오늘날 정보화 사회에서 경쟁하는 기업들에 있어서 데이터품질 저하는 기업경쟁력 하락과 새로운 비용창출이라는 부정적인 영향요인으로써 작용하고 있다. 이러한 데이터품질 저하의 문제를 해결하기 위해 데이터품질에 대한 많은 선행연구들이 진행되어 왔으며, 데이터품질의 측면 중 결과적 이고 현상적인 품질개념인 데이터 값의 품질과 데이터서비스의 품질에 대해 주로 연구되어 왔다. 이에 반해 본 연구에서는 원인적인 데이터품질 개념인 데이터의 구조적 품질을 메타데이터 관리의 관점에서 연구하였으며, 이를 통해 평가와 개선을 위한 관리의 관점이 적용된 데이터품질관리 성숙도모델을 제시하였다. 또한 본 연구에서 제시한 데이터품질관리 성숙도모델의 타당성 검증을 위해 데이터품질 관리단계가 성숙될수록 데이터품질수준이 높아지게 된다는 것을 실증적으로 검증하였다.
본 연구는 공공데이터 품질관리 모델, 빅데이터 품질관리 모델, 그리고 연구데이터 관리를 위한 데이터 생애주기 모델을 분석하여 각 품질관리 모델에서 공통적으로 나타나는 구성 요인을 분석하였다. 품질관리 모델은 품질관리를 수행하는 객체인 대상 데이터의 특성에 따라 생애주기에 맞추어 혹은 PDCA 모델을 바탕으로 구축되고 제안되는데 공통적으로 계획, 수집 및 구축, 운영 및 활용, 보존 및 폐기의 구성요소가 포함된다. 이를 바탕으로 본 연구는 연구데이터를 대상으로 한 품질관리 프로세스 모델을 제안하였는데, 특히 연구데이터를 대상 데이터로 하여 서비스를 제공하는 연구데이터 서비스 플랫폼에서 데이터를 수집하여 서비스하는 일련의 과정에서 수행해야하는 품질관리에 대해 계획, 구축 및 운영, 활용단계로 나누어 논의하였다. 본 연구는 연구데이터 품질관리 수행 방안을 위한 지식 기반을 제공하는데 의의를 갖는다.
이 연구는 우리나라 정부의 공공데이터 공개 제도에 따른 공공데이터 품질관리체계를 이해하고, 공공기관이 신뢰성 있는 데이터를 위해 품질 점검을 시행하면서도 효과적인 관리를 하기 위한 방안에 관한 것이다. 공공데이터법과 공공데이터 품질관리체계를 이해하고, 저품질 공공데이터의 오류와 발생원인에 대해 알아본다. 오류 데이터 분석을 통한 보안위협에 따른 위험 분류를 통해 효과적인 대응방안을 도출하는 것을 목표로 한다. 이를 위해 공공데이터를 데이터 품질 점검하여 도메인별 오류데이터를 살펴보고, 오류데이터 발생원인에 대한 분석을 통해 보안위협과 공공데이터를 사용하는 사용자 측면과 기관 측면의 보안 문제를 분류하였다. 분류된 오류 발생원인별 보안문제를 기준으로 데이터 품질관리를 통한 개선방향을 제시하고, 품질관리 오류 개선방향별 데이터보안 정책별 보안기술을 비교 정리하여, 데이터 보안기술을 통한 품질관리 오류 개선 연계 대응방안을 제안하였다.
데이터 품질 기준은 반드시 현업의 입장에서 바라봐야 하며, 현업의 마인드가 데이터 품질에 가장 결정적인 영향을 미친다. 이에 따라 데이터 품질을 향상시키기 위해서는 현업이 데이터 품질 관리에 직접 참여할 수 있는 연구가 필요하다. 본 연구에서는 데이터 값(Data Value)에 대한 데이터 오너 (Owner)를 부여하여 데이터 품질 오류 시 현업이 직접 데이터 품질 관리 프로세스에 참여 할 수 있는 방안을 제시하였다. 데이터 품질 관리 프로세스는 데이터 품질 대상 및 기준을 정의하고 측정, 분석, 개선하는 방법이다. 본 연구에서 제시한 데이터 오너 관리 방안은 보다 효율적인 데이터 품질 관리 프로세스를 개선 시킬 수 있을 것이다.
