초록 ▼

가. 연구개발 내용
(1) 6-Sigma 방법론에 따른 기준정보 품질관리 기능 정의
- 정의 : 품질지표, 도메인, 비즈니스 규칙
- 측정 : 품질 검사항목, 검사 스케줄 관리, 결과 레포트 정의
- 분석 : 품질지표 조회, 검사 이력 조회, 원인 분석
- 개선 : 오류 데이터 정제, 품질개선 과제관리
- 관리 : 품질목표 관리, 품질지표 모니터링, 과제 진척 관리
(2) 데이터 프로파일링 적용을 통한 기준정보 품질분석 기능 정의
- 컬럼 분석 : 분석 대상 속성

가. 연구개발 내용
(1) 6-Sigma 방법론에 따른 기준정보 품질관리 기능 정의
- 정의 : 품질지표, 도메인, 비즈니스 규칙
- 측정 : 품질 검사항목, 검사 스케줄 관리, 결과 레포트 정의
- 분석 : 품질지표 조회, 검사 이력 조회, 원인 분석
- 개선 : 오류 데이터 정제, 품질개선 과제관리
- 관리 : 품질목표 관리, 품질지표 모니터링, 과제 진척 관리
(2) 데이터 프로파일링 적용을 통한 기준정보 품질분석 기능 정의
- 컬럼 분석 : 분석 대상 속성 타입, 분석 항목, 분석 방법
- 데이터 구조 분석 : 분석 항목, 분석 방법
- 데이터 룰 분석 : 비즈니스 룰 관리, 룰 기반 품질 검사
- 값 분석 :　분석 대상 속성 타입, 분석 항목, 분석 방법
나. 연구개발 범위 .
(1) Schema & Rule Configuration (품질 기준)
- 도메인, 비즈니스 룰, 품질지표 및 검사항목 정의
- 속성유형, 데이터 저장 구조(Schema)
(2) Content Repository (기준정보 관리)
- 기준정보 등록, 변경 워크플로우 관리, 기준정보 검색 기능
(3) Analyze (데이터 프로파일링)
- 도메인 분석, Null 값 분석, Number 값 분석
- ENUM 값 분석, 참조 무결성 분석, 중복값 분석, 중복항목 분석
(4) Cleanse
- 검색 및 필터링, 건별 변경, 일괄 변경
(5) 데이터 통합 기능
- 수집(Import), 배포(Export), 변환
(6) Quality Planning
- 품질지표 목표 계획
(7) Quality Monitoring
- 품질지표 실적관리, 검사이력, 실적 추이, 개선과제관리
(8) 시스템 관리
- 사용자 권한 관리, 검사로그 관리, 스케줄 작업 관리

Abstract ▼

MDM (Master Data Management) is getting more and more important for enterprises in a complex and heterogeneous IT environment. MDM is a system of business processes and technology components that ensures information about business objects, such as materials, products, employees, customers, suppliers

MDM (Master Data Management) is getting more and more important for enterprises in a complex and heterogeneous IT environment. MDM is a system of business processes and technology components that ensures information about business objects, such as materials, products, employees, customers, suppliers and assets, is current, consistent, and accurate wherever they are used inside or exchanged outside the enterprise. Data quality technology is, currently, used for validation or cleansing of master data in MDM solution. But a more advanced practice of quality management is required for continuous improvement and automated analysis of master data quality. Six-sigma and Data Profiling techniques are the most proven techniques for the purposes and were chosen as guiding methodologies for this study.
Master data quality management process and required functions of MDM system were defined according to DMAIC methodology of Six-Sigma, and also quality analysis functions were defined by applying data profiling techniques like column analysis, structural analysis, data rule analysis and value analysis.

