1 - 데이터 이해

adp
공개

2025년 2월 4일

데이터와 정보

1. 데이터

  • 객관적 사실을 나타내는 존재적 특성과, 추론 예측 전망 추정을 위한 근거가 되는 당위적 특성을 모두 포함하는 개념
  • 단위: 바이트(byte), 킬로바이트(KB), 메가바이트(MB), 기가바이트(GB), 테라바이트(TB), 페타바이트(PB), 엑사바이트(EB), 제타바이트(ZB), 요타바이트(YB)
  • 유형:
    • 정성적 데이터: 비정형 데이터, 주관적 내용, 통계분석이 어려움
    • 정량적 데이터: 정형 데이터, 객관적 내용, 통계분석이 용이함
  • 지식 경영의 핵심 이슈인 암묵지와 형식지를 연결하는 역할을 함
  • 정형 데이터: 표 형태로 정리된 데이터
  • 반정형 데이터: HTML, XML, JSON 등의 형태(스키마, 메타데이터)가 있고, 연산이 불가능한 데이터
  • 비정형 데이터: 형태가 없고, 연산이 불가능한 데이터
  • 암묵지:
    • 학습과 경험을 통해 개인에게 체화되어 잇지만 겉으로 드러나지 않는 지식
    • 개인에게 축적된 내면화된 지식 → 조직의 지식으로 공통화
  • 형식지:
    • 문서나 메뉴얼처럼 형상화된 지식
    • 언어, 기호, 숫자로 표출화된 지식 → 개인의 지식으로 연결화

∴ 내면화 → 공통화 → 표출화 → 연결화 → 내면화

2. 데이터와 정보의 관계

  • 데이터(data): 그 자체로는 의미가 중요하지 않은 객관적인 사실

    ex) A마트는 100원, B마트는 200원에 휴지를 판다.

  • 정보(information): 데이터를 가공하여 의미를 부여한 결과물

    ex) A마트가 100원에 판 휴지는 B마트보다 100원 싸다.

  • 지식(knowledge): 정보를 구조화하여 유의미한 정보를 분류하고 개인적인 경험을 결합시켜 고유의 지식으로 내재화된 것

    ex) 가격이 더 저렴한 A마트에 가서 휴지를 사야겠다.

  • 지혜(wisdom): 지식의 축적과 아이디어가 결합된 창의적인 결과물

    ex) A마트의 다른 물건도 B마트보다 저렴할 것이다.

DIKW 피라미드

데이터베이스 정의와 특징

1. 데이터베이스의 정의

기존에는 정형 데이터 관리의 의미로 사용되다가, 빅데이터의 출현으로 비정형 데이터까지 포함하는 개념으로 확장됨

2. 데이터베이스의 일반적인 특징

  1. 통합된 데이터: 동일한 내용의 데이터가 중복되어 있지 않다.
  2. 저장된 데이터
  3. 공용 데이터
  4. 변화되는 데이터: 데이터베이스에는 항상 현재의 정확한 데이터를 유지한다.

데이터베이스의 활용

1. 1980년대 기업 내부 데이터베이스

  • OLTP(On-Line Transaction Processing)
    • 데이터베이스의 데이터를 실시간으로 갱신하는 프로세싱.
    • 구조가 복잡하고, 현재의 단기간 데이터.
    • 갱신이 동적이고, 엑세스 빈도가 높다.
    • 질의가 단순하고, 주기적이다.
  • OLAP(On-Line Analytical Processing)
    • 데이터 조회, 분석 위주.
    • 구조가 단순하고, 과거의 장기간 요약 데이터.
    • 갱신이 정적이고, 엑세스 빈도가 보통이다.
    • 질의가 복잡하다.

2. 2000년대 기업 내부 데이터베이스

  • CRM(Customer Relationship Management): 고객 관리 시스템
  • SCM(Supply Chain Management): 공급망 관리 시스템

3. 각 분야별 내부 데이터베이스

  • 제조부문
    • ERP(Enterprise Resource Planning): 기업 내부 자료를 하나의 통합 시스템으로 재구축
    • BI(Business Intelligence): 기업의 수많은 데이터를 정리, 분석해 의사결정에 활용하는 프로세스
    • CRM
    • RTE(Real-Time Enterprise): ERP, SCM, CRM 등의 부문별 전산화 시스템을 하나로 통합
  • 금융부문
    • EAI(Enterprise Application Integration)
    • EDW(Enterprise Data Warehouse): BPR, CRM, BSC 등의다양한 분석 시스템을 위한 원천
  • 유통부문
    • KMS(Knowledge Management System)
    • RFID(Radio Frequency Identification): 주파수를 이용해 ID를 식별

4. 사회기반구조로서의 데이터베이스

  • EDI(Electronic Data Interchange): 전자상거래를 위한 표준화된 데이터 포맷
  • VAN(Value Added Network): EDI를 위한 통신망 (카드 결제 시, 가맹점과 카드사 사이에서 승인 요청 및 결과 전달을 중계함.)
  • CALS(Commerce At Light Speed): 제품의 설계, 생산, 유통, 판매 등의 모든 과정을 통합한 경영정보시스템
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