data 보존

Data preservation

데이터 보존은 데이터의 안전성과 무결성을 보존하고 유지하는 행위입니다.데이터 및 [1]메타데이터의 존재와 신뢰성을 보호 및 연장하기 위한 정책, 규제 및 전략에 의해 관리되는 공식적인 활동을 통해 보존이 이루어집니다.데이터는 지식 및 정보가 생성되는 요소 또는 단위로 설명할 수 있으며 메타데이터는 데이터 요소의 요약 하위 집합 또는 [3]데이터에 대한 데이터입니다.데이터 보존의 주요 목표는 데이터의 손실이나 파괴를 방지하고 데이터의 재사용과 진행에 기여하는 것입니다.

역사

시간이 지남에 따라 수집된 대부분의 과거 데이터는 손실되거나 파괴되었습니다.전쟁 및 자연재해와 데이터 보존 및 보호에 필요한 자재 및 작업 부족이 원인이 되었습니다.일반적으로 정부 기록과 통계, 법적 계약 및 경제 거래와 같은 가장 중요한 데이터 세트만 저장되었습니다.과학 연구 및 박사 학위 논문 데이터는 부적절한 저장과 데이터 보존 의식 및 [4]실행 부족으로 인해 대부분 파괴되었습니다.시간이 지남에 따라 데이터 보존이 발전하고 중요성과 인식이 높아졌습니다.현재는 데이터를 보존하는 다양한 방법이 있으며, 이와 관련된 중요한 조직도 많이 있습니다.

최초의 디지털 데이터 보존 스토리지 솔루션은 1950년대에 등장했습니다.이 솔루션은 보통 평평하거나 계층 [5]구조로 되어 있었습니다.이러한 솔루션에는 여전히 문제가 있었지만, 데이터 저장을 훨씬 더 저렴하고 쉽게 이용할 수 있게 되었습니다.1970년대에 관계형 데이터베이스와 스프레드시트가 등장했다.관계형 데이터베이스는 구조화된 쿼리 언어를 사용하여 데이터를 테이블로 구성하므로 이전 스토리지 솔루션보다 효율적입니다. 스프레드시트는 이러한 관계형 데이터베이스에 적용할 수 있는 대량의 수치 데이터를 보유하여 파생 데이터를 생성합니다.최근에는 비관계형(비구조화 쿼리 언어) 데이터베이스가 대량의 비구조화 [4]또는 반구조화 데이터를 저장하는 관계형 데이터베이스의 보완 수단으로 등장하고 있습니다.

중요성

데이터 보존의 범위는 매우 넓습니다.정부 기록에서 사업 기록, 예술에 이르기까지 모든 것은 본질적으로 데이터로 표현될 수 있으며, 손실될 수 있습니다.그리고 이것은 영원히 인류 역사의 상실로 이어진다.

개인 데이터 손실, 기업 및 조직 내 데이터 손실, 환경 보호, 의료 연구, 국토 보안, 공중 보건 및 안전, 경제 등의 문제에 부정적이고 영구적인 영향을 미칠 수 있는 대규모 또는 국가 또는 글로벌 규모의 데이터 손실이 발생할 수 있습니다.c[6] 개발과 문화.데이터 손실 메커니즘도 재해, 전쟁, 데이터 침해, 부주의에서 단순한 망각에서 자연 붕괴에 이르기까지 다양합니다.

자연재해, 천연자원 및 경관에 대한 데이터 수집을 저장하는 미국 지질조사국을 통해 데이터 수집을 적절하게 보존하고 저장할 수 있는 방법을 확인할 수 있습니다.이 조사에 의해 수집된 데이터는 연방 및 주 토지 관리 기관이 토지 이용 계획 및 관리를 위해 사용하며, 과거 참조 [6]데이터에 지속적으로 액세스해야 한다.

그에 반해서

이와는 대조적으로, 데이터 보유는 비공식적으로 보관되는 수집된 데이터의 집합이며, 장기적인 보존을 위해 반드시 준비될 필요는 없습니다.예를 들어 개인 파일의 수집 또는 백업입니다.데이터 보유는 일반적으로 환경 및 기타 역사적 [4]재해로 인해 데이터가 손실된 과거에 사용된 스토리지 방법입니다.

또한 데이터 보유는 객체(데이터)를 보유한다는 것은 정의상 [7]객체의 소유 또는 사용을 보유 또는 유지하는 것이라는 점에서 데이터 보존과 다르다.오브젝트를 보존하는 것은 보호, 유지보수 및 향후 [8]사용을 위해 유지하는 것입니다.보존 정책은 데이터를 의도적으로 삭제하거나 공용 액세스에서 보관해야 하는 경우를 중심으로 하는 경우가 많지만, 보존은 영속성과 보다 광범위한 공유 액세스를 우선시합니다.

따라서 데이터 보존은 데이터 또는 백업 복사본의 보유 또는 보유 개념을 초과합니다.데이터 보존은 재해 또는 기술 변경 [9]전에 백업 및 복구 메커니즘을 포함하여 데이터에 대한 안정적인 액세스를 보장합니다.

방법들

디지털.

