데이터(Data), 정보(Information)의 정리

데이터(Data)는 아직 분석되거나 해석되지 않은 가공되지 않은 사실, 수치, 텍스트, 이미지 등의 원시적인 형태를 의미합니다. 반면에 정보(Information)는 이러한 데이터를 특정한 목적이나 상황에 맞게 정리, 분석, 가공하여 의미를 부여한 결과물이라고 할 수 있습니다.

좀 더 자세히 설명하자면 다음과 같습니다.

• 데이터 (Data):
  • 단순한 관찰이나 측정의 결과입니다.
  • 그 자체로는 특정한 의미를 가지기 어렵습니다.
  • 예시: "25", "빨간색", "서울", "10:30" 등 개별적인 값들
• 정보 (Information):
  • 데이터에 맥락, 관련성, 의미가 부여된 것입니다.
  • 특정한 질문에 대한 답을 제공하거나 의사 결정을 돕습니다.
  • 예시: "오늘 서울의 낮 최고 기온은 25도입니다.", "정지 신호는 빨간색입니다.", "현재 위치는 서울입니다.", "회의 시작 시간은 10시 30분입니다."

따라서 데이터를 가공하여 유용한 형태로 만든 것이 정보라고 볼 수 있습니다. 데이터는 정보의 재료가 되고, 이 재료를 요리하여 의미 있는 음식을 만드는 과정이 데이터에서 정보를 추출하는 과정과 유사하다고 생각할 수 있습니다.

하지만 항상 명확하게 딱 잘라 구분하기는 어려울 수 있습니다. 어떤 사람에게는 의미 있는 정보가 다른 사람에게는 단순한 데이터로 보일 수도 있기 때문입니다. 중요한 것은 맥락과 해석이라고 할 수 있습니다.

 

 

★ 기본적인 질문)

여기서 가공의 의미는 사용자가 데이터에서 자신이 원하는 자료를 따로 분류하는 작업을 가공이라고 표현하면 맞나요?

 

사용자가 데이터에서 자신이 원하는 특정 기준이나 목적에 따라 자료를 분류하고 추출하는 작업을 넓은 의미에서 가공이라고 표현하는 것은 맞습니다.

좀 더 구체적으로 설명하자면, 사용자가 데이터를 가공하는 과정은 다음과 같은 단계를 포함할 수 있습니다.

1. 선택 (Selection): 전체 데이터 중에서 분석하거나 활용하고자 하는 특정 데이터만 골라내는 작업입니다. 예를 들어, 특정 기간의 판매 데이터만 선택하거나 특정 지역의 고객 정보만 선택하는 것이죠.
2. 필터링 (Filtering): 특정 조건을 만족하는 데이터만 걸러내는 작업입니다. 예를 들어, 구매 금액이 특정 값 이상인 고객만 추출하거나 특정 키워드가 포함된 텍스트 데이터만 남기는 것입니다.
3. 정렬 (Sorting): 특정 기준에 따라 데이터를 순서대로 배열하는 작업입니다. 예를 들어, 판매량 순으로 제품을 정렬하거나 날짜 순으로 데이터를 배열하는 것입니다.
4. 집계 (Aggregation): 여러 개의 데이터를 묶어 요약된 정보를 얻는 작업입니다. 예를 들어, 일별 판매량을 합산하여 월별 총 판매량을 계산하거나 고객들의 평균 나이를 구하는 것입니다.

이러한 작업들을 통해 사용자는 원시 데이터에서 자신이 필요로 하는 특정 정보를 얻을 수 있게 됩니다. 따라서 사용자가 데이터를 분류하고 추출하는 작업을 '가공'이라고 표현하는 것은 데이터에서 의미 있는 정보를 만들어내는 중요한 과정에 대한 적절한 설명이라고 할 수 있습니다.