본문 바로가기
KERD
논문KCI 등재

RGT 및 Q방법론을 활용한 빅데이터거버넌스의 주요 구성요소 개발

Development of Major Components of Big Data Governance Using RGT and Q methodology

강지연
미래사회전략연구소 (The Research Institute for Strategy of Future Society)|2021.12|미래사회 (Journal of Future Society)|제12권 제2호|pp. 74-93|DOI 10.22987/jifso.2021.12.2.74

0

조회

0

다운로드

2

인용

0

참고문헌

키워드

빅데이터big dataQ방법론Q methodology빅데이터 거버넌스RGT기법big data governanceRGT
주제분류기타사회과학

초록

본 연구의 목적은 효율적이고 효과적인 빅데이터 거버넌스 구축을 위해 빅데이터 거버넌스의 개념 정의 및 주요 구성요소를 도출하는 데 있다. 이를 위해 이론연구와 현장연구를 구분하여 선행연구, 문헌 및 사례분석을 통해 기초자료를 수집하고 이를 기반으로 질적 및 양적 연구방법이 혼합된 RGT기법과 Q방법론을 순차적으로 적용, 연구 결과를 도출하였다. 연구 대상은 빅데이터 관련 직무경력을 기준으로 현장실무자와 전문가로 구분하여 단계적으로 연구를 수행하였다. 연구 결과 첫째, 빅데이터 거버넌스를 ’빅데이터 관련 전략 수립과 목표달성 및 가치 창출을 위한 협업 및 통합관리체제‘로 정의할 수 있었고, 둘째, 주요 구성요소로는 ‘정책’, ‘조직관리’, ‘프로세스’, ‘데이터 분석 및 관리’ 등으로 도출되었으며, 셋째, 빅데이터 거버넌스를 인식하는 유형은 ‘정책 및 조직관리 중시형’, ‘성과지향 프로세스 중시형’, ‘데이터 분석 및 관리 중시형’의 세 가지로 구분되었다. 본 연구는 이론 및 실증연구가 순차적으로 수행되었고, 질적 및 양적 연구방법을 동시에 적용하였다는데서 연구의 학문적 기여를 찾을 수 있으며, 본 연구 결과를 빅데이터 거버넌스의 구축 및 빅데이터 생태계 연구의 기초자료로 활용 가능할 것이라는 데서 실용적 의의를 찾을 수 있다.

Abstract

The purpose of this study is to define the concept and develop major components of big data governance to establish efficient and effective big data governance. To this end, basic data were collected through prior research, literature, and case analysis by dividing theoretical and field studies, and based on this, RGT techniques and Q methodology mixed with qualitative and quantitative research methods were sequentially applied to derive research results. As a result of the study, first, big data governance could be defined as a ‘collaboration and integrated management system to establish strategies related to big data, achieve goals, and create values’. Second, the main components were ‘policy’, ‘organizational management’, ‘process’, and ‘data analysis and management’. Third, there were three types of recognition of big data governance: ‘policy and organizational management-centric type’, ‘performance-oriented process-centric type’, and ‘data analysis and management-centric type’. In this study, theoretical and empirical studies were conducted sequentially, and the academic contribution of the study can be found in that both qualitative and quantitative research methods were applied at the same time. In addition, practical significance can be found in that the results of this study can be used as basic data for the establishment of big data governance and research on the big data ecosystem.

참고문헌 (46)

