The fast-growing, tremendous amount of data, collected and stored in large and numerous data repositories, has far exceeded our human ability for understanding without powerful tools.
거대하고 수많은 데이터 저장소에 수집되고 저장된, 빠르게 증가하는 엄청난 양의 데이터는 강력한 도구 없이 이해할 수 있는 우리 인간의 능력을 훨씬 넘어섰다.
As a result, data collected in large data repositories become “data tombs” — data archives that are hardly visited.
그 결과, 거대한 데이터 저장소에 수집된 데이터는 거의 방문되지 않는 데이터 보관소인 ‘데이터 무덤’이 된다.
Important decisions are often made based not on the information-rich data stored in data repositories but rather on a decision maker’s instinct, simply because the decision maker does not have the tools to extract the valuable knowledge hidden in the vast amounts of data.
중요한 결정들이 종종 데이터 저장소에 저장된 정보가 풍부한 데이터가 아니라 오히려 의사 결정자의 직관에 근거하여 내려지는데, 이는 단지 의사 결정자가 방대한 양의 데이터 속에 숨겨진 귀중한 지식을 추출할 수 있는 도구를 가지고 있지 않기 때문이다.
Efforts have been made to develop expert system and knowledge-based technologies, which typically rely on users or domain experts to manually input knowledge into knowledge bases.
전문가 시스템과 지식 기반 기술을 발전시키기 위한 노력이 있어 왔는데, 그것들은 일반적으로 사용자나 분야별 전문가들이 지식을 ‘수동으로’ 지식 기반에 입력하는 것에 의존한다.
However, this procedure is likely to cause biases and errors and is extremely costly and time consuming.
그러나, 이러한 절차는 편향과 오류를 일으키기 쉽고 비용과 시간이 많이 소요된다.
The widening gap between data and information calls for the systematic development of tools that can turn data tombs into “golden nuggets” of knowledge.
데이터와 정보 사이의 점점 더 벌어지는 격차는 데이터 무덤을 지식의 ‘금괴’로 바꿀 수 있는 도구의 체계적인 개발을 요구한다.
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