데이터 & 데이터베이스 분야 취직 및 진출을 위한 100문 100답 Wiki 를 진행합니다. 

 

 

여기에 질문은 무거운 질문이든 가벼운 질문이든 좋은 질문이든 아주 쉬운 질문이든 아무 상관이 없습니다. 브레인스토밍을 하듯이 100문 100답을 해 보도록 하겠습니다.

 

기간은 1개월(1월 21일 ~ 2월 20일) 이내에 100문과 100답을 Wiki형식(집단지성 체계 운영) 완성하는 것을 목표로 하겠습니다.^^

 

 

대학에 학생들도 그렇고 이미 취업을 하여 일을 하고 있는 사람들도 그렇고 ‘데이터’가 키워드로 지속적으로 부각이 되면서 데이터, 데이터베이스 분야로 관심을 가지고 진출하기 위한 사람들이 이전보다 훨씬 많아 지고 있습니다.

특히 최근에는 오픈데이터, 빅데이터, 스마트데이터, 연결(링크드)데이터, 데이터베이스 분석 등 온통 데이터세상으로 많은 부분이 해석이 되면서 더 많은 관심을 가지게 되는 것 같습니다. 

 

이번 컬럼에서는 ‘데이터 & 데이터베이스 분야 취직 및 진출을 위한 100문 100답’이라는 주제로 질문과 답변을 하는 방식으로 내용을 구성하였습니다. 처음 몇 개는 이전에 학생이나 다른 일을 하는 사람들이 질문하였던 내용을 정리하여 기술하도록 하고, 이후에는 아래 덧글이나 메일(csklee@cslee.co.kr) 등을 통해 질문된 내용을 모아서 한꺼번에 답변에 계속 업데이트하는 방식으로 기술하여 데이터나 데이터베이스분야로 관심을 가지는 모든 분들에게 이 글이 도움이 되도록 할 예정입니다. 

 

데이터분야 또는 데이터베이스(DB) 분야로 신규진입이나 변경진입^^을 원하시는 분은 덧글로 질문도 남기고 또 필요하면 답변도 남기시기 바랍니다. 

 

질문은 1번부터 100번까지 번호를 부여하면서 본문과 덧글을 통해 100번까지 진행해 보도록 하지요… ^^

관련하여 무슨 질문이든 이것을 보는 사람이 속이 쉬원하게 질문과 답변을 이어가 보도록 하겠습니다.

 ※ 물론, 답변도 제가 생각하는 관점에서 답변을 하는 것이니 참조만 하시면 되겠습니다.

 

질문은 무거운 질문이든 가벼운 질문이든 좋은 질문이든 아주 쉬운 질문이든 아무 상관이 없습니다. 
브레인스토밍을 하듯이 100문 100답을 해 보도록 하겠습니다. 

 

기간은 1개월(1월 21일 ~ 2월 20일) 이내에 100문과 100답을 Wiki형식(집단지성 체계 운영) 완성하는 것을 목표로 하겠습니다. ^^

 

☞ 001. 데이터분야의 직무에는 어떤 것들이 있는가요?

대표적인 직무는 DBA가 있고 데이터베이스 설계 직무에는 DA가 있습니다. 가장 많은 직무 중에 하나입니다. DBA중에는 논리적인 DBA와 물리적인 DBA로 구분하여 논리 DBA가 분석, 설계, 표준화를 중심으로 직무를 수행하고 물리DBA가 구축과 튜닝, 운영 중심으로 업무를 수행하는 경우도 있습니다 

 

DJF 1.0-Database Job Frame v1.0에 보면 아주 자세히 직무가 구성되어 있습니다. 데이터,데이터베이스, 데이터웨어하우스, 빅데이터에 대해 개발, 운영, 활용/컨설팅으로 4 X 3의 항목으로 총21개 직무가 구성되어 있습니다. 

 

 

☞ 002. 대학을 졸업하고 나서 곧 바로 데이터베이스 분야로 진출할 수 있는가요?

