1. 데이터의 이해

데이터의 유형

구분	형태	예
정성적 데이터	언어, 문자 등	회사 매출액이 증가함	자료의 성질, 특징을 자세히 풀어쓰는 방식으로 설명, 숫자나 금액으로 환산할 수 없는 것(만족도, 선호도), 비정형 데이터, 요약, 주관적 결론
정량적 데이터	수치, 도형, 기호 등	나이, 몸무게, 주가 등	자료를 수치화, 정형 데이터, 통계분석, 객관적 결론

지식경영 핵심 이슈

암묵지	학습과 체험을 통해 개인에게만 습득되지만 겉으로는 드러나지 않는 상태	관찰, 모방, 현장작업
형식지	암묵지가 문서나 매뉴얼처럼 외부로 표출되어서 여러 사람이 함께 공유할 수 있는 지식	책, 설계도 등 체계화된 자료

공통화 : 암묵지 지식 노하우를 다른 사람에게 알려줌

표출화 : 암묵지 지식 노하우를 책, 교본 형식으로 전환함

연결화 : 책, 교본에서 자신이 알고 있는 새로운 지식을 추가함

내면화 : 만들어진 책, 교본을 보고 다른 직원의 암묵적 지식을 습득함

데이터와 정보의 관계 : DIKW

DIKW 피라미드 (Data Information Knowledge Wisdom)

데이터, 정보, 지식을 통해 최종적으로 지혜를 얻어내는 과정을 계층구조로 설명

Data : 존재 형식을 불문하고, 타 데이터와 상관관계가 없는 가공하기 전의 순수한 수치나 기호

Information : 데이터의 가공 및 상관관계 간 이해를 통해 패턴을 인식하고 의미를 부여

Knowledge : 상호 연결된 정보 패턴을 이해하여 이를 토대로 예측한 결과물

Wisdom : 근본 원리에 대한 깊은 이해를 바탕으로 도출되는 아이디어

데이터웨어하우스

정의

업무 트랜잭션을 처리하는 데이터베이스 시스템에서 사용자들이 필요로 하는 정보를 추출, 가공된 데이터 형태로 구성되는 업무 분석을 위한 데이터베이스

데이터베이스 관련자들이 업무 처리와 관련된 데이터들은 잘 저장하지만 저장된 데이터들을 제대로 활용하지 못한다는 점에 착안,

어떻게 하면 데이터 베이스에 저장되어 있는 데이터들을 보다 유익하게 효율적으로 활용할지에 대한 관점에서 시작한 개념

데이터베이스와 데이터웨어하우스 비교

데이터 베이스는 OLTP (On-Line Transaction Processing) 데이터를 저장하는 자료 저장소

데이터 웨어하우스는 OLAP (On-Line Analytical Processing) 데이터를 저장하는 자료 저장소

→ 데이터 웨어하우스는 기존 운용 데이터베이스에 비교하여 의사 결정을 지원할 수 있는 분석 정보를 제공한다는 것이 데이터베이스와 가장 큰 차이점이며 특징

OLTP vs OLAP

OLTP	네트워크 상의 여러 이용자가 실시간으로 데이터베이스의 데이터를 갱신, 조회하는 단위작업을 처리하는 방식
OLAP	정보 위주의 처리 분석을 의미, 의사결정에 활용할 수 있는 정보를 얻을 수 있게 해주는 기술

데이터마트와 데이터웨어하우스의 차이

데이터웨어하우스 : 의사결정 요청을 충족시키기 위해 정보 지향을 저장하는 데이터베이스

데이터마트 : 전체 데이터웨어하우스의 완전한 논리 하위 집합