데이터의 이해 1-1(정의, 유형, 지식경영, 정보의 관계)

1. 데이터의 정의

• 데이터는 객관적 사실, 데이터 자체로의 의미가 중요하지 않습니다.
• 추론, 예측, 전망, 추정을 위한 근거로 기능하는 당위적 특성을 가집니다.
• 즉, 다른 객체의 상호 관계 속에서 가치를 갖는 다는 의미입니다.

2. 데이터의 유형

구분	형태	예
정성적 데이터	언어, 문자 등	회사 매출액 증가
정량적 데이터	수치, 도형, 기호	나이, 몸무게

 

• 정량적이란 자료를 수치화 하는 것입니다.
• 정성적이란 자료의 성질, 특징을 자세히 풀어 설명하는 것으로 숫자나 금액을 환산할 수 없는 것을 말합니다.

 

정량적 데이터	차이점	정성적 데이터
정형 데이터 통계 분석 객관적 결론		비정형 데이터 요약 주관적 결론

 

3. 지식경영 핵심 이슈

 

• 암묵지 : 학습과 체험을 통해 개인에게 습듭되지만 겉으로 드러나지 않는 상태의 지식(예: 관찰, 현장 작업과 같은 경험을 통해 획득한 지식)
• 형식지 : 암묵지나 문서나 메뉴얼처럼 외부로 표출돼서 여러 사람이 공유할 수 있는 지식(예: 책, 문서 등)

ㄱ) 암묵지와 형식지의 상호작용 

• 공통화 : 암묵지 지식 노하우를 다른사람에게 알려줌
• 표출화 : 암묵지 지식 노하우를 책, 교본 형식으로 전환함
• 연결화 : 책, 교본에 자신이 알고 이는 새로운 지식을 추가함
• 내면화 : 만들어진 책, 교본을 보고 다른 직원의 암묵적 지식을 습득함

위의 4가지 형태가 서로 상호작용, 순환하면서 생성, 발전, 전환되는 지식의 발전을 기반으로한 기업의 경영을 

지식 경영이라고 합니다.

 

4. 데이터와 정보의 관계

 

• Data : 존재 형식을 불문하고, 타 데이터와 상관관계가 없는 가공하기 전의 순수한 수치를 의미합니다.

→ 예) 롯*마트가 100원, 현*마트는 200원에 채소를 판매한다.

 

• Information : 데이터의 가공 및 상관관계 간 이해를 통해 패턴을 인식하고 의미를 부여하는 것입니다.

→ 예) 롯*데 마트 채소가 더 싸다.

 

• Knowledge : 상호 연결된 정보 패턴을 이해하여 이를 토대로 예측한 결과물입니다.

→ 예) 상대적으로 저렴한 롯*데 마트에서 채소를 사겠다

 

• Wisdom : 원리에 대한 깊은 이해를 바탕으로 도출되는 아이디어 입니다.

→ 예) 롯*마트의 다른 상품들도 현*대 마트 보다 싸겠다.