태아보험 30세 100세 고민이라면이렇게만 따라하세요 해결끝!
태아보험 30세만기 100세만기 완벽정리! (상품별 비교 분석,추천플랜)
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태아보험 30세만기 VS 100세만기 완벽 가이드
소중한 우리 아이의 미래를 위한 최선의 선택, 태아보험 만기 설정에 대한 모든 것을 알려드립니다. 30세만기와 100세만기의 장단점부터 상품별 비교 분석까지 한 번에 정리해드립니다.✨삼성화
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태아본 만기 설정. 30세 만기가 좋을까요? 100세 만기가 좋을까요? 사람들마다 말이 다 다르고 뭐가 좋다, 뭐가 안 좋다. 헷갈리시는 분들이 많으실 텐데요. 오늘이 영상 하나로 완벽하게 정리해 드리겠습니다. 먼저 30세만기를 추천하시는 분들은 태아보험은 비싸게 가입할 필요 없고 30세만기로 충분하다는 말을 하고 100세만기를 추천하시는 분들은 30세만기로 하면 나중에 또다시 가입해야 되는데 왜 돈을 두 번 쓰냐? 100세 만기로 가입해서 그냥 쭉 쓰라고 하죠. 들어보면 둘 다 틀린 말은 아닌 거 같기 때문에 정말 헷갈리고 고민될 텐데요. 제가 만기 설정부터 태화보험 가입 요령까지 오늘 딱 정해 드리겠습니다. 먼저 태화보험의 특징을 잘 이해해야 현명한 선택을 할 수 있습니다.이 태화보험은 다른 보험들에 비해 종류가 정말 많습니다. 조금 알아보고 공부해 보신 분들은 아시겠지만 특약만 해도 60개 70개가 있어요. 왜냐면 아이가 태어나서부터 잘하고 늙을 때까지 장기간 겪을 수 있는 리스크에 대비하는 보험이기 때문인데요. 그렇기 때문에 성일 때까지 필요한 특약과 어릴 때까지만 필요한 특약을 구분할 수 있습니다. 이런 특약들을 디테일하게 구분하지 않기 때문에 100세만기는 무조건 비싸다. 30세만기는 비효율적인 가입 방식이다라는 이야기가 나오는 거 같습니다. 100백세도 저렴할 수 있고 30세 만기도 효율적일 수 있다는 걸 100점짜리 플랜을 예시로 보여 드리도록 하겠습니다. 먼저이 특약이라는 건 상품이나 가입식에 따라 늘 변화하는데요. 저희 보남 팀에서는 일정 기간마다 보험 상품별 전체 특약을 분석해서 일차적으로 필수 특약과 불필요 특약을 구분하고 소비자 피드백을 반영해서 전장 특약들을 추가 구분해서 제한드리고 있다고 생각해 주시면 될 거 같고요. 100점짜리 플랜은 이런 필수 특약과 권장 특약을 전부 최대로 구성하고 어릴 때까지만 필요한 특약들은 30세만 기호로 성일 때까지 필요한 특약들은 100세만 기로차 조합해서 설계했습니다. 이럴 경우 출생후 보험률은 79,136원 정도 발생합니다. 물론 33세만 기 플랜보다는 조금 가격대가 있습니다. 저희 보활남에서 제공해 드리는 34만 기 베스트 플랜은 보험료가 약 38,560원 정도 되는데요. 거의 두 배 가량 차이가 나죠. 사실 저는 백세만기를 더 많이 추천드리지만 요즘 시대에는 어느 정도 취향 차이라고 생각을 합니다. 백세만기의 경우 두 배 가량의 보험률을 내지만 30세만 기는 성인 보험 재입시 납입 기간이 다시 생기기 때문에 결국 보험료를 짧고 굵게 내느냐 얇고 길게 내느냐의 차이라고 생각이 되고 예전에는 아이가 아프면 30세만 기 이후 보험 가입이 어려워질 수 있기 때문에 100세만기 가입이 확실히 추천도가 높았지만 또 요즘은 보험 시장이 많이 변해서 아이가 아프더라도 병력 사항을 따지지 않고 나중에 대부분의 특약들을 100세만기로 전환해 주는 계약 전환 제도를 활용할 할 수도 있습니다. 100백세만기로 가입한다면 한 번의 가입으로 마음 편이 아이가 성인이 되고 나서까지 오래오래 케어받을 수 있다는 장점이 있고요. 30세만기로 가입한다면 비교적 낮은 보험료로 유지를 하고 나중에 필요에 따라 또는 당시 보험 트렌드에 맞춰 유연하게 가입할 수 있다는 장점이 있습니다. 실제로 요즘 보험 시장 트렌드가 굉장히 빠르게 변하고 있죠. 상품이 더 안 좋아지는게 아니라 점점 더 개정해서 보장 범위도 넓어지고 보험료도 저렴한 구조로 업그레이드가 되고 있습니다. 대표적으로 안보험을 보면 원래 최초에만 지급하는 암진단비에서 2022년도 10월에는 발생 부위별로 지급하는 통합암 진단비 그 전이된 암도 부위별로 지급하는 5세대 안보험 그리고 2024년도 1월에는 5년간 최대 5억간 지급하는 암치료비까지 변했습니다. 물론 해당 상품은 2024년도 11월에 판매가 중지되긴 했지만요. 반보험 외에도 저렴하게 가입할 수 있는 10년 건강 고지형 플랜, 가족 간병까지 가능한 간병인 보험, 원발생 전위 구분 없이 각 부위별로 보장하는 안보험 등 이렇게 보험 시장은 점점 좋은 방향으로 변화하고 있습니다. 그래서 결론적으로 태아보험 100세만 30세 만기 무엇을 추천하느냐에 대한 저의 대답은 100세 만기로 가입하더라도 전체 특약을 100세 만기로 가입하지 말고 성인 때까지 필요한 특약들은 100세 만기로 설정을 해 주시고 아가 때 필요한 특약들은 30세 만기로 해서 효율적으로 구성하시는게 좋고 보험료가 부담이 되신다면 계약 전원 제도라는 옵션이 있기 때문에 굳이 부담을 가지면서까지 100세 만기를 고집하실 필요는 없습니다. 그리고 보험 시장의 긍정적 변화로 인해 30세 만기도 나쁘지 않은 선택이고 정말 취향 차이다. 중요한 건 100세 만기, 30세만기가 아니라 보장 내용을 어떻게 얼마나 구성했는지가 제일 중요하다입니다. 어떤 건 좋고 어떤 건 나쁘다 이런 자극적인 영상에 너무 흔들리지 마시고 도장 구성이 제대로 된 설계안을 받아보시길 바랍니다. 제대로 된 설계안을 받으셨다면 대체로 아까 보셨던 30세플러스 100세만 개 설계한 정도의 가격대와 보장 구성이 나오니까 그 정도로 가입하시면 좋을 것 같고요. 태아보험 가입시 몇 가지 팁을 더 알려 드리자면 태아보험 적정 보험료를 측정하실 때 절대 우리 태어날 아가 보험료만 생각하시면 안 되고 둘째, 셋째 이런 가정 출산 계획도 고려를 해 보셔야 하고 우리 부모님들 보험료도 고려하셔서 가족 전체 보험료를 기준으로 생각하셔야 합니다. 이렇게 전부 고려했을 때 보험료가 부담되신다면 사실 30세 만기로 하셔도 좋은 설계 안으로 든든하게 가입하신다면 걱정하실 필요 없기 때문에 현명한 선택하시길 바라겠습니다. 그리고이 태어보험은 특약이 워낙 많기 때문에 필수 특약과 불필요 특약들이 있다고 말씀드렸죠. 불필요 특약은 배제하고 필수 특약만 구성하셔야 나중에 보험료도 저렴하게 가입하실 수 있고 나중에 보장도 든든하게 받을 수 있으니까요. 이런 부분들 꼭 잘 구분하고 확인 받으시면서 가입하시길 바라겠습니다. 저희 보활남 팀에서는 다양한 사모님들과 아이들을 케어해서 최선의 플랜을 만들고 있습니다. 앞서 보여 드린 두 가지 플랜 모두 많은 분들이 가입해 주시고 선택해 주신 믿음직한 설계 아니니까요. 혹시나 궁금하시거나 필요하시다면 댓글에 카카오톡 링크 통해 문의 주신다면 개개인에 맞춰 꼼꼼하게 설계해 드리도록 하겠습니다. 그럼 더 현명한 소비하실 수 있는 정보로 찾아뵙겠습니다. 감사합니다.
태아보험 만기 설정 논의
- 태아보험의 만기 설정에 대한 논의가 시작된다.
- 30세 만기와 100세 만기 중 어떤 것이 더 좋은지에 대한 질문이 제기된다.
- 사람들마다 의견이 다르며, 어떤 것이 좋다 또는 안 좋다는 주장이 존재한다.
- 이로 인해 많은 사람들이 혼란스러워하고 고민하게 된다.
30세 vs 100세 만기 비교
- 30세 만기를 추천하는 사람들은 태아보험이 비싸게 가입할 필요가 없다고 주장한다.
- 반면, 100세 만기를 추천하는 사람들은 30세 만기로 가입할 경우 나중에 다시 가입해야 하므로 비용이 두 번 발생한다고 설명한다.
- 두 가지 의견 모두 일리가 있지만, 결국 선택이 어려운 상황이 된다.
태아보험의 특징 이해하기
- 태아보험의 특징을 이해하는 것이 현명한 선택을 하는 데 중요하다.
- 태아보험은 다양한 종류가 있으며, 특약만 해도 60개에서 70개가 존재한다.
