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초록
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정보는 효과적으로 활용되어 이윤 창출에 기여하고, 신속하고 올바른 경영 판단을 지원하며, 재사용이 가능해야 하는 중요한 자원이다. 최근의 정보 시스템들은 사용자들의 다양한 요구를 반영하여 기업의 경쟁력을 높이고, 급변하는 환경 변화에 적응하기 위해 점차 대형화, 복잡화 되고 있으며 정보 품질의 중요성도 점차 강조 되고 있는 추세이다. 사용자들이 원하는 정보 제공에 있어 가장 큰 문제점은 저 품질의 데이터를 기반으로 하는 낮은 품질의 정보 제공에 있다. 낮은 정보 품질에 의해 기업 경영이 이루어질 경우 기업의 전략 수립, 전략 수행, 고객과 경쟁 기업에 대한 경영 집중력 분산 등 기업의 경영에 있어 경쟁력이 떨어 질 수밖에 없다. 낮은 품질의 정보는 부정확한 데이터를 개선하거나 조정하기 위한 시간 및 비용을 증가 시키고, 특정 현황에 대한 정확한 정보를 제공 받기가 어려워진다. 이러한 문제점들을 해결하기 위해서는 데이터에 대한 명확한 이해, 데이터 관리 체계 확립, 그리고 체계적인 데이터 관리 수행 등을 통하여 고품질의 데이터를 획득 할 수 있게 해야 한다. 현재까지 정보 품질과 관련된 연구 및 방법론은 부분적으로 진전이 있으나, 정보 품질 관리 전반에 대한 체계적인 방법론은 존재하지 않는 실정이다. 따라서 본 논문에서는 정보 품질 관리를 위한 프로세스들을 도출하고 정보 품질과 관련된 평가 요소를 도출하여 이를 정보 품질 보증 프로세스 단계인 CMM(Capacity Maturity Mode]) 5단계를 참조하여 제시한다. 본 논문은 정보 품질 개선 관리 프로세스 정립을 통해 기업의 정보 품질 관련 전략을 수립 하고, 경쟁력 있는 기업 또는 조직 활동에 이바지 하며, 품질 좋은 정보 활용에 따른 경쟁력 있는 운영에 이바지 하고자한다.

Abstract AI-Helper 아이콘AI-Helper

Information is used effectively and contributes in profit creation and not only support management judgment quick but important resource to be possible recycled. The recent information systems improve enterprise's competitive power by reflection of user's various requirements and becoming big and co...

주제어

AI 본문요약
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문제 정의

  • 고 품질의 정보 제공을 위해 단계별 정보관리는 어떻게 행해져야 하는지를 도출하고 구체적인 방안을 제시 하였다. 또한 품질 평가의 대상과 품질 평가 기준의 프로세스를 도 줄 하였다.
  • 또한, 지속적인 정보 품질 관리에 대한 개선을 수 행한다.
  • 따라서, 정보 관련자들은 고 품질의 정보를 효과적으로 관리하기 위해 여러 활동들을 수행 하고 있다. 본 논문에서는 정보 품질 성숙도 모델 제시를 위해 데이터 품질 개선과 정보 품질개선에 대해 연구하고 정보 품질 성 숙도 모델을 제시한다.
  • 정확하고 신뢰할 수 있는 정보의 적시 제공으로 경영의 관점에서는 경쟁 기업보다 경쟁 우위를 확보 할 수 있다. 정보 품질 개선 항목은 각 산업별로 기업의 특성에 부합 하는 기준을 제정하고 정보를 통해 기업의 경쟁우위를 선점 할 수 있는 기회로 활용하는 것을 목표로 한다. 본 논문에서는 일반적이며 최소한의 기준점만을 언급한다.
  • 국내에서는 90년대 말부터 각 기업들이 데이터웨어하우스 를 구축하고 CRM에 대한 구현 등으로 데이터 품질에 대한 개선 활동을 하고 있다. 정보 품질 성숙도 모델을 논하기 앞서 현재까지 연구 진행된 데이터 품질과 정보 품질에 대한 연구를 살펴 보기로 한다.

가설 설정

  • B) 정보 관리 관점: 정보 관리는 안정적이지 못하며, 품질, 비용, 일정 측면에서 미흡한 상태이다. 정보를 필요로 하는 조직간 공통된 이해를 확립하여 정보에 대한 요구사항을 관리해야 하지만 수행 조 직이 없다.
  • B) 정보 관리 관점: 정보는 데이터베이스 및 일부 문 서 등으로 분리 관리됨으로 인해 제공되는 정보에 대해서는 신뢰 할 수 없다. 정보 제공의 표준화 및 모델이 존재하지 않아 정보의 정확성, 신뢰성, 완 전성, 적시성을 기대 할 수 없는 단계이다.
  • B) 정보 관리 관점: 정보의 관리는 정보 관리 조직에 의해 관리되며 통제된다. 정보에 대한 보안성 및 무결성, 정확성이 보장된다.
  • C) 데이터베이스 관리 관점: 관리 단계에서의 데이터 베이스는 전사적으로 표준화된 데이터 요소(메타 데이터)를 통한 정보 관리가 이루어져야 한다. 또한, 정보는 전사적으로 통합되고 공유 가능해야 한다.
  • 가) 누가 측정할 것인가? 측정주체가 선택된다.
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참고문헌 (14)

  1. 최용락, 정기원, 사재학, 데이터 모델링 실무, 브레인 코리아. pp.50-61, 2004 

  2. 박주석, 데이터 품질 관리 지침서 Part II, 2004 pp.8 

  3. Larry P. English, How to conduct IQ Process Improvement, The 14th Information Quality Conference 2003 

  4. Javed Beg and Shadab Hussain, Data Quality - A Problem and An Approach pp.11 2003 

  5. Richard Y.Wang, Diane M. Strong, Lisa M. Guarascio, Data Consumers'Perspectives of Data Quality, Cambridge, 1994 

  6. James Martin, Information Engineering, Prentice Hall, 1990 

  7. Janusz Milek, Monitoring and Data Quality Control of Financial Databases from a Process Control Perspective, 2001 

  8. Larry P English, Data Quality Standardize, Validate and Improve Your Information Assets, 2004 

  9. Andre Perez, The ABCs OF Information Quality, The 14th Information Quality Conference 2003 

  10. 이국희, '데이터베이스 품질 평가에 관한 연구', 2003 

  11. 김한샘, CMM 기반의 소프트웨어 품질보증 프로세스 프레임워크 개발, 정보과학회, pp2-3, 2003 

  12. Beverly K.Kahn, Diane M. Strong, And Richard Y.Wang, Information Quality Benchmarks: Product and Service Performance, 2002, ACM 

  13. David m.Kroenke. Data Processing.Prentice Hall. 2001 

  14. 김창재, '정보품질 성숙도 모델 분석', 숭실대, 2004 

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