ADSP_1과목_데이터의 이해

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ADsP 데이터 분석 준전문가 (동영상 핵심정리 + 최신기출 + 예상문제 660)

*해당 글은 학습을 목적으로 위의 도서 내용 중 일부 내용만을 요약하여 작성한 포스팅입니다.

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데이터의 정의

• 데이터는 추론과 추정의 근거를 이루는 사실 (옥스퍼드 대사전)

 

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데이터 유형

구분	형태
정성적 데이터 (qualitative)	언어, 문자 등
정량적 데이터 (quantitative)	수치, 도형, 기호 등

정성 데이터 (비정형 데이터)

• 주관식 응답, SNS상의 글 등 형태와 형식이 정해지지 않은 데이터
• 주관적인 내용
• 저장, 검색, 분석에 많은 비용과 기술적 투자가 수반되어 통계분석이 어렵다.

 

정량 데이터 (정형 데이터)

• 온도, 풍속, 강우량과 같이 수치로 표현되는 데이터
• 객관적 내용
• DBMS를 활용해 저장, 검색, 분석이 용이해 통계분석이 쉽다.

 

*반정형 데이터

• 데이터 내부에 메타 데이터를 갖고 있으며 일반적으로 파일 형태로 저장된다.
• 비정형 데이터와 헷갈리지 않도록 주의.

 

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지식경영의 핵심 이슈

 

암묵지 :

• 학습과 경험을 통해 개인에게 체화된 지식
• 겉으로 드러나지 않는다.
• 사회적으로 중요하지만 공유가 어렵다.
• 조직의 지식으로 공통화된다.

 

형식지 :

• 문서나 메뉴얼처럼 형상화된 지식
• 전달과 공유가 용이하다.

*형 내 암표 줘 : 형식지를 내면화하면 암묵지 / 암묵지를 표출화하면 형식지

 

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데이터와 정보의 관계

DIKW 피라미드

• 데이터 (Data) : 가공되기 전의 순수한 수치나 기호
• 정보 (Information) : 데이터의 가공 및 상관관계간 이해를 통해 패턴 인식 및 의미 부여
• 지식 (Knowledge) : 상호 연결된 정보 패턴을 이해해 이를 토대로 예측한 결과물
• 지혜 (Wisdom) : 근본 원리에 대한 깊은 이해를 바탕으로 도출되는 창의적 아이디어

A 마트는 물건을 100원에, B 마트는 150원에 판매한다.	데이터
A 마트의 물건이 더 저렴하다.	정보
A 마트에서 물건을 사야겠다.	지식
A 마트의 다른 물건들도 B마트보다 쌀 것이다.	지혜

 

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데이터베이스의 정의

연도	출처	내용
1차 개념 정형 데이터 관리	EU <DB의 법적보호에 관한 지침>	체계적이거나 조직적으로 정리되고 전자식 또는 기타 수단으로 개별적으로 접근할 수 있는 독립된 저작물, 데이터 또는 기타 소재의 수집물
	국내 저작권법	소재를 체계적으로 배열 또는 구성한 편집물로 개별적으로 소재에 접근하거나 검색할 수 있도록 한 것
2차 개념 빅데이터의 출현으로 비정형 데이터를 포함.	국내 컴퓨터 용어사전	동시에 복수의 적용 업무를 지원할 수 있도록 복수 이용자의 요구에 대응해 데이터를 저장, 공급하기 위해 일정한 구조에 따라 편성된 데이터의 집합
	국내 위키피디아	관련된 레코드의 집합, 소프트웨어로는 DBMS를 위미
	국내 데이터분석 전문가 가이드	문자, 기호, 음성, 화상, 영상 등 상호 관련된 다수의 콘텐츠를 정보 처리 및 정보통신 기기에 의하여 체계적으로 수집, 축적하여 다양한 용도와 방법으로 이용할 수 있도록 정리한 정보의 집합체

 

데이터베이스의 특징

1. 통합된 데이터 (Integrated Data) : 동일한 내용의 데이터가 중복되어 있지 않다.
2. 저장된 데이터 (Stored Data) : 컴퓨터가 접근할 수 있는 저장 매체에 저장되어 있다.
3. 공용 데이터 (Shared Data) : 여러 사용자가 서로 다른 목적으로 데이터를 공동으로 이용한다.
4. 변화 데이터 (Changed Data) : 데이터는 삽입, 삭제, 갱신으로 항상 변화하며 항상 현재의 정확한 데이터를 유지한다.

 

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기업 내부 데이터베이스의 활용

 

1) 1980년대 기업내부 데이터베이스

구분	OLTP	OLAP
데이터 구조	복잡	단순
데이터 갱신	동적으로 순간적	정적으로 주기적
응답 시간	빠름	느림
데이터 범위	수 십일 전후	오랜 기간 저장
데이터 성격	정규적인 핵심 데이터	비정규적인 읽기 전용 데이터
데이터 크기	수 기가 바이트	수 테라 바이트
데이터 내용	현재 데이터	요약된 데이터
데이터 특성	트랜잭션 중심	주제 중심
데이터 엑세스 빈도	높음	보통
질의 결과 예측	주기적이며 예측 가능	예측하기 어려움

 OLTP (On-line Transaction Processing)

•  호스트와 온라인으로 접속된 여러 단말간의 처리 형태
•  여러 단말에서 보내온 메시지를 호스트가 데이터베이스에 액세스해 곧바로 처리 결과를 반환한다.

