이 글에서 꼭 잡아야 할 것
데이터 분석가에게도 데이터베이스 기초는 필요하다. ADsP에서는 메타데이터, ETL, 데이터 웨어하우스 같은 기반 개념을 가볍지 않게 묻는다.
데이터 분석 결과가 흔들리는 가장 흔한 이유는 데이터 정의를 충분히 이해하지 못한 상태에서 바로 모델링으로 넘어가기 때문이다. 메타데이터와 ETL 개념을 이해하면 데이터 출처와 품질, 적재 구조를 더 정확히 설명할 수 있고, 시험에서도 실무형 문항에 강해진다.
개념 지도와 이해 포인트
대표 문법 패턴
SELECT column_name, data_type, nullable
FROM user_tab_columns
WHERE table_name = 'SALES_FACT'
ORDER BY column_id;
-- 컬럼 구조를 먼저 확인하는 습관은 분석 품질을 크게 높여 준다.문법 읽는 포인트
- 메타데이터는 단순 설명문이 아니라 분석의 해석 기준이다.
- 운영계 DB와 DW는 사용 목적이 다르다.
- ETL은 데이터 수집보다 변환 규칙과 적재 일관성이 더 중요할 때가 많다.
핵심 용어
- ETL
- Metadata
- DW
테이블 구조를 먼저 읽고 분석하기
분석 전에 어떤 테이블이 있고 어떤 행 수를 가지는지 먼저 보는 습관은 매우 중요하다. ADsP 이론에서도 데이터 저장 구조를 이해하는 감각은 자주 쓰인다.
SELECT table_name, num_rows
FROM user_tables
ORDER BY table_name;수험 체크포인트와 자주 하는 실수
시험 체크포인트
- 메타데이터 정의 문제는 예시 문장을 함께 기억하면 쉽다.
- DW와 OLTP의 차이는 목적과 구조로 구분하자.
- ETL 각 단계의 의미를 정확히 써 볼 수 있어야 한다.
자주 하는 실수
- 메타데이터를 단순 컬럼명 목록 정도로 이해하는 실수
- 운영 DB와 DW를 같은 구조로 보는 실수
- ETL에서 변환 단계 의미를 놓치는 실수
연결 학습
기반 구조를 이해하면 데이터 수집과 전처리 파트도 훨씬 안정적으로 읽힌다. 필요하면 asdp.sqld.kr 문제로 DB·DW·ETL 용어를 짧게 반복해 보자.
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