데이터의 저장 방법과 종류

데이터란?

데이터란? 컴퓨팅에서 데이터는 이동 또는 처리에 효율적인 형태로 변환된 정보입니다. 오늘날의 컴퓨터와 전송 매체에 비해 데이터는 이진 디지털 형식으로 변환되는 정보입니다. 데이터는 단수 피사체 또는 복수 피사체로 사용할 수 있습니다. 원시 데이터는 가장 기본적인 디지털 형식으로 데이터를 설명하는 데 사용되는 용어입니다. 컴퓨팅의 맥락에서 데이터의 개념은 정보 이론의 아버지로 알려진 미국 수학자 클로드 섀넌의 연구에 뿌리를 두고 있습니다. 그는 전자회로에 2치 부울 논리를 적용한 바이너리 디지털 개념을 도입했다.바이너리 디짓 포맷은 CPU, 반도체 메모리 및 디스크 드라이브뿐만 아니라 오늘날 컴퓨팅에서 일반적으로 사용되는 많은 주변 장치의 기초가 됩니다. 제어와 데이터 모두에 대한 초기 컴퓨터 입력은 펀치 카드의 형태를 취했고 그 다음에 자기 테이프와 하드 디스크의 형태를 취했습니다. 비즈니스 컴퓨팅에서 데이터의 중요성은 일찍이 데이터 처리 및 전자 데이터 처리라는 용어가 인기를 끌면서 분명해졌습니다. 이 용어는 한때 현재 정보기술로 알려진 모든 것을 포괄하게 되었습니다. 기업 컴퓨팅의 역사를 통해 전문화가 이루어졌고, 기업 데이터 처리의 성장과 함께 독특한 데이터 전문직이 등장했습니다. 본격적으로 데이터 저장 방법은 다음과 같습니다. 컴퓨터는 비디오, 이미지, 소리, 텍스트를 포함한 데이터를 2진수 값으로 나타냅니다. 1과 0의 두 숫자 패턴만 사용합니다. 비트는 데이터의 최소 단위로 1개의 값만을 나타냅니다. 바이트는 8자리 이진수입니다. 스토리지와 메모리는 메가바이트 및 기가바이트 단위로 측정됩니다. 데이터 측정 단위는 수집 및 저장되는 데이터 양이 증가함에 따라 계속 증가합니다. 예를 들어 비교적 새로운 용어인 brontobyte는 10의 27제곱 바이트와 같은 데이터 스토리지입니다. 데이터는 ISAM 및 VSAM을 사용하는 메인프레임 시스템과 같이 파일 형식으로 저장할 수 있습니다. 데이터 저장, 변환 및 처리를 위한 다른 파일 형식에는 쉼표로 구분된 값이 있습니다. 이러한 포맷은 보다 구조화된 데이터 지향의 어프로치가 기업 컴퓨팅에 정착하고 있는 상황에서도 다양한 머신 타입에 걸쳐서 계속 사용되고 있었습니다. 데이터베이스, 데이터베이스 관리 시스템, 그리고 정보를 정리하기 위한 관계형 데이터베이스 기술이 등장하면서 더욱 전문화되었습니다. 이러한 데이터의 종류는 다음과 같습니다. 지난 10년간 웹과 스마트폰의 성장은 디지털 데이터 생성의 급증으로 이어졌습니다. 이제 데이터에는 텍스트, 오디오 및 비디오 정보와 로그 및 웹 활동 기록이 포함됩니다. 그 대부분은 구조화되지 않은 데이터입니다. 빅 데이터라는 용어는 페타바이트 이상의 데이터를 나타내기 위해 사용되어 왔습니다. 간략하게 말하면 볼륨, 다양성, 속도 등 3V의 빅데이터를 나타냅니다.웹 기반 전자 상거래가 확산되면서 데이터 자체를 자산으로 취급하는 빅데이터 기반 비즈니스 모델이 발전했습니다. 이러한 경향은 또한 데이터 및 데이터 개인 정보의 사회적 사용에 대한 선입견을 더욱 심화시켰습니다. 데이터는 데이터 처리를 지향하는 컴퓨팅 애플리케이션에 사용되는 것 이상의 의미를 가집니다. 예를 들어서 전자부품 상호접속 및 네트워크 통신에서 데이터라는 용어는 종종 제어정보, 제어비트 및 전송장치의 주요 내용을 식별하기 위해 유사한 용어와 구별된다. 게다가 과학에서 데이터라는 용어는 수집된 사실들을 설명하기 위해 사용된다.금융, 마케팅, 인구통계, 보건 분야에서도 마찬가지입니다. 데이터 관리 및 사용에 대해서 알아보겠습니다. 조직 내에서 데이터가 급증함에 따라 중복을 줄이고 가장 정확한 최신 레코드를 사용하여 데이터 품질을 보장하는 것이 더욱 강조되고 있습니다. 최신 데이터 관리에는 데이터 클렌징과 데이터 통합을 위한 ETL 프로세스가 포함됩니다. 처리용 데이터는 메타데이터로 보완되어 관리자와 사용자가 데이터베이스 및 기타 데이터를 이해하는 데 도움이 됩니다. 정형 데이터와 비정형 데이터를 결합하는 분석은 조직이 이러한 정보를 활용하려고 하기 때문에 유용하게 사용되고 있습니다. 이러한 분석을 위한 시스템은 점점 더 실시간 성능을 위해 노력하고 있으며 따라서 높은 수집 속도로 소비되는 수신 데이터를 처리하고 운영에 즉시 사용할 수 있도록 데이터 스트림을 처리하도록 구축되어 있습니다. 시간이 지남에 따라 운영 및 트랜잭션에 대한 데이터베이스의 개념은 보고 및 예측 데이터 분석을 위한 데이터베이스로 확장되었습니다. 대표적인 예로 비즈니스 분석가 및 비즈니스 리더를 위한 운영에 대한 질문을 처리하도록 최적화된 데이터 웨어하우스를 들 수 있습니다. 패턴을 찾고 비즈니스 결과를 예측하는 데 중점을 두면서 데이터 마이닝 기술이 개발되었습니다. 데이터 프로페셔널에 대해서는 다음과 같습니다. 데이터베이스 관리자의 직업은 IT의 한 분야입니다.이러한 데이터베이스 전문가는 데이터베이스의 설계, 조정 및 유지보수를 담당합니다. RDBMS가 1980년대부터 기업에서 널리 사용되면서 데이터 전문 분야가 확고히 자리 잡았습니다. 관계형 데이터베이스의 상승은 부분적으로 SQL에 의해 활성화되었습니다. 이후 확립된 RDBMS의 대안으로 NoSQL 데이터베이스로 알려진 비 SQL 데이터베이스가 등장했습니다. 오늘날 기업은 데이터 관리 전문가를 고용하거나 데이터 관리 책임의 역할을 직원들에게 할당하고 있습니다. 데이터 관리에는 데이터 거버넌스 이니셔티브에 설명된 데이터 사용 및 보안 정책의 수행이 포함됩니다. 데이터 과학자는 데이터 마이닝과 분석에 주력하는 전문가를 설명하는 독특한 제목으로 등장했습니다. 데이터 과학을 환기시키는 방식으로 제시하는 이점은 데이터 아티스트를 낳기도 했습니다. 지금까지 데이터의 저장 방법과 종류에 대해서 살펴봤습니다.