디지털 보존은 데이터 보존과 유사하지만 주로 기술적 위협과 디지털 데이터에만 관련되어 있습니다.기본적으로 디지털 데이터는 기술적 오작동 또는 [10]변경의 발생을 초과하는 디지털 데이터의 지속적인 사용 및 액세스를 가능하게 하는 일련의 공식 활동입니다.디지털 보존은 기술 및 프로토콜의 불가피한 변화를 인식하고 있으며,[4] 데이터 및 메타데이터의 무결성을 유지하면서 새로운 유형의 기술 및 플랫폼에서 데이터에 액세스할 수 있어야 합니다.

테크놀로지는 과거에는 불가능했을지도 모르는 데이터를 보존하는 훌륭한 프로세스를 제공하는 한편, 그 포맷이 새로운 소프트웨어와 호환되지 않기 때문에 디지털 데이터에 더 이상 액세스할 수 없을 정도로 빠른 속도로 변화하고 있습니다.데이터 보존을 사용하지 않으면 기존 디지털 데이터의 많은 부분이 [9]위험에 노출됩니다.

오늘날 데이터 보존을 위해 사용되는 대부분의 방법은 디지털 방식이며, 이는 지금까지 존재하는 방법 중 가장 효과적인 방법입니다.

아카이브

아카이브는 역사적 문서와 기록의 모음입니다.아카이브(archive)는 데이터를 [11]적절히 정리한 후 이를 확인하기 위한 적절한 메타데이터를 제공함으로써 데이터 보존에 기여하고 작업합니다.

중요한 데이터 아카이브의 예로는 임상시험 및 임상연구 [12]연구에 관한 데이터를 수집하는 아카이브인 The LONI Image Data Archive가 있습니다.

카탈로그, 디렉토리 및 포털

카탈로그, 디렉토리 및 포털은 개별 기관이 보관하는 통합 리소스이며 데이터 아카이브 및 보유와 [4]관련이 있습니다.즉, 데이터는 사이트에 표시되지 않고 메타데이터 및 집계자 역할을 하며 철저한 인벤토리를 [13]관리할 수 있습니다.

저장소

저장소는 데이터 아카이브 및 보관에 액세스하고 저장할 수 있는 장소입니다.저장소의 목표는 아카이브 및 보유의 모든 요구사항과 프로토콜을 충족하고 데이터 무결성과 사용자 [4]신뢰를 보장하기 위해 데이터를 인증하는 것입니다.

단일 사이트 저장소

단일 [4]사이트에 모든 데이터 세트를 보관하는 저장소입니다.

주요 [14]단일 사이트 저장소인 Data Archiving and Networking Services의 예로서 네덜란드의 디지털 연구 리소스에 대한 지속적인 액세스를 제공하는 저장소입니다.

멀티 사이트 저장소

여러 기관 [4]사이트에서 데이터 세트를 호스팅하는 저장소입니다.

잘 알려진 다중 사이트 저장소의 예로는 Open이 있습니다.AIRE는 모든 EU 국가 및 그 이상을 공동 작업하는 연구 데이터와 출판물을 호스팅하는 저장소입니다.OpenAIRE는 개방형 장학금을 장려하고 데이터의 [15]발견 가능성과 재사용 가능성을 개선하고자 합니다.

신뢰할 수 있는 디지털 저장소

장기간에 걸쳐 신뢰할 수 있는 액세스를 제공하는 저장소입니다.저장소는 단일 사이트 또는 다중 사이트일 수 있지만 개방형 아카이브 정보 [16]시스템의 참조 모델에 따라 협력해야 하며, 지속적인 재무 책임, 조직 부력, 관리 책임 보안 및 안전 [4]등 신뢰에 기여하는 일련의 규칙 또는 속성을 준수해야 합니다.

신뢰할 수 있는 디지털 저장소의 예로는 Digital Repository of Ireland(DRI)가 있습니다.Digital Repository of Ireland는 아일랜드의 인문 및 사회과학 데이터 세트를 호스팅하는 [17]멀티 사이트 저장소입니다.

사이버 인프라스트럭처

하드웨어, 기술, 소프트웨어, 정책, 서비스 및 도구 시스템을 통해 제공되는 아카이브 컬렉션으로 구성된 사이버 인프라.사이버 인프라는 피어 투 피어 협업을 지원하는 데이터 공유와 문화 [3]커뮤니티를 지향합니다.

주요 사이버 인프라의 예로는 캐나다의 [18]공간 데이터에 대한 액세스를 제공하는 The Canadian Geo-Space Data Infrastructure가 있습니다.

「 」를 참조해 주세요.

레퍼런스

  1. ^ "Dictionary Definitions". InterPARES 2 Terminology Database. InterPARES2. 2013. Retrieved 21 October 2013.
  2. ^ Kitchin, R (2012). "Conceptualizing Data". The Data Revolution. London: Sage: 1–26.
  3. ^ a b Cyberinfrastructure Council (2007). "Cyberinfrastructure vision for 21st century discovery" (PDF). Washington DC: National Science Foundation.
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  5. ^ Driscoll, K (2012). "From punched cards to "big data": a social history of database populism". Communication +1. 1 (4). Retrieved 22 February 2013.
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  8. ^ (2107) [Definition]를 유지합니다.마리암 웹스터취득원: https://www.merriam-webster.com/dictionary/preserve
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  12. ^ "About Us". LONI Image and Data Archive. 2017.
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