* 위 참고도서를 직접 구입해 개인적으로 공부한 내용을 공유합니다.
ADsP를 준비하시는 많은 비전공자 분들에게 도움이 되었으면 합니다 :)
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1. 데이터와 정보
1) 데이터의 정의
(1) 데이터는 개별 데이터 자체로는 의미가 중요하지 않은 객관적 사실
(2) 다른 객체와의 상호 관계 속에서 가치를 가짐
2) 데이터의 유형
(1) 정성적 데이터 : 자료의 성질, 특성을 표현. 언어, 비정형 데이터, 요약, 주관적 결론
예) 고객 만족도 및 선호도
(2) 정량적 데이터 : 자료를 수치화하여 표현. 정형 데이터, 통계분석, 객관적 결론
예) 나이, 몸무게, 주가 등
3) 지식경영 핵심 이슈
- 데이터는 지식 경영에서 암묵지와 형식지의 상호작용 역할을 함
* 암묵지 : 학습과 체험을 통해 개인에게 습득되지만 겉으로 드러나지 않는 상태의 지식
예) 관찰, 모방, 현장 작업과 같은 경험을 통해 획득하는 지식
* 형식지 : 여러 사람이 공유할 수 있도록 암묵지가 문서화되어 외부로 표출된 지식
예) 책, 설계도 등 체계회된 재료 등을 통해서 획득할 수 있는 지식
- 지식경영 : 공동화 - 표출화 - 연결화 - 내면화되는 지식 나선활동을 기반으로 한 기업의 경영 형태
SECI 모델(Socialization-Externalization-Combination-Internalization Model)
[출처] 지식경영 : 전사적 지식의 네트워크 http://www.seehint.com/print.asp?no=12100
4) 데이터와 정보와의 관계
- DIKW 피라미드(Data-Information-knowledge-Wisdom)
[출처] 제로웹 http://blog.zeroweb.kr/?p=5458
* Data : 다른 데이터와 상관관계가 없는 가공하기 전의 순수한 수치나 기호
예) A마트 연필 가격은 100원, B마트 연필 가격은 200원
* Information : 데이터의 가공 및 상관관계에 대한 이해를 통해 특정 패턴을 인식하고 의미를 부여함
예) A마트 연필이 더 저렴하다
* Knowledge : 연결된 정보의 특정 패턴을 이해한 뒤 이를 토대로 예측한 결과물
예) 상대적으로 저렴한 A마트에서 연필을 사야겠다
* Wisdom : 근본 원리에 대한 깊은 이해를 바탕으로 도출되는 아이디어
예) A마트의 다른 상품들도 B마트보다 저렴할 것이라고 판단
2. 데이터베이스 정의와 특징
1) 용어의 연혁
- 1950년대, 미국 정부가 자국 군대의 군비 상황을 집중 관리하기 위해 컴퓨터 기술로 구현한 도서관 설립에서
비롯됨. 이 때 수집된 자료를 일컫는 '데이터(data)', '기지(base)'라는 뜻으로 데이터베이스 탄생
- 1960년대, 미국 SDC(System Development Corporation)가 개최한 심포지엄에서 데이터베이스라는
용어가 공식적으로 사용
2) 데이터베이스 정의
- 여러 사람에 의해 공유되어 사용될 목적으로 통합하여 관리되는 데이터의 집합을 말한다. 자료항목의 중복을
없애고 자료를 구조화하여 저장함으로써 자료 검색과 갱신의 효율을 높인다. *두산백과 정의
3) 데이터베이스 특징
(1) 통합된 데이터(intergrated data) : 데이터베이스에서 동일한 내용의 데이터가 중복되어 있지 않다는 것
(2) 저장된 데이터(stored data) : 컴퓨터가 접근할 수 있는 저장매체에 저장되는 것을 의미
(3) 공용 데이터(shared data) : 여러 사용자가 서로 다른 목적으로 데이터베이스의 데이터를 공동 이용
(4) 변화되는 데이터 : 새로운 데이터의 추가, 기존 데이터의 삭제, 갱신으로 항상 변화하면서도 항상 현재의
정확한 데이터를 유지해야하는 것을 의미
4) 데이터베이스 특성
(1) 정보의 축적 및 전달 측면 : 대량의 정보를 기계가 읽고 쓸수 있는 기계 가독성, 필요한 정보를 검색할 수 있는
검색가능성, 원거리에서도 온라인으로 이용할 수 있는 원격 조작성을 가짐
(2) 정보 이용 측면 : 사용자의 정보 요구에 따라 다양한 정보를 신속히, 경제적으로 제공
(3) 정보 관리 측면 : 방대한 양의 정보를 체계적으로 축적하고 새로운 내용 추가나 갱신이 용이
(4) 정보기술발전 측면 : 정보처리, 검색, 관리 소프트웨어 등 네트워크 발전 기술 견인
(5) 경제, 산업적 측면 : 인프라로서 특성을 가지고 있어 경제, 산업, 사회 활동의 효율성을 제고하고
국민의 편의를 증진하는 수단으로 의미를 가짐
3. 데이터베이스 활용
1) 기업 내부 데이터 베이스
- 주요 특징
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구분 |
주요 특징 |
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1980년대 |
- OLTP(On-line Transaction Processing) 온라인 거래처리 : 주 컴퓨터에서 처리하여 그 결과를 즉석에서 사용자에게 되돌려보내 주는 처리 형태. 단기간 온라인 데이터 프로세싱을 진행하는 전형적인 데이터베이스 시스템으로, 최신 데이터를 주로 다룸 - OLAP(On-line Analytical Processing) 온라인 분석처리 : 다차원으로 이루어진 데이터로 부터 통계적인 요약 정보를 제공할 수 있는 기술. 데이터 웨어하우스 환경에서 주로 사용되며 데이터를 효과적으로 분석하는 것이 목적. 주로 오래된 데이터 채굴에 사용 * OLTP vs. OLAP 차이점 1. 목적 : OLTP - 비지니스 작업 제어 및 실행/OLAP -의사결정 지원, 계획 및 문제해결 2. 데이터 의미 : OLTP - 진행 중인 비즈니스 프로세스/ OLAP - 모든 유형의 비즈니스 활동을 다차원적으로 보여줌 |
