[ADP / ADsP 정리] 1. 데이터 이해 - 데이터의 이해

1. 데이터와 정보

1) 데이터 정의

• 데이터란 용어는 1646년 영국 문헌에서 등장, 라틴어인 dare(주다)의 과거 분사형으로 "주어진 것"이란 의미로 사용

• 1940년대 이후 컴퓨터 시대의 시작과 함께 다양한 사회 과학이 진일보하며, 데이터의 의미는 관념적이고 추상적인 개념에서 기술적이고 사실적인 의미로 변화

• 데이터는 추론과 추정의 근거로 이루어진 사실이다. (옥스퍼드 대사전)

• 데이터는 단순한 객체로서의 가치뿐만 아니라 다른 객체와의 상호관계 속에서 가치를 갖는 것

2) 데이터 특성

• 존재적 특성 : 객관적 사실 - fact, raw mterial

• 당위적 특성 : 추론, 예측, 전망, 추정을 위한 근거 - basis

3) 데이터 유형

• 정성적 데이터

  - 형태 : 언어, 문자 등

  - 특징 : 저장, 검색, 분석에 많은 비용이 소모됨

  - 예시 : 회사 매출이 증가함

• 정량적 데이터

  - 형태 : 수치, 도형, 기호 등

  - 특징 : 정형화가 된 데이터로 비용 소모가 적음

  - 예시 : 나이, 몸무게, 주가 등

4) 데이터와 지식 경영 간의 관계

• 데이터는 지식 경영의 핵심 이슈인 암묵지와 형식지의 상호작용에 있어 중요한 역할을 한다.

• 암묵지

  - 학습과 경험을 통해 개인에게 체화되어 있지만 겉으로 드러나지 않는 지식

  - 특징 : 사회적으로 중요하지만, 다른 사람에게 공유되기 어려움

  - 예시 : 김장김치 담그기, 자전거 타기

  - 상호작용 : 내면화(Internalization), 공통화(Socialization)

• 형식지

  - 문서나 매뉴얼처럼 형상화된 지식

  - 특징 : 전달과 공유가 용이함

  - 예시 : 교과서, 비디오, DB

  - 상호작용 : 표출화(Externalization), 연결화(Combination)

• 상호작용

  - 암묵지 : 개인에게 축적된 내면화 된 지식을 조직의 지식으로 공통화 한다.

  - 형식지 : 언어, 기호, 숫자로 표출화 된 지식을 개인의 지식으로 연결화 한다.

5) 데이터와 정보의 관계 (DIKW)

• 데이터 (Data)

  - 개별 데이터 자체로는 의미가 중요하지 않는 객관적인 사실

  - 존재 형식을 불문하고, 타 데이터와의 상관관계가 없는 가공하기 전의 순수한 수치나 기호를 의미

  - 예시 : A마트는 100원에, B마트는 200원에 연필을 판매한다.

• 정보 (Information)

  - 데이터의 가공, 처리와 데이터 간 연관 관계 속에서 의미를 도출한 것

  - 데이터의 가공 및 상관관계 간 이해를 통해 패턴을 인식하고 그 의미를 부여한 데이터

  - 예시 : A마트가 연필이 더 싸다.

• 지식 (Knowledge)

  - 데이터를 통해 도출된 다양한 정보를 구조화하여 유의미한 정보를 분류하고 개인적인 경험을 결합시켜 고유의 지식으로 내재화된 것

  - 상호 연결된 정보 패턴을 이해하여 이를 토대로 예측한 결과물

  - 예시 : 상대적으로 저렴한 A마트에서 연필을 사야겠다.

• 지혜 (Wisdom)

  - 지식의 축적과 아이디어가 결합된 창의적인 산물

  - 근본 원리에 대한 깊은 이해를 바탕으로 도출되는 창의적인 아이디어

  - 예시 : A마트의 다른 상품들도 B마트보다 쌀 것이라고 판단한다.