- 이 보험은 아이가 태어나서부터 성인이 될 때까지의 장기간 리스크에 대비하는 보험이다.
- 필요한 특약과 불필요한 특약을 구분하는 것이 중요하다.
특약의 중요성과 구분
- 태아보험의 특약은 상품이나 가입식에 따라 변화할 수 있다.
- 필수 특약과 불필요 특약을 구분하여 소비자에게 효율적인 가입을 제안한다.
- 100세 만기가 무조건 비싸거나 30세 만기가 비효율적이지 않다는 점을 강조한다.
- 100점짜리 플랜을 통해 필수 특약과 권장 특약을 최대한으로 구성할 수 있다.
100점짜리 플랜 설명
- 100점짜리 플랜은 필수 특약과 권장 특약을 모두 포함하여 설계된다.
- 어릴 때 필요한 특약은 30세 만기로, 성인이 될 때까지 필요한 특약은 100세 만기로 설정한다.
- 이 조합을 통해 효율적인 보험료를 유지할 수 있다.
- 출생 후 보험료는 약 79,136원 정도 발생할 것으로 예상된다.
보험료 비교 및 추천
- 33세 만기 플랜과 비교할 때, 100점짜리 플랜은 가격대가 다르다.
- 백세 만기는 더 많은 보험료를 내지만, 30세 만기는 성인 보험 재가입 시 납입 기간이 다시 생긴다.
- 과거에는 아이가 아프면 30세 만기 이후 보험 가입이 어려웠으나, 현재는 계약 전환 제도를 통해 대부분의 특약을 100세 만기로 전환할 수 있다.
보험 가입 시 고려사항
- 태아보험 가입 시 보험료를 측정할 때, 가정 출산 계획을 고려해야 한다.
- 둘째, 셋째 자녀의 보험료도 함께 고려하여 가족 전체 보험료를 기준으로 삼아야 한다.
- 보험료가 부담스러울 경우, 30세 만기로도 좋은 설계안을 통해 가입할 수 있다.
필수 특약과 불필요 특약
- 태아보험의 특약은 필수 특약과 불필요 특약으로 나뉜다.
- 불필요한 특약을 배제하고 필수 특약만 구성해야 보험료를 저렴하게 가입할 수 있다.
- 이러한 구분을 통해 나중에 보장도 튼튼하게 받을 수 있다.
보험 시장의 긍정적 변화
- 최근 보험 시장의 트렌드는 빠르게 변화하고 있다.
- 상품의 보장 범위가 넓어지고, 보험료가 저렴해지는 구조로 업그레이드되고 있다.
- 예를 들어, 암보험의 경우 부위별 지급으로 변화하고 있으며, 5세대 암보험이 도입되었다.
결론 및 최종 추천
- 태아보험의 100세 만기와 30세 만기 중 무엇을 선택할지는 개인의 상황에 따라 다르다.
- 전체 특약을 100세 만기로 가입하지 말고, 필요한 특약은 효율적으로 구성하는 것이 좋다.
- 보험료가 부담된다면 계약 전환 제도를 활용할 수 있으며, 30세 만기도 나쁘지 않은 선택이다.
- 보장 내용이 가장 중요하며, 자극적인 영상에 흔들리지 말고 정확한 설계안을 받아보는 것이 필요하다.
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태아보험 30세 vs 100세 - 현명한 선택 가이드
예비 부모님의 고민을 해결해 드립니다. 태아보험 만기 선택에 어려움을 겪고 계신가요? 30세 만기와 100세 만기의 장단점을 비교하고 최적의 혼합 설계를 통해 아이에게 꼭 필요한 보장만 효율
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여러분 안녕하세요. 태아디를 운영하고 있는 유영지 지사장입니다. 오늘 준비한 방송 내용은요. 태아보험을 3세만기로 가입할지 아니면 백세만기로 가입할지 고민하시는 분들을 위한 내용입니다.이 두 가지의 자항 단점과 또 고민 해결을 위한 방법까지 안내드릴 거예요. 아무래도 만기는 한 번 정하면 바꾸기도 어려운 부분이고 또 설계사마다 의견이 달라서 헷갈리고 또 어떤게 더 효율적인지 고민이 되질 수 있는 부분이라고 생각합니다. 오늘 영상 참고하셔서 이런 고민은 깔끔하게 날려 보세요. 먼저 30세만기와 100세만기 장단점에 대해서 짚고 넘어갈게요. 30세만기는 월 보험료가 3만 원대로 가입이 가능하고요. 또 보장 기간이 30세로 보장 기간이 좀 짧으니까 보험료 부담이 100세만기보다는 상대적으로 적은 편이고요. 그래서 아이에게 필요한 보장을 뭐 여러 가지 넣어도 보험료 부담이 줄어듭니다. 30세 만기의 주요 장점은 저렴한 비용으로 미성현자 시기인이 신생화 영류화 기간을 보장해 주는 특약을요. 좀 집중해서 구성할 수 있다라고 뽑을 수 있는데요. 하지만 단점도 있습니다. 30세의 보장이 끝나기 때문에 성인식에 필요한 보장은 어 20대쯤에 추가 가입을 고려해 봐야 하는 점이 단점이라고 할 수 있을 것 같아요. 그럼 백세만기는 어떨까요? 세만기 단일은 월 보험료가 한 70만 원대 정도로 나오게 되는데 아무래도 30만 개보다 보장 기간이 70년이나 길어지니까 보험료가 당연히 더 높아집니다. 주요 장점은 보장을 100세까지 해 주니까 우리 아이 성인시기까지 대비해 줄 수가 있겠죠. 또 단점은 이제 물가 상승과 화폐 가치 하락에 따른이 리스크까지 고려해 본다면 좀 장기적으로 보장 금액이 떨어진다는 점을 좀 뽑을 수가 있겠고요. 또는이 당장에 나가는 보험료 지출이 좀 부담이 될 수 있습니다. 여러분, 이렇게 30세와 100세는 특징이 이렇게나 다르죠. 그래서 장점도 가져가고 또 단점을 보완해서 가입을 하는게 가장 베스트라고 할 수 있습니다. 그럼 제가이 장 단점 모두 반영한 대한인이 설계안을 한번 보여 드리면서 한번 설명드리겠습니다. 먼저 백세만기의 단점은 뭐였냐? 여러분 성인 시기까지 보장받을 수는 있지만 당장 보험료가 부담스러운데 나중에 이제 화폐같이 하락하는 것도 걱정이었죠. 비싸게 가입했지만 장기적으로는 큰 가치를 발휘하지 못할까 하는이 우려스러움이 단점이었단 말이죠. 그래서 저는 태아보험 혼합 설계 활용법을 알려 드리겠습니다. 1번 현재 4세대 실소 누르비. 2번 태아보험 자녀 성장기 플랜 3번 태아보험 자녀 미래형 플랜. 저는 이렇게 보험을 세 가지로 나누고이 세 가지 모두 준비하시는 거를 추천드리고 있어요. 예를 들어 보면이 3번 태아보험 자녀 미래형 백세기는요. 성인까지 쭉 필요한이 암 뭐 뇌 심장 진단비들을 넣어서 구성을 하는 거고요. 이번에 태아보험 자녀 성장기 플랫이 30세 만개에는요. 선천적으로 이상을 가지고 태어나서 보장해 주는 그런 특약이나 또 골절, 진단비, 화상과 같은이 성장기에 필요한 보장을 구성하는 거예요. 이제 이렇게 구성하면 합리적인 비용으로 30세 만기와 100세 만기의 장단점을 다 살릴 수가 있습니다. 만약에 백세만기 한 가지로 신생화 보장부터 성행 보장까지 한 번에 구성을 해 버리면 장애진단이나 선천 보장과 같은 이런 영류한 시기에만 필요한 보장을 불필요하게 모두 100세만 개로 구성을 해야 하기 때문에 불필요한 지출이 생길 수밖에 없고 또 보험료도 올라가겠죠. 그래서 이렇게 혼합으로 구성하는게 개인적인 생각으로는 좀 최선의 선택지라고 말씀을 드려요. 나쁘다고 하시더라도 어 이보다 비싸다면 개인적으로는 좀 낭비라고 생각이 듭니다. 자 그럼 지금부터 설계안을 같이 보면서 살펴볼게요. 먼저 3번에 태아보험 자녀 미래형 백세만기 설계한을 보면요. 암진단비 1억 원, 유사암진단비 2천만 원. 이렇게 암에 대해서 최대 보장이 들어가 있고요. 태아보험에는 암과 관련된 진단비 특약이 총네 가지가 있습니다. 보장 범위가 가장 넓은 순서대로 말씀을 드리면요. 먼저 암진단비고요. 그다음에 특정함 진단비, 다발선 소화 진단비, 소화 백혈병 진단비 순입니다. 여러분 간혹이네 가지 특약을 모두 넣으시는 분들도 있는데요. 물론 그렇게 구성하셔도 보장을 더 많이 받는 거기 때문에 손해는 아니지만 개인적인 생각으로는 암진단비에서 어 특정암, 소암, 소화 백결병 다 보장하고 또 가액 금액도 1억이나 구성이 되어 있기 때문에 만약에 중복 보장 없이 효율적으로 좀 필요한 것만 쏙쏙 넣고 싶으신 예비 부모님이라면 암진남비 한 개로 구성하셔도 보장받을 수 있다는 점도 알아두세요. 그리고 뇌진단비 2천만 원. 