정보품질

Information quality

정보품질(IQ)은 정보시스템 콘텐츠의 질이다. 그것은 종종 "제공된 정보의 사용에 대한 적합성"으로 실용적으로 정의된다. 또한 IQ 프레임워크는 DQ/IQ를 강력하고 엄격한 방식으로 평가하고 측정할 수 있는 가시적 접근방식을 제공한다.[1]

개념적 문제

이러한 실용적 정의는 대부분의 일상적 목적에 사용할 수 있지만, 전문가들은 정보 품질을 위해 더 복잡한 모델을 사용하는 경우가 많다. 대부분의 정보 시스템 실무자들은 데이터 품질과 동의어라는 용어를 사용한다. 그러나, 많은 학자들이 데이터와 정보를 구별하기 때문에,[2] 일부 학자들은 특정 정보가 특정 맥락의 특정한 품질 요건을 충족한다는 확신을 보장할 수 있을 것이다. 그러나 품질이 높을수록 더 일반적이고 덜 구체적인 문맥들을 만나는 것에 대한 자신감이 될 것이라는 제안이 있었다.[3]

정보 품질의 치수 및 측정 기준

"정보 품질"은 정보가 그 정보의 사용자에게 제공하는 가치의 척도다.[4] "품질"은 종종 주관적인 것으로 인식되며, 정보의 품질은 사용자마다 그리고 정보의 사용마다 다를 수 있다. 그럼에도 불구하고 높은 품질은 객관성을 높이거나 최소한 주관성을 높인다. 정확성은 IQ의 한 요소로서만 볼 수 있지만, 정확성이 어떻게 정의되는가에 따라, 품질의 다른 많은 차원을 포괄하는 것으로도 볼 수 있다.

그렇지 않다면, 종종 주어진 과제에 대한 적합성을 결정하는 정보의 정확성과 다른 차원, 측면 또는 요소 사이에 절충이 존재한다고 인식된다. Richard Wang과 Diane Strong은 정보 품질을 평가하는 데 사용되는 차원 또는 요소의 목록을 다음과 같이 제안한다.[5]

다른 저자들은 분석을 위해 유사하지만 다른 차원의 목록을 제안하고, 측정과 보고를 정보 품질 지표로 강조한다. 래리 잉글리쉬는 치수보다 성격이라는 용어를 더 좋아한다.[7] 실제로 상당량의 정보 품질 연구는 바람직한 속성(또는 치수)의 다양한 범주를 조사하고 기술하는 것을 포함한다. 최근 연구에 따르면 사용되는 용어와 분류 구조가 매우 다양하다는 것을 알 수 있다.[8]

구별되는 용어로서의 정보는 다양한 모호한 정의를 가지고 있지만, "사건의 설명"과 같은 더 일반적인 정의가 있다. 기술되고 있는 사건들은 주관적으로 품질에 대해 평가될 수 없지만, 그것들은 공간과 시간의 매우 많은 자율적인 사건들이기 때문에, 그 사건들의 서술은 (그것은 정보를 운반하는 매체에서 불가피하게 첨부된) 사건들의 초기 순간부터, 품질에 대해 주관적으로 평가될 수 있다.

이러한 자연 현상에 대처하기 위한 시도로, 주로 연구자 길드를 대표하는 자격을 갖춘 전문직 종사자들은 한 지점 또는 다른 지점에서 정보 품질에 대한 특정 지표를 식별했다. 그것들은 또한 정보의 '품질 특성'으로 설명될 수 있다. 왜냐하면 그것들은 쉽게 계량화되지 않고, 오히려 개별적인 기준으로 주관적으로 식별되기 때문이다.

품질 측정 기준

  • 권한/검증 가능성

권한이란 출처의 전문성이나 공인된 공식 지위를 말한다. 저자와 출판사의 평판을 생각해 보라. 법적 정보나 정부 정보로 작업할 때는 출처가 정보의 공식 제공자인지 여부를 고려한다. 검증가능성은 출처가 얼마나 권위적인지에 관계없이 정보의 타당성을 검증하는 독자의 능력을 말한다. 사실을 검증하는 것은 저널리즘 신학자의 관리 의무의 일부일 뿐 아니라, 가능한 한, 그들이 검증될 수 있도록 정보의 출처를 제공하는 것이다.