예 진출할 수 있습니다. 자신이 원하여 첫 번째 직무부터 데이터베이스 분야 전문가로 직무를 수행하는 경우가 있습니다. 다만, 주요 큰 IT서비스업체는 데이터에 대한 전문 조직이 구성되어 여기서 업무를 수행하면 되고, 데이터베이스 전문기업에 취직을 하면 바로 활동을 할 수 있습니다. 인원이 많지 않은 곳에서는 처음에는 개발을 하면서 DB관련일을 병행하다가 DBA나 DA로 전환하여 업무를 수행하는 경우도 많은 것이 사실입니다. 

 

답변을 하는 저도 응용시스템을 개발하고 운영하는 일부터 시작하였습니다. 개발자는 프로그래밍을 알고 있어서 DB분야로 직무를 바꾸었을 때 나름대로 장점을 많이 가지고 있습니다. 당연히 전환 가능합니다. 

전환하고 나서는 약 1년은 오랫동안 해왔던 자신의 일을 스위칭 하였기 때문에 경력상 서러움이 있을 수 있는데요, 이것을 끊임없는 학습의 열정으로 극복하고 빠른 시간 안에 기술력을 확보할 수 있도록 노력하시기 바랍니다. 

 

 

☞ 003. 데이터나 데이터베이스 관련 일을 하면 밥은 안 굶나요?^^

기술력이 충분하면 절대로 50세 넘어서까지 DB 일을 통해 밥을 굶는 일은 없을 것입니다.^^

 

☞ 004. 연봉 많아요?^^

연봉이요,, 회사마다, 개인마다 차이가 있겠지만, IT의 타분야에 비해서는 결코 적지 않습니다.기술력에 따라 더 많은 연봉을 책정 받을 수 있고요, 다만 큰 조직은 어떤 기술로 연봉을 지급하지 않기 때문에 딱히 말씀드리기는 힘들지만 오픈된 시장에서는 확실히 연봉을 다른 기술분야에 비해 더 많이 받는 것은 사실로 보입니다.

 

☞ 005. 일반적이 DB전문가는 뭘 공부해야 하나요?^^

데이터베이스를 제대로 알기 위해서는 데이터베이스 기본개념을 이해하는 것이 중요합니다. 그리고 데이터베이스 엔진(오라클, SQL Server, Tibero, Altibase등)을 기본개념이 있는ang=EN-US>, 그리고SQL구문에 대한 책을 보는 것이 좋습니다. 

책을 어느 정도 본 이후에는 실습환경에 DBMS엔진을 설치하여 여기에 테이블을 생성하여 실제로 명령어를 날려보는 것이 중요합니다. 

 

제대로 하려면 분석→설계→구축→튜닝→전환？운영 이 Cycle을 한번 해보는 것이 아주 좋습니다.시나리오 기반에 단위 프로젝트를 해 보는 것이 가장 좋은 방법입니다. 

 

 

☞ 006. 분석/설계를 잘 하려면 어떤 능력이 필요한가요?^^

혹시 바둑/장기/체스 등을 잘 두시는지요?

아니면 논리적으로 따지는 것을 좋아하는지요?

결과를 도출함에 있어 인과관계를 분석하여 따라가기를 좋아하시는 지요?

연역적이든, 귀납적이든 결과?터 결론을 도출하는 것을 좋아하는지요?

체계적이고 세심하다,,,

인과관계가 없는 것은 화가 난다,,, 

이런 분들에게 좀 더 적합한 것 같습니다. ^^

 

그렇다고 잘 허둥대지만 자꾸 질러대는 사람은 적당하지 않다는 것은 아닙니다.

그런 분들도 분석/설계를 통해 꼼꼼하게 도출해야 하는 일을 수행하게 되면 훈련에 의해 성격이 바뀌어 가는 것을 경험할 수도 있습니다. 

 

 

이 분야를 요약하면…

• DB에 대한 많은 경험은 기본
• 스키마 설계 : 업무 이해 필수
• 스키마 구현 : 개발경험이 도움됨
• 구조적인 마인드
• 뛰어난 분석력

이런 것들이 필요합니다. ^^

 

 

 

☞ 007. 구축/운영을 잘 하려면 어떤 능력이 필요한가요?^^

어떤 것이 잘 생성이 안되고 원하는 결과가 화면에 도출이 안되면 끝까지 결과가 나올 때까지 그 문제를 찾아 볼 열정이 있는지요?

