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안녕하세요, 친절한 AI 미정입니다 🙂
이번시간에는 인공지능과 함께 떠오르고 있는 ‘빅 데이터’를 이해하기전에,
‘데이터’를 이해하는 시간을 가져보겠습니다.
데이터란 무엇이며, 데이터에서 부터 무엇을 얻을 수 있길래 데이터를 중요하게 생각하는지 함께 알아보아요!
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Database/Data | 데이터란 무엇인가?
데이터는 신호,기호,숫자,문자 등으로 기록되며, 정보를 위한 기초적인 자료를 말한다. 데이터는 가공을 거치지 않으면 정보라는 단위가 되지 못한다.
Source: mchaemil.github.io
Date Published: 4/18/2021
View: 9507
데이터 – 해시넷 위키
데이터(data)란 어떤 값을 포함하고 있는 가공되지 않은 1차 자료를 말한다. ‘데이타’가 아니라 ‘데이터’가 올바른 표기법이며, 자료(資料)라고도 …
Source: wiki.hash.kr
Date Published: 10/15/2021
View: 7257
데이터란 무엇인가? 데이터와 정보의 개념 차이 – MrLazyDev
쉽게 말해, 데이터는 사실을 나타내는 수치라고 할 수 있다. 데이터는 수, 영상, 단어 등의 형태로 단위로, 연구나 조사 등의 바탕이 되는 재료를 …
Source: mrlazydev.tistory.com
Date Published: 12/29/2022
View: 3730
데이터 과학) 4. 데이터란 무엇인가? – ISSUE ROBOT
1. 데이터란 무엇인가? … 일반적으로 데이터는 관심 있는 어떤 주제에 대해서 수집된 구조화된 정보(organized information)로 정의할 수 있다. 여기서 …
Source: data-kkurogi9303.tistory.com
Date Published: 11/8/2022
View: 170
데이터 – 나무위키
1. 일반적인 뜻[편집] · 이론을 세우는 데 기초가 되는 사실. 또는 바탕이 되는 자료. · 관찰이나 실험, 조사로 얻은 사실이나 자료. · 컴퓨터가 처리할 수 …
Source: namu.wiki
Date Published: 11/28/2021
View: 8165
빅데이터(Big Data)란? | 알테어
빅데이터(Big Data)란? · 디지털 환경에서 발생하는 대량의 모든 데이터 · 기존 데이터베이스 관리 도구의 능력을 넘어서 데이터에서 가치를 추출하고 결과 …
Source: blog.altair.co.kr
Date Published: 9/19/2022
View: 4081
1.1 데이터란 무엇인가? – 파프리 블로그
라고 위키피디아는 정의합니다. 한글로 쉽게 풀어 쓰면, 데이터는 사실을 나타내는 수치라고 할 수 있습니다. 예를 들면, 오늘의 날씨 정보에서 오늘 아침 …
Source: plusblog.tistory.com
Date Published: 10/4/2021
View: 7026
데이터란 무엇인가? | zero-base – 제로베이스
데이터의 사전적 정의는 “이론을 세우는 데 기초가 되는 사실. 또는 바탕이 되는 자료”(네이버 사전)라고 합니다. 컴퓨터 용어 사전에는 “프로그램을 운용할 수 있는 형태 …
Source: zero-base.co.kr
Date Published: 2/7/2022
View: 2684
열린 데이터란 무엇인가? – The Open Data Handbook
열린 데이터는 모든 사람이 자유롭게 사용 및 재사용이 가능하며 재배포할 수 있는 데이터이다 – 저작권 표시 및 동일조건 변경 허락의 조건에서. 완전한 오픈 정의_ 는 …
Source: opendatahandbook.org
Date Published: 11/18/2021
View: 326
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- Author: 친절한 AI
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- Date Published: 2020. 4. 21.
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데이터란 무엇인가? – haemil Blog
SELECT emp . hire_date AS 입사년도 FROM employees emp WHERE DATE_FORMAT ( emp . hire_date , ‘%Y-%M-%D’ ) BETWEEN ‘1985-01-01’ AND ‘1986-01-01’ ORDER BY emp . hire_date DESC ; SELECT * FROM employees emp WHERE first_name = ‘Parto’ AND DATE_FORMAT ( emp . hire_date , ‘%Y’ ) = 1990 ;
데이터(data)란 어떤 값을 포함하고 있는 가공되지 않은 1차 자료를 말한다. ‘데이타’가 아니라 ‘데이터’가 올바른 표기법이며, 자료(資料)라고도 한다.