가장 보장 범위가 넓은 특이인 뇌열관질환 진단비로 구성했기 때문에 어 뇌졸진, 뇌출혈, 뇌경색까지 다 보장합니다. 다음은 심장 관련한 진단비를 구성을 했는데요. 심장 관련해서 가장 보장 범위가 넓은 심장질환 진단비로 구성을 했고 부정맥은 따로 1천만 원 구성했습니다. 다음 항암 방사선 약물 치료비도 어 암치료를 위해서 기본으로 500만 원 구성을 했어요. 여러분, 여기이 설계 안에서 주의깊게 보셔야 할 부분은요. 출생 위험 보장입니다. 이건 신생화 보장인데요. 세부 내용을 보면 이제 저체중화로 태어나거나 약관의 명시한 장애를 가지고 태어난 경우 보장하는 특약들이에요. 이제 100세만기인데이 특약을 구성한 이유는요. 지금 제가 추천드리는 30세만기 A 보험사보다 보장 범위가 넓고요. 또 보장 금액이 높기 때문에이 특약만큼은 신생화 보장이지만 백세만기로 따로 빼서이 비사로 구성을 했습니다. 그럼 다음으로이 2번 태아보험 자녀 성장기 플랫이 30세만기 설계한도 한번 같이 볼까요? 30세 만기는 신생화부터 청소년 시기까지 집중 보장한 플랜이기 때문에 골절이나 화상 진단비를 구성을 했고요. 다쳐서 입원하거나 수술할 때 보장받는 특약도 있습니다. 그리고 수족구 진단비라고 어린이 집 들어가는 시기부터 전염이 될 수 있는데요. 그때 보장받을 수 있는 특약입니다. 어린이 특정 감염병도 챙겼기 때문에 로타 바이러스 장염이나 호흡기 세포 바이러스에 대해서도 보장받을 수 있어요. 특히나 개인적으로 청구율이 높은 질병 입원비에 대해서는 세심하게 챙겼는데요. 아이가 태어날 때 어떤 선천적인 문제를 가지고 태어날 수도 있고 또 몸이 약해서 2번 치료를 할 수도 있겠죠. 그래서 저는이 원비트약은 이렇게 최대로 구성을 했습니다. 질병으로 수술할 때 보장받는 수술비 특약도 들어가고 또 선천적으로 수술이 필요할 때도이 30세만기 태아보험에서는이 해당 특약을 구성하시면 보담을 받을 수가 있습니다. 이렇게 3세만기 태아보험에는 딱 봐도이 성장기 집중 플랜으로 구성했다는 걸 알 수 있겠죠. 마지막으로 여러분 제가 당부드리고 싶은 말씀은요. 아기를 보장하는 보험은 가이후 끝이 아니라 끝까지 관리 수 있는 담당자인지 꼭 보셔야 합니다. 자녀가 성장하면서 청구 관련 문제는 언제든지 발생할 수 있거든요. 그래서 여러 가지 뭐 질문이 생기고 또 궁금한게 많은데 제대로 물어볼 수 있는 담당자가 없다면 뭐 맘카페나 아니면 인터넷에 글을 올리게 되고 우황저항하게 되지 않을까요? 진짜 보험 전문가라면 가입 후까지 도와드려야 한다고 생각합니다. 자, 오늘 준비한 영상은 여기까지인데요. 어, 결론을 정리해 보면 태아보험은 3세만기, 백세만기 모두 장단점이 있기 때문에 무엇이 더 좋다는 건 없지만 이렇게 혼합 설계를 이용하면 보험류 부담은 좀 줄이면서 필요한 보장은 신생화시기부터 청인시기까지 다 챙길 수 있다는 점이 보안 방법이었어요. 혼합 설계안을 실제로 지금 내 주수에 맞춰서 받아보기 원하시는 예비 부모님은요. 태아 스터디 채널로 문의를 주시고요. 우리 아이보험 현명하게 준비하셔서 꼭 보장까지 잘 받기를 바랍니다. [음악] 감사합니다. 본광고는 손해보험 광고의 기준을 준수하였으며 유효 기간은 12일로부터 1년입니다.
태아보험 가입 고민 소개
- 인사 및 소개: 유영지 지사장이 태아디를 운영하며 인사하는 내용이다.
- 방송 주제: 오늘 방송의 주제는 태아보험을 3세만기로 가입할지 백세만기로 가입할지 고민하는 사람들을 위한 것이다.
- 고민의 원인: 두 가지 만기의 장단점과 고민 해결 방법을 안내할 예정이며, 만기는 한 번 정하면 바꾸기 어려운 점이 있다.
- 설계사의 의견 차이: 설계사마다 의견이 달라 혼란스러울 수 있으며, 어떤 것이 더 효율적인지 고민이 될 수 있다.
30세만기와 100세만기 비교
- 주요 내용: 30세만기와 100세만기의 장단점을 비교하는 내용이다.
- 보험료:
- 30세만기: 월 보험료가 3만 원대로 가입 가능하다.
- 100세만기: 월 보험료가 70만 원대로 상대적으로 높다.
- 보장 기간:
- 30세만기: 보장 기간이 짧아 보험료 부담이 적다.
- 100세만기: 보장 기간이 70년으로 길어 보험료가 높다.
- 장점 및 단점:
- 30세만기 장점: 저렴한 비용으로 미성년자 시기에 필요한 보장을 집중적으로 구성할 수 있다.
- 30세만기 단점: 성인식에 필요한 보장은 20대에 추가 가입을 고려해야 한다.
- 100세만기 장점: 성인 시기까지 보장받을 수 있다.
- 100세만기 단점: 물가 상승과 화폐 가치 하락에 따른 리스크가 있다.
30세만기의 장단점
- 보험료 부담: 30세만기는 상대적으로 보험료 부담이 적다.
- 보장 내용: 아이에게 필요한 다양한 보장을 포함할 수 있다.
- 성인식 보장: 성인식에 필요한 보장은 추가 가입이 필요하다.
- 결론: 30세와 100세의 특징이 다르므로 장점과 단점을 보완하여 가입하는 것이 최선이다.
100세만기의 장단점
- 보험료: 100세만기는 월 보험료가 70만 원대로 높다.
- 장기 보장: 100세까지 보장받을 수 있어 성인 시기까지 대비할 수 있다.
- 리스크: 물가 상승과 화폐 가치 하락으로 인해 장기적으로 보장 금액이 떨어질 수 있다.
- 부담: 당장 나가는 보험료 지출이 부담이 될 수 있다.
혼합 설계 활용법 소개
- 혼합 설계의 필요성: 30세와 100세의 장단점을 모두 반영한 설계안을 제안한다.
- 설계안 구성:
- 현재 4세대 실소 누르비
- 태아보험 자녀 성장기 플랜
- 태아보험 자녀 미래형 플랜
- 추천 이유: 세 가지 플랜을 모두 준비하는 것을 추천하며, 각 플랜의 필요성을 강조한다.
- 비용 효율성: 혼합 설계를 통해 합리적인 비용으로 보장을 받을 수 있다.
태아보험 자녀 미래형 설계안
- 설계안 내용:
- 암 진단비: 1억 원, 유사암 진단비 2천만 원으로 최대 보장.
- 특약 구성: 암과 관련된 진단비 특약이 총 네 가지가 있다.
- 보장 범위:
- 암 진단비, 특정암 진단비, 다발선 소화 진단비, 소화 백혈병 진단비 순으로 보장 범위가 넓다.
- 효율적인 구성: 중복 보장 없이 필요한 것만 선택하여 구성할 수 있다.
- 기타 진단비: 뇌 진단비와 심장 관련 진단비도 포함되어 있다.
태아보험 자녀 성장기 플랜
- 설계안 내용: 30세 만기를 위한 성장기 집중 보장 플랜이다.
- 보장 항목:
- 골절, 화상 진단비, 수족구 진단비 등 포함.
- 어린이 특정 감염병에 대한 보장도 포함되어 있다.
- 청구율 높은 질병: 질병으로 인한 수술비 특약을 세심하게 챙겼다.
- 선천적 문제: 선천적으로 수술이 필요할 경우에도 보장받을 수 있다.
보험 관리의 중요성 강조
- 보험 관리 필요성: 아기를 보장하는 보험은 가입 후에도 관리가 필요하다.
- 청구 관련 문제: 자녀가 성장하면서 청구 관련 문제는 언제든지 발생할 수 있다.
- 전문가의 역할: 보험 전문가가 가입 후에도 도와줘야 한다.
- 정보의 중요성: 질문이 생기고 궁금한 점이 많을 때, 제대로 물어볼 수 있는 담당자가 필요하다.
결론 및 문의 안내
- 결론 요약: 태아보험은 3세만기와 백세만기 모두 장단점이 있으며, 혼합 설계를 통해 보험료 부담을 줄이면서 필요한 보장을 받을 수 있다.
- 문의 안내: 혼합 설계안을 실제로 받아보고 싶은 예비 부모는 태아 스터디 채널로 문의할 것을 권장한다.
- 보험 준비: 아이 보험을 현명하게 준비하여 보장을 잘 받을 수 있도록 하자는 메시지이다.
태아보험 설계안 100세 만기 vs 30세 만기
태아보험 설계안을 받았는데
아직도 100세만기로 해야할지 30세만기로 해야할지 고민이되네요.(100세만기는 현대 + kb, 30세만기는 현대)
이게 문제다 저게 문제다 이게 좋다 저게 좋다 좀 간섭 좀 많이 좀 부탁드립니다!!!
태아보험, 30세 vs 100세만기 뭐가 좋을까?
#태아보험, 30세만기 vs 100세만기 뭐가 좋을까?
ㅣ태아 보험, 보험료 때문에 고민하십니까?
