초록 ▼

□ 연구의 목적 및 내용
○ 연구목표: 빅데이터 품질 향상 및 활용체계 구축 사업을 통한 데이터 품질관리

○ 세부목표
- 빅데이터 품질 향상 및 활용체계 구축 사업을 통한 데이터 품질관리 지침 표준화 및 데이터 제공
- 데이터 품질관리 인프라 및 프로세스 개발·구축
- 단계별 품질관리 활동 및 평가

○ 연구내용
가. 1차 년도 (2020.1.1.~2020.12.31)
1) 개발 목표
- 빅데이터 품질 향상 및 활용체계 구축 사업을 통한 데이터 품질관리 지침 표준화 및 데

□ 연구의 목적 및 내용
○ 연구목표: 빅데이터 품질 향상 및 활용체계 구축 사업을 통한 데이터 품질관리

○ 세부목표
- 빅데이터 품질 향상 및 활용체계 구축 사업을 통한 데이터 품질관리 지침 표준화 및 데이터 제공
- 데이터 품질관리 인프라 및 프로세스 개발·구축
- 단계별 품질관리 활동 및 평가

○ 연구내용
가. 1차 년도 (2020.1.1.~2020.12.31)
1) 개발 목표
- 빅데이터 품질 향상 및 활용체계 구축 사업을 통한 데이터 품질관리 지침 표준화 및 데이터 제공
2) 개발 내용 및 범위
- 기관 내 CRDW와 메타데이터 현황 조사
- 국내외 의료기관 데이터 품질관리 동향 조사
- 국내외 현황 조사 결과에 근거한 데이터 표준화 전략 수집
- 데이터 품질관리 지침 표준화
- 데이터 품질 진단 및 개선 계획 수립
- 인공지능빅데이터연구사업단 연구목적 데이터 제공 및 관리 프로세스 정립

나. 2차 년도 (2021.1.1.~2021.12.31)
1) 개발 목표
- 데이터 품질관리 인프라 및 프로세스 개발·구축
2) 개발 내용 및 범위
- 품질관리 정책 및 절차 확립
- 데이터 품질관리 인프라 기반 조성(메타데이터 관리, 데이터 품질 진단 및 분석기능)
- 품질관리 프로세스 개발·구축

다. 3차 년도 (2022.1.1.~2022.12.31)
1) 개발 목표
- 단계별 품질관리 활동 및 평가
2) 개발 내용 및 범위
- 데이터 관리 지침 제정
- 정량적 데이터 품질 측정 지표 마련
- 품질관리 기능 고도화
- 단계별 품질관리 평가

□ 연구개발성과
< 정성적 성과 >
- 데이터품질관리 체계 마련
- 데이터품질관리 인프라 구축 및 프로세스 개발
- 데이터품질인증(DQC) 최고 등급(플래티넘) 획득

□ 연구개발성과의 활용계획(기대효과)
- 데이터 품질관리 통해 기관 내 데이터를 품질관리를 평가하고 평가한 결과를 토대로 개선점을 찾아 데이터 품질을 고 품질 데이터로 발전시킬 수 있을 것이라 기대
- 기관 차원의 데이터 품질관리 활동에 대한 운영 기반 확보
- 데이터 품질관리 절차와 방법 마련으로 품질 활동 추진력 확보
- 데이터 품질활동 및 품질수준에 대한 모니터링 강화
- 품질 검증 및 정비 사항에 대해 책임감 있는 개선 효과 창출
- 데이터에 대한 상시적인 데이터 품질진단 및 상시적인 품질활동 및 품질 수준 모니터링 가능
- 인공지능빅데이터연구사업단 연구목적에 적합한 고 품질 연구 데이터 추출 및 제공

(출처 : 요약문 2p)

Abstract ▼

□ Purpose & Contents
○ Final Objective: Data quality management through big data quality improvement and utilization system construction project
○ Detailed Objective
- Standardization of data quality management guidelines and data provision through big data quality improvement and utilizati

□ Purpose & Contents
○ Final Objective: Data quality management through big data quality improvement and utilization system construction project
○ Detailed Objective
- Standardization of data quality management guidelines and data provision through big data quality improvement and utilization system construction projects
- Develop and build data quality management infrastructure and processes
- Quality control activities and assessments step by step

○ Research Contents
A. The First Year (2020.1.1.~2021.12.31)
1) Research Objective
- Standardization of data quality management guidelines and data provision through big data quality improvement and utilization system construction projects
2) Development Contents
- Investigate the status of CRDW and metadata within the organization
- A Study on the Data Quality Management Trends of Domestic and Foreign Medical Institutions
- Data standardization strategies based on domestic and international survey results
- Standardize data quality management guidelines
- Diagnose data quality and create improvement plans
- Establishment of the AI Big Data Research Foundation's research purpose data provision and management process

B. The Second Year (2021.1.1.~2021.12.31)
1) Research Objective
- Develop and build data quality management infrastructure and processes
2) Development Contents
- Establish data quality management policies and procedures
- Creating a Data Quality Management Infrastructure
- Development and construction of data quality management processes

C. The Third Year (2022.1.1.~2022.12.31)
1) Research Objective
- Step-by-step data quality management activities and assessments
2) Development Contents
- Establish data quality management guidelines
- Prepare quantitative data quality metrics
- Advanced data quality management capabilities
- Step-by-step data quality management assessment

□ Results
< Qualitative Achievements >
- Establishment of data quality management guidelines
- Development of Data Quality Management System and Process
- Perform Data Quality Certification (DQC-V)

□ Expected Contribution
- It is expected that data quality can be developed into high-quality data by finding improvements based on the results of evaluating and evaluating quality control of data within the organization through data quality management
- Gain an operational foundation for organization-level data quality management activities
- Establishing data quality management procedures and methods to drive quality activities
- Enhanced monitoring of data quality activities and quality levels
- Produce responsible improvements to quality verification and maintenance
- Enables constant data quality diagnosis and constant quality activity and quality level monitoring of data
- Extracting and providing high-quality research data suitable for the research purpose of the AI Big Data Research Project

(source : Summary 3p)

목차 Contents

• 표지 ... 1
• 국문 요약문 ... 2
• SUMMARY ... 3
• 목차 ... 4
• 1. 연구개발과제의 개요 ... 5
• 1-1 연구개발의 목표 ... 5
• 1-2 연구개발의 필요성 ... 5
• 1-3 연구개발 내용 ... 5
• 2. 연구수행 내용 및 결과 ... 7
• 2-1 1차년도 연구개발 내용 및 결과 ... 7
• 2-2 2차년도 연구개발 내용 및 결과 ... 10
• 2-3 3차년도 연구개발 내용 및 결과 ... 12
• 3. 연구결과의 중요성 및 활용 방안 ... 14
• 4. 연구수행 달성도 ... 15
• 5. 연구개발과제의 대표적 연구실적 ... 15
• 6. 참여연구원 현황 ... 15
• 7. 기타사항 ... 16
• 8. 참고문헌 ... 16
• 끝페이지 ... 16