데이터 기반 의사결정
Data-Driven Decision-Making, DDDM
개념
데이터, 메트릭을 사용해서 목적, 목표 및 이니셔티브에 부합하는 전략적 비즈니스 의사결정을 내리는 것
조직이 보유한 데이터를 활용해서 비즈니스 분석가, 영업 관리자, 인적자원 전문가 등 모든 사용자가 데이터를 바탕으로 더 나은 결정을 하는 것
왜 중요한가
직관적으로 판단하기에는 요즘 비즈니스는 복잡도가 증가했다.
다양한 데이터 소스와 데이터의 양 자체가 증가했다.
불확실성을 최소화 할 수 있다.
설득에 대한 신뢰도를 증가시킬 수 있다.
기대와 성과가 명확하다.
예) 현재 판매량이 00인데 00까지 올리겠다!
데이터 vs. 정보
데이터
단순히 현실 세계를 관측해서 얻은 값
정보
데이터를 어떤 방식으로 처리하여 의미를 가지는 단위로 만드는 것
정보의 가치는 데이터를 어떤 상황에서 어떻게 사용되는지에 따라서 다르다.
장마 기간을 예측한다고 했을 때
데이터는 "단순히 0월 0일에 비가 왔다" 정도라면
정보는 "과거 10년간의 데이터를 추적해보았을 때, 대량 7월 중순부터 말까지 연속적으로 비가 내리는 경우가 많았다" 까지 나아감.
데이터베이스
논리적으로 연관된 데이터를 모아 일정한 형태로 저장해 놓은 것
응용된 시스템들이 공용으로 사용하기 위해 통합, 저장한 데이터 집합을 의미한다.
데이터베이스의 속성 1. ISOS
Integrated Data, 통합 데이터 : 데이터 중복을 최소화
Stored Data, 저장 데이터 : 컴퓨터가 접근할 수 있는 매체에 저장된 데이터
Operational Data, 운영 데이터 : 조직의 고유한 업무를 수행하는데 필요한 데이터
Shared Data, 공용 데이터 : 여러 응용 시스템이 공동으로 소유하고 유지하는 데이터
데이터베이스의 속성 2. R1C3
Real Time Accessibility, 실시간 접근성 : 사용자의 질의에 실시간 처리해 응답해야한다.
Continuous Evolution, 지속적인 변환 : 삽입, 삭제, 수정 작업을 통해서 항상 최신의 데이터를 동적으로 유지해야한다.
Concorrent Sharing, 동시 공유 : 목적이 다른 여러 사용자가 동시에 같은 데이터를 공유할 수 있어야 한다.
예를 들어 매출 데이터의 경우, 세일즈 부서 뿐만 아니라 제품 부서도 함께 볼 수 있어야 한다.
Content Reference, 내용에 의한 참조 : 데이터베이스에 있는 데이터를 참조할 때, 레코드의 주소나 위치가 아닌 사용자가 요구하는 데이터 내용으로 참조한다.
데이터베이스는 왜 필요한가?
데이터 중복을 최소화하고 조직의 목적에 맞게 효율적으로 관리할 수 있게 된다.
예) 마트의 재고관리의 경우, 수백 수천개의 제품과 다양한 시간대에 판매되는 여러 제품을 하나씩 확인하기가 어렵다.
데이터베이스 관리 시스템
Database Management System, DMBS
데이터베이스 관리 프로그램
DBMS 를 이용하여 데이터의 입력, 수정, 삭제 등의 기능을 사용할 수 있다.
하지만 현업에서는 DB와 DBMS 가 종종 혼용되어 사용되곤 한다.
DB 와 DBMS
데이터가 필요해서 조회하는 경우, 아래와 같은 흐름으로 전개가 된다.
사용자는 응용 프로그램을 통해 필요한 데이터를 찾는다.
사용자의 요청을 받은 응용프로그램은 DBMS 에게 요청을 전달하고
DBMS는 데이터가 저장된 데이터베이스제 접근하여 데이터를 조회한 뒤 응답한다.
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