1) 빅데이터(Big Data) 개념
막대한 양(수십 테라바이트 이상)의 정형 및 비정형 데이터
데이터로부터 가치를 추출하고 결과를 분석하는 기술의 의미
> DIKW 피라미드
데이터(Data) : 객관적 사실, 가공하기 전의 순순한 수치나 기호
정보(Information) : 가공, 처리하여 데이터 간의 연관관계와 의미가 도출된 요소
지식(Knowledge) : 정보에 기반해 찾아진 규칙, 다양한 정보를 구조화하여 유의미한 정보로 분류하고 일반화시킨 결과물
지혜(Wisdom) : 상황이나 맥락에 맞게 규칙을 적용하는 요소, 근본 원리에 대한 이해를 바탕으로 도출되는 창의적인 아이디어
ex)
D : A사이트는 10,000원에 B사이트는 12,000원에 책을 판매하고 있다.
I : B사이트의 판매가가 A사이트보다 비싸다.
K : B사이트보다 가격이 저렴한 A사이트에서 책을 구매해야겠다.
W : A사이트가 B사이트보다 다른 물건도 싸게 팔 것이다.
> 데이터 측정 단위
KB<MB<GB<TB<PB<EB<ZB<YB
2) 빅데이터 특징
3V(Volume, Variety, Velocity) : 규모, 다양성, 속도
+ 4V(Value) : 가치
+ 5V(Veracity) : 신뢰성
+ 7V(Validity, Volatility) : 정확성, 휘발성
3) 데이터 지식 경영
>지식 구분
암묵지 : 학습과 경험을 통해 개인에게 체화되어 있지만 겉으로 드러나지 않는 지식
형식지 : 문서나 매뉴얼처럼 형상화된 지식
>데이터 지식경영 상호작용
공통화(Socialization) : 다른 사람과의 대화 등 상호작용을 통해 개인이 암묵지를 습득하는 단계
표출화(Externalization) : 형식지 요소 중의 하나이며 개인에게 내재된 경험을 객관적인 데이터인 문서나 매체로 저장하거나 가공, 분석하는 과정
연결화(Combination) : 형식지가 상호결합하면서 새로운 형식지를 창출하는 과정
내면화(Internalization) : 행동과 실천교육 등을 통해 형식지가 개인의 암묵지로 체화되는 단계
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