빅데이터 개요 및 활용 - 데이터

데이터

정의

• 추론과 추정의 근거를 이루는 사실
• 현실 세계에서 관찰하거나 측정하여 수집한 사실

 

특징

• 단순한 객체로도 가치가 있음, 다른 객체와의 상호관계 속 더 큰 가치를 가짐
• 객관적 사실이라는 존재적 특성
• 추론, 추정, 예측, 전망을 위한 근거로써 당위적 특성

 

구분

정량적 data / 정성적 data 

• 정량적 data : 숫자로 이루어진 data 
• 정성적 data : 문자와 같은 텍스트로 구성, 함축적 의미를 지니는 data

 

유형

정형 data/ 반정형 data/ 비정형 data

• 정형 data : 정해진 형식과 구조에 맞게 저장되도록 구성된 데이터 (연산 가능)
  • ex) 관계형 db 테이블에 저장되는 data 등
• 반정형 data : data의 형식과 구조가 비교적 유연, 스키마 정보를 데이터와 함께 제공하는 파일 형식 (연산 불가능)
  • ex) json, xml, html ...
• 비정형 data : 구조가 정해지지 않은 대부분의 data
  • ex) 동영상, 음성, 문서 ...

 

원본 데이터로부터 재생산된 데이터

가역 data/ 불가역 data

• 가역 data : 생산된 data의 원본으로 환원 가능 , 원본과 1:1관계, 이력 추적 가능
• 불가역 data : 생산된 데이터의 원본으로 환원 불가능, 원본과 1:n, n:1, m:n 관계

 

지식의 구분

• 암묵지 : 개인에게 체계화된 지식/ 경험을 통해 얻는 지식
• 형식지 : 문서화된 유형의 지식

 

지식창조 메커니즘

• 공통화 -> 표출화 -> 연결화 -> 내면화 -> 공통화
  • 공통화 : 서로의 경험, 인식을 공유
  • 표출화 : 공통화를 통한 암묵지가 체계화 되어 형식지로 표현
  • 연결화 : 형식지를 재분류하여 체계화
  • 내면화 : 전달받은 형식지를 다시 개인화

 

지식의 피라미드

출처 : https://m.blog.naver.com/PostView.naver?isHttpsRedirect=true&blogId=pickjh&logNo=221484311861

• 지혜 : 축적된 지식을 통해 근본적 원리 이해, 아이디어 결합, 도출한 결과
• 지식 : 상호 연결된 정보 구조화, 유의미한 정보 분류, 개인적 경험을 결합, 도출한 결과
• 정보 : 데이터를 가공, 처리하여 데이터 간 관계 분석으로 도출된 의미
• 데이터 : 관찰, 측정하여 수집한 사실, 의미가 중요하지 않은 객관적 사실