반응형
데이터 리터러시는 ‘data(데이터)’와 ‘literacy(읽고 쓰는 능력)’의 합성어로,
👉 데이터를 읽고, 해석하고, 분석하며, 활용할 수 있는 능력을 말합니다.
📘 즉, 단순히 데이터를 보는 데에서 그치지 않고,
문제 해결이나 의사결정에 필요한 정보를 데이터로부터 이끌어낼 수 있는 능력입니다.
🏠 실생활에서의 데이터 리터러시 예시
사례설명
| 📊 가계부 분석 | 월 지출 데이터를 분류하고 소비 습관을 파악함으로써 절약 전략을 세움 |
| 🛍️ 소비자 선택 | 제품 후기 수와 별점 평균 데이터를 보고 신뢰할 수 있는 제품을 고름 |
| ⛅ 날씨 앱 활용 | 날씨 변화 데이터를 확인하여 옷차림이나 외출 계획 조정 |
| 📰 뉴스 통계 해석 | 뉴스 속 통계 자료를 비판적으로 분석하여 여론에 휘둘리지 않음 |
| 📱 SNS 인사이트 분석 | 좋아요·댓글 데이터를 바탕으로 인기 게시물 유형 파악 |
잡코리아 / 사람인 / 원티드
- https://www.jobkorea.co.kr 등
- 🔹 데이터 분석 관련 채용 공고 연계 가능
- 💡 “데이터 리터러시 → 직업 연결” 흐름 유도 가능
📜 데이터 3법 (대한민국 기준)
"데이터 3법"은 2020년 1월 국회를 통과한 데이터 경제 활성화를 위한 핵심 법률 세트입니다.
- 개인정보 보호법 개정
👉 개인정보를 안전하게 보호하면서도 데이터 활용을 용이하게 함. - 정보통신망법 개정
👉 개인정보의 통합적 관리체계 구축. - 신용정보법 개정
👉 가명정보를 통한 데이터 결합 및 분석 허용 → 금융/비금융 데이터 융합 가능.
이 3법은 데이터 기반 산업 활성화를 위한 중요한 기반이 되었으며,
데이터 리터러시의 실천에도 중요한 제도적 역할을 하고 있읍니다.
반응형