문제를 찾기 위해 책을 통해, 전문 웹사이트를 통해 그 문제를 지속적으로 학습할 준비가 되어 있는지요?

 

난, 손가락으로 키보드를 통해 학습하는 학습파라고 생각하시는 분

이론보다는 실무적으로 적용하면서 쾌감을 느끼시는 분

해결되지 않는 문제는 못 참는다.

그리고 그 문제를 집요하게 추적하여 정리한다.

이런 분들은 키보드를 통해 데이터베이스 분야의 명령어와 씨름하는 일을 하는 구축/운영의 일을 하면 좋습니다. 

 

구축/운영에서 덜렁대시면 큰일납니다. 테이블과 데이터베이스를 날려 버리면 빨리 회사에서 제거 당할 수도 있기 때문입니다. 

회사에서 제거 안 당하면 다른 데로 변경 발령이 날 수 있습니다.^^ 자신은 능력이 있어서 옮긴 것 같은 착각이 빠져 있어도 해당 시스템의 중요한 일을 덜렁 되는 당신에게 맡기기 어려워 옮긴 이유를 찾았을 수도 있습니다. ^_^

어쨌든 실제 데이터가 존재하는 데이터베이스는 매우 엄격하고 정확하게 실행이 되어야 하기 때문에 반드시 두 번, 세 번 확인하면서 실행할 수 있는 마인드가 필요합니다. 

 

 

이 분야를 요약하면

• 데이터베이스에 대한 개론 지식
• 데이터 구조의 논리적인 이해
• DBMS 운영을 위한 차분함과 꼼꼼함
• DBMS 오류 발생시 해결하기 위한 끈기
• DBMS 트렌드 따>

 

 

☞ 008. DB분야 일은 진짜로 재미있나요. 밤새고 주말에 나오고 너무 워크하드 하지 않나요?^^

글쎄요, 전 워크하드(Work Hard)는 직장인이 보편적으로 가지고 있는 특징이라고 생각합니다. 제가IT일을 오래했지만 IT분야이기 때문에 항상 워크하드만 하고 있다고 생각하지 않습니다. 밤 새는 작업,주말 작업 이유 있으면 하는 것이고요, 아니면 자신의 일정에 따라 일을 하면 되는 것이지요… 

 

IT분야/DB분야 정말 매일 일 많아서 밤만 새고, 주말에 근무하다가 병 걸려서 죽는 그런 일 아닙니다.^^ 요즘 이런 황당한 이야기가 농담으로 전해지더군요… 시간이 지나면서 50대 60대에서도IT엔지니어 일을 하는 분들이 많이 생기고 있습니다. 피터드러커가 이야기한 범주에서 그레이컬러의 지식노동이기 때문에 머리는 많이 쓰는 것 같습니다. 데이터베이스 매력에 빠지면 그 매력 때문에 오랫동안 일을 하는 경우도 많이 있는 것 같습니다. 물론 일이기 때문에 미션으로 인해 밤새고 주말에 근무하는 일은 있기는 한데요,, 그것을 어느 분야든 있는 일이라고 생각합니다.

 

데이터분야는 재미있게 일할 수 있는 필요하고 충분한 조건을 많이 가지고 있습니다.

전, 오랫동안 이 일을 했지만, 여전히 즐겁고 할 수 있는 일과 해야 할 일이 많음을 느끼고 있습니다. 

 

 

☞ 009. 데이터베이스분야에 좋은 회사를 소개해 주세요?^^

당연히 데이터분야의 전문기업인 씨에스리컨설팅이 제일 좋지요 ㅎㅎ

LG, 삼성, SK, 현대 등 우리나라 굴지의 기업들 모두 IT서비스 분야의 회사가 있고 이 안에는 데이터를 전문적으로 담당하는 조직이 있습니다. 또한 웨어벨리, 엔코아컨설팅, 비투엔컨설팅, 엑셈 등 데이터를 기반으로 서비스하는 회사도 많이 있고 이 회사들의 기술력들은 우수하다고 할 수 있습니다. 

