1과목. 데이터 이해 - 1장. 데이터와 정보

1. 데이터 이해

1장 데이터와 정보

1절 데이터와 정보

데이터 정의

객관적 사실, 추론과 추정의 근거

 

데이터 유형

• 정성적 데이터 : 비정형 데이터, 주관적, 통계 분석이 어려움
• 정량적 데이터 : 정형 데이터, 객관적, 통계 분석이 쉬움

 

지식경영 핵심이슈

• 암묵지 : 체화, 내면화된 지식 -> 조직으로 공통화
• 형식지 : 문서화, 표출화된 지식 -> 개인으로 연결화

* 암묵지와 형식지의 상호작용 관계 : 공통화 -> 표출화 -> 연결화 -> 내면화

 

DIKW 피라미드

1. 데이터 : 객관적 사실
2. 정보 : 데이터 가공, 의미 도출
3. 지식 : 정보 구조화, 유의미한 정보
4. 지혜 : 창의적 산출물

 

2절 데이터베이스 정의와 특징

데이터베이스 정의

• 일정 구조에 따라 편성된 데이터 집합

 

데이터베이스 특징

• 통합(중복 X)
• 저장
• 공용
• 변화(최신화)

 

3절 데이터베이스 활용

시대별 기업내부 데이터베이스

• 1980년대

  • OLTP(On-Line Transaction Processing) : 데이터 갱신 위주, 동적 데이터 갱신, 빠른 응답 시간
  • OLAP(On-Line Analytical Processing) : 데이터 조회 위주, 정적 데이터 갱신, 느린 응답 시간

• 2000년대

  • CRM(Customer Relationship Management) : 고객 데이터 세분화를 통한 효율적인 마케팅 전략 개발 관리 체계
  • SCM(Supply Chain Management) : 공급망 단계 최적화를 통한 수요자의 요구에 기민한 대응

 

분야별 기업내부 데이터베이스

• 제조분야 : CS 기반 -> 웹 기반, ERP -> CRM, RTE를 통한 협업적 IT화 비중 확대

  • ERP(Enterprise Resource Planning) : 경영자원 통합 시스템
  • BI(Business Intelligence) : 데이터 기반 의사결정을 지원하기 위한 리포트 중심의 도구
  • CRM(Customer Relationship Management) : 고객 중심 자원 극대화
  • RTE(Real-Time Enterprise) : 실시간 기업경영시스템, 회사 전 부문 정보 통합

• 금융부문 : 업무 프로세스 효율화, 통합 시스템 구축

  • EAI(Enterprise Application Integration) : 정보를 중앙 집중적으로 통합, 관리, 사용할 수 있는 환경 구현
  • EDW(Enterprise Data Warehouse) : DW를 전사적으로 확장한 모델, 분석 애플리케이션 원천

• 유통부문

  • KMS(Knowledge Management System) : 기업 경영을 지식이라는 관점에서 접근
  • RFID(Radio Frequency) : 전자태그, 주파수를 이용해 ID 식별

 

사회기반구조 기업내부 데이터베이스

사회간접자본(SOC) 차원에서 EDI를 활용하여 VAN을 통해 정보망 구축

• EDI(Electronic Data Interchange) : 각종 서류를 표준화된 양식을 통해 전자 신호로 바꿔 전송하는 시스템
• VAN(Value Added Network) : 통신회선을 차용하여 독자적인 네트워크 형성
• CALS(Commerce At Light Speed) : 제품의 라이프 사이클 관련 데이터를 통합, 공유, 교환할 수 있도록 한 경영통합정보시스템