어원 [ 편집 ]
데이터 (data) : 어떤 값을 포함하고 있는 가공되지 않은 1차 자료를 말한다.
(data) : 어떤 값을 포함하고 있는 가공되지 않은 1차 자료를 말한다. 데이터베이스 (database) : 데이터를 모아둔 집합이다. DB 라고 한다.
(database) : 데이터를 모아둔 집합이다. 라고 한다. 데이터베이스 관리 시스템 ( DBMS , database management system) : 데이터베이스를 체계적으로 관리하기 위한 시스템이다.
( , database management system) : 데이터베이스를 체계적으로 관리하기 위한 시스템이다. 정보(情報, information) : 특정한 목적에 맞게 데이터를 정리하여 의미 있는 내용을 이끌어 낸 것을 말한다.
‘데이터’ 혹은 ‘데이타’ 등으로 불리거나 쓰이는데, 옛날에는 ‘데이타’로 많이 표기했고 외래어 표기법으로는 ‘데이타’가 맞으나, 현재는 ‘데이터’로 쓰인다. 국립국어원의 표준국어대사전에는 데이터로 표기했다. 영어권에서도 주요 사전에 실리는 발음은 여전히 /ˈdeɪtə/(데이타)이지만 21세기 들어와서 /ˈdætə/(다다) 또는 /ˈdɑːtə/(다타)라고 읽는 경우가 늘어나고 있다. 구글에 data pronunciation(데이터 발음)을 검색해봐도 dayta가 맞는가 dahta가 맞는가 질문글이 많이 올라와 있다.[1]
Data란 라틴어 단어 Datum의 복수형인 Data에서 유래했으며 라틴어에서 Datum의 뜻은 “present/gift, that which is give, debit”이다. 현재에서도 기본적으로 복수형 취금을 하나 가끔 하나의 고유명사화가 되어서 단수로 취급하는 경우도 있다.[1]
용어 정의 [ 편집 ]
이론을 세우는 데 기초가 되는 사실. 또는 바탕이 되는 자료
관찰이나 실험, 조사로 얻은 사실이나 자료
컴퓨터가 처리할 수 있는 문자, 숫자, 소리, 그림 따위의 형태로 된 자료
데이터는 정보(information)가 아니고, 데이터를 가공해 얻은 것이 정보
연구방법론의 용어 [ 편집 ]
연구에 직간접적으로 이용되는 일체의 자료이다. 어떤 연구의 결과가 얼마나 유용할지는 그 자료의 질적 적절성이 중요하다. 또한 연구에 필요한 정보들을 수집하는 과정을 가리켜서 자료수집이라고 부른다. 자료수집에는 사례연구법(case study), 질문지법(survey), 참여관찰법(observation/participation), 면접법(interview), 실험법(experiment) 등이 있다.[1]
장 점 자료 수집 방법 단 점 통계 처리 쉽고 자료 분석 용이 ← 질문 지법 → 문맹자에게 실시 곤란 과학적 연구 가능 ← 실험법 → 윤리적 문제 발생 깊이 있는 자료 수집 ← 면접법 → 비용이 많이 들고 표본을 구하기 어려움 현장강 있는 생생한 자료 수집 ← 참여 관찰법 → 예상치 못했던 변수의 통제 곤란 시간과 공간의 제약 극복 ← 문헌 연구법 → 문헌의 신뢰성이 낮으면
연구의 신뢰성이 떨어짐
종류 [ 편집 ]
L 자료: 생애 데이터
한 대상의 통상적 정보를 알 수 있는 자료 특히 특정 개인을 대상으로 한 임상 장면에서 많이 사용 생활기록부, 범죄이력, 신용정보, 졸업증명, 병력조회 등이 이에 해당됨 객관화된 자료이지만, 이용에 한계 존재[2]
O 자료: 관찰 데이터
숙련된 관찰자 혹은 대상을 잘 아는 관계자, 친지 등이 제공하는 자료 면접법, 참여관찰법 등을 통해 확보 가능 주변 사람들의 증언이나 CCTV 영상 자료 역시 O-자료에 속함[2]
T 자료: 검사 데이터
실험적 절차를 거치거나 표준화된 검사를 통해 얻어진 데이터 대중매체에서 과학자 인물들이 손에 들고 있는 도표들도 대부분 T-자료 가장 객관적이고 질 좋은 자료이지만, 현실적으로 접해보기는 그다지 쉽지 않음 자료를 확보하는 과정에서 연구윤리 문제 개입[2]
S 자료: 자기보고 데이터
어떤 대상에 대한 정보를 얻을 때 그 대상에게 직접 물어보아 얻은 자료 사람을 대상으로 하므로, 그 분야는 심리학이나 사회학 등에 한정될 수 밖에 없음 매우 흔하게 접할 수 있는 자료로, 흔한 설문조사나 여론조사 등을 통해 얻어짐 “사람은 자신이 자신을 제일 잘 안다”는 전제에 기초해 있으며, 사회적 선망에 의해 답변이 왜곡될 수 있음[2]
컴퓨터의 용어 [ 편집 ]
전산학, 컴퓨터공학에서가 아닌 컴퓨터 사용자들이 사용하는 용어로 프로그램에 부속된 파일, 특히 사용자가 해독할 수 없는 형태의 이진 파일을 데이터라고 부른다.
