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데이터처리 활용 예시

데이터처리는 어디에 쓰이며 어떤 효용 가치가 있을까?

2024-06-27

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데이터처리는 데이터를 정보나 지식으로 바꾸는 컴퓨터 처리를 두루 가리키는 용어입니다. 데이터처리는 보통 막대한 양의 데이터들 또는 날것의 데이터들을 효율적이고 보기 편하도록 실용적인 정보로 만들 때 사용되는데요. 점점 데이터가 모든 방면에서 중요해지면서 관련 프로그램을 제작하는 사례도 늘어나고 있습니다.

그렇다면 점점 효용가치가 높아지는 데이터처리 관련 프로그램을 어떻게 하면 쉽게 제작할 수 있을까요? 오늘은 개발 카테고리 'Lostar' 전문가와 함께 데이터처리와 활용 예시, 프로그램 제작기 등을 알아보도록 하겠습니다.


목차

  • 데이터처리, 어디에 쓰이며 어떤 효용 가치가 있을까?
  • 데이터처리 활용 예시
  • 데이터처리 PC 프로그램 제작 경험
  • 데이터처리 전망

데이터처리, 어디에 쓰이며 어떤 효용 가치가 있을까?


우선 데이터 처리에는 5가지의 유형이 있습니다.


1. *트랜잭션 처리: 은행 업무 및 온라인 거래와 같은 애플리케이션에서 일반적으로 사용되는 데이터 입력 및 검색과 같은 개별 작업의 실시간 처리에 사용됩니다.

(트랜잭션(transaction): 하나의 작업을 수행하기 위해 필요한 데이터베이스의 연산들을 모아놓은 것)

2. 분산 처리: 병렬 처리를 위해 상호 연결된 여러 대의 컴퓨터 또는 서버에 데이터 처리 작업을 분산하여 대규모 시스템과 빅 데이터 애플리케이션의 효율성을 향상합니다.

3. 실시간 처리: 데이터가 생성되거나 수신되는 즉시 처리하는 방식으로, 지연 시간이 짧고 응답 시간이 빠르며 모니터링 시스템이나 금융 거래와 같은 애플리케이션에 사용됩니다.

4. 일괄 처리: 일련의 데이터 처리 작업을 일괄 또는 그룹으로 실행하고, 시간이 지남에 따라 수집하여 대량으로 처리하며, 일반적으로 데이터 백업 및 보고서 생성과 같은 비실시간 작업에 사용됩니다.

5. 다중 처리: 여러 프로세서 또는 컴퓨팅 시스템을 활용하여 동시에 작업을 실행하고, 작업을 더 작은 하위 작업으로 나누어 동시에 처리하는 것으로, 고성능 컴퓨팅 및 병렬 컴퓨팅 애플리케이션의 성능을 향상시키는 데 사용됩니다.


예를 들어, 학창 시절 시험 성적이 나오게 되면 마구잡이로 섞여 있는 학생들과 점수들 사이에서 해당 학생만의 성적을 추출하거나 성적순으로 나열하여 등급을 매길 때가 있습니다. 만약 이때 데이터 처리 없이 결과를 공유한다면 찾기 위해서는 오랜 시간이 걸릴 것이고 비효율적인 방법일 것입니다. 더욱이 나아가 현실에서의 데이터는 상대적으로 적지만 인터넷(웹)상에서의 자료들은 무궁무진하며 끝을 알 수 없습니다. 그렇기에 데이터처리, 데이터변환, 데이터분석과 같은 단계들을 거쳐 우리들이 보기 편하고 실용적인 정보로 만들어 나가는 과정입니다.

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데이터처리 활용 예시


다양한 분야에서의 데이터처리 활용 예시를 들어보겠습니다. 만약 일상생활 속에서 반장 선거를 한다고 생각해 봅시다. 한 반에 대략 30명 정도 있다고 가정했을 때 반장 선거를 개표할 때 후보들의 이름을 반복적으로 계속 적는 것이 효율적일지 아니면 후보들 이름 옆에 어떠한 표기들을 통해서 파악하는 것이 효율적일지 안 봐도 알 수 있습니다. 이름을 계속 적는다는 것은 데이터처리를 하는 것이 아닌 날것의 데이터를 제공한다는 개념이고, 이름 옆에 표기를 통해서 숫자를 파악하는 것은 데이터 처리를 통한 가공된 데이터를 제공한다는 개념이라고 보면 됩니다.