데이터품질관리에 대한 인식과 수요가 증가하고 있다. 그러나 데이터품질관리를 수행하기 위해서는 고려해야 할 사항들이 많아짐에 따라 보다 효과적이고 경제적인 데이터품질관리를 위해 새로운 방안이 모색되고 있다. 데이터품질관리 어플라이언스의 구성은 데이터베이스, 서버, 스토리지, 솔루션으로 이루어져있다. 시스템 구성의 용이성뿐만 아니라 추후 사용자의 관리와 유지보수 체계도 단일화 되어 현재의 시스템보다 사용자의 만족도가 상승할 것으로 판단된다. 본 연구에서는 효율적인 데이터품질관리를 위한 데이터품질관리 어플라이언스의 구성과 체계에 대해 분석하였다.
고객 데이터 중심의 통합을 근간으로 하는 CRM을 추진하면서 데이터 품질은 필수적인 선결과제로 인식되고 있어, 데이터 품질 개선을 위해 데이터, 데이터구조, 데이터관리프로세스를 대상으로 활발한 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 데이터 품질 개선을 위해 표준화를 통한 데이터구조에 대한 품질관리 모델을 제안하고, 제시한 모델을 적용하여 기존 시스템의 관리 항목을 현저히 감소시켜 데이터구조의 품질을 개선하고 데이터구조 표준화 관리 시스템을 통하여 지속적인 개선이 가능하도록 하였다.
국방부 또는 공공기관에서 관리하는 모든 데이터베이스 및 시스템의 데이터는 일정 품질 이상 보장하는 것이 원칙이나 대부분 다수의 정보시스템을 구축·운영하기 때문에 현실적으로 모든 시스템에 대한 데이터 품질관리는 한계가 있다. 국방데이터는 업무의 특성상 공개되지 않는 데이터가 대부분이고 군에서 업무의 필요 및 중요도에 따라 전략적으로 개발되거나 통합되어 관리하는 시스템이 많다. 또한, 무기체계에서 발생하는 센서데이터, 비정형데이터, 인공지능 학습데이터 등 데이터 품질관리가 필요한 다양한 유형의 많은 데이터가 축척되고 생성되고 있다. 그러나, 국방데이터를 위한 데이터 품질관리 가이드 및 품질관리 대상 선정에 대한 가이드가 부재한 상황이고, 공공데이터 품질관리 매뉴얼의 기준에 따라 국방데이터의 품질관리 대상 데이터베이스 및 시스템을 선정하기에는 선정 기준이 모호하며 실무 담당자에 의존적이다. 따라서, 본 논문에서는 국방데이터의 품질관리를 위한 대상 체계 선정 기준에 대하여 제안하며, 제안한 선정기준들과 기존 매뉴얼의 선정기준과의 관계성에 대하여 기술한다.
많은 기업에서 애써 외면하려고 하는 데이터의 품질이 비즈니스에 미치는 영향을 생각해 본 적이 있는가? 이 글에서는 데이터 품질을 평가하기 위한 요소와 현재 접근되고 있는 데이터 품질 관리의 한계점, 그리고 품질관리 프로젝트의 어려운 점을 분석해보며 이를 극복하기 위한 프레임워크를 제안한다.
전자거래가 보편화 되고 전자카탈로그 데이터의 양이 증가하면서 데이터 품질을 관리할 수 있는 체계적인 접근 방법이 필요해지고 있다. 이러한 필요성에 따라 여기서는 프로세스 기반의 전자카탈로그 데이터 품질관리 프레임워크를 제시한다. 이것은 기업이나 조직 의 전자카탈로그 시스템의 기대를 만족시키기 위해 지속적으로 수행하는 데이터 관리 및 개선 활동에 대한 방법이다. 이 프레임워크에서는 품질관리를 위한 대상이 데이터, 데이터 품질관리 항목, 데이터 품질관리 프로세스의 세 가지로 구분된다. 세 가지 관리 대상은 다시 관리조직의 레벨인 총괄데이터 책임자, 데이터 관리자, 사용자에 따라 세분화 되어 제시된다.
최근 기업의 각 업무가 정보화 되면서 부문별, 업무별 정보시스템의 데이터 간에 심각한 중복성과 불일치성의 문제가 대두되면서 데이터 품질관리에 관심이 집중되고 있다. 본 연구는 실제로 데이터 표준 관리와 데이터 요구사항 관리를 통매 데이터 품질 관리 프로세스를 개선한 사례를 제시함으로써 데이터 품질 향상을 위해 노력하는 타 기업들에게 도움을 주고자 하였다. 또한, 개선된 데이터 품질 관리 프로세스에 대한 다차원적인 평가로서 데이터 품질, 생산성, 고객만족도, 조직 및 문화의 측면에서 정성 적이고 정량적인 지표를 통한 개선효과를 살펴보고 평가함으로써 제안된 프로세스에 의해 품질수준이 향상되었음을 검증하였고 평가 분석을 통한 시사점을 도출하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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