ADsP 시험 정리 및 내용 정리 (1과목. 데이터 이해 - (제1장) 데이터의 이해)

1. 2019년 시험 일정

시험명	원서접수	시험일	결과발표
제20회 데이터분석준전문가(ADsP)	~2.18	3.9	4.9
제21회 데이터분석준전문가(ADsP)	3.12~5.13	6.1	7.2
제22회 데이터분석준전문가(ADsP)	6.4~8.12	8.31	10.1
제23회 데이터분석준전문가(ADsP)	9.3~11.4	11.23	12.24

 

2. 데이터분석준전문가 자격검정시험 과목

구분	시험과목	과목별 세부 항목
1과목	데이터 이해	1. 데이터의 이해 2. 데이터의 가치와 미래 3. 가치 창조를 위한 데이터 사이언스와 전략 인사이트
3과목	데이터분석 기획	1. 데이터분석 기획의 이해 2. 분석 마스터 플랜
4과목	데이터 분석	1. R기초와 데이터 마트 2. 통계 분석 3. 정형 데이터 마이닝

 

 

 

과목 1. 데이터 이해

제1장. 데이터의 이해

제1절. 데이터와 정보

1. 데이터의 정의

• 1646년 영국 문헌에 최초 등장. dare(주다의 과거분사형으로 '주어진 것'의 의미로 사용
• 1940년대 이후 컴퓨터시대의 시작과 함께 데이터의 의미는 관념적이고 추상적인 개념에서 기술적이고 사실적인 의미로 변화
• 데이터는 추론과 추정의 근거로 이루어진 사실 (옥스포드 대사전)
• 데이터는 단순한 객체로서의 가치뿐 아니라 다른 객체와의 상호관계 속에서 가치를 갖는다.

2. 데이터의 특성

• 존재적 특성 : 객관적 사실
• 당위적 특성 : 추론, 예측, 전망, 추정을 위한 근거

3. 데이터의 유형

• 정성적 데이터 : 언어, 문자 등 형식이 정해져 있지 않은 비정형 데이터 (저장, 검색,분석에 많은 비용 소모)
• 정량적 데이터 : 수치, 도형, 기호 등 정형화된 데이터

4. 데이터와 지식 경영 간의 관계

• 암묵지
  • 암묵지는 학습, 경험 등을 통해 개인에게 습득된 무형의 지식으로 겉으로 드러나지 않는 지식
  • 상호작용 : 내면화(Internalization), 공통화(Socialization)
• 형식지
  • 문서, 메뉴얼 등으로 형성화된 지식으로 전달, 공유가 용이함
  • 상호작용 : 표출화(Externalization), 연결화(Combination)

5. 데이터와 정보의 관계 (DIKW 피라미드, Data Information, Knowledge, Wisdom hierarchy)

• 데이터(Data) - 최하위 단계
• 개별 데이터 자체로는 의미가 중요하지 않는 객관적 사실
  • 예 : A마트는 100원, B마트는 200원에 연필 판매
• 정보(Information)
• 데이터의 가공, 처리와 연관관계 속에서 의미 도출
  • 예 : A마트의 연필가격이 더 싸다.
• 지식(Knowledge)
• 도출된 다양한 정보를 구조화하여 유의미한 정보를 분류하고 개인 경험을 결합시켜 고유의 지식으로 내재화
  • 예 : 상대적으로 저렴한 A마트에서 연필을 사야겠다.
• 지혜(Wisdom)
• 지식의 축적과 아이디어가 결합된 창의적 산물
  • 예 : A마트의 다른 상품도 B마트보다 쌀 것이라고 판단

제2절. 데이터베이스 정의와 특징

1. 데이터베이스의 배경

• 1950년 전세계의 산재한 군대의 군비상황을 관리하기 위해 컴퓨터 도서관을 설립하며 data + base(기지) xkstod
• 1963년 공식적으로 사용
• 1963년 현대적 의미의 데이터베이스 관리시스템 IDS(Integrated Data Store) 개발
• 1970년대부터 유럽 및 미국에서 해당 용어가 일반적으로 사용

2. 데이터베이스의 정의

• 과거의 정의 : 정형 데이터 관리
  • 체계적이거나 조직적으로 정리되고 전자식 또는 기타 수단으로 개별적으로 접근할 수 있는 독립된 저작물
  • 국내 저작권법 : 소재를 체계적으로 배열 또는 구성한 편집물
• 빅데이터 출현 후 정의 : 비정형 데이터 포함
  • 컴퓨터 용어사전 : 동시에 복수의 적용 업무를 지원할 수 있도록 복수 이용자의 요구에 대응해서 데이터를 받아들이고 저장, 공급하기 위해 일정한 구조에 따라 편성된 데이터의 집합
  • 관련된 레코드의 집합, 소프트웨어로는 데이터베이스 관리 시스템을 의미 (DBMS)

