소개글
"출석수업 과제물"에 대한 내용입니다.
목차
1. 데이터 유형 및 특징
1.1. 범주형 데이터
1.2. 수치형 데이터
2. 데이터 중심 경영 환경
2.1. 데이터 주도권의 의의
2.2. 기업의 데이터 활용 체계 현황
3. 데이터베이스 모델
3.1. 계층형 모델
3.2. 네트워크형 모델
3.3. 관계형 모델
4. 데이터 품질관리
4.1. 데이터 품질관리 미흡의 문제점
4.2. 실패 사례: 구글 독감 예측 서비스
5. 파일 처리 시스템의 문제점과 데이터베이스 시스템의 해결 방안
5.1. 파일 처리 시스템의 문제점
5.2. 데이터베이스 시스템의 문제 해결
6. 기본권과 인권의 차이
6.1. 인권의 개념
6.2. 기본권의 개념
6.3. 인권과 기본권의 차이
6.4. 기본권의 이중적 성격
7. 기본권 충돌의 헌법적 해결 방안
7.1. 기본권 충돌 문제
7.2. 기본권 충돌 해결을 위한 헌법적 방안
7.3. 과잉금지의 원칙
8. 참고 문헌
본문내용
1. 데이터 유형 및 특징
1.1. 범주형 데이터
범주형 데이터는 질적인 특징을 가지며, 숫자 값은 각각의 범주를 구분하기 위해 임의로 값을 부여한 것일 뿐 사칙연산의 값에 의미가 없다"" 범주형 데이터는 크게 두 가지 종류로 구분된다. 첫째, 명목형 데이터는 어떤 속성을 분류하기 위해 수치를 부여한 데이터로 고유한 순위(순서)가 없다. 성별, 혈액형 등이 명목형 데이터의 예이다. 둘째, 순서형 데이터는 계량화가 어렵지만 상대적인 크기(순서)를 비교할 수 있는 데이터이다. 중학교 학년, 사회적 계급, 선호순위 등이 순서형 데이터에 해당된다.""
1.2. 수치형 데이터
수치형 데이터는 관측된 값이 수치로 측정되는 데이터이다. 양적인 특징을 가지는 데이터로서, 데이터 값들을 수치 단위로 측정 가능하여 사칙연산이 가능하다. 수치형 데이터는 셀 수 있는지 여부에 따라 이산형 데이터와 연속형 데이터의 두 가지 종류로 구분된다.
이산형 데이터는 셀 수 있는 데이터를 의미하며, 불량품의 개수, 소득, 매출액 등이 예시이다. 이산형 데이터는 정수값만을 가지며, 개체의 수나 횟수와 같이 셀 수 있는 데이터이다. 따라서 이산형 데이터는 세부적인 통계 분석이 가능하고 평균, 분산과 같은 수치 연산이 가능하다.
연속형 데이터는 셀 수 없는 데이터를 의미하며, 인장강도, 시간, 나이 등이 예시이다. 연속형 데이터는 실수값을 가질 수 있고, 연속적인 값을 가진다. 따라서 연속형 데이터는 구간 분할이나 분류가 필요하며, 평균, 분산, 상관관계와 같은 통계적 분석이 가능하다.
수치형 데이터는 범주형 데이터와 달리 사칙연산이 가능하고 보다 정량적인 분석이 가능하다는 장점이 있다. 하지만 데이터 수집과 관리에 있어 정확성과 신뢰성이 중요하며, 이를 위한 체계적인 데이터 품질관리가 필요하다. 또한 수치형 데이터를 활용한 예측 모델링이나 의사결정 지원 등의 고도화된 분석에는 전문성과 경험이 요구된다.
2. 데이터 중심 경영 환경
2.1. 데이터 주도권의 의의
빅데이터 시대가 도래하며 기업 업무의 많은 부분들이 데이터와 보다 밀접하게 연결되고 있다. 데이터를 제외하면 기업의 전략을 논하기 어렵게 되었으며, 조직의 경쟁력을 강화하고 고객 맞춤화 된 상품과 서비스를 제공하기 위해 기업 고유의 데이터를 구축하는 것은 기업의 중요한 업무로 자리 잡았다. 그리고 이를 위해 현대의 기업들은 모두 분주히 움직이는 모습이다. 특히 해외의 선도적인 빅데이터 활용 기업들은 데이트의 방대한 수집에서 한 발 더 나아가 데이터의 명확한 분석과 활용에 더 큰 초점을 맞추고 있다. 많은 양의 데이터를 수집하더라도 그것을 경영환경에 맞춰 유의미하게 활용하지 못한다면 오히려 독이 될 수 있기 때문이다. 바로 이 점에서 '데이터 주도권'의 개념이 강조되는 것이다.