 

2. 데이터베이스 정의와 특징

1) 데이터베이스 배경

• 1950년대 : 미군의 군비상황을 관리하기 위해 컴퓨터 도서관을 설립하면서 데이터(Data)의 기지(Base)라는 뜻의 데이터베이스 탄생

• 1963년 3월 : 미국 SDC가 개최한 심포지엄에서 "대량의 데이터를 축적하는 기지"라는 의미의 데이터베이스 용어가 공식 사용

• 1963년 : GE의 C.바크만이 데이터베이스 관리 시스템인 IDS 개발

• 1965년 : 2차 심포지엄에서 "시스템을 통한 체계적 관리와 저장"이라는 "데이터베이스 시스템" 이라는 용어 등장

• 1975년 : 우리나라에서는 미국의 CAC가 KORSTIC을 통해 데이터베이스가 도입됨

• 1980년 : KORSTIC이 해외 전문 데이터베이스를 확충하여, "TECHNOLINE"이라는 온라인 정보검색 서비스를 개시하여 본격적인 데이터베이스 서비스 시대를 맞이함

2) 데이터베이스 정의

• 과거의 정의 - 정형데이터 관리

  - 체계적이거나 조직적으로 정리되고 전자식 또는 기타 수단으로 개별적으로 접근할 수 있는 독립된 저작물, 데이터 또는 기타 소재의 수집물

  - 소재를 체계적으로 배열 또는 구성한 편집물로서 개별적으로 그 소재에 접근하거나 그 소재를 검색할 수 있도록 한 것

• 빅데이터의 출현 후 정의 - 비정형데이터 포함

  - 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, 소프트웨어로는 데이터베이스 관리 시스템 (DBMS)을 의미

  - 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

3) 데이터베이스 특징

① 일반적인 특징

• 통합된 데이터 (Integrated Data)

  - 동일한 내용의 데이터가 중복되어 있지 않다는 것을 의미

  - 데이터 중복은 관리상의 복잡한 부작용을 초래

• 저장된 데이터 (Stored Data)
  - 자기 디스트나 자기 테이프 등과 같이 컴퓨터가 접근할 수 있는 저장 매체에 저장되는 것을 의미

  - 데이터베이스는 기본적으로 컴퓨터 기술을 바탕으로 한 것

• 공용 데이터 (Shared Data)
  - 여러 사용자가 서로 다른 목적으로 데이터를 공동으로 이용한다는 것을 의미

  - 대용량화되고 구조가 복잡한 것이 대부분

• 변화되는 데이터 (Changable Data)
  - 데이터베이스에 저장된 내용은 곧 데이터베이스의 현 시점에서의 상태를 나타냄

  - 다만 이 상태는 새로운 데이터의 삽입, 기존 데이터의 삭제, 갱신으로 항상 변화하면서도 항상 현재의 정확한 데이터를 유지해야 함

② 다양한 측면에서의 특징

• 정보 축적 및 전달

  - 기계 가독성 : 일정한 형식에 따라 컴퓨터 등의 정보처리기기가 읽고 쓸 수 있음

  - 검색 가독성 : 다양한 방법으로 필요한 정보를 검색

  - 원격 조작성 : 정보통신망을 통하여 원거리에서도 즉시 온라인을 이용

• 정보 이용

  - 이용자의 정보 요구에 따라 다양한 정보를 신속하게 획득

  - 원하는 정보를 정확하고 경제적으로 찾아낼 수 있다는 특성

• 정보 관리

  - 정보를 일정한 질서와 구조에 따라 정리, 저장, 검색, 관리 할 수 있도록하여 방대한 양의 정보를 체계적으로 축적하고 새로운 내용의 추가나 갱신이 용이

• 정보기술 발전

  - 데이터베이스는 정보처리, 검색 관리 소프트웨어, 관련 하드웨어, 정보 전송을 위한 네트워크 기술의 발전을 견인함

• 경제, 산업

  - 다양한 정보를 필용에 따라 신속하게 제공, 이용할 수 있는 인프라로서 경제, 산업, 사회 활동의 효율성을 제고하고 국민의 편의를 증진하는 수단으로 의미를 가짐

