Data Quality Management: Operators and a Matching Algorithm with a CRM Example

데이터 품질 관리 : CRM을 사례로 연산자와 매칭기법 중심

It is not unusual to observe that there Is a great amount of redundant or inconsistent data even within an e-business system such as CRM(Customer Relationship Management) system. This problem becomes aggravate when we construct a system of which information are gathered from different sources. Data quality management is indeed needed to avoid any possible redundant or inconsistent data in such information system. A data quality process, in general, consists of three phases: data cleaning (scrubbing), matching, and integration phase. In this paper, we introduce and categorize data quality operators for each phase. Then, we describe our distance function used in the matching phase, and present a matching algorithm PRIMAL (a PRactical Matching Algorithm). And finally, we present a related work and future research.

CRM 과 같은 전자상거래응용시스템에서 동일한 데이터의 중복이나 불일치는 종종 일어나며 이는 바람직하지 못하다. 데이터 품질 관리란 데이터들간의 비 일치와 중복을 발견하고 제거함을 목적으로 한다. 통상적인 데이터 품질관리 프로세스는 클리닝, 매칭, 통합의 세 단계를 거친다. 본 논문에서는 일반적인 데이터 품질 관리를 각 단계별로 필요한 연산자들을 정의한다. 특히 실제적 인 시스템 구현에서 필요한 매칭 단계에서 사용하는 거리함수와 매칭 알고리즘을 제안하며, 마지막으로 관련 연구를 제시한다.