안녕하세요.^^
이 번 포스트에서는 태아보험을 가입할 때 저렴하게 가입하는 방법과 보험만기에 대해서 같이 고민을 해보고자 합니다. ^^
보험 상담을 하다 보면 태아보험(자녀보험, 어린이보험)을 가입할 때
“몇 세로 가입하는 것이 좋을까요?”
문의를 주시는 부모님들이 많습니다.
위와 같은 고민은 왜 하는 것일까요?
이유는 바로 보험료 때문입니다.
보험을 시작하면 보통은 10년에서 길게 30년 가량을 계속 보험료를 내야 하기 때문에 부담이 안 될 수가 없습니다.
더군다나 내 자녀를 위한 보험이니 신경이 많이 쓰일 수밖에 없습니다.
이번 포스트에서는 보험만기 중에서 30세만기와 100세만기의 보험료를 비교해 드리고,
각 가정의 재무적 상황에 맞춰 보험 가입하는 방법을 안내해 드리겠습니다 .
끝까지 읽어보시면 꼭 도움이 될 거라 확신합니다.^^
#태아보험 만기의 종류
ㅣ태아보험, 만기에 따라서 보험료가 달라집니다.
보험 상담을 해보면,
“태아보험(어린이보험, 자녀보험) 보험료가 이렇게나 비쌌나요?” 이렇게 반문을 하고
놀라시는 분들이 대부분입니다.
왜냐하면 그런 경우 십중팔구는 100세만기로 제안을 받으신 경우가 많기 때문입니다.
또 앞으로 100년 가까이 보장을 받아야 되기 때문에 고액 보장을 제안 받는 경우가 많습니다.
경험적으로 봤을 때 10만원~20만원 이상의 부담되는 보험료를 20년 간 납입을 해야 하는 경우,
부모님들은 또 다른 고민에 빠지게 됩니다. 어떻게 하면 보험료를 줄일 수 있을까?
따라서 보험료를 줄일 때 가장 먼저 고려를 하는 것이 바로 “보험만기”입니다.
우선 위 이미지를 참고해서 태아보험 보험만기를 설명해 드리겠습니다. 태아보험 만기의 종류는 다음과 같습니다.
※ 태아보험
(자녀보험, 어린이보험) 만기:
20세,
30세,
80세,
90세,
100세 만기 등
(위 내용은 A사기준으로 회사별로 차이가 있으며, 상품의 상세내용은 약관이나 보험사에 문의 바랍니다.)
#30세만기 vs 100세만기 장단점과 차이점
ㅣ태아 보험, 30세 VS 100세 장,단점 비교
태아보험의 다양한 만기 중에서 대중적으로 인기가 있는 30세만기와 100세 만기를 기준으로 장,단점과 차이점 등을 말씀 드리겠습니다.
① 태아보험 30세만기
※ 장점: 상대적으로 보험료가 저렴, 고액 보장 특약구성 가능, 다양한 특약구성 가능
※ 단점: 보장기간 짧음, 30세 이후 보험 재가입 필수, 보험료 변동, 보장의 변동
② 태아보험 100세만기
※ 장점: 100세까지 보장기간 확보, 요람부터 무덤까지 보장,
성인 때까지 안정적인 보장
※ 단점: 동일조건 시 30세보다 비쌈, 비싼 보험료로 보장축소,
시간이 지나며 보험가치하락
③ 태아보험 30세만기와 100세만기 비고사항
※ 30세만기:
고액의 보장을 저렴한 보험료로 가입 가능하나, 30세 이후 성인이 되었을 때의 보장 계획도 수립을 해야함.
※ 100세만기:
보험료가 고액이다 보니 부모님의 재무적 상황을 고려하여 보험을 가입을 해야함. 다만, 보장을 축소해서 가입할 경우 향후 추가적인 보험가입의 필요함.
#30세만기 vs 100세만기 보험료 비교
ㅣ30세만기가 100세만기보다 얼마나 쌀까요?
보험 만기 중에서 가장 흔하게 가입하는 30세만기와 100세만기의 보험료를 비교 분석해 드리겠습니다.
위 이미지를 같이 참고하면서 보시면 좋을 것 같습니다. ^^
① 30세 VS 100세 보험료 산출 기준(편의상 출생 후 비교)
※ 비교기준: 1세, 남자아이, 미취학아동, 20년납/30세 or 100세만기.
※ 비교담보: 위 이미지 참고.
② 30세 VS 100세 보험료비교 분석
※ 월 보험료 비교
30세 / 16,810원
100세 / 112,624원
※ 월 보험료 비율(%, 100세 대비) 비교
30세 / 14.9%
100세 / 100%
#태아보험 계약전환, 보험만기 연장
ㅣ태아보험 싸게 잘 가입하는 법
태아보험(어린이보험, 자녀보험)을 싸게 잘 가입하는 법은?
단도직입적으로 말씀을 드리면 30세만기로 가입하는 것입니다.^^
두말 할 것 없이 보험만기가 짧으니 저렴할 수밖에 없습니다.
물론, 100세만기로 고액의 보험을 가입하면 시간에 따른 화폐가치 하락도 대비할 수 있고, 내 자녀에게 든든한 보험을 평생토록 준비해 줄 수 있습니다.
문제는 비싼 보험료 부담으로 인해 중간에 해지를 하게 되면 안 하니만 못하게 되는 상황이 벌어질 수도 있습니다.
그래서 그 대안으로 30세만기를 설계사도 추천하고, 부모님들도 가장 많이 선택해서 가입을 합니다.
30세 만기로 보험준비를 해야 하는 이유와 주의사항을 정리해 드리겠습니다.
① 태아보험 30세만기로 해야 하는 이유
1. 보험료 4~5만원내로 경제적 부담 감소
2. 자녀의 취업 가능시기까지 보험기간 확보
3. 암, 뇌혈관, 심혈관의 진단비 등 고액 보장 가능
② 태아보험 30세만기 가입 시 주의사항
1. 경제적인 상황을 고려해서 보험료 책정
2. 가입하는 상품의 “계약전환 기능” 유무 확인
3. 가입하는 상품의 “계약전환 시 가입 가능한 담보” 확인
(일부 담보 제외 가능성 있음.)
③ 계약전환 조건 및 주의사항(전환 당시 유효한 계약만 해당)
1. 대상자: 피보험자는 자녀만 가능(태아보험 가입 시 부양자 제외)
2. 안내: 보험기간 종료 1개월 전까지
3. 보장개시일: 전환 전 계약 종료일의 다음날
4. 보험료납입: 전환 시에 선택한 납기, 납입방법으로
5. 보험료산출: 전환 전 계약 최초 가입당시의 보험요율 적용
(위 내용은 A사기준으로 회사별로 차이가 있으며, 상품의 상세내용은 약관이나 보험사에 문의 바랍니다.)
ㅣ보험 가입 시 비교는 필수입니다.
지금까지 태아보험의“태아보험, 30세 vs 100세만기 뭐가 좋을까＂에 대해서 같이 알아봤습니다.
지금 임신을 준비하거나, 임신을 계획하시는 분들께서 태아보험을 염두해 두셨다면 도움이 되었기를 바랍니다.
일반적으로 보험료 부담이 크면 나중에 해지를 하는 경우를 많이 봤습니다.
따라서 저렴한 보험료로 보험을 가입하고 향후 계약전환을 통해서 보험기간을 연장하는 방법도 생각을 해보시면 좋을 것 같습니다.
이제 보험가입 시에 비교는 필수입니다.
태아보험부터 건강보험, 실손보험까지 나에게 최적으로 적합한 보험을 가입하고 싶으시죠?
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https://dongbugroup.tistory.com/2215
유호스트 클라우드 MSP브랜드 몬캣(Moncat)이 DB모니터링 솔루션 체험 이벤트를 진행한다고 11일 밝혔다.
몬캣 관계자는 "최근 복잡해진 데이터 환경으로 시스템 내 장애 발생 원인 파악에 어려움을 느끼는 기업이 많아지고 있다"며 "IT 환경에서 서비스 품질 유지를 위한 정확한 장애 진단과 즉각 대처는 IT 비즈니스의 핵심 요소"라고 말했다.
기업들은 DB모니터링 솔루션을 통해 간단한 설치만으로 DB 성능을 실시간으로 확인할 수 있다. 포인트별 체계화한 모니터링 솔루션으로 시스템의 성능을 관리해 준다.
몬캣 DB 모니터링은 MySQL, Maria DB, PostgreSQL, MSSQL 등 다양한 기종의 데이터베이스 모니터링을 제공한다.
임계치 기반 장애 감시, DRMS별 성능수집 항목에 대한 감시 설정으로 체계적으로 장애를 관리할 수 있다.
몬캣 DB모니터링 솔루션 체험 이벤트는 공식홈페이지를 통해 확인할 수 있다.
몬캣 관계자는 "서버, DB 모니터링을 단일화된 체계로 제공하는 몬캣 솔루션을 통해 장애 발생 시 정확한 원인을 예측할 수 있다"며 “웹품질, 서버, DB에 이어 다양한 IT 시스템 모니터링 기능을 강화해 몬캣 하나로 보다 손쉬운 모니터링 환경을 구축하겠다"고 말했다.
MariaDB의 통계 정보 수집 및 성능 최적화 방안
들어가며
DBMS에서 통계 정보는 데이터베이스 성능을 최적화하는데 중요한 역할을 한다. 이러한 통계는 쿼리 최적화, 리소스 관리, 인덱스 활용 등 다양한 측면에서 데이터베이스의 효율성을 높이는데 도움을 준다. 통계 정보 수집을 통해 데이터베이스는 좀 더 정확한 실행 계획을 수립하여 쿼리 성능을 향상 시킬 수 있기 때문에, DBMS의 성능을 최적화하려면 통계 정보 수집이 필수적이다.
