[ADsP] 1과목 데이터의 이해

데이터와 정보

데이터의 정의

1, 데이터는 개별 데이터 자체로는 의미가 중요하지 않은 객관적인 사실을 말한다.

2. 데이터는 다른 객체와의 상호 관계 속에서 가치를 갖는다.

데이터의 유형

정성적 데이터 (Qualitative data) : 언어, 문자 등

정량적 데이터 (Quantitative data) : 수치, 도형, 기호 등

지식경영 핵심 이슈

암묵지

암묵지란 학습과 체험을 통하여 개인에게 습득되지만 겉으로 드러나지 않는 상태의 지식

Ex) 자전거 타기

형식지

암묵지가 문서나 매뉴얼처럼 외부로 표출되어서, 여러 사람이 공유할 수 있는 지식

Ex) 교과서

암묵지와 형식지의 상호작용

암묵지 : 공통화, 내면화

형식지 : 표출화, 연결화

데이터와 정보의 관계

DIKW(Data, Information, Knowledge, Wisdom) 피라미드

Data -> Information : 데이터의 가공 및 상간관계 간 이해를 통해 패턴을 인식하고 의미를 부여

Information -> Knowledge : Information의 패턴을 이해하여 이를 토대로 예측한 결과물

Knowledge -> Wisdom : 근본 원리에 대한 깊은 이해를 바탕으로 도출되는 아이디어

데이터베이스 정의와 특징

데이터 베이스 : “동시에 복수의 적용 업무를 지원할 수 있도록 복수 이용자의 요구에 대응해서 데이터를 받아들이고 저장, 공급하기 위하여 일정한 구조에 따라서 편성된 데이터의 집합”, “관련된 레코드의 집합”

DBMS: 이용자가 쉽게 데이터베이스를 구축하고 유지할 수 있도록 하는 관리 소프트웨어

데이터베이스 특징

  1. 통합된 데이터 : 중복되는 데이터가 없다.
  2. 저장된 데이터 : 컴퓨터가 접근할 수 있는 저장매체에 저장된다.
  3. 공용 데이터 : 여러 사용자가 각각의 목적으로 데이터베이스를 공동 사용할 수 있다.
  4. 변화되는 데이터 : 삽입, 삭제, 변경 동작을 수행하면서도 항상 정확한 데이터를 유지한다.

데이터베이스 특성

  1. 정보의 축적 및 전달 측면 : 기계가독성, 검색가능성, 원격조작성
  2. 정보이용 측면 : 신속한 정보 획득, 경제적인 정보 탐색
  3. 정보관리 측면 : 체계적인 정보 저장, 삽입 및 갱신이 용이
  4. 정보기술발전 측면 : 네트워크 발전 기술을 견인
  5. 경제 산업적 측면 : 산업의 효율성 제고 및 국민 편의 증진의 수단

데이터베이스 활용

기업 내부 데이터 베이스

OLTP, OLAP VS CRM, SCM

OLTP(Online Transaction Processing)  : 온라인 거래처리 – 기본적인 비즈니스 작업을 제어하고 실행
OLAP(Online Analytical Processing) : 온라인 분석처리 – 의사결정 지원, 계획 문제 해결 보조
CRM(Customer Relationship Management) : 고객관계관리
SCM(Supply Chain Management) : 유통공급망 관리

분야별 기업 내부 데이터베이스

제조부문

  1. DW
  2. ERP
  3. BI
  4. CRM

금융부문

  1. EAI
  2. EDW
  3. Blockchain
  4. ERP, e-CRM

유통부문

  1. KMS
  2. RFID
  3. CRM, SCM

DW의 4대 특성

  1. 데이터 주제 지향성
  2. 데이터 통합
  3. 데이터의 시계열성
  4. 데이터의 비휘발성

BI와 BA
BA는 BI의 진보된 형태로 단순 의사결정 뿐만 아니라 데이터와 통계를 기반으로 의사결정 결과를 예측하고 최적화한다.

분야별 사회 기반 구조로서의 데이터베이스

물류부문

종합물류정보망, 부가가치통신망(VAN)

지리부문

국가지리정보체계(NGIS), RS, GPS

교통부문

지능형교통시스템(ITS)

의료EDI

의료부문

교육부문

교육행정정보시스템(NEIS)