SQL을 사용하는 이유, 쓰기 전에 꼭 알아야 할 이유와 핵심 특징 정리

고객과 시장이 빠르게 변화되는 상황에서 기업들은 어떻게 적절한 전략을 도출할 수 있을까요? 바로 SQL의 활용입니다. 

SQL은 데이터베이스에서 원하는 데이터를 추출하고 분석하는 데 도움을 주는 쿼리 언어로, 시장 트렌드 분석이나 고객 행동 패턴 파악 등을 통해 적합한 전략을 수립할 수 있습니다. 

SQL을 활용해 데이터를 분석하면 다양한 이점을 얻을 수 있는데요. 무분별한 데이터가 넘쳐나는 시대에 목적에 맞게 데이터를 수집/분석하여 올바른 전략 설정에 도움을 주는 '데이터 처리 언어 SQL'에 대해  대한민국 대표 IT 프리랜서 플랫폼 이랜서에서 자세히 알려드리겠습니다.

SQL(Structured Query Language)이란?

"30세 이상의 여성 고객들이 어떤 상품을 가장 많이 구매하는지”에 대한 정보를 알기 위해선  어떻게 해야 할까요? 바로 30대 이상 여성 고객들의 데이터를 확보하고 분석하는 것인데요. 이럴 때, 사용하는 언어가 바로 ‘SQL’입니다.

SQL은 'Structured Query Language'의 약자로, 데이터베이스에서 데이터를 추출하고 조작하는 데에 사용하는 데이터 처리 언어입니다. 쉽게 말해 데이터베이스에 저장된 정보를 쉽게 찾고 정리하는 데에 도움을 주는 도구입니다.

기업들은 서비스 개선 및 고객을 확보를 위해 데이터베이스에 고객 정보를 저장합니다. 이  데이터베이스에는 고객의 이름, 나이, 성별, 주소 등의 정보가 저장되어 있는데요. 

데이터 베이스에 저장된 고객 데이터는 고객의 특성에 맞는 상품이나 서비스를 제공하고, 마케팅 전략을 세울 때도 유용하게 활용할 수 있습니다. 지금부터 기업들이 SQL을 통해 데이터를 어떻게 활용하는지 말씀드리겠습니다.

SQL을 사용하는 이유

빅데이터 시대에  매출 데이터를 분석하여 판매 동향을 파악하고 마케팅 전략을 수립하기 위해 대량의 데이터를 다루는 능력이 요구되고 있어 SQL을 사용하는 기업들이 늘어나고 있습니다. 

SQL을 통해 데이터베이스에서 원하는 정보를 추출하고, 데이터의 흐름이나 특정 조건에 따른 데이터 분석을 할 수 있기 때문인데요.

SQL을 사용하기 이전에 데이터 분석은 엑셀을 사용하거나 수작업으로 진행되었습니다. 하지만 대량의 매출 데이터를 수작업으로 분석하기에는 시간과 노력이 많이 소요되고, 데이터의 정확성과 일관성에도 영향을 미치는 문제점을 가지고 있는데요. 

SQL을 도입한 후에는 데이터베이스에 저장된 데이터를 효율적으로 추출하고 분석할 수 있기 때문에 SQL은 빅 데이터를 다루기 위한 필수적인 언어로 자리잡았습니다.

예를 들어, SQL을 사용하면 "특정 기간 동안 가장 많이 판매된 제품은 무엇인지" 혹은 "특정 지역에서 가장 선호하는 제품은 무엇인지"와 같은 질문에 대한 답을 쉽게 찾아낼 수 있습니다. 

이를 통해 기업은 신속하고 정확한 의사결정을 내릴 수 있게 되며, 업무 효율성이 크게 향상되고, 이는 결국 경쟁 우위를 확보하는데 영향을 끼치게 됩니다.

기업별 SQL 활용사례

기업들에게 충성 고객을 확보하기 위한 빅데이터의 활용이 중요해지는 가운데, 기업들은 SQL을 어떤 식으로 활용하여 효과를 거두고 있는지 살펴보겠습니다.

금융/증권사 기업

매일 수많은 금액을 거래하는 금융/증권사에게 데이터는 중요한 수단입니다. 수년간 계속된 저금리 여파로 인해 금융/증권 거래를 하는 사람들이 많아져 고객 유치를 위한 마케팅 활동이 치열해지고 있는데요. 이를 위해 데이터 처리 언어인 SQL을 활용하는 기업들이 늘고 있습니다. 

금융/증권사 기업들은 데이터 처리 언어인 SQL을 사용하여 고객들의 금융 거래 내역을 분석하며 행동 데이터를 파악합니다. 고객 별로 관심 있는 항목이 무엇인지, 또 어떤 예금/대출 상품에 관심을 보이고 있는지에 대한 데이터를 통해 고객 유치를 위해 맞춤형 금융 상품을 제공하고 있습니다. 

