[Coursera Google 데이터 애널리틱스 수료증 과정]

전 세계 모든 기업에는 문제를 해결하고 최선의 의사결정을 내리는 데 도움을 주는 자격을 갖춘
데이터 애널리스트가 필요합니다.

데이터 분석 6단계

1. 질문
2. 준비
3. 처리
4. 분석
5. 공유
6. 조치

데이터 라이프 사이클

1. 계획: 필요한 데이터 유형, 데이터 관리 방법, 데이터 책임자를 결정합니다.

2. 캡처: 다양한 소스에서 데이터를 수집하거나 가져옵니다.

• 데이터 입력. 데이터 웨어하우스에 수동 또는 자동으로 데이터를 입력하여 새로운 데이터 값을 만듭니다.
• 데이터 수집. 이미 존재하는 데이터 소스 또는 데이터 웨어하우스로부터 데이터를 획득하거나 전송하는 것.
• 연결된 장치. 사물 인터넷(IoT)은 기기가 환경과 서로 듣고 상호 작용하는 것처럼 실시간으로 지속적으로 데이터를 수집하는 방식을 변화시켰으며 앞으로도 계속 변화시킬 것입니다. 이 장치는 저장할 수 있도록 데이터를 캡처하고 전송합니다.

3. 관리: 데이터를 유지하고 관리합니다. 데이터 저장 방법 및 위치, 데이터를 저장하는 데 사용하는 도구를 결정하는 일이 포함됩니다.

4. 분석: 데이터를 사용하여 문제를 해결하고, 의사결정을 내리고, 비즈니스 목표를 지원합니다.

5. 보관: 장기적으로 저장하거나 향후 참고를 위해 관련 데이터를 보관합니다.

6. 폐기: 저장소에서 데이터를 삭제하고 데이터의 공유 사본을 모두 삭제합니다.

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이 프로세스는 서류상으로는 간단해 보이지만, 기업에 도움이 되는 데이터 프로그램을 갖추기 위해서는 시간, 리소스 및 노력이 필요합니다. 그러나 기억해: 모든 데이터가 데이터 수명 주기의 모든 단계를 거칠 필요는 없습니다. 따라서 기업은 특정 데이터 세트가 필요한 이유에 대한 비즈니스 사례를 작성한 다음 투자가 필요한 데이터 수명 주기 내의 격차를 파악해야 합니다. 관리 회계사로서 데이터 리소스 관리는 기업이 다양한 단계에서 데이터를 관리할 수 있도록 지원하는 비즈니스 케이스를 구축하는 책임의 일부입니다.

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미국 어류 및 야생동물 관리국

1. 계획
2. 습득
3. 유지, 관리
4. 액세스
5. 평가
6. 보관

https://www.fws.gov/data/life-cycle

Data Management Life Cycle | U.S. Fish & Wildlife Service

https://online.hbs.edu/blog/post/data-life-cycle

데이터 애널리스트가 사용하는 가장 일반적인 프로그램과 솔루션으로는 스프레드시트, 쿼리 언어,
시각화 도구가 있으며 앞으로 이를 배워볼 예정입니다.

• 향후 데이터 애널리스트로서 많이 사용하게 될 두 가지 인기 스프레드시트 애플리케이션은 Microsoft Excel과 Google Sheets입니다.
• 널리 사용되는 SQL(구조적 쿼리 언어) 프로그램으로는 MySQL, Microsoft SQL Server, BigQuery가 있습니다.
• 널리 사용되는 두 가지 시각화 도구는 Tableau와 Looker입니다.

스프레드시트	데이터베이스
소프트웨어 애플리케이션	데이터 저장소 - 쿼리 언어(예: SQL)를 사용하여 액세스
행 및 열 형식으로 데이터 구조화	규칙 및 관계를 사용하여 데이터 구조화
셀에 정보 구성	복잡한 모음에 정보 구성
제한된 양의 데이터에 대한 액세스 제공	방대한 양의 데이터에 대한 액세스 제공
데이터 직접 입력	엄격하고 일관된 데이터 입력
일반적으로 한 번에 사용자 한 명	여러 사용자
사용자가 제어	데이터베이스 관리 시스템에서 제어