  1. 길병옥, "Q방법론의이해와 적용" (2020), 충남대학교출판문화원
  2. 김상배, "빅데이터의 국가전략: 21세기 신흥권력 경쟁의 개념적 성찰", 국가전략, 21(3), pp.5~36 (2015), 세종연구소[DOI]
  3. 김석수, "EA를 위한 데이터 거버넌스 구축 사례 연구", 정보화연구, 8(3), pp.255~265 (2011), 한국엔터프라이즈아키텍처학회
  4. 김소희, "심리학 연구에서 개인구성심리학 연구법의 적용: 레퍼토리 그리드 기법을 중심으로", 한국심리학회지:일반, 37(3), pp.349~383 (2018), 한국심리학회[DOI]
  5. 김순은, "Q 방법론의 이론과 철학", 한국사회와 행정연구, 20(4), pp.1~25 (2010), 서울행정학회
  6. 김흥규, "Q 방법론의 유용성 연구", 주관성연구, 1, pp.15~33 (1996)
  7. 박정, "교육종단연구 분석을 위한 빅데이터 플랫폼 개발 및 적용", 한국빅데이터학회 학회지, 5(1), pp.11~27 (2020), 사)한국빅데이터학회[DOI]
  8. 백평구, "Q모집단으로부터 Q표본 구성 과정에 대한 분석: 학술지 주관성 연구 게재 논문을 중심으로(1996∼2014)", 주관성 연구, (30), pp.103~130 (2015), 한국주관성연구학회
  9. 송경재, "빅데이터 거버넌스의 가능성과 과제에 관한 탐색", 사회이론, (53), pp.153~186 (2018), 한국사회이론학회[DOI]
  10. 이정규, "프로세스 거버넌스 메타모델과 프레임워크", 인터넷정보학회논문지, 20(4), pp.63~72 (2019), 한국인터넷정보학회[DOI]
  11. 장경애, "고객의 요구사항에 기반한 데이터품질 평가속성 및 우선순위 도출", 정보처리학회 논문지, 4(12), pp.549~560 (2015), 한국정보처리학회[DOI]
  12. 정부부처합동, "한국판 뉴딜 2.0", 정부정책자료(2021.07.14.)., ~ (2021)
  13. 조완섭, "빅데이터 거버넌스와 표준화 동향", 개방형컴퓨터통신연구회, 30(2), pp.26~29 (2017)
  14. 최명석, "데이터 관리 계획의 국내 현황 및 과제", 한국콘텐츠학회 논문지, 20(6), pp.220~229 (2020), 한국콘텐츠학회[DOI]
  15. 최영환, "스마트 물관리를 위한 빅데이터 거버넌스 모델", 한국빅데이터학회 학회지, 3(2), pp.1~10 (2018), 사)한국빅데이터학회[DOI]
  16. 최창호, "탐색적요인분석과 확인적요인분석의 비교에 과한 연구", 디지털융복합연구, 15(10), pp.103~111 (2017), 한국디지털정책학회[DOI]
  17. 현영란, "지방정부역량이 지방정부와 비영리조직간 협력적 계약관계에 미치는 영향 - 거버넌스 이론을 중심으로 -", 한국거버넌스학회보, 22(2), pp.259~281 (2015), 한국거버넌스학회[DOI]
  18. 한국데이터진흥원, "데이터 분석 전문가 가이드(ADP)" (2019), 한국데이터베이스진흥원
  19. Akoka, J., "Research on Big Data–A systematic mapping study", Computer Standards &Interfaces, 54, pp.105~115 (2017)
  20. Al-Badi, A., "Exploring big data governance frameworks", Procedia computer science, 141, pp.271~277 (2018)
  21. Bloomberg, L. D., "Completing your qualitative dissertation: A roadmap from beginning to end" (2008), Sage
  22. Chandler, N., "Gartner‘s Business Analytics Framework" (2011), Gartner. Inc
  23. Daniel, B. K., "Technology Enhanced Analytics (TEA) in Higher Education", Proceedings of the International Conference on Educational Technologies, pp.89~96 (2013)
  24. Daniel, B. K., "Big Data and data science : A critical review of issues for educational research", British Journal of Educational Technology, 50(1), pp.101~113 (2019)
  25. Edjlali, R., "Data quality for big data: Principles remain, but tactics change" (2011), Gartner
  26. Fransella, F., "A manual for repertory grid technique" (2004), John Wiley & Sons
  27. Heeks, R., "Reinventing government in the information age: International practice in IT-enabled public sector reform. Vol. 1" (2001), Psychology Press
  28. Jagadish, H. V., "Big data and its technical challenges", Communications of the ACM, 57(7), pp.86~94 (2014)
  29. Kelly, G., "The psychology of personal constructs" (1955), Oxford
  30. Kelle, O., "Top 10 artifacts needed for data governance. First San Francisco Partners", ~ (2015)
  31. Kim, H. Y., "Data governance framework for big data implementation with NPS Case Analysis in Korea", Journal of Business and Retail Management Research, 12(3) (2018)
  32. Kitchin, R., "The data revolution" (2014), Sage
  33. Ladley, J., "Data governance" (2012), Morgan Kaufmann
  34. 3-D Data Management:Controlling Data Volume, Velocity and Variety, "Laney, D.", META Group, ~ (2001)
  35. Lynn, M. R., "Determination and quantification of content validity", Nursing research, 35 (1986)
  36. The Journey to Becoming Data-Driven: A Progress Report in the State of Corporate Data Initiatives. Big Data and AI Executive Survey 2021, "NewVantage Partners", New Vantage Partners LLC, 1~16 (2021)
  37. "What is Bigdata?" (2021)[URL]
  38. Roberts, L. D., "Big Data and Learning Analytics in Higher Education", pp.89~108 (2017), Springer
  39. Romero, S., "IT 거버넌스" (2013), 한빛미디어
  40. Soares, S., "Big Data Governance" (2012), Chicago Review Press
  41. Soares, S., "IBM InfoSphere: A platform for Big Data governance and process data governance" (2013), Mc Press
  42. Soares, S., "The IBM Data Governance Unified Process" (2018), MC Press
  43. "SO", IEC38500 (2015). Information Technology—Governance of IT-For the organization, 2015
  44. Stenner, P., "What is a Q Methodology?" (2009), University of Brighton
  45. Stephenson, W., "The study of behavior;Q-technique and its methodology" (1953), University of Chicago Press
  46. "6 best practices for good data governance" (2021)[URL]

