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정보의 진화단계 (데이터->정보->지식->지혜)

http://yjhyjh.egloos.com/39721

데이터와 정보와 지식의 차이점을 아십니까?
또 지식 다음에 무엇이 있는가를 아십니까?
  • 데이터(Data)는 가공하기 전의 순수한 상태의 수치들이다.
  • 정보(Information)는 유의미하게 가공된 2차 데이터의 형태이다.
  • 지식(Knowledge)은 정보의 이용에 대한 노하우, 즉 How에 대한 메타정보이다.
  • 지식 다음 단계로 지혜(Wisdom)를 언급하기도 하는데, 이는 지식을 활용하는 창의적 아이디어를 말한다.
이해를 도모하기 위해 예를 들어보자.
  • 기상을 관측함에 있어서 획득되는 풍속, 풍향, 습도 등의 정보들은 데이터에 해당한다.
  • 그리고 이 데이터를 가지고 있는 패턴 또는 모델에 적용하고 분석하여 나온 결과가 정보이다. 예컨대, 기상캐스터가 "내일 아침에 비올확률은 68% 입니다."라고 말하는 것은 우리에게 정보를 제공해주는 것이다.
  • 그런데, 비올확률이 높다고 해서 꼭 비가 오는 것은 아니다. 확률이 40%라도 비가 올수도 있는 것이고, 80%라고 해도 안올 수도 있다. 우리는 이 정보를 활용하는 방법을 알아야만 한다. 많은 시행착오와 누적정보 분석을 통해서 '비올 확률이 65%이상이면 우산을 들고 다니는게 좋다.'라는 결론을 얻었다면, 이것이 바로 지식이다.
  • 지혜는 일정수준으로 축적된 지식을 응용해서 새로운 파생지식을 찾아내거나, 타 분야에 응용해서 새로운 이론 및 비즈니스를 만들어내는 아이디어를 총칭한다.

이를 이해하기 쉽게 도식화해서 정리하면 Figure 1.과 같다. (클릭하면 확대 됨)

< Figure 1 >
Figure 1과 같은 Data-Information-Knowledge-Wisdom의 모델을 계층구조로 간주하여 DIKW hierarchy라고 부르기도 한다.
이 같은 사상은, 가지고 있는 데이터를 어떻게 진화시켜서 발전시킬 것인가에 대한 가이드를 해준다. 
 
좀 더 관심있으신 분께서는 systems-thinking.org를 방문해보시기 바란다.
이 곳에서는 지식과 지혜 사이에 이해(Understanding)의 단계를 제시하고 있는 점이 흥미롭다.
이에 대한 자세한 내용은 아래 링크를 참조하기 바란다.

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