또한 거래내역 데이터를 통해 이상한 사항은 없는지 사기 거래를 탐지하며 금전적인 사고가 발생하는 것을 방지하고 있습니다.

E-commerce 기업

SSG, 롯데On, 쿠팡 등 E-commerce기업에서도 SQL 활용이 늘고 있습니다. 특히나 코로나 이후 폭발적인 성장세를 보이고 있는 E-commerce기업에서는 고객 유치를 위해 데이터 활용이 더욱 중요해지고 있는데요. 

치열해지는 경쟁 속 단골 고객을 확보하기 위해 SQL을 활용하여 고객의 구매 데이터를  분석하고 개인화된 추천 상품을 제공하며, 충성 고객을 확보하기 위한 마케팅 전략을 세우고 있습니다.

여행 및 관광산업

코로나 후 가격이 2배 이상 오르며 사람들의 이목을 끌고 있는 이슈가 무엇인지 아시나요? 바로 ‘항공권 가격’입니다. 코로나로 인한 여행 금지가 풀리자 해외 여행지를 찾는 사람들이 많아지고 있는데요. 

여행 및 관광산업 기업들은 SQL을 활용하여 사용자의 검색 기록과 예약 정보를 분석하고 개인 취향에 맞는 항공권, 여행지, 호텔, 숙박시설 등 고객 맞춤화된 여행 정보를 제공하며 고객을 유도하고 있습니다.

SQL을 적용하기 위해

SQL을 사용하기 위해서는 데이터베이스 관리 시스템(DBMS)을 설치하고, 해당 DBMS에 맞는 SQL 프로그램을 선택하여 사용합니다. 

대표적인 DBMS로는 Oracle, MySQL, MS SQL(Microsoft SQL Server) 등이 있으며, 상용 제품부터 오픈소스 기반까지 다양한 SQL 기반 데이터베이스가 존재합니다. 

각 DBMS는 관리 방식과 기능이 다르기 때문에, 사용 목적에 맞는 선택이 중요합니다. 아래에서 용도별로 어떤 종류의 데이터베이스가 있는지 정리해보았습니다.

전통적인 관계형 DBMS (OLTP 중심)

전통적인 관계형 DBMS는 ‘실시간 트랜잭션 처리(OLTP)’에 최적화된 데이터베이스 시스템입니다. 주로 주문 처리, 결제, 회원 관리, 재고 관리처럼 빈번한 읽기 · 쓰기 작업이 발생하는 운영 시스템에서 사용됩니다. 

데이터의 정합성과 무결성이 중요하며, 트랜잭션 처리의 안정성과 신뢰성이 핵심 요소로 작용합니다. 대표적인 전통형 관계형 DBMS에는 다음과 같은 제품들이 있습니다.

• Oracle: 대규모 엔터프라이즈 환경에서 사용되는 상용 DBMS로, 높은 안정성과 확장성을 제공합니다.
• MySQL: 오픈소스 기반의 관계형 DBMS로, 웹 서비스와 스타트업 환경에서 널리 사용됩니다.
• PostgreSQL: 고급 SQL 기능과 확장성을 갖춘 오픈소스 DBMS로, 최근에는 MySQL을 대체하는 사례도 증가하고 있습니다.

이러한 DBMS들은 SQL을 기반으로 데이터를 조회·수정·삭제·관리하는 데 최적화되어 있으며, 비즈니스 애플리케이션의 핵심 데이터 저장소 역할을 합니다.

클라우드 기반 데이터 웨어하우스 (OLAP 중심)

클라우드 기반 데이터 웨어하우스는 ‘대규모 데이터 분석(OLAP)’에 특화된 시스템입니다. 수년치 로그, 사용자 행동 데이터, 매출 데이터처럼 방대한 데이터를 집계 · 분석 · 시각화하는 데 최적화되어 있습니다.

전통적인 DBMS가 실시간 처리에 초점을 맞춘다면, 데이터 웨어하우스는 의사결정을 위한 분석에 초점을 둡니다. SQL을 사용하지만, 내부 구조와 목적은 운영용 DBMS와 다릅니다.

대표적인 클라우드 기반 데이터 웨어하우스는 다음과 같습니다.

• Snowflake: 클라우드 네이티브 데이터 웨어하우스로, 확장성과 성능, 사용 편의성에서 높은 평가를 받고 있습니다.
• BigQuery: Google Cloud 기반의 서버리스 데이터 웨어하우스로, 인프라 관리 없이 대규모 분석을 수행할 수 있습니다.
• Redshift: AWS 기반 데이터 웨어하우스로, 기존 AWS 생태계와의 연동이 강점입니다.

