데이터란 무엇인가? (DIKW의 정의)

 

 

데이터란 무엇인가?

데이터란 1646년 영구 문헌에 처음 등장하였으며, 라틴어인 dare(주다)의 과거 분사형으로 '주어진 것'이라는 의미로 사용됨, 1940년대 이후 컴퓨터 시대 시작과 함께 자연과학뿐만 아니라 경영학, 통계학 등 다양한 사회과학 질인보하며, 데이터의 의미는 과거의 관념적이고 추상적인 개념에서 기술적이고 사실적인 의미로 변환됨. 데이터는 추론과 추정의 근거를 이루는 사실. 데이터는 단순한 객체로서의 가치뿐만 아니라 다른 객체와의 상호관계 속에서 가치를 갖는 것으로 설명되고 있음

 

데이터의 특성은 존재적 특성과 당위적 특성 두 가지로 나눌 수 있다. 존재적 특성은 객관적 사실을 의미하며, 당위적 특성은 추론, 예측, 전망, 추정을 위한 근거이다. 

 

 

데이터 유형

데이터 유형은 정성적 데이터와 정량적 데이터 두 가지로 나눌 수 있다. 정상적 데이터의 형태는 언어, 문자이며 예시로 회사 매출이 증가하는 것을 들 수 있다. 특징으로는 저장, 검색, 분석에 많은 비용이 소모된다. 정량적 데이터의 형태는 수치,  도형, 기호 등이며 예시로 나이, 몸무게, 주가 등이 있다. 특징으로는 정형화된 데이터로 비용 소모가 적다.

지식경영의 핵심

데이터는 지식 경영의 핵심 이슈인 암묵지와 형식지의 상호작용에 있어 중요한 역할을 한다. 암묵지는 학습과 경험을 통해 개인에게 체화되어 있지만 겉으로 드러나지 않는 지식을 의미한다. 예시로 김장 담그기와 자전거 타기가 있다. 이처럼 사회적으로 중요하지만 다른 사람에게 공유되기 어려운 특징을 가진다. 형식지는 문서나 매뉴얼처럼 형상화된 지식을 의미한다. 예시로 교과서, 비디오, DB가 있다. 이처럼 전달과 공유가 용이한 특징이 있다.

 

DIKW의 정의

데이터(Data) : 개발 데이터 자체로는 의미가 중요하지 않은 객관적인 사실을 말하며 존재 형식을 불문하고, 타 데이터와의 상관관계가 없는 가공하기 전의 순수한 수치나 기호를 의미한다. 예시) A마트는 100원에, B마트는 200원에 연필을 판매한다.  

정보(Information) : 데이터의 가공, 처리와 데이터간 연관관계 속에서 의미가 도출된 것이다. 데이터의 가공 및 상관관계 이해를 통해 패턴을 인식하고 그 의미를 부여한 데이터이다. 예시) A마트의 연필이 더 싸다.

지식(Knowledge) : 데이터를 통해 도출된 다양한 정보를 구조화하여 유의미한 정보를 분류하고 개인적인 경험을 결합 시켜 고유의 지식을 내재화된 것이다. 상호 연결된 정보 패턴을 이해하여 이를 토대로 예측한 결과물이다. 예시) 상대적으로 저렴한 A마트에서 연필을 사야겠다.

지혜(Wisdom) : 지식의 축적과 아이디어가 결합 된 창의적인 산물이다. 근본 원리에 대한 깊은 이해를 바탕으로 도출되는 창의적 아이디어이다. 예시) A마트의 다른 상품들도 B마트보다 쌀 것이라고 판단한다.