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Questions and Answers
정성적 데이터는 무엇으로 표현되나요?
정성적 데이터는 무엇으로 표현되나요?
- 수치
- 기호
- 도형
- 언어·문자 (correct)
정량적 데이터의 예로 어떤 것이 적절한가요?
정량적 데이터의 예로 어떤 것이 적절한가요?
- 자전거 타기
- 교과서
- 김치 담그기
- 나이 (correct)
암묵지의 예?
암묵지의 예?
김치 담그기, 자전거 타기
형식지의 예?
형식지의 예?
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DIKW 모델의 각 구성 요소를 매칭하세요:
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데이터베이스의 특징 중 저장된 데이터는 컴퓨터가 접근할 수 없는 저장 매체에 저장된다.
데이터베이스의 특징 중 저장된 데이터는 컴퓨터가 접근할 수 없는 저장 매체에 저장된다.
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OLTP의 의미는 무엇인가요?
OLTP의 의미는 무엇인가요?
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빅데이터의 4V는 무엇인가요?
빅데이터의 4V는 무엇인가요?
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빅데이터 시대의 위기 요인 중 하나는 무엇인가요?
빅데이터 시대의 위기 요인 중 하나는 무엇인가요?
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데이터 분석 기술 인력의 중요성이 무엇인가요?
데이터 분석 기술 인력의 중요성이 무엇인가요?
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Study Notes
데이터의 유형
- 정성적 데이터는 언어나 문자로 표현되어 저장, 검색, 분석에 많은 비용이 소모됩니다.
- 반면, 정량적 데이터는 수치, 도형, 기호로 표현되어 비용 소모가 적습니다.
지식 경영의 핵심 이슈
- 암묵지는 메뉴얼화되지 않고 개인에게 체화되어 겉으로 드러나지 않는 지식입니다. (예: 김치 담그기, 자전거 타기)
- 형식지는 문서나 매뉴얼화된 지식으로, 언어, 숫자, 기호로 표출되어 있습니다. (예: 교과서, 비디오)
DIKW
- D(Data): 가공하기 전의 순수한 수치나 기호
- I(Information): 패턴을 인식하고 의미를 부여한 데이터
- K(Knowledge): 상호 연결된 정보 패턴을 이해하여 이를 토대로 예측한 결과물
- W(Wisdom): 창의적 아이디어
데이터베이스의 특징
- 데이터베이스는 동일한 내용이 중복되지 않도록 통합된 데이터를 저장합니다.
- 데이터베이스에 저장된 데이터는 컴퓨터가 접근할 수 있는 저장 매체에 저장되어 공용으로 사용됩니다.
- 데이터베이스는 새로운 데이터 삽입, 기존 데이터 삭제, 갱신 등으로 항상 변화하지만, 현재의 정확한 데이터를 유지해야 합니다.
- 데이터베이스 설계 절차는 요구사항 분석, 개념적 설계, 논리적 설계, 물리적 설계 순으로 진행됩니다.
기업 내부 데이터베이스
- OLTP(On-Line Transaction Processing)는 데이터베이스의 데이터를 수시로 갱신하는 프로세싱으로, 온라인 거래처리 시스템입니다.
- OLAP(On-Line Analytical Processing)는 다차원의 데이터를 대화식으로 분석하는 시스템입니다.
- CRM(Customer Relationships Management)은 고객과 관련된 내·외부 자료를 분석하여 고객 중심 자원을 극대화하고 효율적인 마케팅에 활용하는 시스템입니다.
- SCM(Supply Chain Management)은 공급망 단계를 최적화하여 고객 만족을 목표로 합니다.
- ERP(Enterprise Resource Planning)는 기업 전체를 경영자원의 효과적인 이용 관점에서 통합적으로 관리하여 경영 효율화를 목표로 하는 시스템입니다.
- BI(Business Intelligence)는 기업이 보유한 데이터를 정리하고 분석하여 의사 결정에 활용하는 시스템으로, 리포트 중심의 도구입니다.
- BA(Business Analytics)는 데이터 통계를 기반으로 성과와 비즈니스 통찰력에 초점을 맞춘 방법입니다.
빅데이터
- 빅데이터는 Volume(양), Variety(다양성), Velocity(속도), Value(가치)의 4V로 나타낼 수 있습니다.
- 클라우드 컴퓨팅 기술은 빅데이터 분석에 경제성을 제공합니다.
빅데이터에 거는 기대 비유
- 빅데이터는 산업혁명의 석탄, 철처럼 혁명적인 변화를 가져올 것으로 기대됩니다.
- 또한, 21세기 원유처럼 산업 전반에 생산성을 향상시키고 새로운 산업 형성을 이끌 것으로 예상됩니다.
- 렌즈처럼 빅데이터는 산업 발전에 큰 영향을 미칠 것입니다. (예: 구글의 Ngram Viewer)
- 빅데이터는 공동 활용을 목적으로 구축된 플랫폼으로서 역할을 할 것입니다.
본질적인 변화
- 빅데이터 시대에는 사전처리보다 사후처리가 중요해졌습니다.
- 표본조사보다 전수조사가 가능해졌습니다.
- 데이터의 질보다는 양이 중요해졌습니다.
- 인과관계보다는 상관관계를 분석하는 것이 중요해졌습니다.
가치 선정의 어려움
- 데이터 재사용과 재조합으로 인해 특정 데이터의 활용 시점, 장소, 사용자를 알 수 없어 가치 산정이 어렵습니다.
- 기술 발전으로 기존에 없던 가치가 창출되어 가치 산정이 어려워졌습니다.
- 현재 가치가 없더라도 나중에 기술이 발전하면 가치가 있는 데이터가 될 수 있기 때문에, 현재 데이터의 가치 판단이 어렵습니다.
빅데이터 기본 테크닉
- 연관규칙 학습: 특정 데이터 간의 연관성을 분석하는 기법 (예: 커피 구매와 탄산음료 구매의 연관성)
- 유형 분석: 데이터를 기반으로 특정 개체의 유형을 분류하는 기법 (예: 특정 사용자의 특성 분류)
- 유전자 알고리즘: 최적해를 찾기 위한 알고리즘 (예: 최대 시청률을 위한 프로그램 방송 시간 결정)
- 회귀 분석: 독립 변수와 종속 변수 간의 관계를 분석하는 기법 (예: 구매자의 나이와 구매 차량 타입의 관계)
- 감정 분석: 텍스트 데이터에서 감정을 분석하는 기법 (예: 고객 평가나 리뷰 분석)
빅데이터 시대 위기 요인
- 사생활 침해: SNS에 올린 데이터를 통해 사생활 침해가 발생할 수 있습니다. (익명화 기술 발전 필요)
- 책임 원칙 훼손: 범죄 예측 프로그램으로 인해 범죄를 저지르지 않은 사람이 체포될 수 있는 문제가 발생할 수 있습니다. (결과 기반 책임 원칙 적용 필요)
- 데이터 오용: 데이터 분석 결과가 항상 옳은 것은 아닙니다. (알고리즘 전문가 필요)
빅데이터 활용 3요소
- 데이터 기술 인력: 빅데이터 분석을 위한 데이터와 다양한 분석 기술, 데이터 사이언티스트가 필요합니다.
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Description
이 퀴즈는 데이터의 유형과 지식 경영의 핵심 이슈에 대해 다룹니다. 정성적 및 정량적 데이터, DIKW 모델, 그리고 데이터베이스의 특징에 대해 질문이 포함되어 있습니다. 데이터 관리와 지식 활용에 관심 있는 이들에게 유익한 내용입니다.
