[ADSP] 데이터와 정보

DIKW 정의

구분	특성
지혜 ( Wisdom )	지식의 축적과 아이디어가 결합된 창의적인 산물
지식 ( Knowledge )	데이터를 통해 도출된 다양한 정보를 구조화하여 유의미한 정보를 분류하고 개인적인 경험을 결합시켜 고유의 지식으로 내재화된 것
정보 ( Information )	데이터의 가공, 처리와 데이터간 연관관계 속에서 의미가 도출된 것
데이터 ( Data )	개별 데이터 자체로는 의미가 중요하지 않은 객관적인 사실

 

ADSP 첫 장을 펼치면 데이터의 이해가 제일 먼저 나온다. 데이터라는 말은 사실 일상에서도 많이들 사용하고 있는 단어라 깊이 생각해본 적이 없다. 데이터란... 그저 데이터일 뿐? 

DATA - 데이터의 정의

• 처리되지 않은 원시적인 사실과 수치
• 추론과 추정의 근거를 이루는 사실
• 단순한 객체로써 가치뿐만 아니라 다른 객체와의 상호관계 속에서 가치를 갖는 것
• 정보가 아니라 자료

데이터가 가공되면 정보 ( Information ) 이 되는 것일 뿐 데이터 자체로는 의미가 중요하지 않은 사실과 수치일 뿐이다.

 

데이터의 유형 ( 정성적데이터 / 정량적데이터 )

• 정성적데이터 ( Qualitative Data ) : 숫자로 표현되지 않는 데이터
• 정량적데이터 ( Quatitative Data ) : 숫자로 표현되는 데이터

구분	특징	예
정성적데이터 ( Qualitative Data )	◎ 저장/검색/분석에 많은 비용이 소모됨 ◎ 숫자로 표현되지 않는 데이터 ◎ 사람들의 감정, 경험, 의견과 같은 질적인 특성 ◎ 주로 텍스트, 이미지, 음성, 비디오 등의 형태로 나타나며 해석적 접근 필요	회사 매출 증가, 텍스트 리뷰
정량적데이터 ( Quatitative Data )	◎ 수학적, 통계적 분석에 적합 ◎ 숫자로 표현되는 데이터 ◎ 정형화된 데이터로 비용 소모가 적음 ◎ 주로 표, 그래프, 통계 수치로 나타냄	나이, 재고, 키