[ 용어해설 ]
데이터 가치사슬이란?
데이터 가치사슬은 OECD에서 정의한 <그림1>과 같이 관측가능 현상(Observable Phenomena, 이하 OP), 데이터, 데이터베이스, 데이터 인사이트(Data Insight)의 4단계로 구분되며, 데이터 인사이트는 데이터 사이언스(Data Science)와 동일한 개념이다.
–OP는 개인, 사물, 환경이 지속적으로 보내는 ‘개별 사건 또는 정보의 발생(the occurrence of a singular event or piece of information)’으로 데이터 생성을 위한 주요 투입물로 활용된다.
가령 특정 지역․ 특정 시간의 실외온도, 특정 지역, 특정 일자의 코로나 검사건수와 같은 정보들은 관찰 및 측정이 가능한 사실, 상황, 현상으로서 OP에 해당되며 자연적으로 존재하는 현상으로 간주된다.
–데이터는 ‘현상에 접근 및 관찰하고, 이를 통한 정보요소를 전자적으로 접근하여 참조, 처리할 수 있는 디지털 형식으로 기록, 조직화 및 저장함으로써 생성되는 정보 콘텐츠’(information content that is produced by accessing and observing phenomena; and recording, organizing and storing information elements from these phenomena in a digital format, which can be accessed electronically for reference or processing)로 정의된다.
데이터는 사람이 직접 OP를 관찰하고 기록하여 생성할 수 있고, 센서가 측정작업을 수행하여 생산할 수도 있다. 또는 소셜 네트워크에 가입하면서 생일정보를 입력하는 것과 같이 OP의 대상물인 개인이 직접 정보를 보고하는 형태로 생성될 수도 있다. 즉, OP와 달리 데이터의 생성은 인위적인 조치가 이루어지고 추후 경제적 효익을 제공할 수 있는 가능성을 주기에 생산활동으로 볼 수 있다
데이터베이스는 데이터에 대한 효율적인 접근과 사용을 가능하게 하는 조직화된 자료파일이다. 데이터는 데이터베이스 내에서 조직화, 구조화되어 분석 및 참조를 용이하게 할 수 있다.
데이터 인사이트는 데이터, 데이터베이스의 정보를 집합적으로 활용하여 지식을 생산하는 단계로서 데이터가 나타내는 현상의 속성에 대한 세부정보, 통계를 도출함으로써 기업 운영의 효율화, 경영이익 극대화 등에 활용된다. (위 내용은 한국은행 ‘데이터 자산 측정에 대한 국제적 논의 동향’에서 발췌하였습니다.)
지디에스케이는 이러한 데이터 가치사슬 철학위에서 고객기업의 내/외부 OP 및 데이터와 정형/비정형 데이터를 수집, 정제하고 융합/분석하여 새로운 인사이트를 발굴 제공하고 있습니다.