오라클을 비롯한 일반적인 RDBMS에서 ‘통계 정보를 수집한다.’는 것은, 옵티마이저가 쿼리 실행 계획을 수립할 때 최적의 계획을 세울 수 있도록 테이블의 행 수, 인덱스 컬럼의 분포도, 컬럼의 히스토그램 데이터 등을 수집하는 것을 의미한다. 이러한 통계 정보는 DBMS 성능 최적화에 중요한 요소이며, 이를 효과적으로 수집 및 관리 하는 것 또한 중요한 과제이다.
이번 인사이트 리포트에서는 MariaDB의 통계 정보 수집 방식 및 항목을 이해하고, 통계 정보를 통한 최적화 방안에 대해 알아보고자 한다.
쿼리 실행 절차
우선, 통계 정보에 대한 내용을 살펴보기 전에 쿼리가 어떻게 실행되는지 간략히 알아보고자 한다.
MariaDB에서 쿼리가 실행되는 과정은 크게 세 가지 단계로 나눌 수 있다.
SQL 쿼리가 수행되면 MariaDB 서버에서 SQL 파싱과 실행 계획 수립 등의 작업이 이루어진다. 이 후 쿼리의 실행은 MariaDB 서버와 스토리지 엔진이 함께 처리한다. 이 과정에서 쿼리 최적화는 옵티마이저가 담당하며, 옵티마이저는 MariaDB 서버의 성능에 있어 매우 중요한 역할을 한다. 최적화 과정에서 옵티마이저가 효율적이고 정확한 실행 계획을 수립하기 위해서는 테이블에 대한 정확한 통계 정보가 필수적이다. 통계 정보는 데이터의 분포, 크기, 그리고 인덱스에 대한 정보를 포함하며, 이를 바탕으로 옵티마이저는 최적의 쿼리 실행 경로를 결정하게 된다.
이전 버전의 통계 정보
MariaDB의 10.0 버전 이전까지의 InnoDB 통계 정보는 Disk에 저장되지 않아 서버를 재 기동하게 되면 스토리지 엔진에서 통계 정보를 다시 계산해야 했다. 이로 인해 일관되지 않은 통계 정보를 제공하거나, 데이터 종류에 대한 제약이 있었고, 통계에 대한 통제 불가 및 통계 관리 제한 등 여러가지 문제들이 발생되게 되면서 데이터베이스 통계 품질에 대한 개선이 필요하게 되었다.
통계 정보 수집 개요
MariaDB에서 통계 정보 수집은 크게 엔진 통계, Slow Query 통계, 그리고 사용자 통계 정보로 구분 할 수 있다. Slow Query와 사용자 통계 정보는 사용자가 수행한 쿼리의 결과를 바탕으로 실행계획 결과를 보여주거나 테이블 별 수행 통계 정보를 제공하기 위한 정보이다. 반면, 쿼리 플랜과 실행계획 분석에 직접적으로 영향을 미치는 것은 엔진에서 수집되는 통계 정보이다.
MariaDB는 다양한 스토리지 엔진의 특성과 요구사항을 반영하여 최적의 성능을 제공하고, 각 엔진의 특화된 기능을 최대한 활용하기 위해 엔진 통계 수집 방식을 두 가지로 나누어 관리한다. 이를 통해 사용자에게 더 나은 쿼리 성능과 관리 옵션을 제공할 수 있다.
InnoDB 영구 통계(InnoDB Persistent Statistics)
이 방식은 InnoDB 엔진에서 사용하는 통계 수집 방법이다. InnoDB는 테이블과 인덱스의 통계를 디스크에 영구적으로 저장하고, 이를 기반으로 쿼리 최적화를 수행한다. InnoDB 통계는 데이터를 기반으로 자동으로 수집되며, 테이블이나 데이터의 변동에 따라 통계 정보가 지속적으로 업데이트 된다. 특히 트랜잭션 처리와 높은 동시성을 지원하는 InnoDB 엔진의 특성을 반영하여 쿼리 최적화에 중요한 역할을 한다.
엔진 독립적 테이블 통계(Engine-Independent Table Statistics)
이 방식은 다양한 스토리지 엔진(MyISAM, InnoDB, Aria 등)을 사용하는 테이블에 대한 통계를 수집하고, 이를 통해 일관된 쿼리 최적화를 가능하게 하며, 유연한 통계 관리를 지원한다. 스토리지 엔진과 관계없이 MariaDB 서버에 의해 관리되며, 쿼리 최적화에 필요한 정보를 제공한다. 또한, 엔진에 독립적이기 때문에, 서로 다른 스토리지 엔진을 사용하는 테이블 간의 일관된 최적화가 가능하다.
통계 정보 수집 및 갱신 기법
통계 정보는 InnoDB 테이블 통계를 사용하는 InnoDB 영구 통계 수집, 엔진 독립적 통계 수집, 수동 통계 수집, 히스토그램 통계 수집으로 나눌 수 있으며, 각 방식의 특징은 다음과 같다.
InnoDB 영구 통계(InnoDB Persistent Statistics)
InnoDB는 테이블과 인덱스에 대한 통계 정보를 자체적으로 관리하며, 테이블 통계 정보의 갱신 비율 및 샘플링 크기 등을 상황에 따라 조절할 수 있다.
InnoDB 스토리지 엔진에서 관리하는 주요 통계 정보 변수는 아래와 같다.
- innodb_stats_persistent
- innodb_stats_auto_recalc
- innodb_stats_persistent_sample_pages
- innodb_stats_traditional
- innodb_stats_transient_sample_pages
Persistent 관련 설정은 CREATE/ALTER TABLE 문에서 추가 옵션을 통해 테이블 별로 설정 할 수 있어서 테이블의 사용 목적 및 성격에 따라 유연하게 설정할 수 있다.
InnoDB 영구 통계 정보를 관리하는 테이블과 수집 항목 및 적용 예시는 다음과 같다.
- 수집 항목
- 적용 예시
엔진 독립적 테이블 통계(Engine-Independent Table Statistics)
MariaDB에서는 쿼리 최적화 시 통계 정보를 어떻게 활용할 지를 지정하는 여러 가지 변수를 제공한다. 그 중 “use_stat_tables” 변수는 엔진 독립적 테이블 통계를 제어 할 수 있으며 설정 가능한 옵션은 아래와 같다.
- use_stat_tables
“complementary” 또는 “preferably”로 설정하면 “ANALYZE TABLE <table name>” 명령어를 수행할 때 엔진 독립적 통계 정보를 수집한다. “complementary_for_queries” 또는 “preferably_for_queries”로 설정하면, “ANALYZE TABLE <table name>” 명령어에 “PERSISTENT FOR” 옵션을 추가해서 수행해야만 통계 수집이 가능하다.
PERSISTENT FOR 옵션을 사용한 통계 수집 방식은 특정 테이블과 인덱스, 컬럼에 대한 통계 정보를 수집할 수 있으며, 통계 정보 관리 테이블과 수집 항목 및 수집 예시는 다음과 같다.
- 수집 항목
- 수집 예시
엔진 독립적 테이블 통계 방식은 전체 테이블 및 전체 인덱스 스캔을 수행하여 수집하며, 히스토그램 통계도 같이 수집되기 때문에 비용이 많이 발생할 수 있으므로 필요에 따라 통계 정보를 수집하는 것이 좋다.
통계 정보 히스토그램
앞서 설명한 엔진 독립적 테이블 통계 정보 중 히스토그램 통계는 데이터베이스의 쿼리 옵티마이저가 특정 테이블의 열에 저장된 값들의 분포를 이해하는데 도움을 준다. 인덱싱 된 열 뿐만 아니라 인덱싱 되지 않은 열에 대해서도 히스토그램을 수집할 수 있으며, 특히 데이터 값들이 고르게 분포되지 않았을 때 쿼리 성능을 최적화 하는데 유용하다. 히스토그램 정보는 “mysql.column_stats” 테이블에 저장되므로, 이는 본질적으로는 엔진 독립적 테이블 통계의 하위 집합이라고 할 수 있다.
히스토그램에 대한 개념과 함께 확인해야 할 변수 및 변수 설정 시 고려할 사항들을 살펴보겠다.
1. 히스토그램 개념 및 역할
히스토그램은 특정 열의 값의 분포를 시각화하는 데이터 구조로, 특히 데이터가 불균형하게 분포되는 등 특정 값에 집중된 경우 히스토그램 통계가 유용 할 수 있다. 히스토그램을 사용하기 전에는 최상의 실행 계획을 검색할 때 인덱싱 되지 않은 열의 모든 조건은 무시되었으나, 히스토그램을 사용함으로써 인덱싱 된 열과 인덱싱 되지 않은 열 모두에 대한 히스토그램 통계 정보를 수집하여 옵티마이저가 활용할 수 있게 되었다.
MariaDB에서 사용하는 Height-Balanced(HB) 히스토그램은 쿼리 옵티마이저가 비 인덱스 열에 대해 쿼리 성능을 향상 시키기 위해 사용하는 데이터 구조이다. 옵티마이저는 열 값의 분포 통계 정보를 바탕으로 가장 효율적인 실행 계획을 결정하는데, HB 히스토그램은 열의 값을 여러 개의 “버킷”으로 나누고, 각 버킷에 대략 동일한 수의 행을 포함시킨다. 이를 통해 옵티마이저는 특정 범위의 값을 조회할 때, 몇 개의 행을 반환할지 더 정확하게 추정할 수 있게 된다.
