데이터분석 준전문가 (ADsP) 데이터의 이해 핵심정리

DIKW 피라미드의 맨 아래는 데이터(Data)입니다. 다른 데이터와 관계를 짓지 않은, 있는 그대로의 사실(가공 전 값)을 말합니다.

• 데이터: 'A 주유소 휘발유 1,650원'처럼 하나의 사실
• 정보: 데이터를 가공해 관계나 의미를 끌어낸 것 (예: A 주유소가 B 주유소보다 50원 싸다)
• 지식: 정보를 구조화해 행동에 쓰는 것 (예: 싼 A 주유소에서 주유하기로 한다)
• 지혜: 지식을 바탕으로 한 창의적인 짐작 (예: 경유도 A 주유소가 쌀 것이다)

틀린 선지

• 정보: 두 주유소 값을 비교하는 것처럼 데이터 사이의 관계를 끌어내야 정보입니다.
• 지식: 정보를 바탕으로 '어디서 주유할지' 정하는 단계입니다.
• 지혜: 지식을 넘어 다른 상황을 짐작하는 단계입니다.

암묵지는 경험으로 몸에 밴 지식(말로 표현하기 어려움), 형식지는 문서·매뉴얼처럼 겉으로 드러난 지식입니다. 암묵지를 글·그림으로 꺼내 형식지로 만드는 과정이 표출화입니다.

• 공통화: 암묵지 → 암묵지 (옆에서 보고 배우기)
• 표출화: 암묵지 → 형식지 (매뉴얼로 정리)
• 연결화: 형식지 → 형식지 (문서끼리 합쳐 새 문서)
• 내면화: 형식지 → 암묵지 (매뉴얼을 읽고 몸에 익히기)

틀린 선지

• 연결화: 이미 있는 형식지끼리 합치는 과정입니다.
• 공통화: 암묵지를 다른 사람과 경험으로 나누는 과정입니다.
• 내면화: 형식지를 다시 자기 것(암묵지)으로 만드는 과정입니다.

데이터는 구조에 따라 세 가지로 나눕니다.

• 정형 데이터: 정해진 칸(열)에 값이 들어가는 데이터. 관계형 데이터베이스 테이블, 스프레드시트
• 반정형 데이터: 태그·키 같은 구조 정보(메타데이터)를 함께 담은 데이터. XML, JSON, HTML, 로그 파일
• 비정형 데이터: 정해진 구조가 없는 데이터. 텍스트 문서, 사진, 동영상, 음성

틀린 선지

• 관계형 데이터베이스의 고객 테이블: 정해진 열에 값이 들어가는 정형 데이터입니다.
• 동영상 파일: 구조가 없는 비정형 데이터입니다.
• 음성 녹음 파일: 구조가 없는 비정형 데이터입니다.

데이터베이스의 네 가지 특징은 다음과 같습니다.

• 통합된 데이터: 같은 데이터가 중복되지 않게 한곳에 모은 데이터
• 저장된 데이터: 컴퓨터가 접근할 수 있는 저장 매체에 저장된 데이터
• 공용 데이터: 여러 사용자가 함께 이용하는 데이터
• 변화되는 데이터: 새 데이터 추가, 수정, 삭제로 내용이 계속 바뀌면서도 현재 상태를 정확히 보여 주는 데이터

틀린 선지

• 공용 데이터: 여러 사람이 함께 쓴다는 뜻입니다.
• 저장된 데이터: 저장 매체에 저장되어 있다는 뜻입니다.
• 변화되는 데이터: 내용이 계속 바뀐다는 뜻입니다.

OLAP(On-Line Analytical Processing)는 다차원 데이터를 사용자가 직접 대화식으로 분석하는 시스템입니다. 예를 들어 '지역별 → 매장별 → 월별 매출'처럼 관점을 바꿔 가며 볼 수 있습니다.

• OLTP: 주문 입력, 계좌 이체처럼 매일 일어나는 거래를 실시간으로 처리하는 시스템 (갱신 위주)
• OLAP: 쌓인 데이터를 여러 관점으로 분석하는 시스템 (조회·분석 위주)

틀린 선지

• OLTP: 거래 데이터를 입력·수정하는 업무 처리용 시스템입니다.
• ERP: 인사·재무·생산 등 기업 자원을 통합 관리하는 시스템입니다.
• SCM: 원자재 조달부터 고객 배송까지 공급망을 관리하는 시스템입니다.

지혜(Wisdom)는 쌓인 지식을 바탕으로 아직 확인하지 않은 일까지 내다보는 창의적인 생각입니다. 휘발유가 싸다는 지식에서 '경유도 쌀 것'이라고 짐작하는 것이 지혜에 해당합니다.

• 데이터: 하나의 사실 (1,650원)
• 정보: 사실끼리 비교해 얻은 의미 (50원 싸다)
• 지식: 정보를 내 행동에 연결 (A에서 주유한다)
• 지혜: 지식을 넓혀 새로운 판단 (경유도 쌀 것이다)

틀린 선지

• A 주유소에서 주유하기로 한다: 정보를 바탕으로 행동을 정한 것이므로 지식입니다.
• 리터당 50원 싸다: 두 데이터를 비교해 얻은 정보입니다.
• 리터당 1,650원이다: 가공하지 않은 하나의 사실이므로 데이터입니다.

데이터 웨어하우스는 의사결정을 돕기 위해 여러 시스템의 데이터를 모아 둔 저장소입니다. 네 가지 특징이 있습니다.

• 주제 지향성: 업무 처리 단위가 아니라 고객·상품 같은 주제별로 정리
• 통합성: 여러 시스템의 데이터를 같은 형식으로 맞춰 통합
• 시계열성: 과거부터 현재까지 시간 흐름에 따른 이력 데이터를 보관
• 비휘발성: 적재된 데이터는 읽기 위주로 쓰고 수정·삭제하지 않음

틀린 선지

• 시계열성: 시간에 따른 이력을 쌓아 둔다는 특징입니다.
• 통합성: 여러 곳의 데이터를 일관된 형식으로 합친다는 특징입니다.
• 주제 지향성: 주제별로 데이터를 모은다는 특징입니다.

지식 전환 4단계의 방향은 다음과 같습니다.

• 공통화: 암묵지 → 암묵지
• 표출화: 암묵지 → 형식지
• 연결화: 형식지 → 형식지
• 내면화: 형식지 → 암묵지

내면화는 매뉴얼 같은 형식지를 읽고 익혀서 자기 몸에 밴 암묵지로 만드는 과정입니다. 따라서 '형식지 → 형식지'는 내면화가 아니라 연결화의 방향입니다.

틀린 선지

• 공통화: 암묵지 → 암묵지: 옳은 연결입니다.
• 표출화: 암묵지 → 형식지: 옳은 연결입니다.
• 연결화: 형식지 → 형식지: 옳은 연결입니다.

• 정량적 데이터: 수치·도형·기호로 표현되는 데이터. 예) 기온, 매출액, 키. 정형화되어 있어 저장·검색·분석이 쉽습니다.
• 정성적 데이터: 글·말처럼 언어 형태로 된 데이터. 예) 설문 주관식 응답, 고객 의견, 기사. 형태와 형식이 정해져 있지 않아 저장·검색·분석에 시간과 비용이 많이 듭니다.

틀린 선지

• 기온·강수량은 정성적: 숫자로 표현되므로 정량적 데이터입니다.
• 주관식 응답은 정량적: 글로 된 응답이므로 정성적 데이터입니다.
• 정량적 데이터는 비정형: 정량적 데이터는 대부분 정형 데이터입니다.