데이터의 품질을 평가하기 위해서 데이터 자체의 품질을 측정하는 방법과 데이터 품질을 관리하는 프로세스를 측정하는 방법이 활용되고 있다. 최근에는 조직의 데이터 품질을 보장 및 인증하기 위해 데이터 품질관리 프로세스의 성숙도를 측정하는 방법을 활용하고 있다. 이러한 추세에 따라 본 논문에서는 데이터 품질관리의 프로세스 성숙도를 평가하는데 필요한 프로세스 참조모델을 제시한다. 우선 데이터 품질관리 프로세스 성숙도 평가 모델의 개요를 제시한다. 그리고, 프로세스 성숙도 평가에 기본이 되는 프로세스 참조모델을 제시한다. 여기서는 프로세스 도출 방안, 데이터 품질관리의 기본 원칙, SPICE 프로세스 참조 모델의 기본 개념을 기초로 하여 프로세스 참조모델의 구성과 세부 프로세스를 개발하였다. 그리고 본 모델의 특징 및 개선점을 ISO 8000-150의 프로세스와 비교하여 설명하였다.
최근 기업의 각 업무가 정보화 되면서 부문별, 업무별 정보시스템의 데이터 간에 심각한 중복성과 불일치성의 문제가 대두되면서 데이터 품질관리에 관심이 집중되고 있다. 본 연구는 실제로 데이터 표준 관리와 데이터 요구사항 관리를 통매 데이터 품질 관리 프로세스를 개선한 사례를 제시함으로써 데이터 품질 향상을 위해 노력하는 타 기업들에게 도움을 주고자 하였다. 또한, 개선된 데이터 품질 관리 프로세스에 대한 다차원적인 평가로서 데이터 품질, 생산성, 고객만족도, 조직 및 문화의 측면에서 정성 적이고 정량적인 지표를 통한 개선효과를 살펴보고 평가함으로써 제안된 프로세스에 의해 품질수준이 향상되었음을 검증하였고 평가 분석을 통한 시사점을 도출하였다.
전자거래가 보편화 되고 전자카탈로그 데이터의 양이 증가하면서 데이터 품질을 관리할 수 있는 체계적인 접근 방법이 필요해지고 있다. 이러한 필요성에 따라 여기서는 프로세스 기반의 전자카탈로그 데이터 품질관리 프레임워크를 제시한다. 이것은 기업이나 조직 의 전자카탈로그 시스템의 기대를 만족시키기 위해 지속적으로 수행하는 데이터 관리 및 개선 활동에 대한 방법이다. 이 프레임워크에서는 품질관리를 위한 대상이 데이터, 데이터 품질관리 항목, 데이터 품질관리 프로세스의 세 가지로 구분된다. 세 가지 관리 대상은 다시 관리조직의 레벨인 총괄데이터 책임자, 데이터 관리자, 사용자에 따라 세분화 되어 제시된다.
데이터 품질 기준은 반드시 현업의 입장에서 바라봐야 하며, 현업의 마인드가 데이터 품질에 가장 결정적인 영향을 미친다. 이에 따라 데이터 품질을 향상시키기 위해서는 현업이 데이터 품질 관리에 직접 참여할 수 있는 연구가 필요하다. 본 연구에서는 데이터 값(Data Value)에 대한 데이터 오너 (Owner)를 부여하여 데이터 품질 오류 시 현업이 직접 데이터 품질 관리 프로세스에 참여 할 수 있는 방안을 제시하였다. 데이터 품질 관리 프로세스는 데이터 품질 대상 및 기준을 정의하고 측정, 분석, 개선하는 방법이다. 본 연구에서 제시한 데이터 오너 관리 방안은 보다 효율적인 데이터 품질 관리 프로세스를 개선 시킬 수 있을 것이다.
본 연구는 공공데이터 품질관리 모델, 빅데이터 품질관리 모델, 그리고 연구데이터 관리를 위한 데이터 생애주기 모델을 분석하여 각 품질관리 모델에서 공통적으로 나타나는 구성 요인을 분석하였다. 품질관리 모델은 품질관리를 수행하는 객체인 대상 데이터의 특성에 따라 생애주기에 맞추어 혹은 PDCA 모델을 바탕으로 구축되고 제안되는데 공통적으로 계획, 수집 및 구축, 운영 및 활용, 보존 및 폐기의 구성요소가 포함된다. 이를 바탕으로 본 연구는 연구데이터를 대상으로 한 품질관리 프로세스 모델을 제안하였는데, 특히 연구데이터를 대상 데이터로 하여 서비스를 제공하는 연구데이터 서비스 플랫폼에서 데이터를 수집하여 서비스하는 일련의 과정에서 수행해야하는 품질관리에 대해 계획, 구축 및 운영, 활용단계로 나누어 논의하였다. 본 연구는 연구데이터 품질관리 수행 방안을 위한 지식 기반을 제공하는데 의의를 갖는다.