2.2. 기업의 데이터 활용 체계 현황
기업의 데이터 활용 체계 현황은 다음과 같다.
기업들은 점점 더 데이터를 중요한 경영 자원으로 인식하고 있다. 최근 기업들은 자사의 데이터를 효과적으로 수집, 관리, 분석하여 전략적으로 활용하기 위한 노력을 기울이고 있다. 특히 빅데이터와 인공지능 기술이 발전함에 따라 기업은 데이터를 토대로 새로운 사업기회를 발굴하고 기존 업무 프로세스를 개선하는 등 다양한 시도를 하고 있다.
그러나 대부분의 기업들은 아직 데이터 활용 체계가 체계적이지 않은 편이다. 많은 기업들이 데이터 수집에는 주력하고 있지만, 수집한 데이터를 분석하고 활용하는 단계에서 어려움을 겪고 있다. 특히 경영진의 데이터 활용에 대한 이해와 지원이 부족한 경우가 많아 데이터 기반 의사결정이 활성화되지 못하고 있다. 또한 데이터 분석 인력과 기술 부족, 데이터 품질 관리 미흡, 데이터 활용에 대한 조직 문화 부재 등의 문제도 해결해야 할 과제로 지적되고 있다.
일부 선도적인 기업들은 이러한 문제를 해결하기 위해 노력하고 있다. 데이터 기반 경영을 위한 전략과 거버넌스를 수립하고, 데이터 분석 인력을 확보하며, 데이터 플랫폼을 구축하는 등의 노력을 기울이고 있다. 뿐만 아니라 데이터 활용 교육을 실시하여 전 직원의 데이터 활용 역량을 높이고, 데이터 기반 의사결정 문화를 조성하고자 하는 시도도 있다.
이처럼 기업들은 데이터를 전략적으로 활용하기 위해 다양한 노력을 기울이고 있지만, 아직 갈 길이 멀다고 볼 수 있다. 기업은 데이터 활용을 위한 체계적인 전략과 거버넌스를 수립하고, 데이터 분석 역량과 데이터 활용 문화를 강화해 나가야 할 것이다.
3. 데이터베이스 모델
3.1. 계층형 모델
계층형 모델은 레코드가 서열(계층)이 있는 트리형태로 구성되어 있는 모델이다. 하위(자식) 레코드는 1개의 상위(부모) 레코드만 가질 수 있으며, 1개의 상위 레코드는 여러 개의 하위 레코드를 가질 수 있다는 특징이 있다. 이러한 계층적 구조로 인해 대용량 데이터 처리에 유리한 면이 있지만, 데이터 중복 문제가 발생할 수 있다는 단점이 있다.
실제로 기업의 조직 구조는 각각의 기능에 따라 본부, 소속 팀, 그룹, 직무 단위로 계층형 모델을 가지고 있다. 최상위 본부에서부터 하위 직무 단위까지 상하 관계가 명확히 구분되어 있는 것이다. 이를 통해 대규모 조직 내에서 효율적인 의사결정과 업무 수행이 가능해진다.
계층형 모델의 또 다른 사례로는 인터넷 웹사이트의 구조를 들 수 있다. 웹사이트는 메인 페이지를 최상위로 하여 하위 페이지들이 계층적으로 구성되어 있다. 사용자는 상위 메뉴에서 원하는 카테고리를 선택하여 하위 페이지로 이...
참고 자료
유태영, “수혈거부 영아사망 부모 무혐의로 결론날 듯”, 세계일보, 2010. 10. 27
http://www.segye.com/newsView/20101226002055
임지선, “수혈 거부 논란’ 2개월된 영아 끝내 숨져”, 서울신문, 2020. 8. 17. http://www.hani.co.kr/arti/society/society_general/453361.html#csidx8f576dd8039109ab87a
ae3172c7c163
강희경, “66년 만에 낙태죄 헌법불합치 결정..."내년까지 법 개정", YTN, 2019. 4. 11.
http://www.ytn.co.kr/_ln/0103_201904111823169925
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박현익, “지하철서 술 마시고 담배피운 ‘턱스크’ 50대… 과태료 30만원”, 조선비즈, 2020. http://biz.chosun.com/site/data/html_dir/2020/11/04/2020110402109.html
이진희, “당선무효 비례대표 승계 금지는 위헌”, 한국일보, 2009. 06. 26.
http://news.v.daum.net/v/20090626030704422?f=o
임순현, “헌재 "선고유예 받은 청원경찰 당연퇴직은 가혹해"…위헌 결정”, 연합뉴스, 2018. 1. 25.
http://www.yna.co.kr/view/AKR20180125183900004?input=1179m
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