관련 논문AI추천

Data Governance 평가를 위한 속성지표 연구김우제, 장경애한국정보처리학회 · 정보처리학회 논문지2017 · 제6권 제2호공공기관의 빅데이터 성숙도 진단모형 개발 및 적용에 관한 연구윤상오한국지역정보화학회 · 한국지역정보화학회지2016 · 제19권 제4호빅데이터 분석 시장 활성화를 위한 기술적, 제도적 요인에 관한 연구: 전문가 심층인터뷰 방법을 중심으로배재권사단법인 인문사회과학기술융합학회 · 예술인문사회 융합 멀티미디어 논문지2017 · 제7권 제5호개인정보의 활용과 보호를 위한 데이터 거버넌스 성숙도 모형과 종합이행절차에 관한 연구박원환, 신동선, 원유재, 이영상한국정보보호학회 · 정보보호학회논문지2019 · 제29권 제5호기업 데이터 전략과 투자를 위한 빅데이터 성숙도 평가 프레임워크 실증 연구박정, 김옥기, 조완섭사)한국빅데이터학회 · 한국빅데이터학회 학회지2021 · 제6권 제1호효과적인 사이버공간 작전수행을 위한 빅데이터 거버넌스 모델이경호, 장원구사)한국빅데이터학회 · 한국빅데이터학회 학회지2019 · 제4권 제1호

이 간행물의 다른 논문 (8건)

빅데이터를 활용한 코로나-19 전·후 온라인판매 소비자 관심이슈 비교분석황욱선, 이준모pp. 1-20한류의 위기 요인 탐색과 해소 방안에 관한 연구 –문화콘텐츠 전문가 조사를 중심으로-문효진pp. 21-36펜데믹상황하의 주거인식과 주거만족, 투자심리의 관계 연구김재태, 심재희, 김동환pp. 37-50암호화폐 자산의 정보 효율성에 대한 연구 - 주식시장에서의 선행지표로서의 정보 효율성을 중심으로안상선pp. 51-73북한이탈여성의 외상 후 성장 경험에 따른 행위자성의 재구성김경미pp. 94-116
원문 보기