정보 처리 시스템
데이터(Data)
- 현실 세계로부터 관찰이나 측정을 통해서 수집된 사실(Fact)이나 값(Value)
- 수치, 스트링, 텍스트, 이미지, 그래픽스
정보(Information)
- 의사결정(Decision-making)을 할 수 있게 하는 지식(Knowledge)으로 데이터의 유효한 해석(Interpreatation)이나 데이터 상호 관계(Relationship)
데이터(D) → 처리 (Process) -> 정보(I)
정보 처리 시스템(Information Processing System)
컴퓨터가 정보를 생성하기 위해 데이터를 처리하는 작업
정보가 유용성을 갖기 위한 2가지 조건은?
- 정확성(Accuracy)
- 현재성(Nowness)
정보 시스템(Information System)
한 기관을 위해 데이터를 수집·조직·저장하고 정보를 생성·분배하는 수단
정보의 사용 목적에 따른 분류
- 경영정보 시스템
- 군사정보 시스템
- 행정정보 시스템
- 인사정보 시스템
데이터베이스(Database)
정보 시스템 안에서 데이터를 저장하고 있다가 필요할 때 제공하는 핵심 역할
산업사회에서 전통적 3개 생산요소는?
- 노동
- 자본
- 토지
현대사회에서 기업의 성공을 위한 4대 기본 요소는?
- 사람
- 자본
- 기술
- 정보
최근 IT Digital 사회의 핵심 자원은?
- 관심(Attention)
- 융복합 기술(Fusion Technique) : 컴퓨터 기술 + 인문학적 소양
데이터 처리 시스템
데이터 홍수(Data Flooding)의 시대
-> 매년 6,000억 GB의 새로운 데이터가 생성
형태에 따른 데이터의 분류
- 정형 데이터
- 미리 정해진 구조가 있음
- 엑셀의 스프레드시트, 관계형 데이터베이스의 테이블
- 반정형 데이터
- 내용 안에 구조에 대한 설명이 있음
- JSON, HTML, XML
- 비정형 데이터
- 정해진 구조가 없음
- 소셜 데이터의 텍스트, 영상, 이미지, 음성
특성에 따른 데이터의 분류
- 범주형 데이터
- 종류를 나타내는 값
- 명목형 데이터 : 서열이 없음 ex. 성별, 혈액형, 학과명, 거주지역, 음식메뉴
- 순서형 데이터 : 서열이 있음 ex. 학년, 학점, 회원등급
- 수치형 데이터
- 크기 비교와 연산이 가능한 값
- 이산형 데이터 : 개수를 세어봐야 함 ex. 고객수, 판매량, 합격자 수
- 연속형 데이터 : 측정을 해봐야 함 ex. 키, 몸무게, 온도, 점수
데이터 종류의 구분
데이터베이스의 관리와 처리에 필수적인 부분
데이터를 처리하는 단위
트랜잭션 (Transaction) : 하나의 단위로 처리되어야 하는 분리될 수 없는 연산그룹
ex. 은행처리업무
데이터가 조직되고 접근되는 방법에 따른 분류
- 일괄 처리
- 유사한 트랜잭션을 한데 모아 한꺼번에 처리
- 시스템 중심
- 장점 : 높은 시스템 성능과 낮은 처리 비용
- 단점 : 응답시간 길고 사전 준비 작업 요구
- 적용 : 순차 접근 방법 이용 업무 ex. 성적처리, 급여계산, 납세고지서
- 온라인 처리
- 실시간으로 즉시 컴퓨터가 처리
- 사용자 중심
- 장점 : 빠른 응답시간, 사전 준비 작업 불필요
- 단점 : 낮은 시스템 성능과 높은 처리 비용, 원격 터미널들과 계속적인 통신 유지, 통신제어기가 필요
- 적용 : 은행, 항공기 예약 시스템, 수강신청 등
- 분산 처리
- 각 처리기가 클라이언트도 되고 서버가 되기도 함
- 목표 : 투명성 확보
- 위치 투명성(Location Transparancy) : 각 액세스하려는 데이터베이스의 실제 위치를 알 필요 없이 단지 데이터베이스의 논리적인 명칭만으로 액세스 가능함
- 중복 투명성(Replication Transaparancy) : 동일 데이터가 여러 곳에 중복되어 있더라도 사용자는 마치 하나의 데이터만 존재하는 것처럼 사용하고, 시스템은 자동으로 여러 자료에 대한 작업을 수행함
