[Database] 데이터(Data), 정보(Information)

1. 데이터와 정보의 차이

데이터

: 정보 작성을 위해 필요한 자료. 특정 목적으로 분류되거나 평가되지 않은 미가공된 사실들의 집합

정보

: 데이터의 추출, 분석, 비교 등 처리절차를 통해 가공된 형태. 의사결정을 할 수 있도록 의미 부여한 데이터 

지식

: 정보에 가치를 부여하여 일반화한 것. 보통 학습이나 경험을 통해 본인의 지식으로 함양한다.

지혜

: 습득된 지식이 누적되고 경험을 통해 내재화되어 실행하여 그 상황에 문제를 해결하는 정신력

즉, 데이터와 정보의 차이는 가공 및 평가의 유무에 따른다.
데이터를 가공하여 의사결정을 할 수 있도록 의미를 부여하면 정보가 된다.
지식은 정보를 가치화하여 본인이 학습이나 경험을 통해 얻는 것이며,
이러한 지식들을 실행하여 어떤 상황에 문제를 해결하는 정신력을 지혜라고 한다.
단순히 데이터베이스적 기초 지식일뿐만아니라, 기본적으로 인간으로서 지녀야 할 태도를
기술적으로 풀어놓은 내용같기도 하다.

 

2. 데이터 처리 시스템

- 수집된 데이터를 입력 받아 저장하고 분류, 가공하여 조직의 목적에 필요한 형태의 정보를 산출하는 시스템

데이터 처리 시스템의 필요성

1) 조직의 업무 처리 생산성 증대
2) 조직의 경영 의사결정
3) 자산의 축적 및 관리

데이터 처리 시스템의 유형

 

1) 일괄 처리

- 유사한 트랜잭션을 일괄 모아 처리하는 시스템

- 원시 데이터를 수집, 분류하여 파일에 수록하는 사전 작업이 필요

- 순차접근방법 이용업무에 주로 이용

2) 온라인 처리

- 데이터 생성 시 바로 시스템으로 전송되고, 즉시 처리하여 온라인으로 실시간 활용시스템으로 전송하는 방식

- 데이터의 분류 및 처리 비용 절감

- 시스템의 성능 및 오버헤드 고려 필요

3) 분산 처리

- 분산 시스템의 기능을 중앙집중관리하는 시스템 방식

- 분산 처리기, 분산 DB, 통신 네트워크 필요

- 클라이언트 서버 시스템 운영 형태

 

각각의 상황에 맞는 장단점이 있겠지만, 개인적으로 효율적인 방식을 선호하는 타입이라 분산 처리 시스템이 가장 눈이 간다.
물론 신경써야 하는 부분이 많겠지만, 해당 부분에 대한 내용을 깊이 있게 내 것으로 만들어서 사용하면 좋을 것 같다.