IoT 빅데이터 해석가능성 향상위한 데이터 품질관리 방안 연구
A Study on Way of Data Quality Management for Improving IoT BigData Analysis Possibility
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초록
새로운 기술 트렌드로 IoT에 대한 관심이 높아지고 있다. IoT가 지원하는 자율지능서비스의 핵심은 다양한 디바이스 및 소프트웨어로부터 발생되는 데이터와 인터넷정보를 이용하여 새로운 가치를 밝혀내고 보다 정교한 자율지능서비스를 지원하는 빅데이터 분석 기술이다. 이제까지의 데이터 분석을 위한 데이터 품질관리 목표는 데이터의 신뢰성과 정확성을 높이도록 하는 것이었다. 하지만 빅데이터 분석을 위해서는 데이터로부터 다양한 가치를 찾을 수 있기 위해서는 데이터의 품질 관점이 변화되어야 한다. 이 연구에서는 기존의 데이터 품질관리 프레임워크를 조사하여 현재의 품질관리 프레임워크에서 빅데이터의 해석을 용이하게 하기 위해 필요한 것이 무엇인지 도출하고 빅데이터 분석을 효과적으로 지원하기 위한 품질관리 방안을 제시하고자 한다.
Abstract
The IoT(Internet of Things) is an new trend of IT technology, and is highly interested. IoT is providing context-awareness service as a core service of IoT is big-data analysis that is analyzing data is created from many device(sensor) and software on internet network. Legacy data quality management of data analyzing is improving the credible and accuracy of data. However, the point of view about data quality would be changed to find various insight for BigData analysis. This paper is investigated the legacy data quality management framework, then find out what we need to have contextual understanding from BigData in current data quality management framework and suggested quality management strategy for efficient analyzing of big data.
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