41회 1과목 10문제
1. DIKW 피라미드
데이터, 정보, 지식을 통해 최종적으로 지혜를 얻는 과정을 계층구조로 설명
| 지혜(Wisdom) | 원리 이해로 도출되는 창의적 아이디어 |
| 지식(Knowledge) | 패턴 이해를 토대로 예측한 결과물, 개인 적인 경험을 결합시켜 고유의 지식으로 내재화된 것 |
| 정보(Information) | 패턴을 인식하고 의미를 부여한 데이터, 정보가 내포하는 의미는 유용하지 않을 수 있음 |
| 데이터(Data) | 가공하기 전의 순수한 수치나 기호, 개별 데이터 자체로는 의미가 중요하지 않은 객관적인 사실 |
2. 용어 풀이 - 데이터베이스, DBMS, 데이터베이스 시스템, 콘텐츠
| 데이터베이스 | 체계적이거나 조직적으로 정리되고 전자식 또는 기타 수단으로 개별적으로 접근할 수 있는 독립된 저작물, 데이터 또는 기타 소재의 수집물. |
| DBMS | 이용자가 쉽게 데이터베이스를 구축∙유지할 수 있게 하는 소프트웨어 |
| 데이터베이스시스템 | 데이터를 체계적으로 저장, 관리, 검색할 수 있도록 구성된 통합 시스템 구성요소: 데이터베이스, DBMS, User |
| 콘텐츠 | 다양한 의미 전달 매체에 의하여 표현된 데이터, 정보, 지식, 저작물 등의 인식 가능한 모든 자료 |
3. 기업 활용 데이터베이스
| OLTP | 데이터베이스의 데이터를 수시로 갱신하는 프로세싱, 호스트 컴퓨터와 온라인으로 접속된 여러 단말 간의 처리 형태의 하나이다. 여러 단말에서 보내온 메시지에 따라 호스트 컴퓨터가 데이터베이스를 액세스하고 바로 처리 결과를 돌려보내는 형태를 말한다. |
| OLAP | 다차원의 데이터를 대화식으로 분석하기 위한 소프트웨어 |
| CRM | 고객 관계 관리, 고객 및 잠재 고객과의 모든 회사 관계와 상호 작용을 관리하는 기술 |
| SCM | 공급망 관리, 기업이 외부 공급업체 또는 제휴업체와 통합된 정보시스템으로 연계하여 시간과 비용을 최적화 시키기 위한 솔루션 |
| ERP | 전사적 자원 관리, 기업의 외부 공급업체 또는 제휴업체와 통합된 정보 시스템으로 연계하여 시간과 비용을 최적화시키기 위한 것으로 구매, 생산, 재고, 유통, 고객 데이터로 구성되어 있다. 경영정보시스템의 하나로 다양한 비즈니스 분야에서 생산, 구매, 재고, 주문, 공급자와의 거래, 고객 서비스 제공 등 주요 프로세스 관리를 돕는 여러 모듈로 구성된 통합 애플리케이션 소프트웨어 패키지 |
| RTE | 최신 정보로 빠른 의사결정 지원 |
| BI | 데이터 기반 의사결정을 지원하기 위한 리포트 중심의 도구 |
| BA | 경영 의사결정을 위한 통계적이고 수학적인 분석에 초점을 둔 기법 |
| Block Chain | 네트워크에 참여한 모든 사용자가 정보를 분산, 저장 |
| KMS | 기업의 모든 지식을 포함, 조직 구성원의 지식 자산에 대한 자세, 조직의 지식 평가·보상 체계, 지식 공유 문화 등 조직차원의 인프라와, 통신 네트워크, 하드웨어, 각종 소프트웨어 및 도구 등 정보·기술 차원의 인프라 |
4. 빅데이터가 만들어내는 변화
1. 표본조사 → 전수조사
2. 사전처리 → 사후처리
3. 질 → 양
4. 인과관계 → 상관관계
5. 빅데이터 가치 산정이 어려운 이유
1. 데이터 활용 방식 : 재사용, 재조합(mashup), 다목적용 개발
- 재사용이나 재조합, 다목적용 데이터 개발 등이 일반화되면서 특정 데이터를 언제, 어디서, 누가 활용할지 알 수 없음
2. 새로운 가치 창출 : 데이터가 기존에 없던 가치를 창출함에 따라 가치 측정이 어려움
3. 분석 기술 발전 : 클라우드 분산 컴퓨팅과 새로운 분석 기법의 등장으로 가치 없는 데이터도 거대한 가치를 만들어내는 재료가 될 가능성이 높아짐
6~7. 빅데이터 시대 위기 요인과 통제 방안
1. 사생활 침해: SNS에 올린 데이터가 사생활 침해
- 제공자 동의제에서 사용자 책임제로 변환
2. 책임 원칙 훼손: 범죄 예측 프로그램으로 예측하여 체포하는 문제
- 결과에 대해서만 책임
3. 데이터의 오용: 분석 결과가 항상 옳은 것은 아님
- 알고리즘을 해석 가능한 알고리즈미스트 필요
* 알고리즈미스트: 데이터 오용의 피해를 막아 줄 유망한 직업으로 알고리즘 접근권 보장, 알고리즘에 불이익을 당한 사람들을 대변해 피해자를 구제할 수 있는 능력을 가진 전문가
8~9. 데이터 사이언스의 요구 역량
| 구분 | 요구 역량 | 내용 |
| 하드 스킬 | 빅데이터에 대한 이론적 지식 | 관련 기법에 대한 이해와 방법론 습득 |
| 분석 기술에 대한 숙련 | 최적의 분석 설계 및 노하우 축적 | |
| 소프트 스킬 | 통찰력 있는 분석 | 창의적 사고, 호기심, 논리적 비판 |
| 설득력 있는 전달 | 스토리텔링, Visualization | |
| 다분야간 협력 | 커뮤니케이션 |
10. 빅데이터 가치 패러다임 변화
Digitalization → Connection → Agency
1. Digitalization: 아날로그 세상을 디지털화
2. Connection: 디지털화된 정보들의 연결
3. Agency: 연결을 또 연결, 효과적인 관리