목차 Contents

• 표지 ...1
• 제출문 ...3
• 요약문 ...4
• SUMMARY ...8
• CONTENTS ...11
• 목 차 ...12
• 표 차례 ...16
• 그림 차례 ...17
• 제1장 서 론 ...21
• 제1절 기술 개발의 개요 ...21
• 1. 기술 개발의 배경 ...21
• 가. 기준정보관리의 인식 확대 ...21
• 나. 기준정보 품질관리의 필요성 ...23
• 2. 기술 개발의 목적 ...24
• 3. 기술 개발의 중요성 ...25
• 가. 저품질 데이터의 위험 ...25
• 나. 기준정보 품질관리의 시스템화 ...27
• 4. 기술 개발의 시장성 ...28
• 제2절 최신 연구 동향 ...30
• 1. 기준정보관리 (MDM) ...30
• 가 기준정보관리의 정의 ...30
• 나. MDM 솔루션 동향 ...34
• 2. 데이터 품질 관리 ...39
• 가. 데이터 품질 관리의 정의 ...39
• 나. 데이터 품질 관리 연구 동향 ...41
• 다. 데이터 품질 차원과 성숙모형 ...44
• 제2장 기술 개발 전략 ...50
• 제1절 기술 개발의 접근 방법 ...50
• 1. 6-Sigma를 적용한 데이터 품질 관리 ...50
• 가. 6-Sigma에 대한 연구...50
• 나. 6-Sigma 추진 방법에 대한 연구 ...53
• 다. 기준정보 품질관리에의 적용 방안 ...56
• 2. 지식탐사 기법을 활용한 기준정보 품질 분석 ...58
• 가. 지식탐사 기법 연구 ...58
• 나. 데이터 프로파일링 기법의 적용 ...65
• 제2절 기준정보 품질관리 시스템 기획 ...71
• 1. 기준정보 품질관리 시스템 구조 ...71
• 가. 시스템 개념도 ...71
• 나. 시스템 구성 기능과 구현 범위 ...77
• 다. 시스템 개발 환경 ...78
• 제3장 기준정보 품질분석 엔진 ...81
• 제1절 품질분석 기준관리 ...81
• 1. 기능 개요 ...81
• 2. 도메인 관리 ...81
• 3. 사전 관리 ...85
• 가. 개요 ...85
• 나. 동의어사전 구현 ...85
• 다. 표준어사전 구현 ...87
• 4. 기준정보 속성 유형 관리 ...89
• 5. 스키마 관리를 통한 기준정보 구조관리 ...96
• 가. 개요. ...97
• 나. 클래스-속성 스키마 관리 기능 ...97
• 다. 코드그룹-속성 스키마 관리 기능 ...101
• 6. 비즈니스 룰 관리 ...103
• 가. 개요 ...103
• 나. 비즈니스 룰 관리 구현 ...103
• 제2절 기준정보 저장소 ...107
• 1. Dynamic 저장 구조 ...107
• 가. 개요 ...107
• 나. Dynamic 저장 구조 원리 ...108
• 2. 기준정보 검색 및 조회 기능 ...109
• 가. 개요 ...109
• 나. 검색 및 조회 기능 ...110
• 3. Workflow를 통한 운영품질 관리 ...110
• 가. 개요 ...111
• 나. Workflow 프로세스 정의 기능 ...111
• 제3절 기준정보 품질 분석 ...115
• 1. 데이터 프로파일링 ...115
• 가. 개요 ...115
• 나. 도메인 분석 ...116
• 다. Null 값 분석 ...119
• 라. Number 값 분석 ...121
• 마. ENUM 값 분석 ...124
• 바. 참조 무결성 분석 ...127
• 사. 중복값 분석 ...130
• 아. 중복항목 분석 ...132
• 제4절 기준정보의 수집 및 배포 ...134
• 1. 개요 ...134
• 2. 기준정보의 수집 (Import) ...134
• 가 Syncronizer 개요 ...134
• 나. Syncronizer의 기능 ...135
• 2. 기준정보 내보내기 (Export) ...136
• 가. 개요 ...136
• 나. Pub/Sun Messaging 시스템 ...137
• 3. 기준정보 통합 및 변환 서비스 ...138
• 가. 연계시스템 정의 ...138
• 나. 연계서비스 관리 ...139
• 다. 연계속성 정의 및 속성 변환 ...140
• 제4장 기준정보 품질지표 관리 ...142
• 제1절 품질지표 관리 개요 ...142
• 1. 개요 ...142
• 2. 품질지표 관리 체계 ...142
• 가. 품질지표 관리의 구조 ...142
• 나. 품질지표 측정 및 집게의 자동화 ...144
• 제2절 품질 지표 정의 및 계획 ...144
• 1. 품질 지표 정의 ...144
• 가. 품질 지표 정의 절차 ...145
• 나. 지표 항목 관리 ...148
• 2. 품질지표 계획 ...148
• 제3절 품질지표 측정 및 집계 ...149
• 1. 품질 검사항목 관리 ...149
• 가. 검사항목 정의 ...149
• 나. 검사이력 ...152
• 2. 품질지표 실적관리 ...153
• 가. 품질지표 실적관리 ...153
• 나. 품질지표 이력 ...156
• 3. 품질지표 모니터링 ...157
• 가. 품질 Dashboard ...157
• 나. 품질지표 추적 ...158
• 제4절 품질 개선 관리 ...159
• 1. 데이터 일괄변경 기능 ...159
• 가. 개요 ...159
• 나. 속성값 일괄 변경 절차 ...159
• 2. 품질개선 과제관리 ...164
• 제5절 시스템 관리 기능 ...165
• 1. 사용자 관리 ...165
• 가. 사용자 등록 ...166
• 2. 스케줄 작업 관리 ...170
• 가 스케줄 작업 지원 필요성 ...170
• 나. 스케줄 작업 관리 도구 이용 ...171
• 다. 스케줄 작업 목록 ...174
• 3. 검사 로그 작성 ...180
• 가. 세부레포트 작성 :CoreTextLogWriter ...181
• 나 . 검사 이력 테이블：ProfileJobLog ...182
• 제5장 결론 ...184
• 제1절 기술 개발 결과 ...184
• 1. 기술 개발 결과 및 의의 ...184
• 가. 개발 결과에 대한 고찰 ...184
• 나. 기술 개발의 의의 ...186
• 2. 활용성 및 기대효과 ...187
• 가. 활용에 대한 건의 ...187
• 나. 기대효과 ...188
• 제2절 사업화 계획 ...188
• 1. 사업화 방향 ...188
• 2. 사업화 목표 및 전망 ...189
• 참고문헌 ...190