데이터의 양과 범위가 점점 더 확대되어가면서 데이터베이스 자체에 대한 이해, 많은 양의 데이터 중 필요한 정보를 효율적으로 추출하는 방법을 포함한 데이터베이스의 운영이 중요하게 대두되고 있다. 모든 자연과학, 사회과학 분야에서 빅데이터 시대의 데이터 과학이 주목받고 있으며 ‘천문학적인’이라는 수식어는 천문학 데이터베이스에 붙여서 모자랄 것 없는 수치가 되었다. 관측기기로 촬영하는 영상의 크기가 점점 커지고 해상도가 좋아지며, 천체의 밝기/위치 변화를 시간에 따라 추적하는 시간 영역 천문학(time domain astronomy)이 등장하면서 천문학 데이터베이스에 탑재된 데이터 양은 급속도로 증가하였다. 아래 표는 탐사 관측(sky survey)을 수행하는 프로젝트별로 총 데이터양을 추정 혹은 예상한 것이다. 

 이번 KESO-외권 교재 개발에서는 천문학 데이터베이스를 활용하여 수행할 수 있는 다양한 탐구활동을 소개하였다. 또한 그래프/그림 등 시각 자료, 프로그램을 활용하여 과학적 탐구 역량을 기를 수 있는 단원들도 포함하였다. 『스텔라리움을 이용한 가상 관측』단원은 프로그램을 이용해 천체 현상을 가상으로 관측할 기회를, 『천체의 크기』단원은 우리에게 가까운 천체들까지의 거리와 크기를 자료로부터 추론할 기회를 제공한다. 『별판 만들기』단원에서는 직접 천체 관측에 필요한 평면천체도를 만들어 볼 수 있다. 외계행성에 대한 특성을 추출할 수 있는 웹페이지를 활용해 물리량 간의 경향성을 살펴보거나(『외계행성의 특징』), 성단의 특징을 살펴보고 해석하는 과정을 경험(『성단의 헤르츠스프룽-러셀도』), 은하 스펙트럼을 활용해 우주 팽창을 이해(『우주의 팽창』)할 수도 있다. 직접 코딩을 통해 데이터 시각화를 수행할 수 있도록 파이썬 활용법과 헤르츠스프룽-러셀도에 대해서도 미리 안내하였다. 우주의 시공간 규모』단원은 자료를 이용해 우주의 구조를 재구성하는 탐구를 수록하였다.