Embedded 소프트웨어의 품길 측정 프로세스 관리는 Embedded 시스템의 적시성과 품질 만족을 위해서도 필요하다. 그러나, Embedded 소프트웨어의 결함에 대하여 사전 분석하거나 예측 없이 개발 프로세스 상에서 결함을 관리하는 것은 위험이 따른다. 본 연구에서는 Embedded 소프트웨어에서 품질 측정 프로세스 관리를 위해 소프트웨어의 정량적 속성 중에 가장 중요한 요소 중에 하나인 결함을 중심으로 본 연구가 진행되었다. Embedded 소프트웨어에 가장 적합한 프로세스를 정의하고 개선하고자 하는 과정에서, 프로세스 관리를 효과적으로 수행하기 위해 Embedded 소프트웨어의 특성과 결함 특성을 이해하고, 이를 근간으로 결함 속성을 정의하고 결함을 통한 품질 측정 프로세스 관리를 할 수 있도록, 결함 데이터를 이용하여 프로세스를 관리하는데 기여하고자 한다. 따라서, 본 연구에서는 결함 데이터 분석을 위해 필요한 속성을 파악하고, 테스트 단계를 중심으로 결함 데이터의 활용과 결함데이터를 이용한 프로세스 관리 방법을 제안하여, 이를 통해 Embedded 소프트웨어 프로세스를 관리하는 분들에게 효과적인 활용이 될 수 있도록 한다.
정부 3.0의 확산으로 공공 데이터의 활용요구가 증대되고 있으나, 정부가 보유하고 있는 공공데이터의 품질 및 관리체계는 아직 성숙화되어 있지 않아 데이터 개방 및 활용의 저해 요소로 부각되고 있다. 데이터 관리 및 연계 활용의 효과와 효율성을 향상시키기 위해서는 데이터 품질관리에 관한 표준 마련과 이를 평가할 수 있는 평가기준의 마련이 필요하며, 지속적인 품질관리가 이루어질 수 있도록 수준을 측정할 수 있는 체계의 마련이 필요하다. 본 연구는 공공데이터 품질관리 수준을 평가하고, 품질관리 수준을 지속적으로 판단할 수 있는 데이터 품질관리 성숙도 모델을 제시한다. 성숙도 모델은 프로세스 참조 모델과 측정 프레임워크로 구성하였다. 프로세스 참조 모델은 PDCA 기반의 15개 프로세스를 정립하였으며 이를 토대로 프로세스의 능력 수준과 데이터 품질관리 조직의 성숙도 수준을 평가하는 프레임워크를 마련하였다. 본 연구에서 제시한 성숙도 모델은 향후 공공기관이 보유하고 있는 데이터의 품질관리 현 수준을 진단하고 문제점을 개선하는 등 보유 공공데이터의 지속적인 품질향상을 위한 단계별 목표와 방향성을 수립하는 데 활용할 수 있으며, 궁극적으로는 공공데이터의 품질 신뢰도 향상을 통한 안정적인 공공데이터의 민간 개방을 촉진하고 이용을 활성화하는 데 적극 기여할 것으로 판단된다.
최근 기업의 각 업무가 정보화되면서 부문별, 업무별 정보시스템의 데이터 간에 심각한 중복성과 불일치성의 문제가 대두되면서 데이터 품질관리에 관심이 집중되고 있다. 본 연구는 실제로 데이터품질 관리 프로세스 개선을 통해 데이터 품질이 향상된 기업의 사례를 통하여 프로젝트 수행 과정에서의 주요 이슈와 위험요인을 살펴보고 그 해결방안을 제시함으로써 데이터 품질 향상을 위해 노력하는 타 기업들에게 도움을 주고자 하였다. 또한, 개선된 데이터 품질 관리 프로세스에 대한 다차원적인 평가로서 데이터 품질, 생산성, 고객만족도, 조직 및 문화의 측면에서 정성적이고 정량적인 지표를 통한 개선효과를 살펴보고 평가함으로써 제안된 프로세스에 의해 품질수준이 향상되었음을 검증하였고 평가 분석을 통한 시사점을 도출하였다.
정부는 공공데이터의 품질관리 수준을 평가하기 위해 국제표준을 기반으로 공공데이터 품질관리 조직 성숙도 모델을 개발하였다. 그러나 현장에 적용하기에는 평가항목이 너무 많다는 지적에 따라 평가지표 수를 축소한 새로운 모델을 보완 개발하였다. 이를 위하여 프로세스를 통합 및 조정하여 프로세스 수를 축소하였으며 프로세스능력수준이 아닌 새로운 활동능력수준 기반의 평가 방식을 제안하였다. 또한, 공공데이터 품질관리 성숙수준을 다섯 개의 레벨로 표현하는 방식과 1~5 사이의 실수로 표현하는 방식을 제안하였다. 그리고 새로 제안한 모델의 특성을 기존의 조직 성숙도 모델과 비교 분석하였다.
e-비즈니스의 활성화로 기업과 조직에서 이해당사자 간의 데이터 교환이 활발해 짐에 따라, 신뢰성 있는 데이터의 확보 및 관리가 시급한 과제로 떠오르고 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해, 본 논문은 데이터의 품질을 체계적으로 관리할 수 있는 프레임워크를 시나리오와 함께 제시한다. 데이터 품질 관리 프레임워크는 데이터 품질 모니터링, 데이터 품질 개선, 데이터 활용의 3단계로 구분되어 있으며 각 단계마다 3개씩, 총 9개의 프로세스로 구성되어 있다. 각 프로세스에는 필요성, 기능, 역할, 프로세스간의 관계가 명시되어 있다. 또한, 본 프레임워크를 현장에 직접 적용할 수 있도록, e-비즈니스에서 많이 사용되는 상품식별 및 분류 코드체계의 사례를 이용하여 업무 시나리오를 제시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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