Abstract
The quality of the data is the most basic prerequisite for effective use of data. Problems and the resulting loss due to error data has emerged using case studies and a number of, to a national, quality certification system of the data has been enforced, you must manage to generate data study on the method for selecting the point of view of an organization's data CTQ is a very unsatisfactory state of affairs. Selected CTQ main data is subject to quality control in the organization, to develop criteria for CTQ data side of the business and IT so that it can be managed in a systematic manner, the proposed model, to filter the data accordingly presented in detail how to manage enterprise-wide CTQ data that can be quantified Te. By utilizing SPSS, factor analyzes, for which I used the AHP method for quantification. In particular, we present a framework of management measures along the maturity of the data in the organization due to the enforcement of authentic quality certification system of DB, utilizing the CTQ-DSMM model readily applicable to practice.
데이터의 품질은 효율적인 데이터 활용을 위한 가장 기본적인 전제이다. 수많은 연구와 사례를 통해 오류 데이터로 인한 손실과 그로 인한 문제점들이 대두되고 있고, 국가적으로는 데이터 품질 인증제도가 시행되고 있으나 데이터를 생성하고 관리해야 하는 조직 관점의 CTQ 데이터 선정 방법에 대한 연구는 극히 미흡한 상황이다. 본 모델은 조직에서 품질관리 대상이 되는 주요 CTQ 데이터를 선정하여 체계적으로 관리할 수 있도록 업무 및 IT측면의 CTQ 데이터의 기준을 수립하고 그에 따라 데이터를 선별하여 계량화 할 수 있게 있는 전사적 규모의 CTQ 데이터 관리 방법을 구체적으로 제시하였다. 이를 위해 SPSS를 활용하여 요인분석을 수행하고, 계량화를 위해 AHP 방법론을 사용하였다. 특히, DB 품질인증제도의 본격 시행에 따라 실무 적용에 용이하도록 CTQ-DSMM 모델을 활용한 조직 내 데이터 성숙도 관리 방안의 틀도 함께 제시하였다.