(데이터과학개론) 1. 데이터에 대한 다음 질문에 답하시오. (1) 데이터에 대한 사전적 정의와 어원적 정의을 기술하시오. (2) 정형 데이터와 비정형 데이터의 의미를 비교하여 기술하시오.

소개

(데이터과학개론) 1. 데이터에 대한 다음 질문에 답하시오.
(1) 데이터에 대한 사전적 정의와 어원적 정의을 기술하시오.
(2) 정형 데이터와 비정형 데이터의 의미를 비교하여 기술하시오.
(3) 정형 데이터 중 범주형 데이터의 두 가지 분류를 쓰고, 각 데이터의 사례(교재 외의 사례)를 제 시하시오.

2. 교재에서 제시한 ‘데이터 주도권’의 의미를 약술하고 다섯 가지 필요 소양 중 개인적인 측면에 서 가장 중요하다고 생각하는 소양 2가지를 선택하여 그 이유를 기술하시오.

3. 데이터품질의 의미를 약술하고 데이터품질 관리의 실패가 조직의 경영에 미치는 영향에 대해 교재 외의 사례를 조사하여 기술하시오.

4. 빅데이터 시대의 주요 분석 방법 중 하나로서 데이터시각화 기법을 꼽을 수 있다. 데이터 시각화의 의미를 약술하고 데이터시각화가 성공적으로 이루어진 사례와 그렇지 못한 사 례를 조사하여 비교하고 기술하시오

목차

1. 데이터에 대한 다음 질문에 답하시오.
1) 데이터에 대한 사전적 정의(1점)와 어원적 정의(1점)을 기술하시오.
(1) 데이터에 대한 사전적 정의
(2) 데이터에 대한 어원적 정의
2) 정형 데이터와 비정형 데이터의 의미를 비교하여 기술하시오. (2점)
(1) 정형 데이터의 의미
(2) 비정형 데이터의 의미
(3) 정형 데이터와 비정형 데이터의 의미 비교
3) 정형 데이터 중 범주형 데이터의 두 가지 분류를 쓰고, 각 데이터의 사례(교재 외의 사례)를 제 시하시오. (2점)
(1) 범주형 데이터의 두 가지 분류
(2) 각 데이터의 사례

2. 교재에서 제시한 ‘데이터 주도권’의 의미를 약술하고 다섯 가지 필요 소양 중 개인적인 측면에 서 가장 중요하다고 생각하는 소양 2가지를 선택하여 그 이유를 기술하시오.
1) 데이터 주도권의 의미
2) 다섯 가지 필요 소양
(1) 데이터 이해력
(2) 윤리의식
(3) 통찰력
(4) 기술 활용 능력
(5) 법적·제도적 감수성
3) 필요하다고 생각하는 소양
(1) 기술 활용 능력
(2) 통찰력

3. 데이터품질의 의미를 약술하고 데이터품질 관리의 실패가 조직의 경영에 미치는 영향에 대해 교재 외의 사례를 조사하여 기술하시오.
1) 데이터품질의 의미
2) 데이터품질 관리의 실패가 조직의 경영에 미치는 영향
(1) 운영 효율성 저하와 비용 증가
(2) 전략적 의사결정의 오류 발생
(3) 조직 신뢰도와 고객 만족도 하락
3) 데이터품질 관리의 실패가 조직의 경영에 미치는 영향에 대한 사례
(1) 통계청의 인구조사 오류 사례
(2) 고객 분석 실패 사례
(3) 환자 기록 오류 사례

4. 빅데이터 시대의 주요 분석 방법 중 하나로서 데이터시각화 기법을 꼽을 수 있다. 데이터 시각화의 의미를 약술(2점)하고 데이터시각화가 성공적으로 이루어진 사례와 그렇지 못한 사 례를 조사하여 비교하고 기술(4점)하시오
1) 데이터 시각화의 의미
2) 데이터시각화가 성공적으로 이루어진 사례
3) 데이터시각화의 실패 사례

5. 참고문헌

본문내용

1. 데이터에 대한 다음 질문에 답하시오.

