'[1과목] 데이터 이해 - [1장] 데이터의 이해 - [01] 데이터와 정보' 정리

1. 데이터의 정의

1. '객관적 사실(fact)'이라는 존재적 특성
2. '추론, 예측, 전망, 추정을 위한 근거(basis)'로 기능하는 당위적 특성
3. 따라서 개별 데이터 자체로는 의미가 중요하지 않은 객관적인 사실에 불과하고, 다른 객체와 상호 관계 속에서 가치를 가진다.

2. 데이터의 유형

1. 정성적 데이터(Qualitative Data)
   • 언어, 문자 등 형태와 형식이 정해져 있지 않은 비정형 데이터
   • 비정형 데이터 형태이기 때문에 저장, 분석에 시간과 비용이 필요
   • 숫자나 금액으로 환산할 수 없다.
   • 특성을 측정하지는 않지만 특성을 설명한다.
   • 설문조사는 정성적 데이터는 맞지만, 비정형 데이터는 아니다. 객관식 설문 문항은 수치 처리가 가능하면 정량적 데이터다.
2. 정량적 데이터(Quantitative Data)
   • 수치, 도형, 기호 등 정형 데이터
   • 데이터 양이 증가하더라도 저장, 분석 용이
   • 자료를 수치화 → 숫자나 금액으로 환산 가능

3. 지식경영 핵심 이슈

1. 암묵지와 형식지 → 데이터는 지식경영의 핵심 이슈인 암묵지와 형식지의 상호작용 역할을 한다.
   • 암묵지: 시행착오, 경험을 통해 개인에게 체화된 무형의 지식 → 겉으로 드러나지 않은 지식 → 외부 표출 및 공유 어려움
   • 형식지: 교과서, 매뉴얼, 비디오, DB와 같이 형상화된 지식 → 유형의 대상이 있으므로 지식 전달, 공유 쉬움
2. 암묵지와 형식지의 상호 작용 → SECI 모델, 지식 나선활동(Creative Route)
   • 공통화(Socialization): 암묵지를 다른 사람에게 알려줌
   • 표출화(Externalization): 암묵지를 책, 교본 형식으로 전환
   • 연결화(Combination): 책, 교본에 내가 알고 있는 새로운 지식 추가
   • 내면화(Internalization): 만들어진 형식지를 학습하여 개인 암묵지로 흡수
3. 지식경영(knowledge management): 개인의 암묵지와 집단의 형식지가 나선형의 형태로 회전하면서 생성, 발전, 전환되는 지식의 발전을 기반으로 한 기업의 경영

4. 데이터와 정보의 관계

1. DIKW 피라미드 → 데이터, 정보, 지식을 통해 최종적으로 지혜를 얻어내는 과정
   • Data: 타 데이터와 상관관계가 없는, 가공하기 전의 순수한 수치나 기호 (e.g. A 마트 100원 B 마트 200원)
   • Information: 데이터의 가공 및 상관관계 간 이해를 통해 패턴을 인식하고 의미를 부여 (e.g. A 마트의 연필 가격이 더 싸다)
   • Knowledge: 상호 연결된 정보 패턴을 이해하여 이를 토대로 예측한 결과물 (e.g. 저렴한 A 마트에서 연필을 사야겠다)
   • wisdom: 근본 원리에 대한 깊은 이해를 바탕으로 도출되는 아이디어 (e.g. A 마트의 다른 상품들도 B 마트보다 쌀 것이다)

 

 

 

출처: 김계철 지음, '2023 ADsP 한 권으로 끝내기'