 

☞ 010. 최근에 제가 어느 학생에게 질문받은 건데요~ "빅데이터 분야의 일을 하려면 뭘 어떻게 준비해야할까요?"라는 질문이었습니다. 기술사님의 생각은 어떠신가요? ^^

 

ㅎㅎ,, 요즘 빅데이터의 키워드가 워낙 뜨다보니 학생들 사이에서도 인기있는 직종으로 인식되는 것 같습니다.

결론만 간단하게 이야기 하면 분석적인 분야(마이닝, 통계)와 고수준 해석(시멘틱)분야 그리고 논리적이고 정확한 표현분야를 집중적으로 학습하는 것이 빅데이터분야에 바로 진출할 수 있는 가능성을 높여 줍니다.

 

정리하면 빅데이터의 영역은 식별영역, 추출영역, 저장영역, 분석영역, 표현영역, 활용영역으로 구분이 되어 상당히 넓은 영역을 빅데이터의 영역으로 볼 수 있는데요, 누구든지 전영역에 전문가다라고 할 수 없을 만큼 포괄적인 영역을 포함하고 있습니다. 

 

식별영역부터 정리하면....

어느 데이터가 빅데이터로 적당할 것인가?를 정해주고 가이드하는 사람을 빅데이터 큐레이션이라고 하는데요,, 이것은 IT기술 깊이와는 무관하게 그에 대한 이해를 바탕으로 데이터에 대한 인사이트와 업무에 대한 이해도를 바탕으로 수행할 수 있습니다. 하지만 학교를 졸업하고 바로 진출하여 취직을 하기에는 아직 현실적으로 거리가 있습니다. 

 

그 다음 추출영역의 경우 하둡과 같은 빅데이터 아키텍처 영역에서 데이터를 가져오는 기술영역에 해당합니다. 검색기술 구성의 첫번째로 오픈소스 등이 많이 나와있어서 활용할 수 있으면 됩니다. 이것을 잘한다고 하여 바로 취직할 수는 없고 검색의 영역으로 먼저 진출한뒤 빅데이터분야로 바꾸어 갈수는 있을 것 같습니다.

 

다음은 저장영역입니다. 하둡으로 이야기 하면 HDFS, NoSQL군을 통한 저장 등 파일이든 데이터베이스든 데이터를 대규모로 저장하여 활용하는 기술입니다. 이 분야는 빅데이터의 기술적인 아키텍처를 구성할 때 반드시 적용해야 하는 영역이 됩니다. 가장 IT의 기술스러운 분야인데요,,, 점점 시작이 확대되고 있는 것으로 보입니다. 마치 기존에 오라클또는 SQL서버 등 특정 제품에 대한 전문성이 있는 사람을 찾는 것처럼이요,, 앞으로 더 확대될 것으로 보입니다. 

 

다음은 분석에 대한 영역입니다.

이전에 DW와 BI에 관련된 기술영역을 포함하여 대규모 데이터를 효과적으로 분석할 수 있는 기술이 필요합니다. 데이터마이닝의 기술, 텍스트마이닝, 웹마이닝, 프로세스마이닝 등 데이터를 일정한 알고리즘에 의해 분석하는 여러가지 기법등을 연구하고 학습하여 진출할 수 있는 영역이 됩니다. 

대학에서는 대학원에 많이 다루는 영역에 가까운데요,, 현재 커리큘럼상 대학원 프로그램을 이수하면 진출할 때 유리할 것으로 생각이 됩니다. 빅데이터 관련 과목도 최근에 많이 생겨 조금 있으면 학부생도 진출할 수 있지 않을 까 생각이 됩니다.

 

다음은 표현에 대한 영역입니다.

대량 데이터를 효과적으로 분석하여 이것을 사용자가 잘 이해할 수 있도록 상당히 전문적이고 그래픽하게 표현이 됩니다. 이 영역은 데이터에 대한 이해도를 바탕으로 디지털 그래픽요소를 잘해야 하는 영역인데요,, 논리적이면서도 감성적인 표현방법을 잘하는 사람이 접근할 수 있는 영역으로 생각이 됩니다. 

