!

제 앞을 가로막지 않겠습니까! "아이고, 이건 또 무슨 외계어래?" 싶었지만,

이왕 만난 김에 이놈들의 정체를 한번 제대로 파헤쳐 봐야 직성이 풀릴 것 같았습니다.

그래서 오늘은 저와 같은 컴맹 동지 여러분들과 함께 이 데이터베이스와 데이터 마이닝이라는 두 거인의 어깨에 한번 올라타 보는 시간을 가지려고 합니다. 준비되셨지예? 자, 출발합니다! 

파트 1: 데이터베이스(Database) - 정보들을 똑똑하게 관리하는 '디지털 만능 창고' 

먼저, 우리에게 그나마 좀 더 익숙한 '데이터베이스'부터 한번 살펴보겠습니다.

1. 데이터베이스, 그게 뭔데예? (기본 개념 잡기)

데이터베이스(Database, 줄여서 DB)는 쉽게 말해, 엄청나게 많은 정보(데이터)들을 그냥 아무렇게나 쌓아두는 게 아니라, 체계적으로 잘 정리해서 보관하고, 필요할 때 쉽고 빠르게 찾아 쓰고, 또 안전하게 관리할 수 있도록 만들어진 '디지털 정보 저장소' 또는 '만능 창고'라고 생각하시면 됩니다.

쉬운 비유:

잘 정리된 도서관: 책(데이터)들이 주제별, 작가별로 깔끔하게 정리되어 있고,

도서 검색 시스템(DBMS)을 통해 원하는 책을 바로 찾을 수 있죠? 그런 느낌입니다!
꼼꼼한 가게 사장님의 '만물상점 장부': 어떤 물건(데이터)이 몇 개 있고, 

가격은 얼마고, 언제 들어왔는지 등을 체계적으로 기록해둔 장부와도 비슷합니다.
단순히 파일을 폴더에 넣어두는 것과는 차원이 다르게, 

여러 사람이 동시에 접속해서 정보를 공유하고, 

복잡한 조건으로 원하는 정보만 쏙쏙 골라낼 수 있는 아주 똑똑한 창고랍니다!

2. 똑똑한 데이터베이스의 4가지 특징! ✨

이 데이터베이스가 그냥 창고가 아니라 '똑똑한' 만능 창고라고 불리는 데에는

다음과 같은 네 가지 중요한 특징이 있기 때문이라고 합니다.

통합된 데이터 (Integrated Data): "정보 중복은 NO! 깔끔하게 하나로!"

여러 곳에 흩어져 있거나 중복으로 저장된 데이터들을 한곳에 모아 일관성 있게 관리한다는 뜻입니다.

마치 여기저기 굴러다니던 공구들을 한 공구함에 종류별로 착착 정리해두는 것과 같아요.

저장된 데이터 (Stored Data): "컴퓨터에 안전하게 착! 보관"

데이터베이스에 한번 저장된 정보는 컴퓨터의 하드디스크나

SSD 같은 저장 장치에 실제로 기록되어 보관된다는 의미입니다.

메모장에 잠깐 적었다가 지우는 휘발성 정보가 아니라는 거죠!

운영 데이터 (Operational Data): "살아있는 현재 정보 총집합!"

과거나 미래의 예측 데이터가 아니라, 조직이나 기업이 현재 업무를 수행하는 데 꼭 필요한,

실제 사용되는 살아있는 데이터들을 주로 다룬다는 뜻입니다.

병원이라면 현재 환자 기록, 쇼핑몰이라면 현재 상품 정보 같은 것들이죠.

공용 데이터 (Shared Data): "나 혼자 안 쓴다! 여럿이 함께!"

데이터베이스에 저장된 정보는 여러 사용자나 여러 프로그램이 함께 접근해서 사용할 수 있다는 특징입니다.

도서관 책을 여러 사람이 빌려볼 수 있는 것처럼요! (물론, 권한 설정은 필요하겠죠?)

3. '트랜잭션(Transaction)' - 은행 거래처럼 확실하게! (중요한 작업 단위) 

데이터베이스 이야기할 때 '트랜잭션'이라는 말도 빠지지 않는데요, 이건 또 뭘까요?

트랜잭션이란? 

데이터베이스에서 이루어지는 하나의 논리적인 작업 단위를 말합니다. 

이 작업 단위는 "전부 성공하거나, 아니면 전부 실패(원상복구)하거나" 둘 중 하나여야 합니다. 

어중간한 건 절대 용납 못 해요!

