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있을 수 있기 때문에 데이터를 직접 다루는 것에 비해 문제가 생길 가능성이 높습니다(실제
로 이런 일은 꽤 자주 발생합니다).

그림 1-3 나와 담당자 간 생각의 괴리
내가 생각한 것 IT 담당자가 생각한 것
성과 2019 2019 규모
2018
2018

비용 투자 매출 증가 중국 시장 미국 시장 기타 시장

여러분이 알 수 있는 것과 알고 싶은 것이 다른 경우도 있습니다. 가령 여러분이 마케팅팀에
근무 중인데 좀 더 나은 캠페인을 계획하고 싶어서 매번 알던 정보 외에 ‘개별 고객 중 누가

반응했으며, 상품을 어디서 얼마나 구입했는지’ 등 좀 더 많은 정보를 얻고 싶을 수 있습니
다. 하지만 대부분은 정해진 보고서 폼 외의 정보를 어디서 어떻게 알아내야 하는지 알기 어

렵습니다.

그림 1-4 알 수 있는 것과 알고 싶은 것
(억원) 80 16
70 14
60 12
50 10
40 8
30 6 전체 실적은 시스템을
20 4
10 2 통해 알 수 있지만
0 0 개별 고객의 실적은?
2017 2018
매출액 73 73
영업이익 15 13

이처럼 일반적인 환경에서 데이터를 수집하고 가공하는 데는 제약이 너무 많습니다. 하지
만 여러분이 직접 데이터베이스에 접근할 수 있고 데이터를 다룰 수 있다면 이야기는 달라

집니다. 즉, 앞에서 이야기한 ②처럼 ‘데이터베이스를 직접 조작’할 수 있다면 어떤 일이 생
길까요?

16 1장 관계형 데이터베이스와 SQL

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