3. 데이터베이스의 특징

① 일반적인 특징

• 통합된 데이터(Integrated Data)
  • 동일한 내용의 데이터가 중복되어 있지 않음
  • 데이터 중복은 관리상의 복잡한 부작용을 초래
• 저장된 데이터(Stored Data)
  • 컴퓨터가 접근할 수 있는 저장 매체에 저장된 것을 의미
• 공용 데이터(Shared Data)
  • 여러 사용자가 서로 다른 목적으로 데이터를 공동으로 이용한다는 것을 의미
• 변화되는 데이터(Changable Data)
  • 데이터베이스 내용은 현시점에서의 상태를 나타냄. 이 상태는 새로운 데이터의 삽입, 기존데이터 삭제,갱신 등으로 변화하면서도
    항상 현재의 정확한 데이터를 유지해야 함

② 다양한 측면에서의 특징

• 정보축적 및 전달 : 컴퓨터 등의 정보처리기기가 읽고 쓸 수 있도록 하는 기계가독성과 검색가능성, 원거리에서도 이용가능한 원격조작성
• 정보이용 : 정보요구에 따라 다양한 정보를 신속하게 획득할 수 있고 원하는 정보를 정확하고 경제적으로 찾아낼 수 있음
• 정보관리 : 방대한 양의 정보를 체계적으로 축적하고 새로운 내용추가나 갱신이 용이
• 정보기술 발전 : 데이터베이스는 정보처리, 검색관리 소프트웨어, 관련 하드웨어, 정보전송을 위한 네트워크 기술 발전을 견인
• 경제, 산업 : 다양한 정보를 필요에 따라 신속하게 제공, 이용할 수 있는 인프라로서 국민의 편의를 증진하는 수단

제3절. 데이터베이스 활용

1. 기업 내부 데이터베이스

• 1980년대 : 단순 자동화 OLTP(Online Transaction Processing) → '분석' 중심의 시스템 OLAP(Online Analytical Processing)
• 2000년대 : 고객관계관리 CRM(Customer Relationship Management)와 공급망관리 SCM(Supply Chain Management)

2. 각 분야별 내부 데이터베이스

① 제조부문 : 제조업의 데이터베이스 기술 적용은 2000년을 기점으로 전환됨

• ERP (Enterprise Resource Planning) : 경영자원을 하나의 통합시스템으로 재구축
• BI (Business Intelligence) : 의사 결정에 활용하는 일련의 프로세스
• CRM (Customer Relationship Management) : 고객 중심 자원을 극대화하기 위한 고객관계관리
• RTE (Real-Time Enterprise) : 회사의 주요 경영정보를 통합관리하는 실시간 기업의 새로운 기업경영시스템

② 금융부문

• EAI (Enterprise Application Integration) : 정보를 중앙 집중적으로 통합,관리,사용하기 위한 인프라
• EDW (Enterprise Data Warehouse) : 기존 DW를 전사적으로 확장한 모델

③ 유통 부문

• KMS (Knowledge Manament System) : 지식관리 시스템
• RFID (Radio Frequency ID) : 주파수를 이용하여 ID를 식별하는 시스템

3. 사회기반구조로서의 데이터베이스

① 사회간접자본 (SOC) : 데이터베이스는 사회 전반의 기간재로서 자리매김함

• EDI (Electronic Data Interchange) : 표준화된 양식을 통해 거래처에 전송하는 시스템
• VAN (Value Added Network) : 부가가치통신망
• CALS (Commerce At Light Speed) : 경영통합정보시스템

② 물류부문

• CVO (Commercial Vehicle Operation System) : 화물운송정보
• PORT-MIS : 항망운영정보시스템
• KROIS : 철도운영정보시스템

③ 지리부문

• GIS (Geographic Information System) : 지리정보시스템
• RS (Remote Sensing) : 원격 탐사
• GPS (Global Positioning System) : 범지구위치결정시스템
• ITS(Intelligent Transport System) : 지능형 교통시스템
• LBS(Location Based Service) : 위치기반서비스
• SIMS(Spatial Information Management) : 공간정보관리

④ 의료부문

• PACS(Picture Archiving and Communications System)
• U헬스 (Ubiquitous-Health)

⑤ 교육부문

• NEIS(National Education Information System) : 교육행정정보시스템