 

마지막으로는 활용영역이 있는데요,, 이것은 일반 업무를 수행하는 사람이 빅데이터의 시스템의 환경과 데이터의 특성을 이해하여 원하는 가치에 적합하게 가치를 뽑아내는 사람을 의미합니다.데이터사이언티스트는 해당 업무에 필요한 데이터??하여 이것을 처리할 수 있는 전문가를 의미하는데요,,, 일반 업무에 소속된 사람이 가질 수 있는 직무영역에 해당합니다. IT도 어느정도 알고 그것을 기업의 업무에 가치있는 요소로 뽑아내는 것도 알고 적용할 수 있는 상당히 전문화된 사람으로 규정할 수 있습니다.

 

처음부터 진출하기에는 좀 어렵고 기존의업무를 하는 사람이 전환하는 것이 현실성이 있어 보입니다. 

예전부터 시멘틱계열은 상당히 많은 논문을 가지고 연구가 되어 왔는데요, 대량 데이터를 분석할 때 의미적으로 연관성을 분석하는 것이 상당히 중요하기 때문에 시멘틱분야를 다루는 전공이면 빅데이터분야에 진출하기에 한결 유리하다고 할 수 있습니다. 

 

☞ 011. 요즘 빅데이터가 이슈인데요, 제가 공부하던 도중 본 내용중엔 RDBMS에서는 대용량의 데이터를 다루기 어렵다고 하네요. 문자열로 이루어진 기가바이트 단위의 데이터는 엄청나게 거대한 데이터지만 앞으로 더욱 더 다뤄야할 데이터가 커지며 기존의 자료에서 의미를 추출해 내는게 중요해질 텐데, 빅데이터시대에선 데이터베이스가 어떠한 의미가 있을까요? 또, 데이터베이스 시장이 축소되고Hadoop같은 다른 시스템이 빅데이터시대를 주도하게 될까봐 걱정되는데 이에 대해선 어떻게 준비해야 할까요?

 

좋은질문이네요.

결론적으로 말씀드리면 빅데이터기술과 환경이 기존 데이터베이스를 위협하거나 시장을 없애지는 않습니다. 상호 장점을 수용하며 발전할 것으로 예상이 됩니다.

 

빅데이터시대에 데이터베이스는 Consistency기반의 데이터처리는 기존과 같이 모두 관계형데이터베이스 기반으로 성장이 예상이 되고 성능과 대규모 데이터를 빠르게 분석해야 하는 영역은 빅데이터 기술로 성장할 가능성이 있습니다. 물론 이 두?인

 

예를 들어 하둡으로 대규모 데이터를 수집한 이후에 데이터들간의 연관성 분석을 잘 하기 위해서는 고속처리가 가능한 관계형 데이터베이스에 넣어 처리하는 환경으로 구성을 하고 있습니다. 이러한 처리가 빅데이터기술과 기존 데이터베이스 기술이 같이 공존하며 발전하는 사례이고 벌써 많은 곳에서 이렇게 처리되고 있습니다. 

 

기존 데이터베이스 시장은 절대 축소되지 않고 더 발전하게 됩니다. 

결론 빅데이터라는 단어가 중요한 게 아니라 데이터가 중요하기 때문이지요… 

데이터베이스 공부를 많이 하십시오^^

 

 

☞ 012. 실무경험이없는 신입 db컨설턴트가 되기위해 꼭 갖춰야할 역량은 무었일까요?

결론적으로는 실무경험없이 신입 DB컨설턴트로 역할을 하는 것은 불가능합니다.^^

DB컨설턴트란 아주 경험이 많고 전문화된 사람이 일반적인 엔지니어가 잘 할 수 없는 영역에서 자신의 기술을 바탕으로 직무를 수행하는 사람으로 규정할 수 있지요..^^

그러나, DB컨설팅회사 등에서는 신입사원을 뽑아서 일정기간 연수와 경험을 한 이후에 본격적으로 컨설턴트로 활동할 수 있는 기회를 부여하는 것이 현실적인 상황입니다. 

