데이터 품질관리 체계 수립-질병 데이터를 중심으로-
Data Quality Management System Establishment -Focused on Disease Data-
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초록
데이터 분석에 대한 관심이 높아지면서 그 기반이 되는 데이터 자체의 가치도 높아지고 있다. 그리고 이는 곧 축적된 데이터의 품질에 관한 관심으로 이어졌다. 사회 각 분야에서는 자체적으로 보유하고 있는 데이터의 품질을 개선하여 데이터의 가치를 높이고 양질의 분석을 하고자 하는 움직임이 늘어나고 있다. 그러나 현재 각종 연구 단체와 정부 산하 기관에서 활용되고 있는 통합 데이터베이스는 통합하는 과정에서 데이터 품질관리 체계가 도입되지 않아 데이터의 신뢰성과 실효성이 낮다는 점에서 문제가 있다. 또한 각 데이터베이스의 설계가 효율적으로 진행되지 않아서 오류 데이터가 산재하고 있으며 정보통신 기술이 보급되기 전에 생성된 데이터들에 대한 관리가 미흡하여 데이터의 의미와 정확성을 담보할 수 없는 것이 현실이다. 이러한 상황에서는 잘못된 분석과 예측이 이루어질 가능성이 높다. 이는 결과적으로 잘못된 의사결정으로 이어지며 조직 내의 잘못된 의사결정은 많은 비용과 손실을 초래한다. 따라서 본 논문에서는 실제 운용되고 있는 데이터베이스 시스템에 대하여 데이터 품질관리 체계를 제시함으로써 장기적 관점에서 데이터 품질을 향상시키고자 한다.
Abstract
As interest in data analysis increases, the value of the data itself is increasing. This led to concerns about the quality of the accumulated data. In each field of society, there is an increasing tendency to improve the quality of data to increase the value of the data for qualitied data analysis. This tendency is prominent in the field of disease management. The problem is that most of the disease data are used by various research groups, government agencies, and the reliability and effectiveness of the data is low due to the lack of data standardization during the integration process. In addition, error data is scattered because the designing of each database is not efficiently performed and analog data created before the information technology is diffused are not managed sufficiently so that the meaning and accuracy of the data cannot be secured in proper level. In these situations, it is very difficult for the data analysis to have a practical effect, and there is a high possibility of misinterpretation and prediction. As a result, this leads to erroneous decision-making and policy failures and erroneous decision causes unnecessary cost and loss. Therefore, in this paper, we propose a data quality management system for the database system that is actually operated to improve the data quality in the long term view.
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