작성 일자 : 2026-03-071.1.1
정보의 특징
정적적관
- 정확성
- 적시성
- 적당성 (적정성)
- 관련성
일관성 X
지식창조 매커니즘
공표연내
- 공통화
- 표출화
- 연결화
- 내면화
데이터 웨어하우스 특징
- 주제지향성
- 통합성
- 시계열성
- 비휘발성
휘발성 X
데이터 웨어하우스 구성요소
- 데이터 모델
- ETL
- ODS
- DW Meta Data
- OLAP
- 데이터 마이닝
- 분석 TOOL
- 경영기반 솔루션
데이터 전처리 X
빅데이터 특징 (3V, 5V)
3V
- Volume : 규모
- Variety : 다양성
- Velocity : 속도
+2V
- Veracity : 품질
- Value : 가치
빅데이터 활용 3요소
인자기
- 인력
- 자원
- 기술
빅데이터 변화
- 사전처리 → 사후처리
- 인과관계 → 상관관계
- 표본조사 → 전수조사 (데이터 양이 중요하니까, 처리할 능력이 되니까)
- 데이터 질 → 데이터 양
데이터 산업의 구조
- 인프라 영역
- 서비스 영역
- 활용 교육, 솔루션 제공
- 가공한 정보 제공
- 데이터 처리 역할
마이데이터
- 데이터 권리 시대
분석 거버넌스 체계 구성 요소 = 데이터 + 홉스 (HOPS)
D - H - O - P - S
- DATA (데이터)
- Human Resource (분석교육/마인드 육성체계)
- Organization (분석 기획 및 관리 수행 조직)
- Process (과제기획 및 운영 프로세스)
- System (분석 관련 시스템)
데이터 분석 수준 진단
데이터 분석 조직 구조
집중형
- 별도 조직에서 수행
- 전략적 중요도를 판단하여 우선순위 정함
- 현업 부서와 분석 업무가 중복되거나 이원화될 가능성 있음
기능형
- 현업 부서에서 분석 업무를 직접 수행함
- 전사적 관점에서 전략적 진행 어려움
- 좁음
분산형
- 분선 전문 인력을 현업 부서에 배치하여 분석 업무 진행
- 분석과제의 우선순위를 전사 차원에서 설정 가능함
- 현업에 빠르게 적용 가능
- 업무 과할 수 있음