시맨틱 데이터 모형화

• 인공지능 기술을 활용한 데이터 분석과 활용이 발전함에 따라 데이터에 대한 중요성이 나날이 커지고 있습니다.
• 하지만 때때로 데이터를 무작정 많이 보유하고 있으면, 데이터 속에서 정말 필요하고 유의미한 의미를 찾을 수 있을거라 생각하는 경우가 있습니다.
• 시맨틱 데이터 모형화는 데이터 속에서 가치를 찾아내려 하는 실무자를 위한 책입니다.

함정으로 배우는 전략

• 어떤 것이 잘 되는 이유는 단 한 가지이지만, 잘 안되는 이유는 수만가지이다. 라는 말처럼 어떤 기술을 학습하는 과정에서 ‘잘 하고 있는 것인가?’ 라는 질문에 대한 답이 좀처럼 쉽지 않습니다. 좋은 경우보다 결과가 좋지 못한 경우를 자주 경험하기 때문이기도 하고, 정확히 무엇이 문제인지 파악하기 힘들기 때문이죠.
• 이 책은 3가지 파트로 구분합니다.
  • PART 1 기초 : 시맨틱 데이터 모형화와 관련된 기본 개념, 현상, 프로세스를 논의하고, 책의 나머지 부분에 관한 분위기를 전반적으로 형성하면서, 책을 읽는 데 참고할 만한 공통적인 기반 사항과 용어를 정리한다.
  • PART 2 함정 : 시맨틱 데이터 모형을 개발해 적용할 때 흔히 빠지기 쉬운 함정을 자세히 살펴보고 이를 효과적으로 피하는 방법과 기술을 구체적으로 거론한다.
  • PART 3 딜레마 : 논의의 초점을 시맨틱 모형화 함정에서 시맨틱 모형화와 관련된 딜레마로 바꾼 후에, 고유한 장단점이 있는 여러 대안 행동 과정 중에서 어느 하나를 선택해야 하는 상황을 효과적으로 푸는 방법을 검토한다.
• 저자의 경험을 바탕으로 시맨틱 모델링에 있어 ‘이렇게 하면 안됩니다~‘하고 실패 사례를 소개하고 그 이유를 설명하는 구조입니다. 그렇다보니 ‘잘 만들어진 가이드’를 따라 한걸음씩 나아가는 초심자에게는 다소 어려운 구성을 가지고 있습니다.

누구를 위한 책일까?

• 책에서 소개하는 시맨틱 데이터 모형화란 명료하고 정확하며 일반적으로 이해되는 방식으로 데이터를 설명하고 표현을 개발하는 일이라 표현합니다. 현실이 명료하지 못하고 부정확하기도 하고, 일반적으로 이해되지 않기 떄문에 이런 책이 나온거라 생각합니다. 그만큼 어렵고 복잡한 내용을 다루기도 한다는 뜻으로 생각합니다.
• 어떤 특정한 기술에 대한 지식을 배우는 책이 아닌, 실제로 업무를 진행하며 발생할 수 있는 다양한 이슈와 충돌, 사고들을 소개하고 그 해결 방법 또는 조언이 주를 이루기 때문에, 적어도 관련 업계에서 업무를 진행하고 있는 사람이 읽기에 좋을것 같습니다.

한빛미디어 <나는 리뷰어다> 활동을 위해서 책을 제공받아 작성된 서평입니다.