2. 히스토그램 유형
MariaDB 10.7부터는 JSON 기반 히스토그램(JSON_HB)이 도입되어, 기존의 데이터 불균형으로 인한 성능 저하 및 이진 형식 저장으로 인한 유연성 부족에 대해 개선 되었다. JSON_HB은 더 복잡한 데이터 패턴을 파악하여 통계를 더 잘 이해할 수 있게 만들어 옵티마이저의 성능을 향상 시킨다.
히스토그램을 관리하는 변수는 다음과 같다.
- histogram_size
- histogram_type
- optimizer_use_condition_selectivity
- 수집 예시
histogram_size 및 histogram_type에 따라 히스토그램 데이터의 분포도 및 정밀도에 영향을 줄 수 있다. histogram_size가 작을수록 데이터 분포에 대한 표현이 단순화 되지만, 크기를 증가 시키면 더 정밀한 통계 정보를 제공할 수 있다.
- 플랜 예시
다음 예시는 조건 선택도(“OPTIMIZER_USE_CONDITION_SELECTIVITY”)에 따라 쿼리 실행 계획이 어떻게 달라지는지 확인해 보고자 한다.
참고로, 테스트를 위해 https://github.com/datacharmer/test_db 에 있는 테스트DB를 설치하였다.
analyze로 엔진 독립적 통계정보를 수집하기 위하여 “use_stat_tales”는 “PREFERABLY”로 설정하였고, 통계 수집 후 테이블 및 히스토그램 통계가 수집된 것을 확인하였다.
쿼리에서 조건을 가진 “titles”테이블의 구조는 다음과 같다.
“titles”테이블에는 PRIMARY [emp_no + title + from_date] 인덱스가 하나 생성되어 있다.
이제 조건 선택도 설정에 따른 실행 계획의 변화를 살펴보겠다.
조건 선택도를 “1”과 ”2”로 설정했을 때는, 테이블에 구성된 인덱스 컬럼을 활용하여 실행계획을 수립된다. 이 경우, “titles”테이블에서 “USING(emp_no)” 조건을 기반으로 먼저 조인을 수행하고, 그 후 필터링하는 방식으로 쿼리가 수행된다.
반면, 조건 선택도를 “3”과 “4”로 설정했을 경우, 인덱스를 사용하지 않는 실행 계획이 수립된다. 이 때는 수행 순서가 거의 동일해 보이지만, filtered 항목에서 차이가 발생하는 것을 확인 할 수 있다. 특히 조건 선택도가 “4”로 설정되었을 때는 히스토그램을 활용하기 때문에 좀 더 정밀한 실행 계획을 수립할 수 있다는 것을 보여준다.
수행 시간을 비교해 보면, 조건 선택도를 “1”로 설정했을 때보다 “4”로 설정 할 경우 수행 속도가 더 빠른 것을 확인할 수 있다.
수동 통계 갱신
MariaDB는 테이블의 스토리지 엔진을 호출하여, 각 스토리지 엔진의 특성에 따라 테이블 통계를 수집한다. 이를 통해 필요한 경우, 특정 테이블의 통계 정보를 수동으로 갱신 할 수 있다. 통계 테이블을 수동으로 업데이트 해야 할 상황은 다음과 같다.
통계 정보를 수동으로 갱신하는 방법은 다음과 같다.
주의할 점은, 통계를 수동으로 갱신할 때 잘못된 수정을 할 경우 성능에 부정적인 영향을 미칠 수 있으므로 신중하게 처리해야 한다.
“ANALYZE TABLE <table name>” 명령을 사용하여 통계를 수집할 경우, 상황에 맞게 다양한 방법으로 수집 가능하다.
마치며
MariaDB의 통계 정보는 쿼리 실행 계획의 정확성을 높이고 자원의 효율적 사용을 가능하게 하므로 데이터베이스 운영에서 매우 중요한 역할을 한다. 통계 수집 방식에 대한 이해를 통해 통계 정보와 관련된 변수 설정을 환경에 맞게 적절히 조정하여 MariaDB의 성능을 개선할 수 있고, 주기적인 통계 갱신은 복잡한 데이터 환경에서도 안정적인 성능을 보장 할 수 있다. 그리고, 통계 정보의 지속적인 모니터링과 최적화는 효율적인 데이터베이스 운영과 최적화된 성능을 실현하는데 도움을 줄 것이라 생각된다.
이 리포트를 통해 통계 정보에 대한 이해와 성능 최적화에 대한 고민에 도움이 되었기를 바란다.
# References
- https://mariadb.com/kb/en/engine-independent-table-statistics/
- https://mariadb.com/kb/en/innodb-persistent-statistics/
- https://dev.mysql.com/doc/refman/8.0/en/innodb-persistent-stats.html
- https://mariadb.com/kb/en/histogram-based-statistics/
- https://mariadb.com/kb/en/analyze-table/
- https://mariadb.com/kb/en/decode_histogram/
- https://mariadb.com/kb/en/server-system-variables/
- https://www.youtube.com/watch?v=uz3rr3WnQOs (Improved histograms in MariaDB 10.8 - Sergei Petrunia - FOSDEM 2022)
- https://www.percona.com/sites/default/files/ple19-slides/day2-am/how-a-database-optimizer-gets-your-data-fast.pdf
- https://mariadb.org/wp-content/uploads/2022/12/optimizer-fest-2022.pdf
디지털 트랜스포메이션 12편: DT의 핵심기술 – 빅데이터
디지털 트랜스포메이션 핵심기술 ‘ABC’ 중 빅데이터 정의에 대해 살펴보았습니다. 빅데이터란 ‘기존 관리 방법이나 분석 체계로는 처리하기 어려운 엄청난 양의 데이터’라고 정의할 수 있습니다. 물리적으로 보면, 무언가가 엄청나게 쌓이는 원인은 두 가지입니다. 어딘가로부터 감당이 안 되는 속도로 쏟아져 들어오거나, 여러 곳에서 다양한 것들이 한꺼번에 들어오게 되면 쌓이게 될 겁니다. 첫 번째는 최근에 다들 경험했습니다. 코로나19가 한창일 때 인터넷 쇼핑몰에서 분노의 클릭질을 자주 하셨죠. 데이터 생성 속도가 빠른 거죠. 두 번째는 처리해야 할 대상이 과거와 달리 다양해졌기 때문입니다. 20년 전만 하더라도 컴퓨터는 집안에서 자가용 바로 다음 서열이라 아무 데이터나 먹일 수가 없었습니다. 갈고닦아 의심의 여지가 없는 숫자 같은 정형 데이터만 넣었습니다. 지금은 어떤가요? 온갖 언어와 길이의 텍스트, 이미지, 동영상 같은 컴퓨터가 바로 이해하기 힘든 비정형의 데이터가 사정없이 들어옵니다. 그래서 밀려드는 데이터를 다 받고 보니 엄청난 양이 되었고, 말 그대로 ‘빅데이터’가 된 것이죠.
이상의 내용을 정리하면 빅데이터의 3가지 특징이 됩니다. 다양한 유형의 데이터가 빠른 속도 생성되고 이동하면 데이터의 양이 감당하기 힘들 정도로 불어나 빅데이터가 된다는 겁니다. 3가지 특징을 영어로 표현하면 Volume, Velocity, Variety가 되는데 앞 글자만 따서 3V라고 합니다.
빅데이터의 세 가지 특징을 이용해 우리만의 정의를 내려보겠습니다.
빅데이터는, “다양한 유형의 데이터가 빠른 속도로 유입되어 대규모로 쌓여 있는 것”
처음 이런 현상이 벌어졌을 때 일반적인 방식으로는 저장, 관리, 분석할 수 없었던 거죠. 그 범위를 초과하는 규모의 데이터 더미였으니까요. 그래서 골치 아픈 데이터 더미를 처리하고 보관할 특별한 방법이 필요했고, 그 고민의 결과가 클라우드와 인공지능이었습니다. 이 세 가지 기술은 서로 떼려야 뗄 수 없는 세쌍둥이 같습니다.
빅데이터의 세 가지 특성 중에 양(Volume)은 더 이상 언급할 것이 없죠. 두 번째, 속도(Velocity)는 새로운 데이터가 생성되고 이동되는 속도와 연관이 있습니다. SNS, 유튜브, 메신저 등이 주요한 소통 수단이 되면서 실시간으로 엄청난 양의 데이터가 만들어지고 또 이동되어야 하죠. 그것도 대화만 있는 것이 아니라 사진과 동영상, 음성, 다양한 양식의 문서파일, 해시태그(#) 등과 같이 세 번째 특징인 다양성(Variety)까지 겸비하고 있죠. 속도는 직관적으로 이해가 되니, 마지막 특징인 데이터의 다양성을 좀 자세히 살펴보겠습니다.
인터넷 붐이 일어나기 전, 그러니까 추억의 싸이월드(도토리로 국민 모두를 홀렸던 페이스북을 앞서간 서비스)와 아이러브스쿨(초등학교 친구를 수 십 년 만에 만나게 해 많은 사회적 문제를 유발하기도 함) 같은 서비스가 유행하기 전에는 어땠을까요? 소중한 컴퓨터에 들어가는, 양이 많아 뭔가 특별한 처리를 해야 하는 데이터는 회사에서 사용되는 시스템에 사람이 직접 입력하는 것뿐이었습니다.
