1. 데이터와 정보, 데이터베이스
1) 데이터
✅ 암묵지와 형식지
- 암묵지 : 학습과 경험을 통해 개인에게 체화 되어있지만 겉으로 드라나지 않는 지식
- 형식지 : 문서나 메뉴얼처럼 형상화된 지식
✅ DIKW 피라미드
- Data : 개별 데이터 자체로는 의미가 중요하지 않은
객관적인사실- A마트는 100원에, B마트는 200원에 연필을 판다.
- Information : 데이터
가공, 처리 및 연관(상관)관계속에서 의미가 도출된 것- A마트 연필이 더 싸다.
- Knowledge : 정보를 구조화하여 유의미한 정보를 분류 및 경함과 결합하여 내재화된 것
- 상대적으로 저렴한 A마트에서 연필을 사야겠다.
- Wisdom : 지식의 축척과 아이디어가 결합된 창의적인 산물
- A마트 다른 상품들도 B마트보다 쌀 것이라고 판단.
2) 데이터베이스
- 문자, 기호, 음성, 화상, 영상 등 상호관련된 다수의 콘텐츠를 정보 처리 및 정보통신기기에 의하여 체계적으로 수집, 축척하여 다양한 용도와 방법으로 이용할 수 있도록 정리된 집합체
✅ 특징
- 통합된 데이터(Integrated Data)
- 저장된 데이터(Stored Data)
- 공용 데이터(Shared Data)
- 변화되는 데이터(Changable Data)
✅ 설계 절차
- 요구사항 분석 → 개념적 설계 → 논리적 설계 → 물리적 설계 → 구현
✅ SQL 분류
- DDL 정의어 : create, alter, drop, truncate
- DML 조작어 : select, insert, update, delete
- DCL 제어어 : grant, revoke, commit, rollback
2. 빅데이터
✅ 데이터의 변화
- 사전처리 ⇨ 사후처리
- 표본조사 ⇨ 전수조사
- 질 ⇨ 양
- 인과관계 ⇨ 상관관계
✅ DW(Data Warehouse) 특징
- 주제지향적 : 주제중심 → 분류, 저장, 관리
- 통합성 : DB로 부터 DATA 통합
- 시계열성 : 시간에 따른 변경정보
- 비휘발성 : 오로지 사용(갱신 X)
✅ 위기 요인에 따른 통제 방안
- 사생활 침해(ex. 익명화) → 동의에서 책임으로
- 책임 원칙 훼손(ex. 마이너리티 리포트) → 결과 기반 책임 원칙 고수
- 데이터 오용(ex. 베트남 전쟁) → 알고리즘 접근 허용
✅ 데이터양의 단위
✅ 빅데이터 가치 산정 어려움
- 데이터 활용 방식 : 누가, 언제, 어디서 활용할지 모름
- 새로운 가치 창출 : 기존에 없던 가치 창출
- 분석 기술 발견
✅ 빅데이터를 활용한 기본 테크닉
| 테크닉 | 내용 | 예시 |
|---|---|---|
| 연관규칙 학습 | 변인들간에 상관관계를 찾아내는 방법 | 커피를 구매하는 사람이 탄산음료를 더 많이 사는가? |
| 유형분석 | 집단 분류 | 이 사용자는 어떤 특성을 가진 집단에 속하는가? |
| 유전자 알고리즘 | 최적화가 필요한 문제의 해결책을 자연선택, 돌연변이 등과 같은 메커니즘을 통해 점진적으로 진화시켜 나가는 방법 | 최대의 시청률을 얻으려면 어떤 프로그램을 어떤 시간대에 방송해야 하는 가? |
| 기계학습 | 훈련 데이터로부터 학습한 특성을 활용해 예측하는 방법 | 기존의 시청 기록을 바탕으로 시청자가 현재 보유한 영화 중에서 어떤 것을 가장 보고 싶어할까? |
| 회귀분석 | 독립변수를 따라, 종속변수가 어떻게 변하는 지를 보면서 두 변인관계를 파악 | 구매자의 나이가 구매 차량의 타입에 어떤 영향을 미치는 가? |
| 감정분석 | 특정 주제에 대해 말하거나 글을 쓴 사람의 감정분석 | 구매자의 나이가 구매 차량의 타입에 어떤 영향을 미치는 가? |
| 소셜네트워크분석(=사회관계망분석) | 특정인과 다른 사람이 몇촌정도의 관계인가를 파악할 대 사용하고, 영향력있는 사람을 찾아낼 때 사용 | 고객들 간 관계망은 어떻게 구성되어 있나? |
3. 데이터 사이언스
✅ 미래사회의 특성과 빅데이터의 역할
- 불확실성 - 통찰력
- 리스크 - 대응력
- 스마트 - 경쟁력
- 융합 - 창조력
4. 약어
- OLAP : 다양한 비즈니스 관점, 다차원 DATA 접근 → 의사결정 활용
- OLTP : host에서 DB acess → 처리결과 도출
- BI(Business Intelligence) : 리포트 중심의 도구
- BA(Business Analytics) : 의사결정을 위한 통계/수학적 기법
- DL(Deep Learning) : 신경망 바탕의 ML의 한 기법
- CRM : 고객 관계 관리. 고객과 관련된 내/외부자료 분석/통합 →고객 중심 자원
- ERP : 경영자원 통합 시스템 재구축
- SCM : 공급망 관리, 원 재료의 생산, 유통 등 모든 공급망 단계를 최적화
- KMS : 지식 관리 시스템
- RTE(Real Time Enterprise) : 회사 전 부분을 통합 SCM + ERP + CRM
- DM(Data Mining) : 대용량 Data에서 정보를 추출 → 의사결정에 활용
- ISP(Information Strategy Plan) : 어떤 정보를 어떻게 다룰 것인지를 전략적으로 고민하고, 앞으로의 실행 계획을 세우는 것