또 다른 분야에서의 예시를 들어보겠습니다. 만약 당신의 사진을 정리하는 중이라고 예시를 들어봅시다. 사진을 전부 한 앨범에 넣는다면 분류가 되지 않아 추후 사진을 찾을 때 전부 처음부터 다시 찾아봐야 합니다. 하지만 연령 별로 혹은 장소별로 등의 기준을 가지고 앨범을 구분시켜 둔다면 다음에 사진을 찾을 때보다 수월하고 효율적으로 시간을 절약하며 찾을 수 있을 것입니다. 이렇듯 데이터처리는 다양한 분야에서 활용이 됩니다.

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데이터처리 PC프로그램 제작 경험


데이터처리 PC프로그램은 주로 크롤링을 할 때 많이 사용됩니다. 크롤링이란 웹 페이지를 그대로 가져와서 거기서 데이터를 추출해 내는 행위입니다. 추출한 뒤 데이터 처리 과정들을 통해 엑셀과 같은 형식으로 정리되어 있고 보기 편하게 만듭니다.



알바몬 데이터처리 PC프로그램 제작기 영상

첫 번째로 알바몬 데이터처리 PC프로그램을 만든 경험이 있습니다. 크몽을 통해 의뢰를 받았고 별점 5개를 받은 의뢰자 또한 만족한 프로그램입니다. 해당 프로그램은 알바몬이라는 일자리 구직구인 사이트에서 데이터 수집을 원하는 검색어를 입력 후 검색을 누른 뒤 데이터를 가져오고 싶은 페이지의 범위와 딜레이(대기시간)를 입력한 뒤 시작을 누르게 되면 조건에 맞는 채용정보에 대한 상호명, 급여, 급여형태, 주소, 담당자, 전화번호, URL (링크)을 엑셀의 형태로 데이터처리하여 저장하게 되는 프로그램입니다.


벼룩시장 데이터처리 PC프로그램 제작기

두 번째로 벼룩시장 데이터처리 PC프로그램 만든 경험이 있습니다. 크몽을 통해 의뢰를 받았고 별점 5개를 받은 의뢰자 또한 만족한 프로그램입니다. 해당 프로그램은 벼룩시장이라는 일자리 구직구인 사이트에서 데이터 수집을 원하는 검색어를 입력 후 검색을 누른 뒤 데이터를 가져오고 싶은 페이지의 범위와 딜레이(대기시간)를 입력한 뒤 시작을 누르게 되면 조건에 맞는 검색결과에 대한 상호명, 급여, 급여형태, 주소, 담당자, 전화번호, URL (링크)을 엑셀의 형태로 데이터처리 하여 저장하게 되는 프로그램입니다.

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데이터처리 전망


데이터처리 분야에 대한 전망은 매우 밝은 편입니다. 데이터처리를 하지 않는다면 AI, 머신러닝, 딥러닝과 같은 분야를 다루기 힘들 뿐만 아니라 일상생활 속에서도 효율적이지 않게 일 처리를 하는 등 매우 큰 불편함을 느낄 것입니다. 또한 데이터처리는 앞으로는 더더욱 필수적인 분야이기에 꼭 필요하다고 볼 수 있습니다.

사실 초보자나 일반인들이 데이터처리를 포함한 프로그램 개발하는 데에는 큰 어려움이 있습니다. 그렇기에 이미 이 분야에서 우수한 평점과 수많은 개발 이력을 가진 전문가에게 맡기는 것이 효율적이라고 볼 수 있습니다. 본인은 현재 연세대학교를 재학 중이며 타 플랫폼 포함 200건이 넘는 개발 이력이 있으며, 다양한 분야에서 우수한 성적을 거두고 있다. 만약 개발 의뢰를 포함하여 질문이나 궁금증이 있다면 언제든 크몽을 통하여 연락해주시면 됩니다.


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