(ADsP) 1. 데이터의 이해

1) 데이터와 정보

데이터 : 가공되지 않은 자료, 객관적인 사실
정보 : 가공된 자료

[데이터의 특성]

• 존재적 특성 : 데이터는 있는 그대로의 객관적 사실
• 당위적 특성 : 데이터는 추론, 예측, 전망, 추정을 위한 근거

2) 데이터의 유형

[정성적 데이터 vs 정량적 데이터]

• 정성적 데이터 : 기준이 명확하지 않은 데이터( ex : 언어, 문자 등

• 정량적 데이터 : 기준이 명확한 데이터( ex : 수치, 도형, 기호 등 )

[정형 데이터 vs 비정형 데이터 vs 반정형 데이터]

• 정형 데이터 : 고정된 틀을 가지고 있으면서 연산이 가능한 데이터, 관계형 DB에 저장하며, 데이터의 수집과 관리가 용이하다. ( ex : CSV, 엑셀 스프레드시트 등 )

• 비정형 데이터 : 고정된 틀이 존재하지 않고 연산이 불가능하다. 수집과 관리가 어려우며 일반적으로 NoSQL(Not only SQL) DB에 저장된다. ( ex : 소셜 데이터, 댓글, 영상, 음성 등 )

• 반정형 데이터 : 고정된 형태는 있지만 연산이 불가능하다. 테이블 형태보다는 파일 형태로 저장한다. 반정형 데이터는 가공을 거쳐 정형 데이터로 변환이 가능하다. ( ex : XML, JSON, 센서 데이터 등 )

3) 암묵지와 형식지

• 암묵지 : 머릿속에 존재하는 지식으로, 언어나 문자를 통해 나타나지 않는 지식이다. (공통화, 내면화)

• 형식지 : 암묵지가 문서나 메뉴얼처럼 외부로 표출돼 여러 사람이 공유할 수 있는 지식을 말한다. (표출화, 연결화)

-> 공유화되기 어려운 암묵지가 형식지로 표출되고 연결되면 그 상호작용으로 지식이 형성된다.

4) ⭐ DIKW 피라미드 ⭐

4-1) 데이터에서 지혜를 얻는 과정

• 데이터(Data) : 개별 데이터 자체는 의미가 중요하지 않은 객관적인 사실을 말한다.
• 정보(Information) : 데이터의 가공, 처리와 데이터 간 연관 관계 속에서 의미가 도출된 것을 말한다. 하지만 정보가 내포하는 의미는 유용하지 않을 수 있다.
• 지식(Knowledge) : 데이터를 통해 도출된 다양한 정보를 구조화하여 유의미한 정보를 분류하고 개인적인 경험을 결합해 고유의 지식으로 내재화된 것을 말한다.
• 지혜(Wisdom) : 지식의 축적과 아이디어가 결합된 창의적 산물이다.

5) 데이터에 관한 상식

[비트 vs 바이트]

• 비트(bit) : '0'과 '1'의 두 가지 값으로 신호를 나타내는 최소단위
• 바이트(byte) : 8개의 비트로 구성된 데이터의 양을 나타내는 단위. 1바이트로는 숫자와 영어의 한 글자를 표현할 수 있다. 한글은 한 글자가 2바이트 크기를 갖는다.