데이터는 수치화된 크기/규모(magnitude), 개수(quantity), 문자, 또는 컴퓨터에 의해 해석되어 처리되거나 다른 기계, 다른 컴퓨터를 제어할 수 있는 명령어를 나타내는 심볼 등을 뜻하며, 보통 자기 저장매체(플로피디스크, 하드디스크, 카세트 테이프, 오픈릴 테이프, DAT, OMR카드 등), 메모리 저장체(RAM, ROM, 플래시 메모리, SSD 등), 광학 저장매체(CD, DVD, 블루레이, OCR카드, 펀치카드 등), 기계적 저장매체 등에 저장되며 전기 신호의 형태로 전송될 수 있다. Datum은 특정 장소에 저장된 단일 값을 뜻한다.[1]
디지털 데이터 [ 편집 ]
디지털 데이터에서는, 디지털 시스템이기 때문에 당연히 최소 정보 구분 단위가 비트(Bit)이지만, 실제로는 효율성과 편의성을 위해 입출력을 위한 최소 크기는 비트 8개의 모임인 바이트(Byte)나, CPU가 한 번에 처리할 수 있는 워드(Word) 단위가 된다.[1]
프로그램 데이터 [ 편집 ]
프로그램은 컴퓨터가 해석하여 실행할 수 있는 명령을 나타내는 심볼 데이터의 모임이다. 근본적으로 컴퓨터라는 기계는 데이터의 형태로 표현된 일련의 명령어에 따라 동작하도록 설계되었다. 사실상 프로그램에서 실행이 되는 명령어(코드)와 직접 실행이 되지 않는 부분이 저장되는 형태나 방식이 완전히 동일하다. 따라서 다른 기계나 컴퓨터를 제어할 때, 정보를 통신하는 방법이 하드웨어적으로 한 가지만 존재해도, 직접 실행되는 부분과 부가적인 부분이 동일하게 표현되기 때문에, 이론상으로는 문제 없이 이것들을 제어하는 프로그램을 만들 수 있다.[1]
프로그래밍 데이터 [ 편집 ]
프로그래밍에서 컴퓨터가 실행하는 명령어 부분을 Text라고 부르고, 프로그램이 참조하는 숫자 값, 이진 값, 또는 문자 값, 변수 등이 저장되는 부분을 Data라고 구분하기도 한다. 어셈블리어나 유닉스에서 이와 같이 구분하는 것을 볼 수 있다.[1]
경영학의 용어 [ 편집 ]
2010년대 이후 각광받고 있는 개념으로, 이 시대를 업계에서는 데이터의 시대라고 부르기도 하며, 일부는 산업혁명 4.0이라고 부르기도 한다.[1]
데이터 유통 분야 [ 편집 ]
데이터 팩토리(data factory)라는 새로운 개념의 회사들이 생겨났는데, 다른 말로는 데이터 뷰로(data bureau)라고 불리기도 한다.
가치 있는 데이터들을 수집, 저장, 가공, 통합하여 재판매하는 일을 주로 하고 있다.
엡실론(Epsilon), 액시엄(Acxiom), 이쿼팩스(Equifax)같은 회사들이 유명하다.
