Part 01-1. 데이터의 이해

 

 

데이터 : 추론과 추정의 근거를 이루는 사실 / 단순한 객체로서의 가치뿐만 아니라 타객체와의 상호관계 속에서 가치를 갖는것

데이터의 특성
1) 존재적 특성 : 객관적 사실.
2) 당위적 특성 : 추론, 예측, 전망, 추정을 위한 근거

데이터의 유형
1) 정성적 데이터 : 언어, 문자 등 -> 검색, 저장, 분석에 많은 비용 소모
2) 정량적 데이터 : 수치, 도형, 기호 등 -> 정형화된 데이터라 비용 소모 적음

지식경영의 핵심 이슈
1) 암묵지 : 학습과 경험을 통해 개인에게 체화 -> 겉으로 드러나지 않는 지식 / 상호작용(공동화, 내면화)
2) 형식지 : 문서나 메뉴얼처럼 형상화 된 지식 -> 전달과 공유 용이 / 상호작용(표출화, 연결화)

데이터와 정보의 관계
데이터 : 개별 데이터 자체로는 의미가 중요하지 않은 객관적 사실
정보 : 데이터가 가공된 것으로서 데이터 간 연관관계 속에서 의미가 도출된 것
지식 : 데이터를 통해 도출된 다양한 정보를 구조화, 유의미한 정보를 분류, 개인적인 경험을 결합 -> 고유지식 내재화
지혜 : 지식의 축적.+아이디어 결합된 창의적 산물

데이터베이스 특징
공용 데이터 : 다수 사용자가 다른 목적으로 데이터를 공동 이용
통합 데이터 : 동일한 내용의 데이터가 중복되어 있지 않음
변화 데이터 : 새로운 데이터의 삽입, 삭제, 갱신을 통해 변화 하지만 항상 정확한 데이터를 유지
저장 데이터 : 저장 매체에 저장됨 

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1980'S 기업 내부 데이터베이스
1) OLTP : 데이터베이스의 데이터를 수시로 갱신하는 프로세싱을 의미
2) OLAP : 정보 위주의 분석 처리. 다양한 비즈니스 관점에서 쉽고 빠르게 다차원적 데이터 접근하여 의사결정 활용될 수 있는 정보를 얻을 수 있게 하는 기술.

2000'S 기업 내부 데이터베이스
1) CRM : 고객관계관리
2) SCM : 공급망관리

각 분야별 데이터베이스
1) 제조부문 : ERP -> CRM
2) 금융부문 : EAI,ERP,e-CRM -> DW(Data Warehouse), EDW(Enterprise Data Warehouse)
3) 유통부문 : RFID 등장하며 유비쿼터스 시대 진입, KMS(Knowledge Management System. 지식관리시스템)