[Day01] Ch.01-데이터의 이해

from Information/Privacy Security/데이터분석준전문가(ADsP) 2018. 4. 2. 10:07
  1. 데이터의 이해
    1. 데이터와 정보
      1. 데이터의 정의
        1. 데이터의 정의 : 추론과 추정의 근거를 이루는 사실이다(옥스퍼드 대사전).
        2. 데이터의 특성
          1. 존재적 특성 : 객관적 사실(fact, raw material)
          2. 당위적 특성 : 추론예측전망추정을 위한 근거(basis)
        3. 데이터의 유형
          1. 정성적 데이터(qualitative) : 언어, 문자 등. 그 형태와 형식이 정해져 있지 않아서 저장/검색/분석하는 데 많은 비용과 기술적 투자가 수반됨.
          2. 정량적 데이터(quantitative) : 수치, 도형, 기호 등. 데이터의 양이 크게 증가 하더라도 저장/검색/분석하여 활용하기 용이하다.
        4. 지식경영의 핵심 이슈
          1. 암묵지 : 학습과 경험을 통해 개인에게 체화되어 있지만 겉으로 드러나지 않는 지식, 사회적으로 중요하지만 다른 사람에게 공유되기 어려움. 공통화/내면화, 개인에게 축적된 내면화(internalization)된 지식 -> 조직의 지식으로 공통화(socialization)
          2. 형식지 : 문서나 매뉴얼처럼 형상화된 지식, 전달과 공유가 용이함, 표준화/연결화, 언어, 기호, 숫자로 표준화(externalization)된 지식 -> 개인의 지식으로 연결화(combination)
      2. 데이터와 정보의 관계
        1. DIKW의 정의
          1. 데이터(Data) : 개별 데이터 자체로는 의미가 중요하지 않은 객관적인 사실
          2. 정보(Information) : 데이터의 가공, 처리와 데이터간 연관관계 속에서 의미가 도출된 것
          3. 지식(knowledge) : 데이터를 통해 도출된 다양한 정보를 구조화하여 유의미한 정보를 분류하고 개인적인 경험을 결합시켜 고유의 지식으로 내재화된 것
          4. 지혜(wisdom) : 지식의 축적과 아이디어가 결합된 창의적인 선물
        2. DIKW 피라미드
          1. 지혜(Wisdom) : 근본 원리에 대한 깊은 이해를 바탕으로 도출되는 창의적 아이디어
          2. 지식(Knowledge) : 상호 연결된 정보 패턴을 이해하여 이를 토대로 예측한 결과물
          3. 정보(Information) : 데이터의 가공 및 상관관계간 이해를 통해 패턴을 인식하고 그 의미를 부여한 데이터
          4. 데이터(Data) : 존재형식을 불문하고, 타 데이터와의 상관관계가 없는 가공하기 전의 순수한 수치나 기호를 의미
    2. 데이터베이스 정의와 특징
      1. 용어의 연혁
      2. 데이터베이스의 정의
      3. 데이터베이스의 특징
        1. 일반적인 특징
          1. 통합된 데이터(Integrated data) : 동일한 내용의 데이터가 중복되어 있지 않다는 것을 의미, 데이터 중복은 관리상의 복잡한 부작용을 초래함.
          2. 저장된 데이터(Stored data) : 자기 디스크나 자기 테이프 등과 같이 컴퓨터가 접근할 수 있는 저장 매체에 저장되는 것을 의미. 데이터베이스는 기본적으로 컴퓨터 기술을 바탕으로 한 것
          3. 공용 데이터(Shared data) : 여러 사용자가 서로 다른 목적으로 데이터를 공동으로 이용한다는 것을 의미. 대용량화되고 구조가 복잡한 것이 보통
          4. 변화하는 데이터(Changable data) : 데이터베이스에 저장된 내용은 곧 데이터베이스의 현 상태를 나타냄. 다만 이 상태는 새로운 데이터의 삽입, 기존 데이터의 삭제, 갱신으로 항상 변화하면서도 항상 현재의 정확한 데이터를 유지해야 함.
        2. 다양한 측면에서의 특징
          1. 정보의 축적 및 전달 측면
            1. 기계가독성 : 일정한 형식에 따라 컴퓨터 등의 정보처리기기가 읽고 쓸 수 있음.
            2. 검색가독성 : 다양한 방법으로 필요한 정보를 검색
            3. 원격조작성 : 정보통신망을 통하여 원거리에서도 즉시 온라인을 이용
          2. 정보 이용 측면
            1. 이용자의 정보 요구에 따라 다양한 정보를 신속하게 획득
            2. 원하는 정보를 정확하고 경제적으로 찾아낼 수 있다는 특성
          3. 정보 관리 측면
            1. 정보를 일정한 질서와 구조에 따라 정리, 저장, 검색, 관리 할 수 있도록 하여 방대한 양의 정보를 체계적으로 축적하고 새로운 내용 추가나 갱신 용이
          4. 정보기술 발전 측면
            1. 데이터 베이스는 정보처리, 검색-관리 소프트웨어, 관련 하드웨어, 정보 전송을 위한 네트워크 기술의 발전을 견인할 수 있음.
          5. 경제-산업 측면
            1. 다양한 정보를 필요에 따라 신속하게 제공-이용할 수 있는 인프라로서 특성을 가지고 있어 경제, 산업, 사회 활동의 효율성을 제고하고 국민의 편의를 증진하는 수단으로서의 의미를 가짐.
    3. 데이터베이스 활용
      1. 기업내부 데이터베이스
        1. OLTP(On-Line Transaction Processing) : 데이터베이스의 데이터를 수시로 갱신하는 프로세싱을 의미, 데이터 갱신 위주
        2. OLAP(On-Line Analytical Processing) : OLTP에서 처리된 트랜잭션 데이터를 분석해 제품의 판매 추이, 구매 성향 파악, 재무 회계 분석 등을 프로세싱하는 것을 의미, 데이터 조회 위주
        3. CRM(Customer Relationship Management) : 고객관계관리, 기업이 고객과 관련된 내외부 자료를 분석/통합해 고객 중심 자원을 극대화하고 이를 토대로 고객특성에 맞게 마케팅 활동을 계획/지원/평가하는 과정, 고객의 정보, 즉 데이터베이스를 기초로 고객을 세부적으로 분류하여 효과적이고 효율적인 마케팅 전략을 개발하는 경영전반에 걸친 관리체계며, 이를 정보 기술이 밑받침되어 구성된다.
        4. SCM(Supply Chain Management)
        5. ERP(Enterprise Resourse Planning)
        6. RTE(Real-Time Enterprise)
        7. BI(Business Intelligence)
        8. EAI(Enterprise Application Integration)
        9. KMS(Knowledge Management System)
        10. 제조부문
        11. 금융부문
        12. 유통부문
      2. 사회기반구조로서의 데이터베이스
        1. EDI(Electronic Data Interchange)
        2. VAN(Value Added Network)
        3. CALS(Commerce At Light Speed)


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