 

3. 데이터베이스 활용

1) 기업내부 데이터베이스

① 1980년대

• OLTP (On-Line Transaction Processing)

  - 호스트 컴퓨터와 온라인으로 접속된 여러 단말기간의 처리 형태

  - 호스트 컴퓨터가 데이터베이스를 엑세스하고, 바로 처리 결과를 돌려보내는 형태
  - 예시 : 주문입력시스템, 재고관리시스템

• OLAP (On-Line Analytical Processing)
  - 정보 위주의 분석 처리
  - 다양한 비즈니스 관점에서 쉽고 빠르게 다차원적인 데이터에 접근하여 의사 결정에 활용할 수 있는 정보를 얻을 수 있게 해주는 기술
  - 예시 : 제품의 판매 추이, 구매 성향 파악, 재무 회계 분석 등

② 2000년대

• CRM (Customer Relationship Management)
  - "고객관계관리"라고 하며, 기업이 고객과 관련된 내/외부 자료를 분석, 통합해 고객 중심 자원을 극대화하고, 이를 토대로 고객 특성에 맞게 마케팅 활요을 계획, 지원, 평가 하는 과정이다.
  - 고객의 정보(데이터베이스)를 기초로 고객을 세부적으로 분류하여 효과적이고 효율적인 마케팅 전략을 개발하는 경영 전반에 걸치 관리 체계이며, 이에 정보기술이 밑받침되어 구성된다.

• SCM (Supply Chain Management)
  - "공급망관리"라고 하며, 기업에서 원재료의 생산, 유통 등 모든 공급망 단계를 최적화해 수요자가 원하는 제품을 원하는 시간과 장소에 제공하게 한다.

2) 각 분야별 내부 데이터베이스

① 제조부문

• 제조업의 데이터베이스 기술 적용은 2000년을 기점으로 전환되었다.

• ERP (Enterprise Resource Planning) : 경영자원을 하나의 통합 시스템으로 재구축

• BI (Business Intelligence) : 의사 결정에 활용하는 일련의 프로세스

• CRM (Customer Relationship Management) : 고객 중심 자원을 극대화하기 위한 고객관계관리

• RTE (Real-Time Enterprise) : 회사의 주요 경영정보를 통합관리하는 실시간 기업의 새로운 기업경영시스템

② 금융부문

• EAI (Enterprise Application Integration) : 정보를 중앙 집중적으로 통합, 관리, 사용하기 위한 인프라

• EDW (Enterprise Data Warehouse) : 기존 DW를 전사적으로 확장한 모델

③ 유통부문

• KMS (Knowledge Management System) : 지식관리시스템

• RFID (Radio Frequency ID) : 주파수를 이용해 ID를 식별하는 시스템

3) 사회기반구조

① 사회간접자본 (SOC)

• EDI (Electronic Data Interchange) : 표준화된 양식을 통해 컴퓨터통신망을 이용하여, 거래처에 전송하는 시스템

• VAN (Value Added Network) : 부가가치통신망

• CALS (Commerce At Light Speed) : 경영통합정보시스템

② 물류부문

• CVO (Commercial Vehicle Operation System) : 화물운송정보

• PORT-MIS : 항망운영정보시스템

• KROIS : 철도운영정보시스템

③ 지리/교통부문

• GIS (Geographic Information System) : 지리정보시스템

• RS (Remote Sensing) : 원격 탐사

• GPS (Global Positioning System) : 범지구위치결정시스템

• ITS (Intelligent Transport System) : 지능형교통시스템

• LBS (Location Based Service) : 위치기반서비스

• SIMS (Spatial Information Management) : 공간정보관리

④ 의료부문

• PACS (Picture Archiving and Communications System)

• U헬스 (Ubiquitous-Health)

⑤ 교육부문

• NEIS (National Education Information System) : 교육행정정보시스템