- 쉬운 비유:
은행 계좌 이체: A 계좌에서 B 계좌로 돈을 보내는 상황을 생각해봅시다.
A 계좌에서 돈이 빠져나간다.
B 계좌로 돈이 들어간다. 이 두 가지 작업이 모두 성공해야 이체가 완료된 거죠? 

만약 1번만 성공하고 2번이 실패하면(돈은 빠져나갔는데 상대방은 못 받음) 큰일 나지 않겠습니까! 

트랜잭션은 이런 사고를 막기 위해, 이 두 작업을 하나의 '묶음'으로 보고, 

둘 다 성공하거나 하나라도 실패하면 아예 없었던 일처럼 되돌려 버립니다.
이런 트랜잭션의 확실한 처리를 위해 ACID(원자성, 일관성, 고립성, 지속성)라는 중요한 원칙들이 있는데, 이건 너무 전문적이니 "아하, 작업은 확실하게 한 묶음으로 처리하는구나!" 정도만 알고 넘어가시죠! 

4. 데이터베이스는 뭘로 만들어졌을까? (주요 구성요소) 

이 똑똑한 데이터베이스는 크게 세 가지 친구들이 힘을 합쳐 만들어간다고 합니다.

데이터 (Data): 

말 그대로 데이터베이스에 저장되는 정보 그 자체! 도서관의 '책들'이라고 생각하시면 됩니다.

 

DBMS (Database Management System - 데이터베이스 관리 시스템)

: 데이터베이스를 만들고, 관리하고, 사용자들이 쉽게 쓸 수 있도록 도와주는 '똑똑한 관리인' 또는 '도서관 사서와 관리 프로그램' 같은 소프트웨어입니다. (예: Oracle, MySQL, MS SQL Server 등) 우리가 직접 데이터 덩어리를 뒤지는 게 아니라, 이 DBMS에게 "이런 책 찾아줘!" 하고 부탁하는 거죠.

사용자 (Users): 

우리처럼 데이터베이스에 있는 정보를 이용하는 모든 사람들! (일반 사용자, 데이터베이스 관리자, 응용 프로그래머 등)

 

 

파트 2: 데이터 마이닝(Data Mining) - 정보 속 숨은 보석 찾기! 

자, 이제 데이터베이스라는 만능 창고에 정보가 가득 쌓였다고 해봅시다.

그럼 이 많은 정보들을 그냥 쌓아만 둘까요? 아니죠! 이 속에서 뭔가 값진 것을 찾아내야 하지 않겠습니까?

그때 등장하는 것이 바로 '데이터 마이닝'입니다!

1. 데이터 마이닝, 땅 파서 금 캐는 거라고? (기본 개념 잡기)

데이터 마이닝(Data Mining)은 단어 뜻 그대로 데이터(Data)를 채굴한다(Mining)는 의미입니다.

쉽게 말해: 엄청나게 많은 데이터(정보 더미) 속에서 그냥 봐서는 잘 보이지 않지만, 

아주 가치 있고 유용한 정보나 패턴, 규칙, 관계 등을 찾아내는 기술을 말합니다.

쉬운 비유:

광산에서 금 캐기

: 수많은 돌무더기(데이터) 속에서 반짝이는 금(가치 있는 정보)을 찾아내는 것과 같아요.
바닷가 모래밭에서 다이아몬드 찾기: 넓은 모래밭(데이터)을 샅샅이 뒤져서 작은 다이아몬드 조각(숨겨진 패턴)을 발견하는 것과도 비슷합니다.
기업에서는 고객 데이터를 분석해서 어떤 고객이 물건을 더 살지 예측하거나, 의료 분야에서는 환자 기록을 분석해서 특정 질병의 발병 패턴을 찾아내는 등 다양한 분야에서 활용된답니다.

2. 데이터에서 지혜까지! DIKW 피라미드의 비밀

데이터 마이닝을 통해 발견한 정보가 어떻게 가치 있는 '지혜'로 발전하는지 보여주는 유명한 모델이 바로 'DIKW 피라미드'입니다. 마치 4층짜리 건물처럼 생겼어요.

1층 - 데이터 (Data): "그냥 숫자, 글자 나열"
가공되지 않은 단순한 사실이나 값의 모음입니다. 아직 별 의미가 없어요.
예시: 오늘 우리 가게에서 팔린 물건 이름들이 쭉 적힌 목록 ("새우깡 1개, 콜라 1개, 사이다 1개, 새우깡 1개...")

