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1. 빅데이터 개념
빅데이터는 기존 데이터베이스 관리 시스템(DBMS)로 관리할 수 없는 양(수십 테라바이트)의 데이터를 말한다.
빅데이터는 정형 및 (반정형,) 비정형 데이터로부터 가치를 추출하고 결과를 분석하는 기술이다.
- 데이터의 표시 단위
2. 빅데이터의 특징
Volume(양) | 대규모의 데이터를 분석 | 3V | |||
Variety(다양성) | 정형, 반정형, 비정형 데이터를 포함하여 다양한 데이터를 분석 | ||||
Velocity(속도) | 수집/분석/활용 속도 | ||||
Value(가치) | 수집 데이터를 분석해서 얻을 수 있는 가치 | 4V에 추가 | |||
Veracity(정확성) | 정확성 = 신뢰성 방대한 데이터에서 노이즈 및 오류 제거를 통해 데이터의 품질과 신뢰성 제공 |
5V에 추가 |
3. 빅데이터의 가치 피라미드(DIKW)
요소 | 설명 | 예 |
데이터(Data) | 가공하기 전 수치나 기호 객관적 사실 |
(A마켓, 펜: 1000원, 라면:500원) (B마켓, 라면:700원, 물:1000원) |
정보(Information) | 데이터를 가공 및 처리 결과 연관 관계를 도출 |
A마켓 라면 가격이 더 싸다. |
지식(Knowledge) | 정보를 구조화하고 일반화하여 유의미한 결과물 정보를 기반하여 찾은 규칙 |
라면은 A마켓에서 구입한다. |
지혜(Wisdom) | 근본 원리에 대한 깊은 이해를 바탕으로 도출한 창의적 아이디어 규칙을 상황에 맞게 적용 |
다른 상품도 A마켓이 B마켓보다 싸다고 예측 |
4. 데이터 기반 지식 경영
- 지식 구분
암묵지 (Tacit Knowledge) |
개인이 학습과 경험으로 얻은 지식 겉으로 드러나지 않음 사회적으로 중요하지만 다른 사람에게 공유하기 어려움 |
예) 영어 회화, 프로그래밍 |
형식지 (Explicit Knowledge) |
문서나 메뉴얼 형태로 형상화한 지식 겉으로 드러남 전달과 공유가 쉬움 |
예) 영어 회화 교재, 프로그램 메뉴얼 |
- 상호작용
공통화 (Socialization) |
다른 사람과의 상호작용으로 개인이 암묵지를 습득 암묵지 |
암묵지-암묵지 |
표출화 (Externalization) |
개인의 지식을 문서나 매체로 만드는 과정 암묵지로부터 형식지를 만드는 과정 |
암묵지-형식지 |
연결화(Combination) | 문서와 매체들을 통해 새로운 문서나 매체 작성 형식지가 상호작용하여 새로운 형식지를 창출 |
형식지-형식지 |
내면화(Internalization) | 학습과 경험을 통해 개인이 지식을 얻는 과정 형식지를 통해 개인의 암묵지로 변화 |
형식지-암묵지 |
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