데이터과학(data sciencet) 필요성

• 4차 산업혁명 시대의 핵심 기술 중심에 데이터가 있음 (21세기의 원유는 데이터)
• 데이터의 방대한 규모와 다양한 형태 (전통적인 방식으로는 데이터를 수집하고 저장하는데 한계가 있다)
• 다양해진 데이터 활용에 대한 요구 (데이터 속에 숨겨진 규칙과 패턴을 찾아서 문제해결에 활용하고 미래 일을 예측해서 미리 준비하기를 원한다)

데이터 과학

• 개념: 데이터를 수집하여 분석한 후 데이터를 정확히 이해함으로써 그 속에 숨겨진 새로운 지식을 발견하고 이를 문제해결에 활용하는 모든 과정의 활동

  (데이터 생성, 수집, 저장, 분석, 표현의 모든 과정과 연관)

• 목표: 수집된 데이터로부터 가공된 정보를 거쳐 지식과 지혜를 추출

• 특징: 컴퓨터 과학, 통계학, 적용 분야에 대한 이해를 필요로하는 복합적인 기술

  

• 예시

  

DIKW(Data-Information-Knowledge-Wisdom) 계층 구조

• Data: 관찰하거나 수집한 사실이나 값 (팩트)

• Information: 상황에 대한 이해를 바탕으로 데이터를 목적에 맞게 가공한 것

• Knowlege: 규칙이나 패턴을 통해 찾아낸 의미있고 유용한 정보

• Wisdom: 지식에 통착력에 더해 새롭고 창의적인 아이디어를 도출한 것