[ADP 필기 요약]_1과목 데이터의 이해_①

1. 데이터와 정보

1-1. 데이터의 유형: 정성적 vs 정량적 

정성적 데이터(Qualitative)

• 문장/언어/텍스트 중심
• 저장·검색·분석 비용이 상대적으로 큼
• 보통 비정형 데이터라고 부름
• 예) “요즘 매출이 늘었어요”, “고객 불만이 많아요”, 리뷰/상담 내용 등

정량적 데이터(Quantitative)

• 숫자/기호/도형 등 수치화된 형태
• 표 형태로 정리 가능 → 분석이 비교적 쉬움
• 보통 정형 데이터라고 부름
• 예) 나이, 몸무게, 매출액, 주문수, 주가 등

 

1-2. 지식경영의 핵심: 암묵지 vs 형식지

구분	의미	특징	상호작용
암묵지	경험/감각으로 몸에 배어 있지만 말로 설명하기 어려운 지식	중요하지만 공유가 어려움	공통화, 내면화
형식지	문서/매뉴얼처럼 기록되어 전달 가능한 지식	공유·전달이 쉬움	표출화, 연결화

• 암묵지 예시: 김치 담그기 “감”, 자전거 타는 “몸의 균형”
• 형식지 예시: 교과서, 매뉴얼, DB, 동영상 강의

 

1-3. DIKW 피라미드(데이터 → 정보 → 지식 → 지혜) [📌암기]

핵심은 “가공과 해석이 들어갈수록 가치가 올라간다” 입니다.

📌 한눈에 보는 그림(피라미드)

        [ Wisdom 지혜 ]
      원리 이해 + 창의적 판단

        [ Knowledge 지식 ]
     정보를 연결해 예측/결정

      [ Information 정보 ]
     데이터 가공 + 의미 부여

          [ Data 데이터 ]
      가공 전 숫자/기호/사실

예시로 이해하기(연필 가격)

• 데이터(Data): A마트 100원, B마트 200원
• 정보(Information): A마트가 더 싸다
• 지식(Knowledge): A마트에서 사야겠다
• 지혜(Wisdom): A마트는 전반적으로 더 저렴할 가능성이 높다(전략적 판단)

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2. 데이터베이스(Database)의 특징 4가지 [📌암기]

1. 통합된 데이터(Integrated)
   • 같은 내용이 여기저기 중복 저장되지 않도록 통합
   • 중복 데이터는 오류/관리 복잡도를 증폭시킴
2. 저장된 데이터(Stored)
   • 디스크/테이프 등 컴퓨터가 접근 가능한 저장매체에 저장
   • 즉, DB는 컴퓨터 기술 기반
3. 공용 데이터(Shared)
   • 여러 사용자가 서로 다른 목적으로 함께 사용
   • 보통 대용량 + 복잡한 구조
4. 변화되는 데이터(Changeable)
   • 데이터는 계속 삽입/삭제/갱신됨
   • 바뀌어도 항상 "현재 시점의 정확한 상태"를 유지해야 함

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3. 데이터베이스는 어디에 쓰일까? (OLTP · OLAP · SCM · CRM)

3-1. OLTP: 실시간 거래 처리(업무 처리용)

• 주문, 결제, 입출금처럼 바로 처리 결과가 필요한 시스템
• 특징: 데이터 갱신(쓰기) 중심

예) 쇼핑몰 주문 처리, 은행 입출금, POS 결제

 

3-2. OLAP: 분석/의사결정(인사이트 도출용)

• 다양한 관점에서 데이터를 빠르게 조회/분석
• 특징: 조회(읽기) 중심, 다차원 분석에 강함

예) 매출 분석, 고객 세분화, 월별/지역별/상품별 트렌드 분석

 

3-3. OLTP vs OLAP 한 줄 요약

• OLTP = “업무 처리(갱신)”
• OLAP = “분석/리포트(조회)”

 

3-4. SCM(공급망관리)

공급자 → 생산 → 물류 → 소비자까지 물류/정보/자금 흐름을 통합 관리해서 비용 절감 + 서비스 품질 향상을 목표로 사용

• 목표 예시: 재고 최적화, 납기 준수율 향상, 물류비 절감, 가시성 향상

 

3-5. CRM(고객관계관리)

고객 정보를 체계적으로 관리하고, 관계를 강화해 충성도와 매출을 올리는 시스템

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4. 분야별 데이터베이스/시스템 용어 정리

4-1. 제조 분야

(1) ERP

• 인사/회계/생산/구매 등 기업 자원을 하나의 통합 시스템으로 관리
• 중복 제거 + 실시간 데이터 공유 + 협업 강화

(2) BI

• 기업 데이터를 분석/시각화해서 의사결정을 돕는 도구(리포트, 대시보드)
• 여러 시스템 데이터를 모아 “경영 판단”에 쓰게 함

(3) 데이터 웨어하우스(DW)

• 회사 곳곳의 데이터를 표준화해 통합 저장하는 중앙 저장소(분석용)

DW 특징 키워드(자주 출제) [📌암기]

• 통합성: 여러 시스템 데이터 표준화 통합
• 주제중심: 분석 주제별 구성
• 비휘발성: 주로 읽기 전용(분석용)
• 시간가변성: 과거~현재 데이터 축적
• 분리성: 운영 DB(OLTP)와 분리

(4) 데이터 마트(DM)

• DW보다 작은 단위
• 특정 부서/주제 중심으로 빠르게 분석하게 만든 저장소
• 사용 대상: 부서 단위
• 범위: 제한적(특정 주제)
• 구축: 비교적 빠르고 비용도 낮은 편

(5) 전체 흐름(관계 구조)

운영 DB(OLTP)
   ↓  ETL(추출-변환-적재)
데이터 웨어하우스(DW)
   ↓
데이터 마트(DM)
   ↓
BI 도구(리포트/대시보드)

(6) RTE(Real-Time Enterprise)

ERP/SCM/CRM 등 부문별 시스템을 넘어, 전사 데이터를 하나로 통합해 실시간 기업 운영을 지향하는 개념

 

4-2. 금융 부문

• EAI(Enterprise Application Integration)
  여러 애플리케이션을 연동해 정보를 중앙 집중적으로 통합/관리하는 방식
• EDW(Enterprise Data Warehouse)
  DW를 전사 수준으로 확장한 모델(엔터프라이즈 전체 관점)

 

4-3. 유통 부문

• KMS(지식관리시스템)
  조직의 지식을 모으고 공유해 “지식 자산”으로 만드는 시스템
• RFID
  주파수를 이용해 ID를 식별(태그 기반)하는 기술

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오늘의 한 줄 정리

• OLTP는 거래 처리, OLAP는 분석
• DW는 통합 분석 저장소, DM은 부서/주제용 소형 저장소
• DIKW는 데이터가 가치로 변하는 단계