국내에도 KCB, NICE, SK 지오비전, 네이버 등이 데이터 팩토리로 불릴 수 있다.[2]
금융 분야 [ 편집 ]
데이터 생태계라 하여 콜렉터, 브로커, 유저로 나누어지는 순환구조를 가정
데이터는 판매자가 과저 판매했던 데이터가 이후 특정 “사인(sign)”을 달고 판매자에게 되돌아오는 식으로 구성
데이터 소비자는 구입한 데이터에 자신의 내부 데이터를 융합시켜서 활용되고,
그러한 경제활동을 통해서 데이터 판매자에게 가치 있는 데이터가 다시 전달되는 형태[2]
데이터의 종류 [ 편집 ]
레코드 데이터 [ 편집 ]
데이터 마이닝에서 가장 많이 사용되는 데이터 형태로 대개 flat 파일 형태로 저장된 데이터 세트
레코드(Record)의 모음으로 구성
각 레코드는 고정된 수의 속성으로 구성
트랜잭션 데이터 [ 편집 ]
구매자와 구매 물품목록 형태로 이루어진 데이터 세트
장바구니 데이터(Market Basket Data)라고도 불림
데이터 행렬 [ 편집 ]
모든 속성이 수치 형태의 값을 가지는 행렬 형태의 데이터 세트
일반적으로 데이터의 행은 개체, 열은 속성을 나타냄
패턴 행렬(Patten Matrix)이라고도 불림
희박한 데이터 행렬 [ 편집 ]
데이터 행렬의 특별한 경우
문서의 경우에는 용어 벡터(term vector)형태로 표현 가능
그래프 데이터 [ 편집 ]
데이터 개체 간의 관계나 데이터 자체를 그래프로 표현하는 경우에 사용하는 데이터 세트
순서 데이터 [ 편집 ]
데이터 개체의 속성이 시간 또는 공간적인 순서와 연관되는 데이터 세트
연속 데이터 [ 편집 ]
트랜잭션 데이터에서 시간 성분을 추가적으로 고려한 것
고객의 시간에 따른 구매 경향 예측과 같은 응요에서 사용될 수 있음
서열 데이터 [ 편집 ]
데이터 개체들 사이에 순서가 존재하는 데이터
시계열 데이터 [ 편집 ]
연속 데이터의 특수한 경우
시간에 따른 속성의 변화를 관찰한 데이터 집합
공간 데이터 [ 편집 ]
위성 사진 분석 데이터와 같이 각 데이터 개체가 공간 상의 위치 정보와 연관이 되는 데이터 집합
예) 지구 상의 지점에 따른 온도
빅데이터 [ 편집 ]
빅데이터는 기존 데이터베이스 관리도구의 능력을 넘어서는 대량(수십 테라바이트)의 정형 또는 데이터베이스 형태가 아닌 비정형의 데이터 집합조차 포함한 데이터로부터 가치를 추출하고 결과를 분석하는 기술이다. 기존의 데이터는 일정한 형식에 맞게 정리하여 체계적으로 관리할 수 있었으나, 소셜 네트워크 서비스(SNS), 자율주행 자동차, 기타 각종 기계장치 등에서 생성된 방대한 양의 비정형 데이터는 새로운 접근 방법을 필요로 하게 되었다. 빅데이터는 기존의 오라클(Oracle) 등 관계형 데이터베이스 관리 시스템(RDBMS)으로는 분석이 어려워, 새로운 빅데이터 분석 도구가 필요하게 되었다. ‘빅데이타’가 아니라 ‘빅데이터’가 올바른 표기법이다. 빅데이터에 대해 자세히 보기
각주 [ 편집 ]
참고 자료 [ 편집 ]
같이 보기 [ 편집 ]
데이터란 무엇인가? 데이터와 정보의 개념 차이
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데이터란 무엇인가?
데이터라는 말을 들으면 뭔가 알 것 같다. 하지만 데이터라는 것이 진짜 무슨 뜻일까?
가상 공간에 존재하는 어떤 정보를 말하는 것일까?
The term data means groups of information that represent
the qualitative attributes of a variable or set of variables.
쉽게 말해, 데이터는 사실을 나타내는 수치라고 할 수 있다. 데이터는 수, 영상, 단어 등의 형태로 단위로, 연구나 조사 등의 바탕이 되는 재료를 말하는 것으로써 의미를 갖지 않은 원석의 상태를 이야기한다.
데이터 vs 정보
정보와 데이터를 혼용해서 사용하는 경우가 많은데 사실은 완전히 다른 개념이다.