- 단편화 투명성(Fragmentation Transaparancy) : 하나의 릴레이션을 더 작은 조각으로 나누고 각 조각을 별개의 릴레이션으로 처리하는 것
- 병행 투명성(Concurrency Transaparancy) : 분산 데이터베이스와 관련된 다수의 트랜잭션들이 동시에 실행되더라도 그 트랜잭션의 결과는 영향을 받지 않음
- 장애 투명성(FailureTransaparancy) : 트랜잭션, DBMS, 네트워크, 컴퓨터 장애에도 불구하고 트랜잭션을 정확하게 처리함
- 장점 : 지역 문제에 대한 파악과 신속한 조치, 자료의 공유성 향상, 새로운 응용에 대한 모듈식 구축 용이. 장애에 대한 신뢰성 및 가용성 증대, 시스템 운영에 영향을 주지 않고 노드의 폐쇄 및 확장 가능, 상이한 하드웨어 사용 가능
- 단점 : DBMS가 수행할 기능이 복잡, DB 설계가 어려움, 소프트웨어 개발 비용과 처리 비용이 증가, 잠재적 오류 증가, 보안의 어려움
데이터베이스의 이해
데이터베이스의 정의
- 통합 데이터(Integrated Data) : 최소의 통제된 중복
- 저장 데이터(Stored Data) : 컴퓨터가 접근 가능한 저장 매체(테이프, 디스크 등)에 저장
- 운영 데이터(Operational Data) : 한 조직의 고유 기능을 수행하기 위해 필요한 데이터, 단순한 I/O 혹은 임시 데이터가 아니라 존재 목적이 뚜렷한 데이터
- 공용 데이터(Shared Data) : 한 조직의 여러 응용 프로그램이 공동으로 소유·유지·이용하는 데이터
=> 데이터베이스란? 한 조직의 여러 응용 시스템들이 공용(Shared)하기 위해 통합(Integrated), 저장(Stored)한 대용량(Large)의 운영(Operational) 데이터의 집합
데이터베이스의 특성
- 실시간 접근성(Real-time Accessibities) : 질의에 대한 실시간 처리 및 응답
- 계속적인 변화(Continuous Evolution) : 갱신, 삽입, 삭제 -> 동적 특성
- 동시 공용(Concurrent Sharing) : 여러 사용자(Multiple Users)가 동시에 사용(Multiple Use) -> 병행 제어 기법 필요
- 내용에 의한 참조(Content Reference) : 위치나 주소가 아닌 값에 따라 참조
- 지속성(Persistency) : Last a Long Time (Not Transient) -> 프로그램 변수 소멸성
- 상호관련성(Inter-related) : 관계형 데이터베이스, Models Real-world Enterprise
데이터베이스의 개념적 구성요소
- 개체(Entity) : 업무가 다루는 사물(대상)
- 유일하게 식별될 수 있는 사물
- 데이터베이스 내에 나타내는 구별할 수 있는 객체
- 정보로 관리되어야 하는 식별 가능한 사람, 장소, 사물, 사건, 개념
- 파일 측면에서 보면 레코드(Record)에 해당
- 관계(Relationship) : 업무가 다루는 사물(대상)들 사이에 존재하는 연관
- 2개 이상의 개체를 연결한 집단화(Aggregation)로 이루어짐
- 속성 관계 : 개체 내(Intra-entity) 관계
- 개체 관계 : 개체 간(Inter-entity) 관계
- 속성(Attribute) : 각 사물(대상)이 가지고 있는 상세한 특성
- 개체 또는 관계의 기초적인 성질을 나타냄
- 데이터베이스에서 가장 작은 논리적인 단위(ex. 이름)
- 파일 측면에서 보면 데이터 항목(item) 혹은 필드(Field)
'온라인 강좌 > 데이터베이스 개론' 카테고리의 다른 글
| 3차시 데이터베이스 시스템의 이해 (0) | 2023.07.06 |
|---|---|
| 2차시 데이터베이스 관리시스템의 이해 (0) | 2023.07.06 |
