ADsP 1과목 - 데이터 이해

빈출 개념

1. 데이터와 정보

• 데이터의 정의
• 정성적 데이터 / 정량적 데이터
• 암묵지와 형식지
  • 암묵지 → (공통화) → 암묵지 → (표출화) → 형식지 → (연결화) → 형식지 → (내면화) → 암묵지
• 데이터 피라미드
  • (Data → Information → Knowledge → Wisdom)

 

2. 데이터베이스 정의와 특징

• 데이터베이스 정의
• DBMS 특징
• 데이터베이스 설계 절차
  • 요구조건분석(명세서 작성) → 개념적 설계 → 논리적 설계 → 물리적 설계 
• 데이터웨어하우스, 데이터마트 구분
• 데이터웨어하우스 특징

 

3. 데이터베이스 활용

• OLTP / OLAP
• CRM / SCM
• 제조 - DW / ERP / BI 
• 금융 - EAI / EDW / ERP / e-CRM / 블록체인
• 유통 - KMS / RFID 

 

4. 빅데이터의 이해

• 빅데이터의 정의
• 빅데이터의 출현 배경
• 빅데이터의 기능
• 빅데이터로 인한 본질적 변화
• 빅데이터의 가치
• 빅데이터의 영향
• 빅데이터 활용 사례
• 빅데이터 활용 기술 

 

5. 위기 요인과 통제방안

• 사생활 침해 / 책임 원칙의 훼손 / 데이터의 오용
• 개인정보 비식별화

 

6. 빅데이터의 활용 3요소

• 데이터
• 기술
• 인력

 

7. 빅데이터 분석과 전략 인사이트

• 의사결정 오류 
  • 로직 오류
  • 프로세스 오류
• 일차적 분석 vs 가치 기반 분석

 

8. 전략 인사이트 도출을 위한 필요 역량

• 데이터 사이언스 의미와 역할
• 데이터 사이언스의 3대 구성요소
  • IT / 분석 / 비즈니스 컨설팅
• 데이터 사이언티스트 요구 역량
  • hard skill(이론적 지식, 숙련) / soft skill(통찰력 있는 분석, 설득력 있는 전달, 다분야 간 협력)
• 데이터 사이언티스트 6가지 핵심 질문

  • 구분	과거	현재	미래
    Information	무슨 일이 일어났는가	무슨 일이 일어나고 있는가	무슨 일이 일어날 것인가
    Insight	어떻게 왜 일어났는가	차선 행동은 무엇인가	최악, 최선의 상황은

 

9. 가치 패러다임의 변화