Purpose: The purpose of this study is to design a system for quality management and improvement of overall public services. Methods: Literature Review, Framework Design Method, Case Studies Analysis Results: Public Service Quality Management Principles, Definition of Public Services Quality Management Areas, Quality Management Guidelines, Service Quality Management Tools Conclusion: In this study, a study case of the public service quality management framework, which is a system that supports overall quality management and continuous quality improvement of public services, is presented. The management system was designed based on the existing research results and domestic and foreign cases of public service standardization, targeting the entire public service.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.27
no.12
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pp.189-195
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2022
The Korean government has made it a major national task to contribute to the revitalization of the creative economy, such as creating new industries and jobs, by encouraging the private opening and utilization of public data. The Korean government is promoting public data quality improvement through activities such as conducting public data quality management level evaluation for high-quality public data retention. However, there is a difference in diagnosis results depending on the understanding and data expertise of users of the public data quality diagnosis tool. Therefore, it is difficult to ensure the accuracy of the diagnosis results. This paper proposes a public data quality management level evaluation domain rule mapping model applicable to validation diagnosis among the data quality diagnosis standards. This increases the stability and accuracy of public data quality diagnosis.
KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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v.2
no.4
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pp.251-266
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2013
By the progress of informatization, the data which is involved in the administration and public organizations are increased the requestion of the utilization. Nevertheless most of the agencies could not actively participate in sharing and opening the data to the public because of data quality problems. The purpose of this study is to verify the relationship for data quality, managerial and organizational factors which is to derive at the level of the organization's data quality management success factors suggested in previous studies, and the acceptance of the organization's quality management. The result identify that organizational factors, organization's data quality management encouragement and support, give effect data quality through the acceptance of data quality management. However, managerial factors was no effect the data quality management acceptance. This study than managerial approach when considering the quality control for the public organizations, in the early days of the current situation of a company-wide consensus was required, as well as directly to the level of quality factors affecting the quality of acceptance is presented to derive but has significance.
The objective of the study was to empirically assess the practice of quality management among employees of Malaysian public hospitals at the district, state and national level hospitals. Comparative analysis on the practice of quality management was made among the three groups of hospitals. Self-administered questionnaire was the main method of data collection. Twenty-three public hospitals throughout Peninsular Malaysia participated in the survey. Practice of quality management was found to be significantly higher in district hospitals than in the national referral centre, which is based in the capital city of Kuala Lumpur. However, there was no significant difference in perception of implementation outcome between the three levels of hospitals. Among the factors of quality management, teamwork was found to be significantly higher in district hospitals than in state hospitals and the national referral centre. Leadership and management commitment was found to be significantly higher in district and state hospitals than in the national referral centre. The effect of organizational structure could have an effect on practice of quality management.
Public data open is one of the important tasks of Korea Government 3.0. By making open data available to the private sector, the goal is to create jobs, increase innovation and improve quality of life. Public data open is a policy that emphasized its importance worldwide. Open data should have adequate quality in order to achieve the object of the public. However, there are open data's quality problems due to the lack of data quality management and standardization. The purpose of this study is to derive data characteristics of public open data from existing researches. In addition, the model was modified and verified through a survey targeting the experts on public open data. The study indicates that public open data's quality characteristics as publicity, usability, reliability, suitability. This study is significant in that it suggests quality characteristics to improve the data quality and promote utilization of the open data.
The Korean government developed an organizational maturity model for public data quality management based on international standards to evaluate the data quality management level of public organizations, However, as the model has too many indicators to apply on the site, a new model with reduced number of indicators is proposed in this paper. First, the number of processes is reduced by integrating and modifying the processes of the previous model. Second, a new maturity evaluation method is proposed based on capability levels focused on the activity, not on the process. Third, the maturity level of public data quality management is represented by five discrete levels or real values of 1 through 5. Finally, characteristics of the proposed model are compared with those of the previous model.
Kim, Sunho;Lee, Changsoo;Chung, Seungho;Kim, Hakcheol;Lee, Changsoo
Informatization Policy
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v.22
no.1
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pp.28-46
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2015
Although the demand for the use of public data increases in accordance with the expansion of Government 3.0, the poor level of data quality and its management currently implemented is becoming obstacles to opening data to the public. To improve the efficiency of management, linkage and usage for data, standardized processes for data quality management have to be prepared and appropriate data quality assessment criteria should be established. In this paper, we propose the organizational maturity model that can assess the public data quality management level. This model consists of the process reference model and the measurement framework. Fifteen processes grouped by the PDCA cycle are defined in the process reference model. The measurement framework measures the organizational maturity level based on process capability levels. The organizational maturity model can be used to establish objectives and directions for public data quality improvement by diagnosis of current level of public data quality management and problem solving. This model can also facilitate open to the private sector and activate usage of stable public data through reliability enhancement.
A strategic model on quality management system was developed and applied for the public service sector. The public service sector includes a wide range of organizations such as local authorities responsible for education, social services and housing, government departments, military forces, and public enterprises like post office and Korean Railroad. Quality management requires strategic integration of management system for achieving customer satisfaction. Questionnaire was developed, and data was collected and analyzed for this study. Conclusively, leadership and organization culture are the important drivers among the quality management activities. Human resource development and process management are significantly related to employee satisfaction, which also significantly influences on customer satisfaction in the public sector.
In 2019, the pilot project to establish a record management system for administrative information datasets started in earnest under the leadership of the National Archives. Based on the results of the three-year project by 2021, the improved administrative information dataset management plan will be reflected in public records-related laws and guidelines. Through this, the administrative information dataset becomes the target of full-scale public record management. Although public records have been converted to electronic documents and even the datasets of administrative information systems have been included in full-scale public records management, research on the quality requirements of data itself as raw data constituting records is still lacking. If data quality is not guaranteed, all four properties of records will be threatened in the dataset, which is a structure of data and an aggregate of records. Moreover, if the reliability of the quality of the data of the administrative information system built by reflecting the various needs of the working departments of the institution without considering the standards of the standard records management system is insufficient, the reliability of the public records itself can not be secured. This study is based on the administrative information dataset management plan presented in the "Administrative Information Dataset Recorded Information Service and Utilization Model Study" conducted by the National Archives of Korea in 2021. A study was conducted. By referring to various data, especially public data-related policies and guides, which are being promoted across the government, we would like to derive quality evaluation requirements in terms of records management and present specific indicators. Through this, it is expected that it will be helpful for record management of administrative information dataset which will be in full swing in the future.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.28
no.12
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pp.129-136
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2023
The government of the Republic of Korea is conducting quality management of public open data by conducting a public data quality management level evaluation. Public open data is provided in various open formats such as XML, JSON, and CSV, with CSV format accounting for the majority. When diagnosing the quality of public open data in CSV format, the quality diagnosis manager determines and diagnoses the domain for each field based on the field name and data within the field of the public open data file. However, it takes a lot of time because quality diagnosis is performed on large amounts of open data files. Additionally, in the case of fields whose meaning is difficult to understand, the accuracy of quality diagnosis is affected by the quality diagnosis person's ability to understand the data. This paper proposes a domain discrimination model for public open data in CSV format using field names and data distribution statistics to ensure consistency and accuracy so that quality diagnosis results are not influenced by the capabilities of the quality diagnosis person in charge, and to support shortening of diagnosis time. As a result of applying the model in this paper, the correct answer rate was about 77%, which is 2.8% higher than the file format open data diagnostic tool provided by the Ministry of Public Administration and Security. Through this, we expect to be able to improve accuracy when applying the proposed model to diagnosing and evaluating the quality management level of public data.
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