1장 데이터의 이해_데이터와 정보

데이터의 정의 

--> 데이터는 1646년 영국 문헌에 처음 등장 & 라틴어인 dare(주다)의 과거 분사형 주어진 것이란 의미로 사용 

--> 1940년 대 이후 컴퓨터 시대 시작과 함께 자연과학 뿐만 아니라 경영학, 통계학 등 다양한 사회 과학이 진일보 

데이터의 의미

--> 과거의 관념적 & 추상적 개념 => 기술적 사실적인 의미 

--> 데이터는 추론과 추정의 근거를 이루는 사실 

--> 데이터는 단순한 객체로서 가치 뿐만 아니라 다른 객체와의 상호관계 속에서 가치를 갖는 것

데이터 특성 

--> 존재적 특성: 객관적 사실 

--> 당위적 특성: 추론 & 예측 & 전망 & 추정을 위한 근거 

데이터 유형 

--> 정성적 데이터 ( qualitative data ) : 언어, 문자  & 회사 매출이 증가함 & 저장,검색, 분석에 많은 비용이 소모 

                                                    비정형 데이터, 주관적 내용, 통계분석 어려워 

--> 정량적 데이터 ( quantitative data ) : 수치, 도형, 기호 & 나이, 몸무게, 주가 & 정형화 된 데이터로 비용 소모 적음 

                                                    정형 데이터, 객관적 내용, 통계분석 용이 

데이터는 지식경영의 핵심 이슈인 암묵지와 형식지의 상호작용에 있어 중요한 역할  

--> 암묵지 : 학습과 경험을 통해 개인에게 체화되어 있지만 겉으로 드러나지 않는 지식

                 김장김치 담그기, 자전거 타기

                 사회적으로 중요하지만 다른 사람에게 공유되기 어려워 

                  공통화, 내면화 

                  개인에게 축적된 내면화된 지식 -> 조직의 지식으로 공통화 

--> 형식지: 문서나 메뉴얼처럼 형상화된 지식

                교과서, 비디오, DB

                 전달과 공유가 용이 

                 표출화 연결화 

                 언어, 기호, 숫자로 표출화된 지식 -> 개인의 지식으로 연결화 

데이터와 정보 관계

--> DIKW 정의 

     Data: 개별 데이터 자체로는 의미가 중요하지 않는 객관적인 사실

     Information: 데이터의 가공, 처리와 데이터간 연관관계 속에서 의미가 도출 

     Knowledge: 데이터를 통해 도출된 다양한 정보를 구조화해 유의미한 정보를 분류 &

                      개인적인 경험을 결합시켜 고유 지식으로 내재화             

     Wisdom: 지식의 축적과 아이디어가 결합된 창의적인 산물 

--> DIKW 피라미드 

      데이터, 정보, 지식을 통해 최종적으로 지혜를 얻어내는 과정을 계층구조로 설명