 

2층 - 정보 (Information): "데이터에 의미를 붙인 것"
데이터를 보기 좋게 정리하고, 분류하고, 계산해서 의미를 부여한 것입니다. "그래서 뭐가 어쨌다는 건데?"라는 질문에 답을 주기 시작하죠.
예시: "오늘 제일 많이 팔린 물건은 새우깡 20개, 두 번째는 콜라 15개, 사이다는 10개 팔렸습니다." (데이터를 정리해서 의미 있는 정보로 바꿨죠?)

3층 - 지식 (Knowledge): "정보를 통해 알게 된 패턴이나 규칙, 노하우"
정보들을 분석하고 해석해서 그 안에 숨겨진 유용한 관계나 패턴, 원리, 노하우 등을 알아낸 것입니다. "어떻게 하면 될까?"라는 질문에 답을 줄 수 있죠.
예시: "날씨가 덥고 습한 날에는 콜라와 사이다가 평소보다 2배 더 잘 팔리고, 특히 새우깡이랑 같이 사는 사람이 많더라." (정보를 통해 새로운 사실, 즉 지식을 얻었네요!)

4층 - 지혜 (Wisdom): "지식을 바탕으로 내리는 현명한 판단과 미래 예측"
단순히 아는 것을 넘어, 그 지식을 바탕으로 올바른 결정을 내리고, 미래를 예측하며, 더 나은 결과를 만들어낼 수 있는 능력입니다. "왜 이렇게 해야 할까?", "궁극적으로 무엇을 해야 할까?"라는 질문에 답을 줍니다.
예시: "다음 주에 장마가 시작된다고 하니, 콜라와 사이다 재고를 평소보다 넉넉하게 준비하고, 새우깡과 묶음 할인 행사를 하면 매출을 더 올릴 수 있겠다! 그리고 장기적으로는 고객들이 어떤 음료와 과자를 함께 찾는지 분석해서 새로운 세트 상품을 개발해야겠다." (지식을 바탕으로 미래를 위한 현명한 판단을 내렸죠?)
데이터 마이닝은 바로 이 피라미드의 아래층(데이터, 정보)에서 위층(지식, 지혜)으로 올라갈 수 있도록 도와주는 중요한 역할을 하는 것입니다!

3. "쓰레기를 넣으면 쓰레기가 나온다!" - 가비지 인, 가비지 아웃 (GIGO)

데이터 마이닝이 아무리 대단한 기술이라도, 기본 재료인 데이터가 엉망이면 절대 좋은 결과를 얻을 수 없습니다.

이럴 때 쓰는 유명한 말이 바로 "가비지 인, 가비지 아웃(Garbage In, Garbage Out, GIGO)"입니다.

- 중요성

: 아무리 좋은 분석 도구와 기술이 있어도, 분석 대상인 데이터 자체가 부정확하거나, 편향되거나, 오류가 많으면 그 분석 결과는 믿을 수 없다는 거죠. 그래서 데이터 마이닝을 하기 전에는 데이터를 깨끗하게 정제하고, 품질을 높이는 작업이 매우 중요하답니다! "콩 심은 데 콩 나고, 팥 심은 데 팥 난다"는 우리 속담과도 통하는 말이죠! 

"아이고, 머리야! 그래도 데이터 세상, 조금은 알 것 같데이!" 

오늘 데이터베이스와 데이터 마이닝이라는 두 거인의 어깨에 살짝 올라타 봤는데, 어떠셨나요? 여전히 어려운 용어들이 많지만, 그래도 각자가 어떤 역할을 하고, 우리 생활과 어떻게 연결되는지 조금이나마 감을 잡으셨기를 바랍니다.

결국 데이터베이스는 정보를 '잘 모아두는 기술'이고, 데이터 마이닝은 그 모아둔 정보 속에서 '진짜배기 보석을 찾아내는 기술'이라고 할 수 있겠네요. 이 두 가지가 잘 만나야 IT 세상이 더욱 똑똑하고 편리해지는 거겠죠!

이 모든 것을 당장 다 이해하고 전문가가 될 수는 없겠지만, 이렇게 하나씩 알아가는 재미가 또 쏠쏠하지 않습니까?

 컴맹 아재의 IT 용어 뿌시기는 앞으로도 계속됩니다! 혹시 제가 잘못 설명한 부분이나 더 좋은 비유가 있다면 언제든 댓글로 알려주세요! 감사합니다!

#데이터베이스, #데이터마이닝, #DB특징, #트랜잭션, #DBMS, #DIKW피라미드, #GIGO, #IT용어, #컴맹탈출, #50대블로거, #부산아재, #Tistory, #구글SEO, #데이터분석, #빅데이터기초,