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Data
  • 관찰, 측정을 통해서 수집된 사실이나 값, 수치, 문자 등 가공되지 않은 원본 데이터
  • 관련 시스템: 데이터베이스, OLTP

데이터의 특징

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특징 설명
이동성 이용자의 선택이나 인지, 인위적 작동과 무관하게 데이터 이동 가능
분할성 단일 데이터베이스를 여러 부분으로 나누어 관리 가능
혼합성 여러 사용자의 데이터와 섞여 함께 활용되며, 쉽게 변화 가능
제3자 관련성 일반 제품은 해당 소유물을 대부분 스스로 보유‧유지‧관리하는 반면, 데이터의 상당 부분은 제3자[1]에 의해 보유되거나 통제

데이터 -> 가공 -> 정보 -> 체계화 -> 지식 -> 내재화 -> 지혜

Information
  • 데이터 중 사용자가 필요로 하는 데이터
  • 사용자의 필요에 의해 정제 및 가공된 데이터
  • 관련 시스템: 데이터 웨어하우스, OLAP
Knowledge
Intelligence

데이터의 정의와 성격

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데이터는 추론과 추정의 근거를 이루는 사실이다. 두 가지 성격을 함께 가진다.

  • 존재적 특성 — 데이터는 객관적 사실(fact, raw material)이다. 개별 데이터 자체로는 의미가 중요하지 않다.
  • 당위적 특성 — 추론, 예측, 전망, 추정을 위한 근거(basis)로 기능한다.

데이터는 단순한 객체로서의 가치뿐 아니라 다른 객체와의 상호 관계 속에서 가치를 갖는다.

"축적된 지식과 아이디어가 결합된 창의적인 산물" 은 데이터가 아니라 지혜의 설명이다. 데이터는 가공·해석 이전의 객관적 사실이고, 정보·지식·지혜로 올라갈수록 가공과 해석이 더해진다(유사 개념 절과 DIKW 피라미드 참고).

데이터의 단위

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  • 데이터의 최소 단위는 비트(bit)다. 0 또는 1 인 이진수 하나가 1비트다.
  • 바이트(byte)는 8비트를 묶은 단위다.
  • "데이터의 최소 단위는 바이트로, 0 과 1 의 이진수 하나로 이루어져 있다" 는 틀리다. 이진수 하나는 비트이고, 바이트는 비트 8개다.

정량적 데이터와 정성적 데이터

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구분 정량적 데이터(Quantitative) 정성적 데이터(Qualitative)
형태 수치, 도형, 기호 등 계량적 수치로 표현할 수 있다 언어, 문자 등으로 표현된다
예 기온, 통학 시간, 매출액, 척도화한 만족도 점수 개인의 견해, 인터뷰 내용, 자유 응답, 게시글
정형성 주로 정형 데이터 주로 비정형 데이터
처리 비용 저장·검색·분석이 쉽다 저장·검색·분석에 비용이 많이 든다

설문으로 점수화한 만족도는 수치로 집계하므로 계량적으로 표현할 수 있지만, 개인의 견해처럼 말이나 글로 된 의견은 정성적 데이터다.

가역 데이터와 불가역 데이터

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구분 가역 데이터 불가역 데이터
원본 환원 가공한 데이터를 원본으로 일정 수준 되돌릴 수 있다 원본으로 되돌릴 수 없다
원본과의 관계 원본과 대응 관계가 유지되어, 원본이 바뀌면 그 변경을 반영할 수 있다 원본과 독립된 새로운 객체로 다뤄진다
  1. ↑ 제3자란 ISP, 클라우드 서비스 제공자, 다양한 서비스 제공자 등