 

 OLAP (On-line Analytical Processing)

•  정보 위주의 분석 처리
•  다양한 비즈니스 관점에서 쉽고 빠르게 다차원 데이터에 접근해 의사 결정에 활용할 정보 획득

*OLTP는 데이터 갱신이 위주이고, OLAP는 데이터 조회 위주이다.

 

 

2) 2000년 기업내부 데이터베이스

 

 CRM (Customer Relationship Management, 고객 관계 관리)

• 기업이 고객과 관련된 자료를 분석하고 통합해 고객 중심 자원 극대화
• 이를 토대로 고객 특성에 맞게 마케팅 활동을 계획하고, 지원하며 평가한다.
• 고객데이터의 세분화를 통해 고객을 적극적으로 관리하고 유도한다.
• 고객과의 지속적인 관계를 유지하며 고객의 가치를 극대화한다.

 

 SCM (Supply Chain Management, 공급망 관리)

• 기업이 원재료의 생산부터 모든 공급망 단계를 최적화 함으로써 제품을 원하는 시간과 장소에 제공하는 것
• 하청업체에서 고객까지 모든 거래관계에 있는 기업들간 IT를 이용해 실시간 정보공유로 시장과 수요자들의 요구에 기민하게 대응한다.
• 서로 관련이 있는 여러 업체들이 SCM을 통해 각 거래처들과 긴밀하게 협력해 이익을 극대화 한다.

 

 

3) 각 분야별 내부 데이터베이스

  1) 제조 부문

• 클라이언트 / 서버 기반의 내부 정보시스템에서 웹 기반의 데이터베이스로 전환하고 있다.
• ERP에서 CRM으로 발전하고 있다.

ERP Enterprise Resource Planning	기업의 전 부문에 걸친 모든 경영자원을 하나의 통합 시스템으로 재구축
BI Business Intelligence	기업이 보유한 수많은 데이터를 정리하고 분석해 의사 결정에 활용
CRM Customer Relationship Management	고객에 관련된 자료를 분석, 통합해 고객 중심의 자원을 극대화하고 고객특성에 맞는 마케팅 활동
RTE Real Time Enterprise	회사 전 부문의 정보를 하나로 통합해 경영자의 빠른 의사결정에 도움 기업활동의 글로벌화와 기술의 발전으로 인한 제품 수명의 단축에 대응한다.

*BI와 BA의 차이

 BI는 데이터 기반의 리포트 중심

 BA는 통계, 수학적 분석 중심으로 경영 의사 결정에 활용

 

 2) 금융 부문

EAI Enterprise Application Integration	기업 내 상호 연관된 모든 어플리케이션을 연동하여 정보를 중앙 집중적으로 통합, 관리, 사용하는 환경을 구축하여 e-비즈니스를 위한 기본 인프라를 형성한다.
EDW Enterprise Data Warehouse	DW를 확장하여 BPR과 CRM, BSC 같은 다양한 분석 어플리케이션들을 위한 원천으로 활용. 기업 리소스의 유기적 통합, 다원화된 관리체계 정비, 데이터 중복 방지 등의 효과.

 

 3) 유통 부문

KMS Knowledge Management System	지식관리시스템으로, 산업사회에서 지식사회로 변하는 흐름에 맞춰 기업 경영을 지식으로써 새롭게 조명하는 접근방식
RFID Radio Frequency	주파수를 이용해 ID를 식별하는 시스템으로, 먼 거리에서 리더기를 통해 정보를 인식

 

4) 사회기반구조로서의 데이터베이스

EDI Electronic Data Interchange	무역에 필요한 각종 서류를 표준화된 양식을 통해 전자적 신호로 바꾸고 컴퓨터 통신망을 이용해 거래처에 전송
VAN Value Added Network	통신회선을 차용해 독자적인 네트워크를 형성해 부가가치가 높은 서비스를 하는 것.
CALS Commerce At Light Speed	전자상거래 구축을 위해 제품의 라이프 사이클 전반에 걸친 데이터를 통합하고 공유, 교환할 수 있도록 한 경영통합정보시스템

 

 

 

 

 

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1. 1. 다음 중 정성 데이터가 아닌 것은?
   
   습도
   2) 기상특보
   3) 강수량
   4) 풍향

2

2. 암묵지는 (가)를 통해 형식지로 변하고 형식지는 (나)를 통해 암묵지로 변한다.

표출화, 내면화

3. 개인에게 내제된 경험을 객관적인 데이터로 문서나 매체에 저장, 가공, 분석하는 과정은?

1) 내면화
2) 연결화
3) 표출화
4) 공통화

3

4. 그 자체로는 의미가 중요하지 않은 객관적인 사실인 데이터를 가공, 처리하면 (가)를 얻을 수 있다.

정보

5. 'A 사이트가 B 사이트보다 다른 물건도 비쌀 것이다.'는 DIKW 중 (가)에 속한다.

지혜