  • 적용범위

적용범위는 출처가 주제를 탐색하는 범위를 말한다. 시간, 지리 또는 관할 구역과 관련되거나 좁은 주제에 대한 범위를 고려하십시오.

  • 구성 및 조직

구성과 조직은 정보 출처의 특정 메시지를 일관성 있고 논리적으로 순차적으로 제시하는 능력과 관련이 있다.

  • 객관성

객관성은 작가가 사실을 해석하거나 분석할 때 표출되는 편견이나 의견이다. 설득력 있는 언어의 사용, 다른 관점에 대한 출처의 표시, 정보 제공과 광고의 이유를 고려한다.

  • 무결성
  1. 도덕적, 윤리적 원칙 고수, 도덕적 인격의 건전성
  2. 전체, 전체 또는 미완성 상태
  • 포괄성
  1. 광범위한 범위, 포괄적 또는 관련성, 포괄적 연구.
  2. 정신적으로 이해하고, 넓은 정신적 이해력을 가지고 있다.
  3. 보험 손실에 대한 광범위한 보호 또는 제공.
  • 유효성

일부 정보의 타당성은 정보가 전달하는 명백한 진실성의 정도와 관련이 있다.

  • 유니크함

주어진 정보의 '유일성'은 의미가 직관적일 뿐 아니라, 정보의 발신지점뿐만 아니라, 정보가 제시되는 방식과 그에 따라 그것이 연상하는 인식을 의미하기도 한다. 우리가 처리하는 모든 정보의 본질은 그 두 가지 요소의 상당부분으로 구성되어 있다.

  • 적시성

적시성은 발행 시점에 최신의 정보를 말한다. 발행, 작성 및 개정 날짜를 고려하십시오. 페이지에 현재 날짜를 자동으로 반영하는 웹 사이트 스크립팅에 주의하십시오.

  • 재현성(주로 교훈적인 정보를 참조할 때 사용)

문서화된 방법을 동일한 데이터 세트에 사용하여 일관된 결과를 얻을 수 있음을 의미한다.

전문 협회

IQ International—국제 정보 및 데이터 품질[10] 협회
IQ 인터내셔널은 2004년에 설립된 비영리, 벤더 중립, 전문 협회로서 정보 및 데이터 품질 전문직을 구축하는데 전념하고 있다.

정보 품질 회의

정보 품질과 관련된 다수의 주요 컨퍼런스가 매년 개최된다.

매년 열리는 MIT 최고 데이터 책임자 및 정보 품질(CDOIQ) 심포지엄[11]
미국 캘리포니아 주 캠브리지 매사추세츠 공과대학에서 열린 연례 회의
데이터 거버넌스 및 정보 품질 컨퍼런스[12]
미국에서 매년 열리는 상업 회의
데이터 품질 아시아 태평양[13] 지역
호주 시드니 또는 멜버른에서 매년 개최되는 상업 컨퍼런스
유럽[14] 기업 데이터 및 비즈니스 인텔리전스 컨퍼런스
영국 런던에서 매년 열리는 상업회의.
정보 및 데이터 품질 회의[15]
미국[16] IQ International(국제 정보 및 데이터 품질 협회)에서 매년 운영하는 수익 컨퍼런스에는 해당되지 않음
국제 정보 품질[17] 회의
매년 한 대학에서 개최되는 MITIQ를 통해 시작된 학술대회
마스터 데이터 관리 및 데이터 거버넌스 컨퍼런스[18]
MDM 연구소가 런던, 샌프란시스코, 시드니, 토론토, 마드리드, 프랑크푸르트, 상하이, 뉴욕시와 같은 장소에서 매년 6개의 주요 컨퍼런스를 운영하고 있다.

