1. 데이터의 유형
- 정성적 데이터 : 저장, 검색, 분석에 많은 비용이 소모 되는 언어, 문자 형태의 데이터 (예: 회사 매출이 증가함 등)
- 정량적 데이터 : 정형화된 데이터로 수치, 도형, 기호 등의 형태를 가진 데이터(예 : 나이, 몸무게, 주가 등
2. 지식경영의 핵심 이슈
구분 | 의미 | 특징 | 상호작용 |
암묵지 | 학습과 경험을 통해 개인에게 체화되어 있지만 겉으로 드러나지 않는 지식 (예: 김장김치 담그기, 자전거 타기) |
사화적으로 중요하지만 공유되기 어려움 | 공통화, 내면화 |
형식지 | 문서나 매뉴얼처럼 형상화된 지식 (예: 교과서, 비디오 DB) |
전달과 공유가 용이함 | 표출화, 연결화 |
1 STEP : 공통화(암묵지 지식 노하우를 다른 사람에게 알려주는 것 )
2 STEP : 표출화(암묵적 지식 노하우를 책이나 교본등 형식적 지식으로 만드는 것, 문서나 매체 저장,가공 하는 과정으로 지식형성의 중요한 기초를 이룸)
3 STEP : 연결화(책이나 교본(형식지)에 자신이 알고 있는 새로운 지식(형식지)를 추가하는 것)
4 STEP : 내면화(만들어진 책이나 교본(형식지)을 보고 다른 직원들이 암묵적 지식(노하우)를 습득)
*이것은 SECI 모델(Socializaion-Ecternalization-Combination-Internalization Model)이라 함
3. DIKW 피라미드
- 지혜(Wisdom) : 근본 원리에 대한 깊은 이해를 바탕으로 도출되는 창의적 아이디어
예) A마트의 다른 상품들돠 B마트보다 쌀 것이라고 판단한다. - 지식(Knowledge) : 상호 연결된 정보 패턴을 이해하여 이를 토대로 예측한 결과물
예) 상대적으로 저렴한 A마트에서 연필을 사야겠다. - 정보(Information) : 데이터의 가공 및 상관관계간 이해를 통해 패턴을 인식하고 그 의미를 부여한 데이터
예) A마트의 연필이 더 싸다. - 데이터(Data) : 존재형식을 불문하고, 타 데이터와의 상관관계가 없는 가공하기 전의 순수한 수치나 기호를 의미
예) A마트는 100원에, B마트는 200원에 연필을 판매한다.
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