데이터 자체는 그저 사실을 나타내는 수치일 뿐이므로, 이를 활용하기 위해서는 데이터 처리과정을 통해 정제된 정보를 만든다.
데이터 -> processing -> 정보
“정보”라는 것은 그 정보 사용자의 의사결정에 도움이 될 만한 잘 정제된 데이터들이라고 할 수 있다.
요약하자면, 전세계에 존재하는 모든 사물은 정제되지 않은 데이터 광산이고, 모든 사물 속에서 데이터를 추출하면 데이터 원석을 캔 것이 되며, 데이터를 가공하면 정보가 되는 것이다.
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데이터 과학) 4. 데이터란 무엇인가?
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1. 데이터란 무엇인가?
일반적으로 데이터는 관심 있는 어떤 주제에 대해서 수집된 구조화된 정보(organized information)로 정의할 수 있다. 여기서 일반적인 의미의 데이터는 수치, 문자, 그림 등의 표현양식과 관계없이 어떤 주제에 대한 구조화된 정보를 뜻한다. 데이터가 갖는 몇 가지 특징에 대해서 살펴보자.
첫째. 데이터는 구조화되어 있어야 한다. 어떤 조사대상에 대해서 데이터를 수집하고자 한다면 데이터의 분석에 알맞은 일정한 규칙과 형태로 수집되고 정리되어야 한다. 특히 엑셀과 같은 스프레드시트나 SAS, SPSS, R 등의 통계패키지를 이용하여 데이터를 분석하고자 한다면 각각의 소프트웨어에서 규정하는 형태로 데이터가 마련되어 있어야 분석할 수 있다.
둘째. 데이터는 분석과정을 통해서 유용한 정보가 된다. 데이터는 분석과정을 통해서 어떤 주제에 대하여 적절하고, 널리 통용될 수 있고, 깊이 있는 정보가 될 수 있다. 즉, 데이터는 쓸모 있는 정보를 담고 있어야 한다. 그렇지 않으면 분석된 결과는 쓸모없는 것에 불과하게 된다.
셋째. 데이터는 수집되는 것이다. 데이터는 여러 방법으로 수집되는데, 대개 수집된 데이터는 차후의 분석을 위해서 알맞은 형태로 변환하는 과정을 거치게 된다. 일반적으로 데이터는 통계조사나 실험 또는 관측을 통해서 얻어지는데, 경우에 따라서는 이미 존재하는 데이터베이스에서 얻어지기도 한다.
넷째. 데이터는 어떤 주제 또는 관심 있는 주제에 대한 것이라야 한다. 데이터는 어떤 주제에 대한 구체적인 필요에 의해서 얻어진 것이다.
특히 좀 더 세분해서 통계적 데이터(statistical data)를 정의하면, 수치적 계산에 알맞은 또는 수치적 계산을 할 수 있는 데이터를 의미한다. 예를 들어, 어떤 시험에서 학생들이 얻은 점수들은 바로 수치적으로 계산할 수 있는 통계적 데이터인 것이다. 즉, 통계적 데이터란 통계분석을 통해서 좀 더 유용한 결과를 얻을 수 있는 데이터를 의미하는 것이다.
우리가 데이터를 수집하고, 정리하여 분석하는 목적은 다양하지만, 그 중에서 중요한 몇 가지를 정리하면 다음과 같다.
1. 데이터 수집과 분석이 기술적인 목적인 경우이다. 데이터 분석은 어떤 집단의 현상이나 특성 등을 있는 그대로 기술함으로써 자연현상이나 사회현상을 좀 더 정확하게 파악할 목적으로 진행된다.
2. 단순한 현상의 파악에서 한 걸음 더 나아가 어떤 현상의 인과관계를 밝힘으로써 그러한 현상이 왜 나타나게 되었는지를 규명하는 것이다.
3. 데이터를 수집하고 분석함으로써 경제현상이나 사회현상 속에 숨어 있는 법칙성을 발견할 수 있고, 이를 바탕으로 미래상황의 전개를 예측하여 합리적인 의사결정에 도움을 줄 수 있다.
1) 데이터 수집방법
데이터는 일반적으로 관찰, 통계조사, 실험 등을 통해서 수집되는데 표본으로 추출된 조사단위나 실험에서의 실험단위로부터 정해진 측정방법에 따라 측정하여 얻게 된다. 측정은 각각의 조사단위의 어떤 특성을 일정한 기준에 따라 관측하여 각 조사단위에 수치를 부여하는 작업으로 정의할 수 있다. 예를 들어, 표본으로 뽑힌 사람들의 몸무게, 지능 혹은 취업상태 등을 관측하여 수치로 나타낸다면 일종의 측정이라고 할 수 있다. 여기서 측정된 전체 자료를 데이터(data)라고 한다.
