데이터와 정보: 차이점은 무엇인가요?

데이터와 정보는 서로 다른 설명과 목적을 가진 두 가지 용어입니다. 오늘날의 기술 세계에서는 데이터와 정보 사이의 미묘한 차이를 이해하고 이를 비즈니스에 적용하는 것이 매우 중요합니다. 데이터와 정보의 가장 근본적인 차이점을 고려할 때, 데이터는 원시 측정값을 나타내며 정보는 가공된 인사이트가 담긴 측정값을 나타냅니다. 데이터와 정보의 차이점에 대해 더 자세히 알아보려면 계속 읽어보세요!

이 글에서는 데이터와 정보라는 용어를 살펴보고 그 차이점에 대해 논의해 보겠습니다!

준비되셨나요? 시작해보겠습니다!

TL; DR

• 데이터와 정보는 서로 다른 두 가지 개념을 정의하며, 기업이 성장하기 위해 반드시 활용해야 하는 전략적 필수 요소입니다.
• 데이터는 모든 유형에서 수집된 가공되지 않은 원시 숫자 및 통계를 나타냅니다.
• 정보란 분석, 정제, 정리, 가공된 데이터의 결과물을 말합니다.
• 데이터 없이 정보를 얻는 것은 불가능하지만, 정보로 변환되지 않은 데이터는 아무 소용이 없습니다.
• 기업은 특정 상황에 맞게 데이터를 인사이트가 있는 정보로 변환하여 의사 결정과 같은 프로세스의 효율성을 높일 수 있습니다.
• 다양한 LLM, 데이터 분석 기능, 인공지능을 통해 데이터를 정보로 전환하고 싶다면 templates, ZenoChat은 비즈니스의 효율성을 높여줄 인공지능 솔루션입니다.

데이터 대 정보

모든 비즈니스, 기업, 조직, 회사는 데이터와 정보라는 용어가 포괄하는 지식을 사용하여 수익성을 높이고 직원의 생산성을 높이며 로드맵을 만들 수 있습니다. 따라서 데이터와 정보의 차이를 이해하고 어떤 지식이 포함되는지 분류하는 것이 중요합니다.

데이터란 무엇인가요?

데이터는 관찰, 경험, 측정을 통해 수집된 가공되지 않은 사실, 통계, 수치로 구성됩니다. 어떤 방법으로 수집된 데이터는 인사이트와 정보를 가공하는 데 사용되는 원재료입니다. 데이터에는 다양한 유형이 있지만 크게 정성적 데이터와 정량적 데이터로 나눌 수 있습니다.

정성적 데이터는 주관적인 데이터로 관찰, 설문조사, 인터뷰 등의 방법을 통해 얻을 수 있습니다. 이러한 유형의 데이터는 통계나 숫자가 아닌 의견과 텍스트로 구성됩니다. 반면에 정량적 데이터는 측정 가능하며 통계, 측정, 실험 등의 방법을 통해 수집할 수 있습니다. 유형에 관계없이 새로운 정보를 처리하고 인사이트를 얻거나 결과를 도출하기 위해서는 두 가지 형태의 데이터를 모두 이해하는 것이 필수적입니다.

데이터의 예

데이터는 기본적으로 두 가지 범주로 나뉘지만, 데이터를 전송하고 수집하는 방법에는 네 가지가 있습니다.

• 원시 숫자: 판매 수, 긍정적인 리뷰, 회사 수익, 고객 수 등 통계적으로 보관할 수 있는 데이터 유형입니다.
• 텍스트: 이메일, 게시물, 제품 설명과 같은 서면 데이터의 한 유형입니다.
• 이미지: 이미지: 카메라로 촬영한 사진, AI 기반 이미지 또는 디지털 환경에서 만든 시각적 디자인을 나타내는 데이터 유형입니다.
• 오디오 및 비디오: 오디오, 영상 또는 둘 다 포함된 레코드입니다.

정보란 무엇인가요?

데이터가 지식의 원시 형태라면 정보는 보고서, 그래픽, 가이드와 같이 원시 데이터를 가공하고 조직화하여 구조화한 형태입니다. 즉, 정보를 얻으려면 먼저 데이터가 필요합니다. 원시 데이터에 맥락을 더하고 이 맥락에 맞게 데이터를 분류, 가공, 구조화 또는 조직화하여 의사 결정에 유용하고 복잡한 상황을 이해하는 데 도움이 되는 새로운 지식인 정보로 변환합니다. 간단히 말해, 정보는 특정 방법으로 데이터를 처리하여 새로운 지식으로 변환하는 것입니다.

