[SQL 101] SQL 공부를 시작하기 전에

 

💡 데이터 기반의 일하는 방식 혁신이 일어나면서 데이터 분석에 대한 중요성이 부각되고 있다. 하지만 대부분의 직장인들은 아직 엑셀이라는 한정적인 툴에 갇혀 있다. SQL을 배우면 데이터베이스에서 빠르고 정확하게 필요한 정보를 추출하여 다룰 수 있다. SQL이 왜 필요한지, 어떻게 배우면 좋을지 간단히 알아보도록 하자.

 

 

• 데이터 기반 일하는 방식의 혁신
• 빅데이터에는 엑셀보다 SQL
• SQL은 생각보다 어렵지 않다
• <SQL 101>에 대하여

 

 

데이터 기반 일하는 방식의 혁신

2010년대 후반부터 대기업, 중견기업, 중소기업, 스타트업을 막론하고 “데이터에 기반한 일하는 방식의 혁신”같은 문구들이 등장하고 있다. 기존의 감으로 일하는 방식, 상명하복의 수직적 의사결정 구조에서 벗어나 숫자 기반, 데이터에 기반한 의사결정을 토대로 일하는 방식을 변경하자는 것이다. 아마도 태생부터 데이터와 숫자에 기반하여 비즈니스를 운영하던 테크 기업들의 약진에 따른 것일테다.

“데이터를 기반으로 일한다”고 했을 때, 대부분은 엑셀을 활용하여 피벗 테이블을 돌리고, 표를 예쁘게 정리하는 등의 업무 방식을 떠올릴 것이다. 물론 엑셀(스프레드시트)은 여전히 엄청나게 유용한 데이터 핸들링 툴이고, 정말 잘 활용한다면 그 어느 툴보다도 만능인 도구다. 내가 데이터 분석을 처음 시작하면서 여러 툴을 배우고 있을 때도, “크지 않은 데이터에 대한 분석은 엑셀이 제일 좋다”는 말이 팀원들 사이에 있었을 정도니까.

하지만 데이터를 다루는 세계에서는 정말 엄청난 툴과 언어들이 많다. 그리고 특히 대형 데이터(일명 빅데이터)를 처리해야 하는 입장에서는, 엑셀보다 이 툴들을 이용하는 것이 필수가 되고 있다. 이는 엑셀이 다룰 수 있는 데이터가 최대 2^10개, 즉 1,048,576행밖에 없기 때문이다. 물론 여러가지 방법으로 100만 행 이상의 데이터를 엑셀에서 다루는 방법이 사용되고 있으나, 다른 툴이 있는 상황에서 굳이 엑셀을 사용해야 하는지에 대한 의문이 남아있다.

 

빅데이터에는 엑셀보다 SQL

빅데이터를 업무에 활용하고자 한다면, 엑셀 외에 이 대용량의 데이터를 다룰 수 있는 다른 툴을 익히는 것이 필요하다. 그 중 가장 전방위로 활용할 수 있으면서도 가장 어렵지 않게 배울 수 있는 언어가 바로 SQL(Structured Query Language)이다. SQL은 관계형 데이터베이스 관리 시스템(RDBMS)에서 데이터를 관리하고 조작하는 데 사용되는 표준 언어이며, 이 SQL을 잘만 활용하면 회사의 데이터베이스에서 원하는 데이터를 빠르고 정확하게 추출하여 필요한 정보를 얻을 수 있다.

일반적으로 업무에 데이터를 활용할 때, SQL을 모르면 회사의 업무 시스템에서 엑셀 형태로 된 데이터를 다운로드 받아 사용해야 한다. 이런 방식은 대용량의 데이터를 다룰 때 그 한계가 명확한데, 한 번 다운로드 받을 때 최소 수십 분에서 수 시간이 걸리는 경우도 있고, 그렇게 데이터를 받아봤자 수정, 저장 후 배포하는 데 까지 또 수 시간이 소요된다. 머릿속에서는 그렇게 복잡하지 않은 일들이, 엑셀에서는 하루 종일 걸리는 셈이다.

SQL을 배워두면 회사 업무 시스템의 기반이 되는 데이터베이스에서 직접 데이터를 쉽고 빠르게 필터링, 정렬, 그룹화, 연결, 수정, 삭제 등의 작업을 할 수 있다. 모든 데이터가 시스템이 아닌 그 이면에 있는 데이터베이스에 저장되는데, 이곳에 직접 접근하여 필요한 정보를 빠르게 검색할 수 있고, 데이터의 유효성과 일관성을 유지할 수 있다. 이렇기 때문에 SQL은 데이터 분석, 보고서 작성, 비즈니스 인텔리전스(BI) 등 다양한 분야에서 활용된다.