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1.1 데이터란 무엇인가?
데이터는
라고 위키피디아 는 정의합니다. 한글로 쉽게 풀어 쓰면, 데이터는 사실을 나타내는 수치라고 할 수 있습니다. 예를 들면, 오늘의 날씨 정보에서 오늘 아침 기온, 습도, 날씨 등등 각각의 수치들은 데이터가 됩니다.
컴퓨터 공학에서는 데이터를 가공( 처리 : Processing )하여 정보를 만듭니다.
“사용자의 의사결정에 도움이 될 만한 잘 정리 된 데이터들.”
데이터는 그냥 사실을 나타내는 수치일 뿐이고, 정보는 사용자의 의사결정에 도움을 주는 가공 된 데이터들의 집합이다.
하지만 데이터 자체로는 큰 의미가 없습니다.예를 들면 날씨를 나타내는 데이터들 ( 기온, 습도, 풍속, 위성사진 등 )은 기상대나 백엽상 등에서 측정 장비로 관측됩니다. 이 데이터는 그저 사실을 나타 낼 뿐이죠. 이제 이 데이터들을 처리하여 정보를 만듭니다. 기상대에서 측정 된 각각의 데이터들을 바탕으로 내일의 날씨를 예보하게 되죠.데이터를 처리하여 나온 결과를 “정보”라고 하는데, 정보란 간략하게 정의하자면이라고 할 수 있습니다. 현실 세계에서 보자면 구름 사진( 데이터 )이 지구과학 교과서에 사용되어 교육용으로 이용( 정보 ) 될 수도 있고, 사진 작품전에 출품( 정보 ) 될 수도 있습니다.컴퓨터는 이런 데이터를 입력 받아서 정보로 만들어 주는 역할을 하는 기계라고 할 수 있습니다.– 요약 —
데이터란 무엇인가?
첫 번째, 데이터는 정보를 구성하는 단위입니다. ‘내일 80%의 확률로 비가 올 거야!’와 같은 유용한 사실을 정보라고 합니다. 이런 정보가 탄생하기 위해선 실제로 많은 데이터가 필요합니다. 기온, 습도, 바람, 구름의 모양 등, 실제 기상청에서는 수많은 센서를 통해 생성된 데이터를 슈퍼 컴퓨터에 넣고 분석하여 강수 확률을 계산해냅니다. 하지만 대부분의 사람들은 비가 올지 말지 궁금한 상황에서 기온과 습도, 바람의 방향과 강도, 구름의 모양 그 작은 정보 단위들은 크게 중요하게 생각하지 않죠. 누군가가 그걸 통해 분석해서 도출한 결과인 ‘강수 확률’을 중요하게 생각하는 것입니다.
두 번째, 정보는 지식을 구성하는 단위입니다. ‘내일 80%의 확률로 비가 올 거야!’라는 정보, ‘내일은 일요일이야!’라는 정보, ‘내일은 6월 3일이야!’라는 정보 등 이런 단편적인 정보들이 있다고 하더라도 ‘내일 운동회를 열어도 될까?’라는 질문에 답할 수는 없을 것입니다. ‘운동회’가 무엇인지에 대한 정보가 없이는 말이죠. 정보는 그 자체로도 유용하고 가치가 있지,만 실제 정보가 가치를 발휘하는 건 적절한 정보들이 모여서 지식으로 활용될 때입니다.
마지막으로, 지식은 지혜를 구성하는 단위입니다. 기업에서 높은 위치에 계신 분들은 정말 많은 정보를 듣습니다. 경쟁사의 정보, 트렌드에 관한 정보, 나라 정책에 대한 정보들이 홍수처럼 밀려들 것입니다. 그 어떤 정보들도 ‘내년 상반기부터 비용이 좀 더 들더라도 구매처를 다변화하자.’라는 결론을 내려주진 않습니다. 그 모든 정보를 조합해서 본인의 지식과 경험을 버무린 끝에 얻어 내는 결론인 것이죠. 지식을 바탕으로 미래를 내다보는 좋은 결정을 하는 사람을 우리는 ‘지혜가 있는 사람’이라고 합니다.
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