QDQM (3) 썸네일형 리스트형 데이터 품질관리 구축사례 - 병원 병원 데이터를 분석하는데 많은 어려움이 있습니다. 병원의 데이터는 모두 사람이 입력하는 데이터 입니다. 그러다보니 많은 입력의 에러가 발생합니다. 특히 유니코드값이 들어있는 경우가 있어서 데이터베이스에 통합하는데 많은 어려움을 겪습니다. 전국의 수많은 병원의 데이터를 통합하는 건강보험심사평가원에서는 상당한 시간을 데이터 정제에 투입하고 있을 것입니다. 요즈음 수많은 데이터버에스가 신규로 출시되고 오라클에서 벗어나고자 하는 기업이 많습니다. 이 경우 데이터베이스 마이그레이션을 수행해야 하는데 현장에서 데이터의 오류로 많은 어려움을 겪고 있습니다. 이에 QDQM 솔루션을 적용하였을 경우 어느 필드의 값이 오류인지 사전에 쉽게 찾아서 데이터 정제의 시간을 단축 시킬 수 있습니다. QDQM이란 •QDQM : Q.. 데이터 품질관리 구축사례 QDQM이란? QDQM : Quick Data Quality Management 입니다. 마스터 테이블을 분석하여 데이터 타입 및 포맷, 길이속성, 문자속성, 논리속성을 파악합니다. 검사할 테이블의 필드를 프로파일링하여 필드의 데이터 타입 및 포맷, 길이속성, 문자속성, 논리속성 및 통계분석을 수행하여 데이터값의 유효성을 검사합니다. 검사할 필드와 마스터테이블을 값에 의한 비교로 적절한 유효 필드명과 유효율을 찾습니다. 마스터 필드별로 허용범위를 설정하여 허용율을 관리합니다. 사전 정의된 룰 및 마스터테이블을 메모리에 상주시켜 빠르게 수행됩니다. 분석된 데이터를 기반으로 다양한 분석 리포트 및 분석 파일을 제공합니다. 사용자가 마스터 및 검사할 필드명을 매핑을 수행하지 않고 자동으로 수행합니다. QDQM.. 데이터 품질관리 솔루션 (QDQM) 데이터 품질(Data Quality) 및 중요성 데이터 품질(Data Quality)이란? 데이터 품질은 데이터 세트가 정확성, 일관성, 신뢰성, 완전성 및 적시성에 대한 확립된 표준을 충족하는 정도를 평가합니다. 높은 데이터 품질은 정보가 신뢰할 수 있고 분석, 의사결정, 보고 또는 기타 데이터 기반 활동에 적합함을 보장합니다. 데이터 품질 관리에는 오류, 불일치, 부정확성을 식별하고 수정하기 위한 지속적인 프로세스가 포함됩니다. 이는 데이터 거버넌스 프레임워크와 광범위한 데이터 관리 시스템의 핵심 요소여야 합니다. 데이터 품질 관리는 정확하고 빠르고 쉽게 반복 수행할 수 있어야 합니다. 데이터 품질의 중요성 데이터 품질은 정보에 입각한 의사결정, 신뢰할 수 있는 보고, 정확한 분석을 뒷받침하므로 필수.. 이전 1 다음
