[데이터] DIKW피라미드의 정의와 구체적인 예시 알아보기

 빅데이터 분석 및 기획에서 자주 인용되는 개념인 DIKW 피라미드의 정의와 구체적인 예시를 알아봅니다.

 

[ Contents ]

 

 

1. DIKW 피라미드

Data(데이터) → Information(정보) → Knowledge(지식) → Wisdom(지혜)

 

 빅데이터를 통한 의사결정을 할 때, 어떻게 데이터로 합리적인 의사결정을 내릴 수 있는지를 설명하는 '지식 관리 및 정보 이론 모델'입니다.

 단순 값인 데이터부터, 문제해결을 위한 지혜까지 발전하는 과정을 단계적으로 설명합니다. 무수히 많은 데이터로부터 지혜(Wisdom)를 도출해내는 과정을 구체적으로 나열하며, 이는 아래에서 자세히 알아보겠습니다.

 

 

1) Data (데이터) 

객관적 사실로서, 단순 사실이나 수치

 

 데이터는 맥락이나 의미가 부여되지 않은 단편적인 값들을 말합니다.

 예를 들어, 스마트워치의 수치값들은 단순 데이터라고 볼 수 있습니다.

 (85bpm, 10000걸음, 6시간 수면)

 

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2) Information (정보) 

데이터를 구조화해서 연관관계 및 의미도출

 

 정보는 데이터를 모아서 연관관계나 의미를 도출한 걸 말합니다.

 '오늘'이라는 기준으로 위 데이터들을 구조화하면 "오늘 하루 평균 심박수는 85bpm이고, 10000보를 걸었으며 수면은 6시간이었다." 라는 정보를 만들 수 있습니다.

 이를 어제 기록과 비교해서 연관관계나 의미를 도출할 수도 있겠죠. 예를 들면, "어제에 비해서 2000보 더 걸었고, 수면은 1시간 줄었다." 등으로 말이죠.

 

 

3) Knowledge (지식)

정보를 이해하고, 경험과 학습을 통해 구조화 및 일반화

 

 지식은 정보를 바탕으로 경험과 판단을 더해 얻은 이해입니다.

 특정 상황에 대한 원인과 결과를 파악하고, 문제 해결을 위한 단초를 찾는 데에 사용됩니다.

 예를 들어, "평상시보다 심박수가 높고 수면이 부족하면 피로감을 많이 느낀다"는 지식을 도출할 수 있죠.

 

 

4) Wisdom (지혜)

지식을 바탕으로 통찰(insight)을 얻고, 미래를 예측하거나 결정

 

 지식을 바탕으로 미래를 예측하거나 결정해서 문제를 해결합니다.

 예를 들면, "내일은 좀 더 일찍 자고, 휴식 시간을 늘리기로 계획하겠다"는 지혜를 도출할 수 있습니다.

 이렇듯 지혜는 정보와 달리, 통찰을 바탕으로 예측이나 의사결정이 들어갑니다.

 

 

2. DIKW 피라미드 예시

1) 웹사이트 운영

1) DATA	방문자 수: 1345, 체류 시간: 2분, 이탈률: 80%
2) Information	평균 방문자는 2분 이내에 떠난다
3) Knowledge	콘텐츠 첫 화면이 매력 없거나, 로딩 속도가 느려 이탈률이 높다
4) Wisdom	첫 화면을 개선하고 속도를 높여 이탈률을 줄이자

 

2) 학습 분석

1) DATA	시험 점수: 60, 85, 75, 출석률: 80%
2) Information	평균 점수는 73, 출석률은 낮은 편
3) Knowledge	출석률이 낮을수록 성적이 떨어지는 경향 있음
4) Wisdom	학생의 학습 동기를 높이기 위한 상담 및 출석 유도 전략이 필요함

 

3) 환자 건강관리

1) DATA	혈압: 150/95, 심박수: 102, 체온: 37.2
2) Information	혈압이 높고 심박수도 빠르며 약간의 미열이 있다
3) Knowledge	고혈압 환자의 경우 이 수치는 위험 신호일 수 있다
4) Wisdom	즉시 정밀검사 실시, 약물 조정 및 식단 조절 필요