이러한 시스템들은 SQL을 사용해 대규모 데이터를 분석하지만, 트랜잭션 처리보다는 집계, 리포트, 트렌드 분석, 머신러닝 연계에 더 적합합니다.

고성능 분석 특화 DB (선택)

고성능 분석 특화 DB는 특정 분석 시나리오에서 극단적인 성능 최적화를 목표로 설계된 데이터베이스입니다. 일반적인 DBMS나 데이터 웨어하우스보다 더 빠른 조회 속도나 로컬 환경에서의 분석을 중점적으로 지원합니다.

대표적인 예시는 다음과 같습니다.

• ClickHouse: 컬럼 기반 저장 구조를 사용하는 초고속 분석 DB로, 로그 분석과 대규모 집계 처리에 강점을 가집니다.
• DuckDB: 로컬 환경에서 실행 가능한 경량 분석 DB로, 데이터 분석가들이 Python, R과 함께 많이 사용합니다.

이러한 시스템들은 주로 실시간 대시보드, 로그 분석, 실험 데이터 처리 등 특정 목적에 최적화된 분석 환경에서 활용됩니다.

SQL과 NoSQL의 차이

SQL과 NoSQL은 데이터를 저장하고 관리하는 방식에서 근본적인 차이가 있습니다. SQL은 관계형 데이터베이스를 기반으로 하며, 사전에 정의된 스키마와 테이블 간의 관계를 중심으로 데이터를 관리합니다. 

반면 NoSQL은 비정형 또는 반정형 데이터 처리에 유리하도록 설계되어, 데이터 구조가 자주 변경되거나 대규모 분산 처리가 필요한 환경에 적합합니다.

아래는 SQL과 NoSQL의 주요 차이를 정리한 표입니다.

SQL과 NoSQL은 경쟁 관계라기보다, 각각의 목적과 환경에 맞게 선택해야 하는 보완적인 기술이라고 볼 수 있습니다. 데이터의 구조, 트래픽 규모, 확장 방식, 안정성 요구 수준 등을 고려해 적절한 방식을 선택하는 것이 중요합니다.

SQL과 NoSQL에 대한 더 자세한 비교와 상황별 가이드가 궁금하다면 아래 링크에 정리해 놓았습니다.

▶ NoSQL vs SQL 무엇이 다를까? 상황별 활용 가이드 보러가기

SQL 사용 시 주의사항

1. 성능을 고려한 쿼리 작성이 필요합니다

조건절이 없는 조회, 불필요한 JOIN, 인덱스를 활용하지 못하는 쿼리는 성능 저하의 원인이 됩니다. 특히 대용량 데이터 환경에서는 쿼리 구조 하나로 시스템 부하가 크게 달라질 수 있으므로, 실행 계획과 인덱스 사용 여부를 항상 점검해야 합니다.

2. 데이터 무결성과 트랜잭션 관리에 주의해야 합니다

SQL은 여러 사용자가 동시에 데이터를 수정할 수 있기 때문에, 트랜잭션 처리를 제대로 하지 않으면 데이터 불일치 문제가 발생할 수 있습니다. 따라서 COMMIT, ROLLBACK, LOCK 설정 등을 올바르게 사용해 데이터 정합성을 유지하는 것이 중요합니다.

3. 보안 설정과 접근 권한 관리를 철저히 해야 합니다

SQL은 데이터에 직접 접근하는 언어이기 때문에, 권한 설정이 부실하면 민감한 정보가 유출될 수 있습니다. 사용자별 접근 권한을 세분화하고, SQL Injection 같은 보안 취약점도 반드시 방지해야 합니다.

데이터베이스에서 

원하는 데이터를 추출하고 분석하는 

‘데이터 처리 언어 SQL’ 잘 보셨나요?

SQL만 잘 활용해도 목적에 맞는 데이터를 추출하고 분석할 수 있어 경쟁 우위를 점할 수 있는 전략을 도출할 수 있는데요. 데이터 홍수 시대, 스마트한 일 처리를 위한 SQL은 꼭 필요한 언어입니다.

SQL 사용 능력을 

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데이터 베이스에서 원하는 데이터를 추출하고 분석하기 위해서는 데이터 언어를 다루는 SQL 쿼리 작성 능력과 더불어 데이터 베이스가 위치한 서버를 이해하고 다룰 수 있는 ‘데이터 분석 전문가’가 필요합니다. 

데이터 활용을 위한 Oracle, MY SQL, MS SQL 등과 같은 DBMS 설계 및 운영 능력과 Java, 파이썬, PHP, Node js 등 웹 DB 서버 언어에 대한 이해가 있는 전문가를 채용하셔야 현황에 맞는 데이터 수집/분석을 할 수 있는데요. 데이터 전문가 채용, 대한민국 대표 IT 프리랜서 매칭 플랫폼 이랜서를 활용해 보세요!

 

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