1) 데이터에 대한 사전적 정의(1점)와 어원적 정의(1점)을 기술하시오.

(1) 데이터에 대한 사전적 정의
데이터는 사전적으로 ‘이론을 세우는 데 기초가 되는 사실 또는 바탕이 되는 자료’로 정의되며, 이는 관찰이나 측정을 통해 얻어진 원초적인 정보 단위를 의미한다. 이러한 정의는 데이터를 단순한 숫자나 기호의 집합이 아니라, 어떤 현상이나 문제를 설명하고 예측하기 위한 출발점으로 간주한다.

예를 들어, 기온, 습도, 출석률, 소비량 같은 수치는 그 자체로는 의미가 없지만, 분석을 통해 정보로 전환되면 의사결정에 활용될 수 있다. 데이터는 가공되지 않은 상태에서는 맥락이 없지만, 적절한 해석을 통해 유용한 정보로 발전하며, 이는 지식과 지혜로 이어지는 인지적 구조의 기반이 된다. 그래서 데이터는 단순한 기록이 아니라, 의미를 생성할 수 있는 잠재력을 지닌 원천 자원으로 여겨진다. 이러한 관점은 데이터가 인간의 사고와 판단을 가능하게 하는 인식의 재료라는 점에서 철학적·과학적 접근 모두에 적용된다.

특히 4차 산업혁명 시대에는 데이터를 ‘디지털 사회의 원유’로 비유하며, 다양한 분야에서 핵심 자산으로 간주한다. 데이터는 그 자체로 실용적인 가치를 갖기보다는, 분석과 결합을 통해 새로운 통찰과 전략을 이끌어내는 도구로 기능한다. 따라서 데이터는 단순한 수치가 아니라, 의미를 창출하고 행동을 유도하는 기반으로 작용한다. 결국 일반 사전적 정의에서 데이터는 모든 정보 생산과 지식 형성의 출발점이며, 인간의 인식과 사회적 진보를 가능하게 하는 핵심 요소이다. 이처럼 데이터는 단순한 자료가 아니라, 세상을 이해하고 변화시키는 힘을 지닌 원천이다.

(2) 데이터에 대한 어원적 정의
데이터라는 용어는 라틴어 datum에서 유래되었으며, 이는 ‘주어진 것’ 또는 ‘수여된 것’을 의미하는 단어로, 본래는 철학적·논리적 맥락에서 사용되었다. 이 어원은 데이터가 인간의 인식 이전에 존재하는 객관적 사실이라는 개념을 내포하며, 분석이나 해석 없이 있는 그대로의 상태를 지칭한다. 즉, 데이터는 어떤 판단이나 결론을 내리기 위한 출발점으로 주어지는 정보의 단편이며, 그 자체로는 의미를 갖지 않지만 해석을 통해 정보로 전환될 수 있다. 이러한 정의는 데이터가 능동적으로 만들어지는 것이 아니라 외부로부터 수동적으로 받아들여지는 것이라는 점에서 철학적 함의를 지닌다. 현대 사회에서는 이 어원적 의미가 확장되어, 데이터는 디지털 환경에서 수집되고 저장되는 모든 형태의 정보 단위로 이해되며, 기술적 자산으로 기능한다.

참고자료

· 장영재(2022). 데이터과학개론. 한국방송통신대학교 출판문화원.
· 김대완·송민정, 빅데이터 경영론, 박영사 (2022).
· 한국데이터산업진흥원, 「2022 데이터 산업 현황조사」, 2023.
· 고태우, “국내 데이터산업 시장 현황”, 「2024 데이터산업 백서」, 한국데이터산업진흥원, 2024.
· 한국데이터산업진흥원. (2023). 2023 데이터산업 백서. 한국데이터산업진흥원.