데이터 품질.데이터 품질관리.Data Quality.Data Quality Management.
초록▼
본 연구의 구성은 서론, 데이터 품질관리 개요, 데이터 품질관리 현황 분석, 데이터 품질관리 이행 로드맵, 결론 및 향후 연구과제, 그리고 별첨 자료와 부록들로 구성된다. 서론에서는 데이터 활용에 대한 수요 증가와 국내 데이터 품질관리 동향 등 연구의 배경에 대하여 설명한다. 그리고 이러한 배경에서 한국인체자원은행의 데이터 품질관리 체계 도입에 대한 필요성과 연구 목적을 제시한 후 연구 방향과 절차 등, 내용에 대하여 설명한다. 데이터 품질관리 개요에서는 데이터 품질관리와 데이터 표준화 등 주요 개념과 주요 관리 영역에
본 연구의 구성은 서론, 데이터 품질관리 개요, 데이터 품질관리 현황 분석, 데이터 품질관리 이행 로드맵, 결론 및 향후 연구과제, 그리고 별첨 자료와 부록들로 구성된다. 서론에서는 데이터 활용에 대한 수요 증가와 국내 데이터 품질관리 동향 등 연구의 배경에 대하여 설명한다. 그리고 이러한 배경에서 한국인체자원은행의 데이터 품질관리 체계 도입에 대한 필요성과 연구 목적을 제시한 후 연구 방향과 절차 등, 내용에 대하여 설명한다. 데이터 품질관리 개요에서는 데이터 품질관리와 데이터 표준화 등 주요 개념과 주요 관리 영역에 대하여 설명한다. 또한 국내·외의 데이터 품질관리 성공사례와 실패사례를 통하여 올바른 데이터 품질관리의 지향점과 데이터 품질관리 실패로 인한 손실 및 위험을 제시한다. 데이터 품질관리 현황 분석에서는 현재 운용되고 있는 한국인체자원은행 정보관리시스템(이하 BIMS)의 데이터 품질 및 데이터 모델에 대한 분석 결과에 대하여 설명한다. ㈜데이터스트림즈와 ㈜위세아이텍이 진행한 데이터 품질 측정 결과를 바탕으로 주요 문제 사항을 도출하며 이에 대한 개선 방안을 제언한다. 또한 BIMS의 개체관계도를 분석하고 검토하여 문제 사항을 도출하고, 올바른 데이터 모델 설계를 위하여 개선된 개체관계도 및 주요 관리 사항을 제시하며 이에 대한 개선 방안을 제언한다. 데이터 품질관리 이행 로드맵은 데이터 품질관리 체계 및 전략 수립과 데이터 품질관리 추진단계별 이행 로드맵에 대한 내용으로 구성된다. 먼저 데이터 품질관리 체계 및 전략 수립에서는 데이터 품질관리 체계와 데이터 표준관리 체계에 대한 설명, 절차 등 전반적인 내용과 각 체계와 관련된 정보 시스템에 대하여 설명한다. 그리고 데이터 품질관리 체계 수립의 구체적 성과라고 할 수 있는 한국데이터진흥원의 데이터 품질 인증에 대한 소개와 각 단계의 내용에 대하여 설명한다. 다음으로 데이터 품질관리 추진 단계별 이행 로드맵에서는 데이터 품질관리 추진 개요와 추진 방향에 대하여 설명한다. 그리고 실제 한국인체자원은행의 데이터 품질관리 체계 수립을 위한 5개년 데이터 품질관리 단계별 이행 로드맵을 제시하고 각 년도에 이행되어야할 수행 과제들에 대하여 설명한 후 이를 통한 기대효과를 가시화한다. 결론 및 향후 연구과제에서는 연구결과를 정리하며 데이터 품질관리 체계의 확립과 운용을 위한 향후 연구과제와 수행 과제에 대하여 설명하고 앞으로 나아가야할 방향을 제시한다.
(출처 : 보고서 요약문 4p)
Abstract▼
This paper is organized as follows: Introduction, Data Quality Management Overview, Data Quality Management Analysis, Data Quality Management Implementation Roadmap, Conclusions, and appendices. Introduction describes the background of researches such as increasing demand for data utilization and
This paper is organized as follows: Introduction, Data Quality Management Overview, Data Quality Management Analysis, Data Quality Management Implementation Roadmap, Conclusions, and appendices. Introduction describes the background of researches such as increasing demand for data utilization and domestic data quality management trends. In this background, the necessity of introducing the data quality management system of the Korean Bio-bank and the purpose of the research are presented, and then the research directions and procedures are explained. Data Quality Management Overview outlines the main concepts and major management areas of data quality management and data standardization. In addition, we show the direction of desirable data quality management and loss and risk due to failure of data quality management through successful case and failure cases of data quality management at home and abroad. Analysis of Data Quality Management, describes the analysis results of the data quality and data model of the Korean Bio-bank Information Management System(BIMS) that currently being operated. Based on the data quality assessment results of Datastreams Corp. and Wiseitech Co. Ltd we draw out major problems and suggest ways to improve them. In addition, it analyzes and ERD(Entity-Reationship Diagram) of BIMS and draws out problems, suggests improved ERD and major management items for correct data model design, and suggests ways to improve them. Data Quality Management Implementation Roadmap consists of data quality management system and strategies, and implementation roadmap for data quality management. First, the data quality management system and strategy establishment will explain the overall contents such as explanation and procedure of data quality management system and data standard management system and information system related to each management system. It also introduces the data quality certification of the Korea Data Agency, which is the concrete result of establishing the data quality management system, and explains the content of each step. Next, the implementation roadmap for the data quality management step-by-step outlines the outline and direction of data quality management. In addition, the 5-year data quality management step-by-step roadmap for establishing the data quality management system of the BIMS will be presented, and the implementation tasks to be implemented in each year will be explained and the expected effects will be visualized. Conclusions and Future Research Tasks summarize the results of the research and describe future research tasks and tasks for establishment and operation of data quality management system, and suggest directions for future improvement.
※ AI-Helper는 부적절한 답변을 할 수 있습니다.