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2000년대 |
- CRM(Customer Relationship Management) : 선별된 고객으로부터 수익을 창출하고 장기적인 고객 관계를 가능케 함으로써 보다 높은 이익을 창출할 수 있는 솔루션 - SCM(Supply Chain Management : 제조, 물류, 유통업체 등 유통공급망에 참여하는 모든 업체들이 협력을 바탕으로 정보기술을 활용, 재고를 최적화하기 위한 솔루션 |
[출처]데이터베이스의 종류 https://blog.naver.com/imperva-korea/221196865551
2) 분야별 기업 내부 데이터 베이스
- 주요 솔루션
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분야 |
주요 솔루션 |
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제조 |
- DW(Data Warehouse) : 정보검색을 목적으로 구축된 데이터 베이스, 전사적인 규모의 시스템. 데이터 마트는 사업부 단위의 소규모 데이터 웨어하우스 * DW 4대 특성 : 데이터 주제 지향성/데이터 통합/데이터의 시계열성/데이터의 비휘발성 - ERP(Enterprise Resource Planning) : 제조업을 포함한 다양한 비즈니스 분야에서 생산, 구매, 재고, 주문, 공급자와의 거래, 고객서비스 제공 등 주요 프로세스 관리를 돕는 여러 모 듈로 구성된 통합 애플리케이션 소프트웨어 패키지를 의미함 (좁은 의미) - BI(Business Intelligence) : 기업의 DW에 저장된 데이터에 접근해 경영 의사결정에 필요 한 정보를 획득하고 이를 경영활동에 활용하는 것을 의미함 * BI와 BA(Business Analytics) 차이점 1. 목적 : BI - 과거의 성과를 측정하고 향후 비즈니스 계획 BA - 데이터와 통계를 기반으로 성과에 대한 이해와 비즈니스 통찰력에 초점 2. 응용 : BI - 데이터 기반의 의사결정 / BA - 사전에 예측하고 최적화하기 위함 - CRM(Customer Relationship Management) : 선별된 고객으로부터 수익을 창출하고 장기적인 고객 관계를 가능케 함으로써 보다 높은 이익을 창출할 수 있는 솔루션 |
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금융 |
- EAI(Enterprise Architecture Integration) : 기업 내 ERP(전사적자원관리), CRM(고객 관계관리), SCM(공급망계획) 시스템이나 인트라 넷 등의 시스템간에 상호 연동이 가능하 도록 통합하는 솔루션 - EDW(Enterprise Data Warehouse) : 기존 DW를 전사적으로 확장한 모델. 기업 리소스 의 유기적 통합, 다원화된 관리 체계 정비, 데이터의 중복 방지 등을 위해 시스템 재설계 - Blockchain : 데이터 분산 처리 기술. 네트워크에 참여하는 모든 사용자가 모든 거래 내역 등의 데이터를 분산, 저장하는 기술을 말함 |
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유통 |
- KMS(Knowledge Management System) : 조직 내 지식을 체계적으로 관리하는 시스템 - RFID(Radio Frequency Identification) : 무선주파수를 이용하여 물건, 사람을 식별할 수 있는 기술. 각 RF 태그에 사용 목적에 알맞는 정보를 저장하여 적용대상에 부착한 후 RFID 리더기로 정보를 인식함 |
3) 사회 기반 구조로서의 데이터베이스
- EDI(Electronic Data Intelligence) : 표준화된 상거래 서식 또는 공공서식을 서로 합의된 표준에 따라 전자문서
를 만들어 컴퓨터 및 통신을 매개로 상호 교환하는 것을 의미
- CALS(Commerce At Lighted Speed) : 각종 기술 자료를 디지털화해 관련 데이터를 통합 운영하는 업무 환경
4) 분야별 사회기반 구조로서의 데이터베이스
- 주요 솔루션
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분야 |
주요 솔루션 |
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물류 |
- 종합물류정보망 : '실시간차량추적', 운행 중인 차량의 위치 및 상태를 실시간으로 파악하여 운송회사 및 화주 등 서비스 가입자의 합리적인 의사결정을 지원하는 시스템 - VAN(Value Added Network) : 통신회선을 소유 또는 임차하여 구성한 네트워크에 단순 한 전송 기능 이상의 부가가치를 첨가하여 정보를 축적, 가공, 변환 처리하여 음성 또는 데이 터 정보를 제공해주는 광범위하고도 복합적인 통신 서비스의 집합 |
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지리 |
- 국가지리정보체계(NGIS), PS, GPS |
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교통 |
- 지능형교통시스템(ITS) |
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의료 |
- 의료 EDI |
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교육 |
- 교육행정정보시스템(NEIS) |
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