그랬으니 데이터가 만들어지는 원천(소스)을 굳이 정의할 필요도 없었죠. 그런데 인터넷 붐과 SNS 붐이 잇달아 덮치면서 사람이 만드는 데이터는 두 가지로 나눠지게 됩니다. 원래 있던 회사 데이터와 개인 활동을 통해 인터넷, SNS, e-Mail을 통해 제한 없이 마구 생산되는 텍스트, 사진, 동영상, 음성, 해시태그까지.
그것이 다시 한번 폭발한 건 2011년 초, 인터넷 주소 체계를 IPv4에서 IPv6로 확장하면서입니다. 쉽게 말해 자리수의 한계가 있어 소중한 컴퓨터에만 주던, 그래서 대체로 한 집에 하나씩 가졌던 IP 주소를 온갖 기계를 넘어 손톱만 한 센서에까지 주게 된 거죠. 자동차 번호판 체계도 유사하죠. 과거 자동차가 많이 없을 때 만들어진 체계로 도저히 새로 등록되는 자동차를 감당할 수 없게 되자 자동차 번호 체계도 여러 번 바뀌었죠.
IP 체계도 근본적으로는 동일한 메커니즘입니다. IPv4 체계일 때, 최대로 만들 수 있는 IP 개수는 약 42억 개 정도입니다. 이 체계를 만들던 시점에는 이것만 해도 인류가 멸망할 때까지 충분할 거라 생각했겠죠. 초창기에 누군가 말했죠. “전 인류에게 필요한 컴퓨터는 최대 4대 정도다.”라고.
그게 한계에 도달한 겁니다. IPv4 체계는 주소를 만들 공간으로 32비트를 사용합니다. 이에 비해, IPv6 체계는 128비트를 제공합니다. 거의 무한대로 주소를 딸 수 있게 되면서 센서 하나하나까지 주소를 받는 은혜를 얻게 된 겁니다.
그리고 그 기계와 센서에서 외계어 같은 데이터가 사정없이 쏟아져 나오기 시작한 거죠. 기계에서 나오는 데이터는 다시 두 가지로 나눌 수 있습니다. 먼저 사람과 기계 간의 소통에 의해 나오는 것이죠. 스마트폰에 달린 여러 개의 센서들이 만드는 내는 데이터를 생각하시면 됩니다. 또 백화점이나 매장에 들어가도 지금은 수많은 카메라와 센서가 내 움직임을 기록하고 분석하죠.
두 번째는 완전히 기계와 기계 간의 소통입니다. 디지털 홈이 좋은 예가 되겠네요. 집안 모든 가전제품을 인공지능 스피커가 집사처럼 제어하게 된다면, 인공지능 스피커와 각 가전제품 사이에 어떤 형태든 데이터를 주고받아야 하겠죠. 이상을 정리해 보면 그림과 같습니다.
# 누군가의 일생보다 궁금한 데이터의 일생
“데이터는 21세기의 원유다. 그리고 분석은 그것을 연소하는 엔진이다.”
- 피터 선더가드 (Gatner 수석 부회장)
세상에서 처음으로 데이터를 원유(전혀 가공되지 않은 석유)에 비유한 사람이 누구인지는 모르겠습니다. 그러나 원유와 데이터의 비유를 처음 들었을 때 받았던 느낌은 아직도 생생합니다. 아마 20년은 지난 것 같은데요, ‘별소리를 다한다’라고 생각했지만 뭔지 모를 강렬함이 있었습니다. 20년이 지나서 이 책을 준비하면서 겨우 그 의미를 다시 생각해 보았습니다. 그리고 깨달았죠. 절묘한 비유라는걸.
원유와 데이터는 오래전부터 존재했고, 활용되어 왔습니다. 원유는 기원전 2,000년 즈음에 이미 땅 위로 올라온 석유를 윤활유나 약으로 사용했다고 합니다. 데이터도 최소한 인류가 문자를 발명한 순간부터 있어왔죠. 하지만 두 가지 모두 절대적으로 양이 적었고 활용도가 낮았습니다. 15세기까지도 원유는 램프를 밝히는 고래기름 대용 물질 정도로만 생각되었습니다.
19세기에 들어서야 비셀이라는 사람이 원유의 가치에 주목합니다. 이때부터 원유가 대량으로 시추되기 시작합니다. 시간이 지나면서 더 많은 원유가 땅과 바다에서 뽑아 올려졌고, 사용처도 다양해졌습니다. 처음에는 조명 용인 등유(조명 용이라 등을 뜻하는 ‘등’자가 쓰임)로 만 사용하다가, 정제기술을 발전시켜 휘발유, 경유, 중유도 만들어냅니다. 항공기가 등장하면서 항공유도 생겼고, 석유화학 제품인 나프타(산업의 쌀로 불리며, 휴대폰 케이스, 타이어 등 다양한 석유화학제품의 원료)도 뽑아냅니다. 데이터도 유사한 길을 밟아왔죠. 점토판에 추수 결과를 새기면서 데이터가 나타났죠. 당시에는 단순한 기록이었지만, 그것이 쌓이고 많아지면서 역사가 되었죠. 그리고 데이터를 넘어 빅데이터가 된 지금은 데이터가 야식이고, 택배도 되었다가, 돈이 되기도 합니다. 가치에 주목합니다.
두 가지 모두 오래전부터 존재해 왔지만, 소량만 있을 때는 사용처가 불분명했습니다. 원유 대량으로 시추되기 시작했을 때 정제되어 다양한 형태로 변신할 수 있었고, 데이터도 빅데이터가 되고서야 큰 의미를 가질 수 있었습니다.
공통점 중에서도 가장 중요한 것은 데이터와 원유가 수집, 보관, 처리라는 세 가지 과정을 거친다는 겁니다. 먼저 원유가 다양한 석유제품이 되는 과정을 볼까요?
원유가 있을 만한 곳을 탐사해서 그곳이 육상이냐 해상이냐에 따라 다양한 방식으로 수집에 해당하는 시추를 할 겁니다. 시추된 원유는 육상에서는 파이프로, 해상에서는 유조선을 통해 운송하게 되고, 정유공장 근처에 보관하게 될 겁니다. 정유 공장으로 옮겨서 가열을 하게 되면 온도에 따라 LPG 가스부터 중유까지 순차적으로 처리되어 나오고 마지막에 찌꺼기로 아스팔트가 남게 되겠죠.
데이터도 이와 유사한 과정을 거치게 됩니다. 원유가 사막, 바다 등 곳곳에서 시추되듯이 빅데이터도 컴퓨터를 통한 입력, 다양한 센서로 대표되는 사물 인터넷(IoT, IoE), 모바일 기기 등을 통해 수집됩니다. 이와 같이, 여러 곳에서 다양한 유형의 데이터가 흘러들어 오기 때문에 이를 호수에 비유해 ‘데이터 레이크(Data lake)’라 합니다. 정제되지 않은 비정형의 데이터가 뭉텅이로, 때로는 실시간(스트리밍)으로 흘러 들어오기 때문에 데이터 레이크에는 전혀 가공되지 않은 원시 데이터가 저장되게 됩니다.
빅데이터를 쓰레기 더미가 아닌 보물창고로 만드는 것은 마지막에 있는 처리 단계입니다. 데이터 레이크에는 전혀 가공되지 않은 원시 데이터가 모여 있습니다. 여기에 스토리를 입히고, 예쁜 통에 담으면 에비앙 같은 명품 생수가 될 수도 있습니다. 그러기 위해서는 데이터의 정제와 가공 과정이 필요합니다. 하지만 데이터 레이크에서는 가공할 수가 없습니다. 그래서 정보 이용자가 필요한 시점에 적절한 정보를 제공하기 위한 사전 작업을 할 곳이 필요합니다. 그것을 ‘데이터 마트’라 합니다. 데이터 마트에 분석용으로 추출된 데이터를 각종 시각화 도구를 이용해 다시 가공해 정보 이용자에게 제공하는 것이 최종 단계가 됩니다. 쓰레기 더미에서 통찰이라는 보물을 찾게 되는 순간이죠.
그런데 이 과정이 말처럼 순탄하지 않습니다. 빅데이터의 취급이 어려운 이유는 데이터 처리에 수고와 시간이 많이 걸리기 때문입니다. 데이터가 세상에서 제일 큰 호수만큼 있어도 분석하지 못하면 의미가 없고, 분석을 잘 했더라도 시간을 너무 많이 소비해 한참 뒤에 결과를 알 수 있다면 무용지물입니다. 데이터 레이크에서 데이터 마트 사이에는 빅데이터를 통해 어떤 통찰을 얻을 것인지에 대한 고민과 그에 따른 데이터 추출 방법이 고려되어야 합니다. 그것도 빠르게 해야 하죠. 과거에 많은 기업 시스템에서는 이런 작업이 밤에 이루어졌습니다. 낮에 쌓인 거래 정보를 밤새 배치 작업을 통해 데이터 마트에 가공해 넘겼지요. 하지만 빅데이터는 이런 방식으로는 제시간에 처리가 불가능합니다. 그래서 클라우드에서 살펴봤던 분산 처리와 인 메모리(주-1) 기술, 최근 각광받고 있는 AI(인공지능) 기반의 RPA(로봇 처리 자동화)(주-2) 등이 활용됩니다.
(주-1) 인 메모리 (in-memory)
인 메모리(in-memory) 기술은 디스크가 아닌 램(RAM)에 데이터를 저장하는 기술을 말한다. 디스크 저장 방식보다 처리 속도가 최대 1만 배까지 빠르기 때문에 SAP, 오라클 등 데이터베이스(DB) 전문 업체를 중심으로 데이터 저장, 처리, 분석 솔루션으로 개발된다.
