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LECTURE · DATABASE
데이터베이스란?
+ 데이터 수집
세상의 정보를 표로 정리하고, 모으는 법
PART 1
데이터
베이스
란?
이론 → 표 → 추상화 → 설계
03
데이터베이스가 필요한 이유
왜
데이터베이스
가 필요할까?
도슨트 앱이 성공해서
사용자 1만 명
접속 🎉
▼
앱을 껐다 켜니
모든 정보가 사라짐
❌
▼
→ 데이터를 어딘가에
저장
해야 한다
04
AI가 추천해주는 앱
AI가 추천해주는 앱을 만들려면
개인화
가
중요하다
05
개인화란?
개인화란?
개인별로 구분한
데이터를 수집
하는 것
06
생각해보기
도슨트 앱에는
어떤
데이터
가 있을까?
🤔 같이 떠올려 봅시다
관람객
작품
취향
관람 기록
좋아요
댓글
07
컴퓨터의 기억 방식
컴퓨터는 이 데이터를 어떻게 기억할까?
표(Table)
로
기억한다
08
줄과 열로 묶는 예시 — 음식
🍱 음식
종류
김치찌개
햄버거
초밥
짜장면
피자
특성 (공통 항목)
이름
종류
가격
칼로리
원산지
09
표로 정리한 결과 — 음식
🍱 음식 → 표
이름
종류
가격
칼로리
원산지
김치찌개
한식
9,000
550
한국
햄버거
양식
8,000
650
미국
초밥
일식
15,000
450
일본
짜장면
중식
7,000
700
중국
피자
양식
22,000
1,200
이탈리아
10
줄과 열로 묶는 예시 — 동물
🐾 동물
종류
강아지
고양이
독수리
금붕어
코끼리
특성 (공통 항목)
이름
종
다리 수
몸무게
서식지
11
표로 정리한 결과 — 동물
🐾 동물 → 표
이름
종
다리 수
몸무게(kg)
서식지
초코
강아지
4
8
육지
나비
고양이
4
4
육지
독돌이
독수리
2
6
하늘
금순이
금붕어
0
0.2
물
코코
코끼리
4
5,000
육지
12
우리가 방금 한 일
우리가 방금 한 일
= 공통 특성을 찾아서 정리하기
🍱 음식
→
공통 특징 찾기
→
표 생성
🐾 동물
→
공통 특징 찾기
→
표 생성
13
데이터베이스 = 표(Table)
데이터베이스
= 표(Table)
이름
가격
원산지
김치찌개
9,000
한국
햄버거
8,000
미국
COLUMN · 열
공통 특징
ROW · 행
데이터 1건
14
데이터베이스 설계란?
데이터베이스 설계란?
★ 세상의 정보를 보고
공통된 특징을 찾아
표로 정리하는 과정
15
왜 설계가 필요한가?
왜 설계가 필요한가?
세상의 정보는 음식·동물·사람…
뒤섞여
있다
▼
사람이 공통 특징을 정의해줘야 함 →
추상화
🖥
실습 — 데이터베이스 설계
①
도슨트 앱에 필요한
데이터 목록
정리
②
데이터 수집할
표 만들기
(= DB 설계)
PART 2
데이터
수집 도구
설계한 표를 실제로 만들어 보자
18
데이터 수집 도구 · 실습 1/3
📊
Google Spreadsheet
가장 익숙한 표 도구 · 바로 시작할 수 있다
19
데이터 수집 도구 · 실습 2/3
📝
Notion Table
문서 + 데이터베이스를 한곳에서
20
데이터 수집 도구 · 실습 3/3
🗄️
Supabase
진짜 데이터베이스 · 앱과 직접 연결
PART 3
데이터
수집 방식
어떻게 데이터를 모을 것인가
22
데이터 수집 방식 — ① 명시적 입력
데이터 수집 자체를 위한 수집
개인 정보 입력
신상 정보
취향
경험
23
데이터 수집 방식 — ② 자연스러운 수집
앱을 사용하면서 자연스럽게 쌓이는 데이터
작품 관람 기록
사용자가 따로 입력하지 않아도, 행동만으로 데이터가 모인다
24
데이터 수집 방식 — ③ 중간 영역
입력도, 자동도 아닌 사이
중간 영역
👍 좋아요
💬 댓글
25
정리
오늘 배운 것
DATABASE
DB = 표
column = 공통 특징
row = 데이터 1건
DESIGN
설계 = 추상화
공통 특징을 찾아
표로 정리하는 과정
COLLECT
수집 = 3가지
명시적 · 자연스럽게
· 중간(좋아요·댓글)