“출판사로부터 도서 제공받아 작성한 주관적인 리뷰입니다”
정보처리 시험을 공부하다 보면, 항상 단골 시험문제로 등자하는 것이 정보보안의 3요소, 기밀성(Confidentiality), 무결성(Integrity), 가용성(Availability) 을 유지하는 것에 대해서다. 정보 보안은 여러가지 형태로 구분하고 있으며, 웹이나, 컴퓨터, 서버 안에 저장되어 있는 데이터를 활용하는 것을 기본으로 하고 있으며., 그 데이터들을 의미있는 데이터로 표준화하거나,정렬할 필요가 있다.각종 지표 통계에 대해서, 웹 공간에서, 통계청에 올라오고 있는 csv 파일안에 저장되어 있는 통계 데이터를 내가 원하는 의미있는 데이터로 가공하기 위해서는 데이터 베이스 툴을 이해하는 것이 우선된다. 흔히 데이터베이스의 강자로 손꼽히는 Oracle 이외에, MySQL,MariaDB 등이 있으며,이 두가지 프로그램을 설치하는 것부터 시작하여, 환경 설정, 표준화되어 있지 않고, 중복되어 있는 데이터들을 어떻게 재가공하고, 우리 실생활에 어떻게 적용할 수 있는지, 초보 프로그래머를넘어서서, 중급 데이터 베이스 관리자로 거듭나기 위한 방법론을 제시하고 있으며, 실전 프로젝트 구현까지 완성하고 있다.
날 것 그대로의 데이터를 그대로 가져와서, 활용하는 경우가 있고, 환경설정과 재가공을 통해서, 어떤 특정 주제나 목적,시점과 관점에 맞는 데이터를 추출하는 것도 있다. 컬럼과 테이블을 활용하여, 어떤 주제의 순서대로 정렬할 수 있고, 어떤 범주안에서 존재하는 데이터만 가져오는 경우도 있다. 수만 건의 데이터를 넘어서서, 수십만 건, 수백만 건 이살의 데이터를 활용하고자 한다면, 그 통계데이터에서, 범주에 맞는 데이터만 뽑아낸다음, 중복된 데이터를 필터링하는 동시에, 데이터의 형식이 제각각인 경우, 그 대이터를 쉽게 변환하여, 통계데이터로 활용할 수 있다. 인구 통계, 경제 지표, 지도, 교통 정보, 대기오염, 기후 변화 정보, 법률, 규정, 공공 정책에 대해서, 통계처리된 1차 데이터를 활ㅇ용한 DB 구축 노하우 뿐만 아니라. 전국 주차장 정보 표준 데이터를 만들어 내는 동시에, ERD설계,마스터 테이블, 참조 테이블에 대한 이해를 돕고 있다.