차례
1. 데이터의 정의와 특성
1.1. 데이터의 정의
1.2. 데이터의 특성
2. 데이터의 유형
2.1. 정성적 데이터와 정량적 데이터
3. 지식경영의 핵심 이슈
3.1. 암묵지
3.2. 형식지
3.3. 암묵지와 형식지의 상호작용 (SECI 모델)
4. 데이터와 정보의 관계
4.1. DIKW
4.2. DIKW 피라미드
1. 데이터의 정의와 특성
1.1. 데이터의 정의
- 데이터라는 용어는 1646년 영국 문헌에 처음 등장하였으며 라틴어인 dare(주다)의 과거 분사형으로 '주어진 것'이란 의미로 사용되었다
- 1940년대 이후 컴퓨터 시대 시작과 함께 자연과학뿐만 아니라 경영학, 통계학 등 다양한 사회과학이 진일보하며, 데이터의 의미는 과거의 관념적이고 추상적인 개념에서 기술적이고 사실적인 의미로 변화되었다
- 옥스퍼드 대사전 - 데이터란 추론의 추정의 근거를 이루는 사실이다
- 데이터는 단순한 객체로서의 가치뿐만 아니라 다른 객체와의 상호관계 속에서 가치를 갖는 것
1.2. 데이터의 특성
- 존재적 특성- 객관적 사실 (fact, raw material)
- 당위적 특성- 추론·예측·전망·추정을 위한 근거 (basis)
2. 데이터의 유형
2.1. 정성적 데이터 (qualitative data)
- 언어, 문자 등 (서술하는 것)
- 비정형 데이터와 같이 형태와 형식이 정해져 있지 않음
- 저장·검색·분석에 비용, 시간, 기술적 투자가 필요함
- 예) A 그룹의 주식이 상승, 회사 매출이 증가함 등
2.2. 정량적 데이터 (quantitative data)
- 수치, 도형, 기호 등 (표시하는 것)
- 정형화가 된 데이터로 비용 소모가 적음
- 수치로 명확하게 표현되어 데이터의 양이 크게 증가해도 검색, 저장, 분석 활용에 용이
- 예) 나이, 몸무게, 주가 등
2.3. 정성적 데이터 vs 정량적 데이터
3. 지식경영의 핵심 이슈
3.1. 암묵지 (tacit knowledge)
- 학습과 경험을 통해 개인이 습득한 지식
- 겉으로 드러나지 않는 무형의 지식
- 사회적으로 중요하지만 다른 사람에게 공유되기 어려움
- 개인에게 축적된 내면화(internalization)된 지식 -> 조직의 지식으로 공통화(socialization)
- 예) 김장김치 담그기, 자전거 타기
3.2. 형식지 (explicit knowledge)
- 문서나 매뉴얼처럼 형상화된 지식
- 지식의 전달 및 공유가 용이
- 언어, 기호, 숫자로 표출화(externalization)된 지식 -> 개인의 지식으로 연결화(combination)
- 예) 교과서, 매뉴얼, 비디오, DB
3.3. 암묵지와 형식지의 상호작용 (SECI 모델)
4. 데이터와 정보의 관계
4.1. DIKW
| Data (데이터) | ㆍ개별 데이터 자체로는 의미가 중요하지 않은 객관적인 사실 예) A 카페 아메리카노 3000원, B 카페 아메리카노 1800원, C 카페 아메리카노 3800원 |
| Information (정보) | ㆍ데이터의 가공, 처리와 데이터간 연관관계 속에서 의미가 도출된 것 예) 오늘 카페별로 아메리카노 가격이 B<A<C 순으로 비싸다 |
| Knowledge (지식) | ㆍ데이터를 통해 도출된 다양한 정보를 구조화하여 유의미한 정보를 분류하고 개인적인 경험을 결합시켜 고유의 지식으로 내재화 된 것 예) B 카페에서 아메리카노를 마실 것이다 |
| Wisdom (지혜) | ㆍ지식의 축적과 아이디어가 결합된 창의적인 산물 예) 다른 커피도 B카페의 가격이 저렴할 것이다 |
4.2. DIKW 피라미드
- 데이터, 정보, 지식을 통해 최종적으로 지혜를 얻어내는 과정을 계층구조로 설명
반응형
댓글