정보 예시

데이터를 처리하여 유용한 인사이트와 정보로 변환하면 비즈니스와 개인 모두에게 여러 가지 이점이 있습니다. 고객 지원팀에서 수집한 원시 데이터를 처리하여 고객이 가장 자주 묻는 질문을 나열하고 FAQ 페이지를 만들어 고객 만족도를 높일 수 있습니다. 정보의 예를 살펴보겠습니다:

• 보고서
• 요약
• 그래프
• 차트
• SOP
• 가이드
• 할 일 목록
• 프레임워크
• 회의 노트
• 윤곽선
• 제품 로드맵

그리고 훨씬 더 많은 것들이 있습니다. 원시 데이터를 처리하여 얻은 모든 종류의 새로운 데이터를 정보라고 합니다.

데이터와 정보 간의 관계

이제 '데이터'와 '정보'라는 용어의 의미를 알았으니 이 둘의 관계를 이해할 수 있습니다. 데이터를 시멘트나 블록과 같은 원재료로 생각한다면 집, 아파트, 창고와 같이 건축되는 모든 것은 정보에 해당합니다. 어떤 유형의 데이터 없이는 정보를 만들거나 유용한 인사이트를 얻을 수 없습니다. 또한 정보로 변환하지 않은 데이터는 질문에 대한 답을 주거나 문제를 해결하지 못하기 때문에 쓸모가 없습니다.

데이터와 정보의 차이점

데이터에서 정보로의 전환은 기업이 수익성과 효율성을 극대화할 수 있는 토대입니다. 원래 형태의 데이터는 의미 있는 추론이나 결론이 없는 원시적이고 혼란스러운 경우가 많습니다. 반면에 정보는 이러한 데이터를 분석, 구조화, 정리, 가공한 결과물로, 비즈니스에서 유용한 의사 결정을 내리고 실행 가능한 인사이트를 제공할 수 있게 해줍니다.

데이터와 정보의 사용 사례 차이점

데이터와 정보는 사용 영역과 수집 형식이 서로 다른 두 가지 요소입니다. 데이터는 일반적으로 비즈니스의 고객 연락처 및 직원 성과와 같은 프런트엔드 영역에서 수집됩니다. 데이터는 문서, 동영상, 텍스트, 이미지 형식으로 저장되어 나중에 처리되어 정보로 변환됩니다. 원시 데이터는 사용 영역이 정해져 있지는 않지만 고객 불만 수, 매출, 완료된 작업과 같은 일반적인 아이디어를 얻는 데는 유용합니다.

정보란 수집된 데이터를 다양한 방법으로 정제, 처리, 분석하여 유용한 인사이트와 지식으로 변환하는 것을 말합니다. 정보와 지식은 SOP, 가이드, 할 일 목록 작성, 비즈니스 개선을 위한 의사 결정, 고객 및 직원 통계 분석, 다양한 데이터를 맥락과 연결하여 새로운 지식 창출 등 다양한 분야에서 활용됩니다.

기업은 데이터와 정보를 어떻게 사용하나요?

기업은 데이터와 정보의 차이를 구분하고 그에 따라 행동하는 것이 전략적으로 필요합니다. 기업은 Excel, 문서, 이미지와 같은 원시 데이터를 실행 가능한 정보로 처리하여 의사 결정 프로세스를 촉진하고 운영을 최적화하며 회사의 성장을 보장할 수 있습니다.

기업에서는 Google Drive, Microsoft OneDrive, Notion 등의 지식 저장 플랫폼을 사용하여 대량의 데이터를 저장할 수 있습니다.

또한 인트라넷과 같은 앱을 사용하여 지식 관리를 용이하게 함으로써 직원들의 생산성을 높일 수 있습니다. 하지만 이러한 유형의 앱은 원시 데이터만 저장하고 직원에게 액세스 권한을 부여할 수 있습니다.

하지만 머신러닝 및 자연어 처리와 같은 AI 기술을 사용하면 데이터를 통찰력 있는 정보로 전환하고 비즈니스의 성장을 가속화할 수 있습니다.

데이터를 저장하고, 저장한 데이터를 정제 및 처리하여 유용한 인사이트와 정보로 변환할 수 있는 ZenoChat과 같은 지식 관리 도우미를 통해 비즈니스의 효율성을 높일 수 있습니다.

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또한, ZenoChat의 지식 베이스를 통해 구글 드라이브, Notion, 마이크로소프트 원드라이브와 같은 데이터 소스를 ZenoChat에 통합하고 쿼리를 통해 데이터를 유용한 정보와 인사이트로 변환할 수 있습니다. ZenoChat 지식창고를 사용하는 방법은 다음과 같이 간단하고 직관적입니다:

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