[Data & Information Society] 데이터와 정보세계 2

0. 개요

• 왜 이 과정이 생겼을까? 왜 각자는 이 과정을 선택했는가? 이 과정에서 무엇을 얻고자 하는가?
• 데이터 홍수 시기는 왜 도래했을까?
• 정보화 시대에 데이터느 왜 중요하고 어떻게 활용되는가?
• 빅데이터와 인공지능이 갑자기 부상한 이유? 사례?
• 데이터 분석 툴은 과거에도 존재했다.
• 정보화 사회 전체 발전을 데이터 발전 관점에서 보고 데이터 리터러시 역량을 키우자
• 데이터로 학습하느 인공지능을 어떻게 효율적으로 활용할 것인가?

1. 데이터의 홍수에서 살아남자

Grow up = Alpha Generation

 

2. 데이터의 영향력 사례

3. 데이터 리터러시 (Data Literacy)

3.1 리터러시란?

글을 읽고 쓸 줄 아는 문해력을 의미합니다.

 

3.2  데이터 리터러시란?

데이터를 목적에 맞게 활용하는 데이터 해석 능력을 말합니다.(데이터 수집 역량, 관리 역량, 가공 및 분석 역량, 시각화 역량, 기획 역량 등)

 

4차 산업 혁명 시대에 가장 중요한 자원인 데이터, 석유를 이용해 여러 물건과 연료로 이용하듯 데이터를 이용해 의미를 찾아 활용하는 능력이 필요합니다.

3.3 데이터 리터러시(Data Literacy) 역량

(1) 데이터 수집

필요한 데이터를 빠른 시간 내에 확보할 수 있는 능력

(2) 데이터 관리

 데이터를 분석이 가능한 형태로 구조화, 정제하는 능력

(3)데이터 가공 및 분석

데이터를 목적에 맞는 분석 방법을 사용해 의미 있는 결과를 도출하는 능력

(4) 데이터 기획

데이터를 그래프, 차트 드으이 시가고하 형태로 표현하는 능력

(5) 데이터 시각화

전반적인 데이터 간의 관계를 이해하고 데이터 활용을 위한 계획을 세우는 능력

 

4. 새로운 시대의 3대 생산 요소

(1) 플랫폼

(2) 데이터

(3) 인공지능

 

5. DIKW(Data & Information & Knowledge & Wisdom)

 

(1) 데이터(Data)

존재 형식을 불문하고, 타 데이터와의 상관관계가 없는 가공하기 전의 순수한 수치나 기호 

ex) 책 만원, E 북은 8천원 판매

(2)정보(Information)

데이터의 가공 및 상관관계간 이해를 통해 패턴을 인식하고 의미 부여

 ex) E북이 종이책 보다 싸다

(3) 지식 (Knowledge) 

상호 연결된 정보 패턴을 이해하여 이를 토대로 예측한 결과물

ex) E북이 종이책보다 많이 소비될 것이다.

(4) 지혜(Wisdom)

상황 또는 맥락에 맞게 규칙이 적용되는 아이디어 

ex) E북을 종이책보다 많이 소비하는 것은 20,30 대이며, 트렌드에 따라 자기계발 및 교육 부문이 많이 소비되는 것이라 판단한다.

 

5.1 DIKW의 예시 -> 벚꽃 피는 시기

 

★쓰레기를 넣으면 쓰레기가 나온다!

 

6. 데이터의 5가지 특성 (5 V's of data)

(1) VOLUME

Amout of Data

(2) VARIETY

Diversity of Data

(3) VELOCITY

Speed of Data Generation

(4) VERACITY

Accuracy of Data

(5) VALUE

Worth of Data

 

★속성을 더하면 다름이 보인다! (= 다양성 필요)

 

 

7. Big Data vs. Thick Data

8. 데이터 vs 인공지능

 

 

9. 인공지능 vs 머신러닝 vs 딥러닝

10. 인공지능 발전 역사