 

따라서, 신입DB컨설턴트가 되기 위해서 갖추어야 할 역량을 요약하면….

1.     경험을 충분히 쌓아야 합니다 : 직접경험-프로젝트, 운영 등, 간접경험 ？ 책을 무진장 보세요
2.     문제해결 역량을 가져야 합니다 : DB컨설턴트는 다양한 문제, 새로운 문제, 그리? 있어야 합니다.그럴려면 문제를 해결하기 위한 전략 (가설수립 등)을 잘하고 그것을 해결할 때까지 끊임없이 테스트하고 다시 생각하는 과정을 거쳐야 합니다. 브릭쓰로우(Breakthrough)정신이 필요하지요
3.     커뮤니케이션 능력을 배양해야 합니다 : 커뮤니케이션은 문서, 메일, 회의, 일반소통 등을 포함합니다. 특히 장표를 작성하는 능력은 상당히 중요하고 그것을 표현하는 프리젠테이션 능력 또한 매우 중요합니다. 

 

너무 요구사항이 많지요^^,,,,,, 가고자 하는 열정만 있다면 자신의 역량을 충분히 배양할 수 있습니다.높은 산은 힘들어도 올라가면 제맛이지요,, 컨설턴트의 길이 조금 힘들수 있지만 허울 뿐이 아닌 좋은 컨설턴트로서 역할을 하기 위해서는 상기 사항을 충분히 고려하면 될 것 같습니다.

 

☞ 013. 데이터베이스분야는 다른 곳에 비해 연령대가 높다고 하는데 30살에 무경력으로 새로 준비해서 취업까지 가능할까요??

 

30살에 무경력 그리고 신입부터 진출해서 가능할까 질문하셨군요…
도전할 준비가 되셨는지요?
조금 힘들어도 잘 할 준비가 되셨는지요?
열정을 가지고 몰입하여 기술을 배양하고 문제를 해결할 준비가 되셨는지요?

만약 그렇다면 ‘Why not!!!’입니다.

기술자의 가치는 나이가 아니라 실력입니다. 

실력으로 가치를 증명하시면 됩니다. 

 

☞ 014. 갓 취직한 DBA들에게 가장 부족하고 필요하다고 느껴지는 부분은 무엇이 있을까요??

커뮤니케이션 기술과 문제해결 역량 두가지를 이야기하고 싶습니다.

키보드가 실력이 아니라 커뮤니케이션이 실력이라고 발상의 전환을 하시면 됩니다. 데이터베이스를 다루는 것은 기본입니다. 그냥 해야 하고 항상 연구하여 적용해야 합니다. 어설픈 DBA, DA일수록 커뮤니케이션 스킬이 ‘꽝’입니다.^^

기술을 장표와 구두로 표현할 수 있으면 발전합니다. 스티브잡스는 IT를 사람들사이에 표현하는 기술로IT의 혁신자라고 이야기 하지요… 커뮤니케이션 스킬을 향상시키시기 바랍니다. 

그리고 문제를 피하지 말고 부딪쳐 반드시 해결해 내는 열정을 가지시면 됩니다. 

항상 문제는 있고 항상 여러운 상황은 발생이 됩니다. 한두번 피하기 시작하면 그 때마다 다른 사람으로부터 도움만 받고 스스로 사고 하지 않으면 일이 항상 피동적이 되고 자신의 실력향상도 상당히 더딥니다. 도움은 받되 문제해결은 자신 스스로 한다는 주체적인 생각을 항상 하시기 바랍니다. 

 

☞ 015. 보통 BI, Olap 분석을 할 때 구축하는 DW도 RDB로 알고 있는데요... DW 컨설턴트도 DBA와 관련이 있나요? 혹 다르다면 어떤 부분에서 다르고 무엇을 준비하는 것이 좋을까요??.

