[1-1. 데이터의 이해] 1- 데이터와 정보

1장 데이터의 이해
학습목표
- 데이터의 정의 : 추론과 추정의 근거를 이루는 사실
- 데이터와 정보 그리고 지식의 관계 : 

  데이터 > 정보 > 지식 > 지혜로 발전하면서 데이터는 추론/예측/전망/추정을 위한 근거

1절. 데이터와 정보 
1) 데이터의 정의와 특성
1. 데이터의 정의
- 1646년 영국 문헌 > 주어진 것
- 1940년대 이후 데이터의 의미는 과거의 관념적이고 추상적인 개념에서 기술적이고 사실적인 의미로 변화
- 데이터는 추론과 추정의 근거를 이루는 사실
- 데이터는 단순한 객체로서의 가치뿐만 아니라 다른 객체와의 상호관계 속에서 가치를 갖는 것
- 일련의 가치 창출과정에서 가장 기초를 이루는 것

2. 데이터의 특징
- 존재적 특성 : 객관적 사실(Fact, Raw Material)
- 당위적 특성 : 추론, 예측, 전망, 추정을 위한 근거(Basis)

2) 데이터의 유형
- 정서적 데이터 : 비정형 데이터, 주관적 내용, 통계분석이 어려움
- 정성적 데이터(Qualitative Data) / 언어, 문자 등 / 회사 매출이 증가 / 저장, 검색, 분석에 많은 비용 소모
- 정량적 데이터 : 정형 데이터, 객관적 내용, 통계분석이 용이함
- 정량적 데이터(Quantitative Data) / 수치, 도형, 기호 등 / 나이, 몸무게, 주가 / 정형화된 데이터로 비용 소모 적음

3) 지식경영의 핵심이슈
- 데이터는 지식경영의 핵심 이슈인 암묵지와 형식지의 상호작용에 중요한 역할
- 암묵지 : 개인에게 축적된 내면화된 지식 -> 조직의 지식으로 공통화 (공통화. 내면화)
- 형식지 : 언어, 기호, 숫자로 표출화된 지식 -> 개인의 지식으로 연결화 (표출화, 연결화)
- 암묵지와 형식지의 상호작용 관계
공통화 : 암묵지를 타인에게 알려주기
표출화 : 암묵지를 책 등 형식지로 만들기
연결화 : 책 등에 자신이 아는 새로운 지식 추가
내면화 : 책 등을 보고 타인들이 암묵적 지식 습득

4) 데이터와 정보의 관계
1. DIKW 정의
- 데이터(Data) : 개별 데이터 자체로는 의미가 중요하지 않은 객관적인 사실
- 정보(Information) : 데이터의 가공, 처리와 데이터간 연관관계 속 의미 도출
- 지식(Knowledge) : 데이터를 통해 도출된 다양한 정보를 구조화하여 유의미한 정보를 분류하고 개인적인 경험을 결합시켜 고유의 지식으로 내재화된 것
- 지혜(Wisdom) : 지식의 축적과 아이디어가 결합된 창의적인 산물

2. DIKW 피라미드
- 데이터, 정보, 지식 을 통해 최종적으로 지혜를 얻어내는 과정을 계층구조로 설명