데이터

정의

데이터
- 객관적인, 있는 그대로의 사실
- 가공되지 않은 자료
- ex) 수학 80점, 영어 100점 등
정보
- 데이터에서 얻은 것으로부터 가공된 자료
- ex) 수학과 영어의 평균 점수는 90점
존재적 특성 vs 당위적 특성
- “존재적 특성”: 있는 그대로의 사실을 나타내는 것
  - “데이터”의 특성
- “당위적 특성”: 추론 , 예측, 전망, 추정을 위한 정보의 근거가 될 수 있는 것
  - “정보”의 특성

정형 데이터
- 고정된 틀이 있음 & 연산이 가능한 데이터
- 관계형 DB에 주로 저장, 데이터의 수집 및 관리 용이
비정형 데이터
- 고정된 틀이 없음 → 연산도 불가능
- NoSQL에 저장, 데이터의 수집 및 관리가 어려움
반정형 데이터
- 고정된 형태는 있음 & 연산은 불가능
- 테이블보다는 파일 형태로 저장 → 가공을 거쳐 정형 데이터로 변환 가능

암묵지(Tacit Knowledge)
- 학습 및 체험을 통해 개인으로 습득되어 있음 but 겉으로는 드러나지 않는 상태
- 머릿속에는 존재, 언어 및 문자 등을 통해 표현되지만 않음
- 경험을 통해 체득하는 경우가 다반사(시행착오 등)
형식지(Explicit Knowledge)
- 외부로 표출된 암묵지
- 형태: 문서, 메뉴얼 등
- 여러 사람이 공유 가능한 지식
- 어떤 형태로든 형상화된 지식이면 형식지라 함(교과서, 데이터베이스, 신문, 비디오 등)
암묵지와 형상지의 상호작용
- 공유되기 어려운 암묵지가 형식지로 표출 및 연결되면 → 그 상호작용으로 지식이 형성됨
  - 암묵지는 그 특성상, 공유되기 어려움 → 개인에게 내면화 되어있기 때문
    (암묵지 - 내면화)
  - “개인에게 내면화된 암묵지 → 조직의 지식으로 공통화”를 위해 표출화됨
    (암묵지 - 공통화, 형식지 - 표출화)
  - 표출화된 지식 → 다시 개인의 지식으로 연결하는 연결화 과정
    (형식지 - 연결화)
  - 이렇게 연결된 지식은, 다시 개인에게 내면화됨
    (암묵지 - 내면화)

데이터(Data): 객관적인 사실
- 개별 데이터 자체는 그 의미가 크게 중요하지 않음
정보(Information): 객관적인 사실로부터 의미가 도출된 것
- 데이터의 가공, 처리 및 데이터 간 연간관계로부터
- 정보가 내포하는 의미는 유용하지 않을 수도 있음
지식(Knowledge)
- 정보 구조화 → 유의미한 정보 분류, 개인적 경험 결합 → 고유의 지식으로 내재화
지혜(Wisdom): 지식의 축적 + 아이디어, 창의적 산물

비트(bit)
- 신호의 최소 단위
- 0과 1 두 가지 값으로 표현
- binary digit(이진수)의 약자
바이트(byte)
- 데이터의 양을 나타내는 단위
- 8개의 비트로 구성
- 1바이트 → 숫자, 영어의 한 글자 표현 가능한 크기(한글은 한 글자당 2바이트 크기)