자원으로서의 데이터

데이터 입문

Joe Franklin

Senior Curriculum Manager at DataCamp

방대한 데이터

데이터는 원시 형태로는 종종 너무 방대합니다

  • 심지어 "간단한" 분석도 대량의 데이터가 필요합니다
  • 더 복잡한 분석은 수백만 또는 수십억 개의 레코드를 활용할 수 있습니다

데이터세트를 더 작은 단위로 요약할 수 있어야 정보에 입각한 결정을 내릴 수 있습니다

Man overwhelmed by data

데이터 입문

요약하자면

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집계는 원시 데이터를 이해하기 쉬운 요약으로 변환합니다

일반적인 집계:

  • 단순 평균 (산술 평균)
  • 합계 또는 합산
  • 최소값 및 최대값
  • 최빈값

$$

집계를 사용하면 데이터세트의 특정 속성에 집중할 수 있습니다

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전체적인 그림 보기

집계는 조직 전반에 걸쳐 다양한 방식으로 나타납니다

  • 지표
  • 벤치마크
  • 핵심 성과 지표(KPI)

이러한 집계가 어떻게 생성되는지 이해하는 것은 많은 조사에서 매우 유용합니다

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호기심

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왜 그런지 잠시 생각해 보세요.

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데이터 흐름

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조직 내 데이터 흐름은 종종 매우 복잡합니다

  • 다양한 출처 시스템의 데이터
  • 다른 시스템을 통해 처리됨
  • 다른 시스템에서 표시 및 조작됨

데이터 관리 분야는 이러한 모든 흐름을 통합하려고 합니다

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데이터 도메인

데이터 거버넌스: 데이터가 일관되고 신뢰할 수 있으며 오용되지 않도록 보장

데이터 품질: 데이터가 정확하고, 유효하며, 완전하고 일관되도록 보장

데이터 프라이버시 및 보안: 적절한 데이터 접근, 사용 및 보호를 보장

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연습해 봅시다!

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