정보 관리와 지식 관리의 차이

귀사의 데이터는 가장 가치 있는 자산 중 하나입니다. 그러나 현금과 같은 자산과 달리, 데이터는 양이 늘어난다고 해서 항상 가치가 증가하는 것은 아닙니다. 데이터를 의미 있는 방식으로 활용할 수 있도록, 올바르게 수집하고, 저장하며, 보호하고, 정제하고, 적절히 노출해야 합니다.

이에 따라 점점 더 많은 기업들이 정보 관리에서 knowledge management systems로 전환하려 하고 있습니다. 하지만 지식 관리와 정보 관리의 정확한 차이점은 무엇일까요? 정보 관리에서 가져와 활용할 수 있는 개념과 용어가 있다면, 이를 통해 조직이 지식 관리를 효과적으로 구현하는 데 도움이 될 수 있을까요?

이 글은 데이터 관리와 지식 관리에 대해 여러분이 가질 수 있는 이러한 질문 및 기타 주요 질문들에 대한 답을 제공합니다.

정보 관리는 무엇인가요?

정보 관리는 정보를 수집하고, 관리하며, 배포하는 실천입니다. 데이터는 다양한 출처에서 수집될 수 있으며, 여러 형식으로 제공될 수 있습니다. 그 다음에는 관련 규정과 정책을 모두 충족하는 동시에 권한이 있는 직원이 쉽게 접근할 수 있도록, 체계적이고 구조화된 방식으로 데이터를 안전하게 저장해야 합니다. 강력한 information governance 는 효과적인 정보 관리에 필수적입니다.

지식 관리란 무엇인가요?

데이터는 얼마나 안전하게 관리하든, 조직의 데이터이든 간에 비즈니스에 가치를 제공하는 데 사용될 때에만 그 가치가 증명됩니다. 다시 말해, 유용한 지적 자본이 되려면 비트와 바이트를 정보로 전환해야 합니다. 바로 지식 관리란 바로 지식을 수집하고, 배포하며, 효과적으로 활용하는 과정입니다.

이 정의를 보면 knowledge management 가 정보 관리와 매우 비슷하게 들릴 수 있지만, 여기서 “지식”은 수집된 데이터에서 사실을 단순히 추출하는 것을 넘어서는, 처리된 형태의 정보라는 의미입니다. 지식 발견은 정보의 적용에 초점을 둡니다. 지식 창출은 사람들이 정보를 더 유용한 형태로 다듬어 만드는 과정에서 일어납니다.

대부분의 조직에는 명시적 지식과 암묵적 지식이 모두 존재합니다. 명시적 지식은 사실, 사례, 지침 등으로 정형화하여 코드화할 수 있으며, 지식 공유 파이프라인을 통해 게시되거나 다른 방식으로 배포될 수 있는 지식입니다. 암묵적 지식에는 기록하기가 더 어려운 통찰과 직관이 포함됩니다. 명시적 지식은 보통 정보 중심인 반면, 암묵적 지식은 그렇지 않습니다. 이 둘은 함께 조직의 경쟁 우위에 핵심이 되는 지식 기반을 구성합니다.

지식 관리와 정보 관리의 차이

지식 관리와 정보 관리를 구분하는 가장 쉬운 방법은 지식 관리는 사람을 중심으로 하는 반면, 정보 관리는 프로세스를 중심으로 한다고 말하는 것입니다. 또한 정보 관리는 객관적인 사실에 초점을 두는 반면, 지식 관리는 의견과 직관까지도 함께 반영한다고 할 수 있습니다.

여기에는 지식 관리와 정보 관리의주요 차이점이 더 있습니다:

정보 관리:

• 정보의 명시적 특성을 강조합니다: 사실, 수치 및 기타 객관적인 데이터
• 짧은 기간 내 정량적으로 측정할 수 있습니다
• 복제하기 쉽습니다
• 기술 기반입니다

지식 관리:

• 커뮤니케이션, 관리 프레임워크, 조직 문화, 조직 구조 등 기업의 모든 측면을 포함합니다
• 시간이 지남에 따라 개인과 팀의 행동과 업무 방식이 변화한 정도로 측정됩니다
• 회사 고유의 혁신으로 이어집니다
• 사람 중심입니다

핵심 프로세스

지식 관리에는 네 가지 주요 프로세스가 있습니다:

• 지식 발견 — 데이터에서 새로운 정보를 추출하는 것
• 지식 포착 — 암묵지의 정보를 형식지로 전환하는 것
• 지식 공유 — 다른 사람들과 지식을 공유하는 것
• 지식 적용 — 작업을 수행하기 위해 지식을 활용하는 것

핵심 기술

단 하나의 소프트웨어로 전체 지식 관리 프로세스를 모두 지원할 수는 없습니다. 작업 유형에 따라 서로 다른 도구가 필요합니다. “Knowledge Management Tools” blog에 따르면, 대부분의 도구는 아홉 가지 범주로 분류할 수 있습니다:

• 그룹웨어 시스템
• 인트라넷과 엑스트라넷
• 데이터 웨어하우징, 데이터 마이닝 및 OLAP
• 의사결정 지원 시스템
• 콘텐츠 관리 시스템
• 문서 관리 시스템
• 인공지능 도구
• 시뮬레이션 도구
• 시맨틱 네트워크

이러한 모든 도구는 지식과 정보가 적절하게 분류되고 태그가 지정되어 있는 데 의존합니다. 따라서 데이터 검색 및 분류를 위한 기술도 필요합니다. 일부 지식 관리 도구는 이와 같은 기능의 일부를 제공하기도 하지만, 목적에 맞게 구축된 솔루션은 더 견고하고 정확한 결과를 제공할 것입니다.

결론

지식 관리와 정보 관리는 범위와 목적에서 차이가 있지만, 둘 다 현대 조직에 필수적입니다. 핵심 핵심 프로세스는 보안과 규정 준수를 보장하면서 데이터와 지식을 분류하고 범주화하여, 검색 가능하고 다시 찾아올 수 있도록 만드는 것입니다.