(주-2) RPA(Robotics Process Automation)
로봇 프로세스 자동화. 비즈니스 과정 중 반복적이고 단순한 업무 프로세스에 소프트웨어를 적용해 자동화하는 것을 뜻한다. 로봇과 인공지능, 드론 등 인간의 일을 대신해 줄 수 있는 기술 발전이 폭발적으로 이뤄지면서 주목을 받고 있다.
# 누구나 볼 수 있지만 누구도 그 뜻을 모르는 것
데이터의 여러 원천에서 흘러 들어온 데이터를 데이터 레이크에 모아 빅데이터를 만들고, 분석하고자 하는 방향에 따라 데이터 마트를 구성하고 시각화하는 과정을 설명했습니다. 전체 데이터 처리 프로세스에서 가장 중요한 부분은 처리 부분입니다. 그림에서 데이터 마트를 구성하고 시각화하는 부분이지요.
데이터를 저장하고 관리하는데도 돈이 들어갑니다. 쓸모가 없다면, 그 비용을 계속 감당할 필요가 없겠죠. 비용 이상의 가치를 만들어내야 되는데 사실 가치는 데이터를 무작정 많이 쌓았다고 생기는 것이 아니라 그 데이터로 무엇을 할 수 있느냐에 달려 있습니다. 중요한 건, 데이터의 양이 아니라 방대하고 복잡한 데이터를 분석하는 능력이죠.
컴퓨터라는 존재를 세상에 처음 내놓은 앨런 튜링이라는 분이 있습니다. 이 분의 삶을 다룬 ‘이미테이션 게임’이라는 영화가 있어요. 영화에서, 절친인 크리스터퍼와 튜링이 나눈 대화를 보면 분석하지 않은 빅데이터가 어떤 의미인지 바로 알게 됩니다.
튜링: “뭐 읽어?”
크리스토퍼: “암호 작성술에 대한 거야.”
튜링: “비밀 메시지 같은 거야?”
크리스토퍼: “비밀은 아니야. 그게 멋진 부분이지. 누구나 볼 수 있지만, 누구도 그게 무슨 뜻인지 모르지. 열쇠가 없는 이상은.”
튜링: “그게 대화하는 거랑 뭐가 다른데?”
크리스토퍼: “대화?”
튜링: “사람들이 서로 대화할 때면, 자기가 말하고자 하는 뜻은 절대 말하지 않잖아. 말하는 사람은 원래 뜻과는 다른 걸 말하고, 듣는 사람은 무슨 말을 하고 싶은 건지 알아내야 하잖아.”
분석되지 않은 빅데이터를 크리스토퍼가 정확하게 정의 내려주고 있습니다.
“누구나 볼 수 있지만, 누구도 그게 무슨 뜻인지 모르는 것”
튜링의 말에서도 꼭 짚고 넘어가야 할 부분이 있습니다. 사람들이 대화할 때 자기의 본래 의도를 다르게 이야기한다는 거죠. SNS에서 쏟아져 나오는 대화와 메시지의 성격을 정확히 짚었습니다. 그걸 분석해서 그들이 무슨 말을 하고 싶은 건지 알아내야 하는 거죠.
데이터라는 바다에 아무 계획 없이 낚시를 나갔습니다. 어디가 고기가 많이 잡히는 포인트인지, 어디에 고가의 물고기가 있는지 전혀 알 수 없죠. 당연한 결과로 돌아올 때 어망이 비어있는 경우가 많겠죠. 어쩌다 대물을 낚을 수도 있을 겁니다. 그렇지만 그건 몇 년 만에 한 번 있을까 말까 하는 요행이죠. 그런데 어떤 기술을 도움을 받아 바닷속을 속속들이 볼 수 있다면 어떨까요? 무작정 한 마리라도 잡으면 좋겠다는 생각은 하지 않을 겁니다. 비싼 어종을 어디서 낚을 수 있을지 먼저 찾을 겁니다. 그리고 그 어종이 좋아하는 미끼를 준비할 것이고, 거기에 맞는 낚시 도구를 챙길 겁니다.
빅데이터는 분석이라는 과정을 거쳐야만 가치를 가지게 됩니다. 마치 원유가 정제 과정을 거쳐 휘발유, 경유, 중유, 나프타로 전환되어야 진정한 가치를 가지는 것처럼 말입니다.
빅데이터 분석 대상으로 대표적인 것이 텍스트, 음성, 이미지와 동영상이 있습니다. 이 중에서 텍스트 분석과 이미지 및 동영상 분석에 대해서만 간략히 알아보겠습니다. 텍스트 분석에는 텍스트 군집화(Clustering), 개념 추출(Concept extraction), 감정 분석(Sentiment analysis), 문서 요약(Document summarization) 등이 있습니다.
텍스트 군집화는 대량의 텍스트를 의미 있는 주제나 카테고리로 자동으로 모이게 하여 정보를 빠르게 검색해 가져오거나 필터링할 수 있게 해줍니다. 만약 ‘이민’이라 검색한 결과에서 ‘비자’, ‘입국 허가증’, ‘시민권’ 등을 추가로 검색하면 원하는 결과를 좀 더 빠르게 찾도록 도와줍니다. 개념 추출은 언어의 모호함과 사용된 맥락에 따른 뜻을 인식하여 검색의 오류를 줄이고 이에 따른 시간과 인력을 절약하게 합니다. 단순한 키워드 검색 수준을 넘어 맥락에 따른 검색을 가능하게 합니다. 감정 분석은 텍스트에서 주관적인 견해나 감정을 추출합니다. 기본 목적은 텍스트 데이터를 긍정, 부정, 중립으로 분류하는 것입니다. 페이스북이나 인스타그램, 수많은 웹사이트에 산재한 텍스트에서 긍정적이거나 부정적인 반응을 분석해 낼 때 사용합니다. 문서 요약은 추출과 추상의 두 가지로 나누어지는데 추출은 원본 텍스트에서 단어나 문장의 일부를 선택하여 요약하는 것이고 추상은 인간과 비슷하게 문서를 추상적으로 요약합니다. 최근 인터넷에서 기사를 보다 보면 좌측 상단에 ‘요약 봇이 작성’이라는 표기가 된 기사들이 가끔 보이는데 문서 요약이 사용된 것이죠.
동영상 분석 기술도 실질적으로 사용되고 있죠. 그중에서 행동 분석 기술은 테러 방지에 적극적으로 활용되고 있습니다. 2013년 4월 15일 오후 2시 50분에 보스턴 마라톤 폭발 사건이 있었습니다. 마라톤 경로에 있던 수많은 감시 카메라의 영상을 단시간에 분석해야만 했죠. 며칠 동안 근처를 배회하거나 가방을 쓰레기통 속에 넣는 등의 수사한 움직임을 사람이 일일이 찾으려면 수많은 인력이 많은 시간이 들여야 했겠지요.
지금까지 설명으로 눈치채셨겠지만, 빅데이터 분석방법의 대부분은 인공지능과 깊은 연관이 있습니다. 어떤 관점으로, 어떻게 분석할지 정하는 것은 빅데이터의 영역에 가깝지만, 분석을 위한 보이지 않는 규칙을 찾고, 빠르고 효율적으로 실행하는 것은 인공지능을 힘을 빌려야 합니다. 앞서 여러 번 언급했듯이, 인공지능이 머신러닝, 그중에서도 딥러닝으로 화려하게 무대에 서기 위해서는 학습과 테스트를 위해 빅데이터가 필요했습니다. 하지만 반대로 빅데이터가 의미 있게 만드는 것에 인공지능이 중요한 역할을 하고 있죠. 그래서 빅데이터와 인공지능은 불가분의 관계이고, 두 가지 사이의 선순환 고리를 잘 만드는 기업만이 살아남게 되겠죠.
워싱턴 대학 컴퓨터 과학 및 공학 교수인 페드로 도밍고스는 인공지능 분야에서 바이블에 속하는 ‘마스터 알고리즘’이라는 책에서 이렇게 말합니다.
“미래는 최대의 데이터(빅데이터)와 최선의 알고리즘(인공지능, AI)을 보유한 기업이 승리한다. 이로써 새로운 종류의 순환고리가 생긴다. 가장 많은 고객을 보유한 회사가 가장 많은 데이터를 수집하고 그 데이터를 활용해 가장 좋은 모형을 학습하고, 가장 많은 신규 고객을 얻게 될 것이다. 그리고, 이러한 선순환이 계속 이어질 것이다.”
지금까지 DT 사이클을 구성하는 핵심기술 중 빅데이터의 기술적인 측면에 대해 알아봤습니다. 디음 시간에는 데이터를 분석하는 관점과 통찰력에 대해 살펴보겠습니다.
+ 디지털 트랜스포메이션 1편 : 애인의 유산과 매트릭스
+ 디지털 트랜스포메이션 2편 : 사이퍼의 스테이크
+ 디지털 트랜스포메이션 3편 : DT 사이클
+ 디지털 트랜스포메이션 4편 : 기업의 디지털 트랜스포메이션
+ 디지털 트랜스포메이션 5편 : 요약은 컨설턴트의 숙명
+ 디지털 트랜스포메이션 6편 : 멋쟁이는 옷을 제때 갈아입는다
+ 디지털 트랜스포메이션 7편 : 장인의 연장
+ 디지털 트랜스포메이션 8편 : 빈 비누 케이스를 제거하라
+ 디지털 트랜스포메이션 9편: DT의 핵심기술 클라우드
+ 디지털 트랜스포메이션 10편: DT의 핵심 기술 클라우드(2)
+ 디지털 트랜스포메이션 11편: DT의 핵심 기술 빅데이터(1)