데이터품질 향상을 위한 데이터웨어하우스 개발 프로세스의 개선

국문 초록 (Abstract)

정보화 사회에서는 데이터가 기업의 의사결정에 중요한 근거를 제공하며, 기업 경쟁력에서 필수적인 부분을 차지한다. 그러나 정보시스템 간의 통합과 연계가 확대되고 처리해야 할 업무가 복잡해지면서 데이터 품질은 저하되고 있다. 이로 인해 데이터 관리가 어려워지고 데이터 처리에 필요한 시간과 비용이 증가하며, 정보시스템에 대한 불신이 발생한다. 본 연구에서는 제시된 데이터 품질 문제를 해결하기 위해 개선된 데이터웨어하우스 개발 프로세스를 제시한다.
제안된 개발 프로세스는 데이터 표준화를 위한 메타데이터를 관리하며, 요건정의단계, 아키텍처단계, 점진적 개발단계 그리고 이행단계의 네 단계로 구성된다. CBD 방법론에 기초한 템플릿 방법론을 기반으로 하며, 사용자 요구사항 정의를 위한 OLAP View와 CMMI의 형상관리를 통해 프로세스 관리가 이루어진다.
또한, 프로세스 개선과 데이터 품질 향상을 위한 합리적인 측정지표(생산성, 결함, 위험, 품질)를 제시하여 측정지표에 의한 개선도를 평가하고, 지속적인 개선을 위한 척도를 제공한다. 제시된 측정지표를 활용하여 제안된 프로세스의 비용이 절감되고, 투입공수에 따른 생산성 향상과 작업 지연에 대한 계획공정 지연율이 개선됨을 보인다. OLAP View를 통한 결함의 제거와 형상관리를 이용한 위험 요소의 제거를 통해 재작업 비율이 향상되었을 뿐만 아니라, 데이터 품질 항목별(데이터, 데이터 관리, 데이터 구조) 평가에서도 품질수준이 향상되었음을 제시한다.

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

We are at the information age and data is important to the organization’s future success and decision support. As the integration and association among information systems have been expanded, the problem with data is that its quality quickly degenerates over time. Poor data quality causes difficulty of data management, increases time and cost of processing and provides unreliability of information systems. In this paper, we propose an improved datawarehouse process for enhancing data quality to overcome the above problems.
Our proposed datawarehouse process manages the metadata for data standards and consists of four stages; requirement definitions, architecture, incremental development and transfer. Our process is based on TCBD (Template-based CBD), OLAP View for requirement analysis and process management through configuration management. In addition, we specify matrices for data quality evaluation and process improvement. The measured matrixes provide guidance for incremental improvement to the datawarehouse process.
Through the analysis based on the proposed matrices, we show that our proposal is more efficient in cost and productivity as well as satisfy the process schedule. In our proposal, OLAP View and configuration management decrease defects and increase the reusability of the process. In addition, the analysis shows that our research has enhanced data quality which consists of data, data management and data structure.

목차 (Table of Contents)

• 1. 서론 = 1
• 1.1 데이터 품질의 영향 = 1
• 1.2 프로세스의 영향 = 2
• 1.3 연구의 구성체계 = 3
• 2. 관련 연구 = 6
• 2.1 데이터웨어하우스와 OLAP 시스템 = 7
• 2.2 CBD 방법론 = 10
• 2.3 데이터품질 = 16
• 2.4 CMMI와 형상관리 = 20
• 2.5 메타 데이터 = 27
• 3. 개선된 데이터웨어하우스 개발 프로세스 = 31
• 3.1 데이터 품질 문제 = 32
• 3.2 시스템 아키텍처 = 33
• 3.2.1 데이터 관리 프로세스 = 37
• 3.3 개선된 데이터웨어하우스 개발 프로세스 = 39
• 3.3.1 요건정의 단계 = 41
• 3.3.1.1 사용자 요구사항 정의과정의 문제점 = 42
• 3.3.1.2 문제점 해결을 위한 OLAP View의 제안 및 활용 = 44
• 3.3.2 아키텍처 단계 = 47
• 3.3.2.1 템플릿 기반 방법론 = 48
• 3.3.3 점진적 개발 단계 = 50
• 3.3.3.1 CMMI의 형상관리 = 52
• 3.3.4 이행단계 = 55
• 4. 개발 프로세스의 측정 및 평가 = 56
• 4.1 측정에 사용되는 지표 = 56
• 4.2 프로세스 개선에 대한 평가 = 58
• 4.2.1 생산성에 대한 평가 = 58
• 4.2.1.1 생산성에 대한 측정 및 평가 = 58
• 4.2.1.2 일정에 대한 측정 및 평가 = 62
• 4.2.2 결함과 위험에 대한 평가 = 66
• 4.3 데이터 품질 향상에 대한 평가 = 68
• 4.3.1 데이터 및 데이터 관리 분석 = 69
• 4.3.2 데이터 구조 분석 = 72
• 5. 결론 = 75
• 참고문헌 = 77
• Abstract = 82