Part 1 데이터 이해

데이터의 이해

데이터의 정의 및 유형

데이터의 정의

• 데이터는 개별 데이터 자체로느느 의미가 중요하지 않은 객관적인 사실(fact)
• 추론, 예측, 전망, 추정을 위한 근거(basis)로 기능하는 특성을 갖음
• 다른 객체와의 상호 관계속에서 가치를 갖음

데이터 유형

정성적 데이터(qualitative data)

• 자료의 성질, 특징을 자세히 풀어쓰는 방식
• 언어, 문자 등(예: 설문조사의 주관식 응답, 기상특보)
• 비 정형 데이터 형태로 저장, 분석에 시간과 비용이 필요함

정량적 데이터(quantitative data)

• 수치, 기호, 도형 등(지역별 온도, 풍속, 강수량)
• 데이터 양이 증가하더라도 저장, 분석이 용이

암묵지와 형식지

가장 널리 알려진 지식의 차원은 polanyi에 의해 구분된 암묵지와 형식지이다.

(암묵지와 형식지의 상호작용은 지식 경영의 핵심 이슈이다.)

암묵지

• 학습과 체험을 통해 개인에게 습득(현장 작업과 같은 경험을 통해 획득)
• 시행착오와 오랜 경험을 통해 개인이게 습득된 무형 지식(김치담그기, 자전거타기)
• 공유하기 어려움

형식지

• 교과서, 매뉴얼, 비디오, DB등 형상화된 지식
• 외부로 표출되어 여러 사람이 공유할 수 있는 지식

암묵지와 형식지의 상호작용

지식경영

개인의 암묵지와 집단에서의 형식지가 나선형의 형태로 회전하면서 생성, 발전, 전환되는 지식의 발전을 기반으로 한 기업의 경영

암묵지, 형식지의 4단계 지식전환 모드

1단계 : 공통화(암-암) : 암묵적 지식 노하우를 다른 사람에게 알려주는것

2단계 : 표출화(암-형) : 암묵적 지식 노하우를 책이나 교본등 형식지로 만드는 것

3단계 : 연결화(형-형) : 책이나 교본(형식지)에 자신이 알고있는 지식(형식지)를 추가하는 것

4단계 : 내면화(형-암) : 만들어진 책이나 교본(형식지)을 보고 다른 직원들이 암묵적 지식(노하우)를 습득

데이터와 정보의 관계

Data - Information - Knowledge - Wisdom 의 계층 구조

data : 타 데이터와의 상관관계가 없는 가공하기 전의 순수한 수치나 기호

(예 : A마트는 100원에 B마트는 200원에 연필을 판매한다.)

information : 데이터의 가공 및 상관/연관 관계 속에서 의미가 도출된것

(예 : A마트의 연필이 더 싸다.)

knowledge : 상호 연결된 정보 패턴을 이해하여 이를 토대로 예측한 결과물

(예 : 저렴한 A마트에서 연필을 사야겠다.)

wisdom : 근본 원리에 대한 깊은 이해를 바탕으로 도출되는 아이디어

(예 : A마트의 다른 상품들도 B마트보다 쌀것이라고 판단한다.)