데이터와 정보
데이터의 정의
데이터의 정의
추론과 추정의 근거를 이루는 사실
데이터의 특성 ⭐️
| 구분 | 형태 | 예 |
|---|---|---|
| 존재적 특성 | 데이터는 있는 그대로의 객관적 사실 | 수학 80점, 영어 100점 |
| 당위적 특성 | 데이터는 추론, 예측, 전망, 추정을 위한 근거 | 평균 90점 |
데이터와 정보의 차이점은?
의미를 담고 있느냐 없는냐의 차이
데이터의 유형
정성적 데이터와 정량적 데이터 ⭐️
- 정성적 데이터 - 기준이 명확하지 않은 데이터
- 정량적 데이터 - 기준이 명확한 데이터
| 구분 | 형태 | 예 |
|---|---|---|
| 정성적 데이터(qualitative) | 언어, 문자 등 | 회사 매출이 증가함 등 |
| 정량적 데이터(quantitative) | 수치, 도형, 기호 등 | 나이, 몸무게, 주가 등 |
정형 데이터 & 비정형 데이터 & 반정형 데이터 ⭐️
| 구분 | 특징 | 예 |
|---|---|---|
| 정형 데이터 | 고정된 틀을 있고 연산이 가능 | CSV, 엑셀 스프레드시트 등 |
| 비정형 데이터 | 정형화된 틀이 없고 연산이 불가능 | 소셜 데이터, 댓글, 영상, 음성 등 |
| 반정형 데이터 | 형태는 있지만 연산이 불가능 | XML, JSON, 센서 데이터 등 |
암묵지아 형식지
- 암묵지 - 학습과 체험을 통해 개인에게, 습득되어 있지만, 겉으로 드러나지 않는 상태의 지식
- 머릿속에 존재하는 지식
- 형식지 - 암묵지가 문서나 메뉴얼처럼 외부로 표출돼 여러 사람이 공유할 수 있는 지식
- 형상화된 지식
암묵지와 형식지의 상호작용 ⭐️⭐️
- 표출화 - 조직의 지식으로 공통화를 위한
- 내면화 - 개인에게 연결 및 습득되는
| 암묵지 | 형식지 |
|---|---|
| 공통화(Socialization) | 표출화(Externalization) |
| 내면화(Internalization) | 연결화(Combination) |
데이터와 정보
DIKW 피라미드 ⭐️⭐️⭐️
데이터에서 지혜를 얻는 과정
- 데이터(Data) - 개별 데이터 자체는 의미가 중요하지 않은 객관적인 사실
- 정보(Information) - 데이터 가공, 처리와 데이터 간 연관 관계 속에서 의미가 도출된 것
- 지식(Knowledge) - 다양한 정보를 구조화하여 유의미한 정보를 분류하고, 개인적인 경험을 결합해 고유의 지식으로 내재화된것
- 지혜(Wisdom) - 지식의 축적과 아이디어가 결합된 창의적 산물
DIKW 피라미드
데이터에 관한 상식
비트와 바이트
- 비트(bit) - ‘0’과 ‘1’의 두 값으로 신호를 나타내는 최소단위
- 바이트(byte) - 8개의 비트로 구성된 데이터의 양을 나타내는 단위
- 1byte로 영어, 숫자 한글자를 표현할 수 있음. 한글을 2byte 필요.
데이터 단위
- 1 바이트(Byte) = 8 비트(Bit)
- 1 킬로바이트(KB) = 1,024 Byte
- 1 메가바이트(MB) = 1,024 KB
- 1 기가바이트(GB) = 1,024 MB
- 1 테라바이트(TB) = 1,024 GB
- 1 페타바이트(PB) = 1,024 TB
- 1 엑사바이트(EB) = 1,024 PB
- 1 제타바이트(ZB) = 1,024 EB
- 1 요타바이트(YB) = 1,024 ZB