참고 항목

참조

  1. ^ Fadahunsi, Kayode Philip; Akinlua, James Tosin; O’Connor, Siobhan; Wark, Petra A; Gallagher, Joseph; Carroll, Christopher; Majeed, Azeem; O’Donoghue, John (March 2019). "Protocol for a systematic review and qualitative synthesis of information quality frameworks in eHealth". BMJ Open. 9 (3): e024722. doi:10.1136/bmjopen-2018-024722. ISSN 2044-6055. PMC 6429947. PMID 30842114.
  2. ^ 이러한 개념을 과학적이고 철학적으로 풀어내려면 Churchman, C.W. (1971) 조회 시스템의 설계, 뉴욕: 베이직 북스를 참조하라.
  3. ^ 이바노프, K.(1972) "정보 품질 관리: 데이터 뱅크 및 관리 정보 시스템의 정보의 정확성 개념에 관하여"웨이백 머신에 2009-09-01 보관. 스톡홀름 대학교와 왕립 기술 연구소. 박사학위 논문. 자세한 내용은 K. 이바노프(1995)에서 확인할 수 있다. 정보학 설계의 하위 시스템: 고고학자인 기술자를 떠올리는 것. B. Dahlbom(에드)에서, 인포칼로지 방정식은 다음과 같다. Börje Langefors Archived 2009-07-27, 웨이백 머신에 보관된 2009-07-27 (pp. 287–301)을 기리는 에세이. 고텐부르크: 고텐부르크 대학교 정보학부(ISSN 1101-7422)
  4. ^ Fadahunsi, Kayode Philip; Akinlua, James Tosin; O’Connor, Siobhan; Wark, Petra A; Gallagher, Joseph; Carroll, Christopher; Majeed, Azeem; O’Donoghue, John (March 2019). "Protocol for a systematic review and qualitative synthesis of information quality frameworks in eHealth". BMJ Open. 9 (3): e024722. doi:10.1136/bmjopen-2018-024722. ISSN 2044-6055. PMC 6429947. PMID 30842114.
  5. ^ Wang, R.; Strong, D. (1996). "Beyond Accuracy: What Data Quality Means to Data Consumers". Journal of Management Information Systems. 12 (4): 5–34. doi:10.1080/07421222.1996.11518099.
  6. ^ Miller, Holmes (Spring 1996). "The Multiple Dimensions of Information Quality". Information Systems Management. 13 (2): 79–82. doi:10.1080/10580539608906992.
  7. ^ 영어, Larry P. (2009) "정보 품질 적용", Wiley Publishing, Indianapolis, Wiley Publishing. ISBN 978-0-470-13447-4
  8. ^ 라란제이로, 누노, 세이마 누르 소이데미르, 호르헤 베르나르디노 2015. "데이터 품질에 대한 설문 조사: 불량 데이터 분류 중." 제21회 IEEE Pacific Rim International Sympository on Telongable Computing(PRDC 2015)에서. 중국 장자지: IEEE 컴퓨터 협회. https://dx.doi.org/10.1109/PRDC.2015.41 PDF
  9. ^ Fadahunsi, Kayode Philip; Akinlua, James Tosin; O’Connor, Siobhan; Wark, Petra A; Gallagher, Joseph; Carroll, Christopher; Majeed, Azeem; O’Donoghue, John (March 2019). "Protocol for a systematic review and qualitative synthesis of information quality frameworks in eHealth". BMJ Open. 9 (3): e024722. doi:10.1136/bmjopen-2018-024722. ISSN 2044-6055. PMC 6429947. PMID 30842114.
  10. ^ "IQ International - the International Association for Information and Data Quality". IQ International website. Retrieved 2016-08-05.
  11. ^ 매년 열리는 MIT 최고 데이터 책임자 및 정보 품질 심포지엄
  12. ^ 데이터 거버넌스 및 정보 품질 컨퍼런스
  13. ^ 데이터 품질 아시아 태평양 지역
  14. ^ 유럽 데이터 거버넌스 회의
  15. ^ 정보 및 데이터 품질 회의
  16. ^ "IQ International Conferences". IQ International. Retrieved 2016-06-21.
  17. ^ "ICIQ.GLOBAL - Central hub of the MIT International Conference on Information Quality".
  18. ^ MDM SUMT 회의