Warm Data (웜 데이터)

정의

Warm Data는 단순히 숫자(콜드 데이터)나 직접 경험(핫 데이터) 사이 어딘가에 있는 데이터로,

사람과 환경, 맥락, 관계 속에서 살아 움직이는 정보를 말합니다.

이 개념은 노라 베이츠슨(Nora Bateson)이 제안했는데,

데이터를 정량(숫자)만으로는 해석할 수 없는 ‘상호연결적 의미’까지 포함해 보자는 철학에서 출발합니다.

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특징

• 🌐 관계성 강조: 개별 데이터보다 데이터 간의 연결, 맥락, 상호작용에 주목함.
• 💡 정성적 + 정량적 혼합: 숫자로 딱 떨어지지 않지만, 의사결정에 큰 인사이트를 줌.
• 👥 인간 중심: 사람들의 감정, 관계, 문화적 배경을 함께 고려.
• 🔄 변화에 민감: 고정된 값이 아니라 상황과 환경에 따라 의미가 달라짐.

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비교

구분	Cold Data ❄️	Warm Data 🔥	Hot Data ♨️
정의	객관적, 정량 데이터 (매출, 클릭수)	맥락과 관계 속의 데이터	직접 경험, 체험 데이터
장점	정확성, 측정 가능	인사이트, 맥락 제공	몰입도, 감정적 영향
한계	맥락 부족	수집·해석이 어렵다	확장성 제한

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예시

• 📱 사용자가 버튼을 몇 번 클릭했는지 = Cold Data
• 🤔 사용자가 왜 그 버튼을 눌렀는지, 어떤 맥락에서 선택했는지 = Warm Data
• 😮 내가 직접 사용자 테스트에서 “와 이건 편하네요!”라는 반응을 들은 것 = Hot Data

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👉 정리하면, Warm Data는 "데이터 간의 관계와 맥락을 읽어내는 정보"입니다.