 

SQL은 생각보다 어렵지 않다

하지만 막상 SQL을 배워야 한다고 하면 어렵게 느껴지는 경우가 많다. 프로그래밍 언어의 형태를 띄고 있고, 무엇보다 어렸을 때부터 다뤄온 엑셀과는 다르게 완전히 새롭게 접하는 경우가 대부분이기 때문이다. 그래서 많은 회사에서는 이 SQL을 전문적으로 다루는 데이터 분석가를 채용해서 업무를 맡기고는 한다. 하지만 분석할 일이 생길 때마다 매번 누군가에게 부탁하느니, 한번 제대로 배워서 내가 직접 분석 업무를 해보는 것이 백 배는 효율적일 것이다.

SQL을 배운다는 것은, 곧 데이터를 공부한다는 것과 같다. 마치 어려운 수학을 배우는 것과 같이 느껴지겠지만 그렇지는 않다. 일반적으로 내가 사용하는 데이터가 어떻게 생겼는지, 어떤 특징을 가지고 있고 사용 시 어떤 점을 주의해야 하는지, 그 다음 SQL이라는 언어를 어떻게 사용하는지 배우는 것이다. 수학보다는 오히려 영어를 새로 배운다고 생각해봐도 좋을 것이다. 쉽게 생각하면 아래 세 가지를 배운다고 생각하면 된다.

• 데이터는 어떻게 생겨먹었는가 (데이터의 특징)

데이터를 다루는 언어를 배우기 위해서는, 우선 데이터가 무엇인지를 잘 알고 넘어가야 한다. 데이터의 특징을 모른 채로 SQL을 사용하다보면 분명히 이해가 되지 않고 막히는 부분이 생긴다. 급한 마음에 SQL 기초 문법부터 배우기보다, 데이터가 어떻게 생겨먹은 것인지, 어떤 특징을 가져야 좋은 데이터인지를 알고 넘어가는 것이 좋다.

• 데이터는 어떻게 저장되는가 (데이터베이스의 구조)

데이터는 데이터베이스에 보관된다. SQL은 쉽게 말해, 데이터가 저장된 데이터베이스에게 내가 특정한 질문을 던지는 전용 언어이다. 그렇다면 데이터뿐만 아니라, 데이터의 저장소에 대한 이해 역시 필요하다. 개발자 수준으로 데이터베이스를 이해하라는 말이 아니다. 분석에 필요한 정도의 이해 정도면 충분하다.

• 데이터는 어떻게 불러오는가 (SQL)

위 두 가지에 대해 어느 정도의 개념을 익혔다면, 그 때 SQL이라는 언어 자체를 공부해보자. SQL 역시 마음만 먹는다면 온갖 일을 해낼 수 있는 프로그래밍 언어 중 하나다. 하지만 업무에 필요한 데이터 분석을 위한 문법은 한정적이고, 이는 생각보다 쉽게 구조화되어 있어 어렵지 않게 배울 수 있다. 나에게 필요한 문법 20개만 배워놓아도 업무에서의 활용도는 무궁무진할 것이다.

 

SQL 101에 대하여

내가 하는 업무의 80% 이상이 SQL을 이용한 데이터 분석일 정도로 나의 업무에 SQL은 큰 비중을 차지한다. 다만 나도 사람이기 때문에 쏟아지는 각종 데이터 핸들링 요청을 모두 들어줄 수는 없었다. 그래서 현 회사에 입사하자마자 맡은 업무 중 하나가 팀원들에게 SQL을 가르치는 일이었다. 팀원들이 간단한 SQL을 배우는 것 만으로도 나의 일이 크게 경감됨은 물론, 업무 효율이 이전보다 훨씬 크게 향상되기 때문이다.

앞으로는 회사에서 진행했던 SQL 교육 세션을 바탕으로 가장 기초적인 SQL 포스팅을 마련해보려고 한다. <SQL 101>이라 불리는 컨텐츠를 통해 팀원들 뿐만 아니라 데이터 분석 및 핸들링에 목말라있던 분들도 함께 SQL을 배워보면 좋을 것 같다.

 

 

 

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