Abstract
The representative method to efficiently manage the organization's data is to avoid data duplication through the promotion of sharing and reusing existing data. The systematic structuring of existing data and efficient searching should be supported in order to promote the sharing and reusing of data. Without regard for these points, the data for the system development would be duplicated, which would deteriorate the quality of the data. Data taxonomy provides some methods that can enable the needed data elements to be searched quickly with a systematic order of managing data. This paper proposes that the Origin data taxonomy method can best maximize data sharing, reusing, and consolidation, and it can be used for Meta Data Registry (MDR) and Semantic Web efficiently. The Origin data taxonomy method constructs the data taxonomy structure built upon the intrinsic nature of data, so it can classify the data with independence from business classification. Also, it shows a deployment method for data elements used in various areas according to the Origin data taxonomy structure with a data taxonomic procedure that supports the proposed taxonomy. Based on this case study, the proposed data taxonomy and taxonomic procedure can be applied to real world data efficiently.
조직의 데이터를 효과적으로 관리하는 대표적 방법은 기존 데이터의 공유와 재사용을 촉진하여 데이터의 중복 생산을 방지하는 것이다. 데이터 공유와 재사용의 촉진을 위해서 기존 데이터의 체계적 구조화와 효율적인 검색이 지원되어야 한다. 이러한 점이 고려되지 않은 조직간 단절된 데이터 개발은 데이터 중복을 양산하고 데이터의 품질을 저하시킨다. 데이터 분류는 관리하는 데이터에 대한 체계적 정리로 원하는 데이터 요소의 빠른 검색을 가능하게 한다. 본 논문에서는 데이터 공유, 재사용과 통합을 극대화하고 MDR과 시멘틱 웹에서 효과적으로 사용될 수 있는 본질기반 데이터 분류 방법론을 제안한다. 본질기반 데이터 분류 방법론은 데이터 본질을 기반으로 데이터 분류 구조를 구성하여 업무분류에 독립적인 데이터 분류가 가능하다. 또한 제시된 데이터 분류 구조를 지원하는 데이터 분류 절차를 제시하여 다양한 데이터 요소들을 데이터 분류 구조에 따라 배치하는 방법을 보인다. 사례연구에서는 제안된 데이터 분류 구조와 데이터 분류절차가 효과적으로 실제에 적용 될수 있음을 보였다.