DW컨설턴트도 DBA와 관련이 있습니다. 일반적으로 대량 데이터를 다루는 DBA가 DW도 같이 지원하는 경우도 많이 있습니다. 다만 대형 IT서비스 업체의 경우 DW를 위한 DBA가 별도로 있는데요 이는 DW가 가지는 스미카구조(스타, 스노우플레이크), 처리방식의 차이(스타조인 등) 대량 데이터ETL등 관점이 다른 요소가 존재하기 때문에 좀 더 DW스타일에 적합한 엔지니어가 필요하여 따로 분리한 경우도 있습니다. 다른 준비는 데이터모델링의 특징, 실행계획상에 비트맵인덱스 이용등의 차이, ETL시 빠른 처리를 위한 고려점(병렬처리 등)에 대한 능력을 향상 시키시고 DW에 장점이 있는DBMS(테라데이터, 사이베이스 IQ, 벡터와이즈, 네티자, DB2 ISAS) 등을 공부하시면 되겠습니다.

 

 

☞ 016. 현재 초급 SI개발자입니다. 프로젝트 경험은 세번정도인데 개발의 핵심은 결국 DB라고 느끼고 있습니다. 그래서 DBA 업무를 하고 싶은데 비전공이고 SI개발보단 세분화, 전문화된 시장이라 그 업무를 하기 위해 어떻게 준비해야 되는지 사실에 기반한 방법을 알고 싶습니다^^이쪽일이 쫌 뻥튀기도 있고 거의 파견업이기 때문에 인터뷰되면 가서 일하는 식이기 때문에 경력관리도 힘들고 솔직히 내가 원하는 업무도 제대로 못하는게 사실이잖아요... 그래서 실제적인 답변을 듣고 싶습니다.

예,,, 비전공이고 개발자 출신이신데 DB를 하고 싶으신 거네요,, 그죠,,
그럼 제 후베이신데요,,ㅎㅎ,, 제가 비전공이고 개발자 출신입니다.

저는 개발할 때 테이블설계 등을 경험하고 데이터모델을 해보았습니다.(보통 데이터모델은 개발자가 많이 함) SQL은 당연히 잘 하시겠지요..

그러면 이후에는 관련한 자격증을 취득하는 겁니다. 그래야 다른 사람이 DBA로 일을 맞길 때 준비가 되어 있구나라고 판단할 수 있기 때문이지요… 저는 당시에 OCP 밖에 없어서 그것을 취득하였었습니다.

SQLP, DAP, OCP등을 취득하시기 바랍니다.

그 다음은 경험사항과 실력을 정리하고 자격증을 함께 DBA분야로 분야로 노크하셔요

 

☞ 017. 현재 SI 환경에서의 DBA 와 SM 환경에서의 DBA 의 차이점은 무엇이라고 생각하시는지.. 그리고 각각의 장단점은 무엇이 있다고 생각하시는지 궁금합니다.

정말 사람들이 알아야 하는 좋은 질문입니다..꼭 알아야 되지요

 

구분	SI DBA	SM DBA
정의	SI프로젝트(분석,설계,구축,이행)에서 수행하는 DBA	SM환경(운영환경)에서 수행하는 DBA
기술	데이터모델링(논리,물리), 표준화기술, DB생성, DB튜닝, DB전환	DB변경관리, DB패치관리, DB장애관리, DB문제관리, DB성능관리, DB백업복구
핵심기술	데이터모델링과 환경구성과 튜닝기술	DB장애해결, DB성능관리, 백업복구
장점	SDLC(프로젝트 라이프사이클)에 따른 DB의 이해 업무를 분석하는 기술과 DB SQL튜닝의 기술향상 다양한 경험 통해 발전의 느낌	실제 데이터환경에서 DB를 다룸 실환경 DB문제해결 역량의 향상 체계화된 업무 처리가 가능함 실질적인 복구 경험을 가장 많이 가질 수 있음
단점	잦은 위치 변경 다양한 환경적 변수존재	실데이터 잘못 다루다간 큰일남(Out 가능성^^) 정적인 상태에서 경력 성장이 안되는 느낌

 

 

개인적인 생각으로는 DBA는 할 수만 있으면 두 가지 상황을 다 겪어보는 것이 가장 좋은 경험이 될 수 있습니다.

 

 

덧글로 질문 남겨주세요,,

아니면 답변 남겨주셔도 되고요….

1개월 이내에 100문 100답이 완성될 때까지 이어집니다.

 

 

 

To be continued….