데이터 품질 가이드라인

Name: 데이터 품질 가이드라인
Rating: 10.00 (2 reviews)
Author: 한국데이터베이스진흥원 편집부

데이터베이스 품질 시리즈 1 | 양장

한국데이터베이스진흥원 편집부 지음 | 한국데이터베이스진흥원 | 2011년 08월 10일 출간

총 4 중

4 10.0 (리뷰 2개)

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데이터 품질 가이드라인(데이터베이스 품질 시리즈 1)(양장본 HardCover)

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도서 소득공제란?

2018년7월 1일 부터 근로소득자가 신용카드 등으로 도서구입을 위해 사용한 금액이 추가 공제됩니다.
(추가 공제한도 100만원까지 인정)

*총 급여 7,000만 원 이하 근로소득자 중 신용카드, 직불카드 등 사용액이 총급여의 25%가 넘는 사람에게 적용
*현재 ‘신용카드 등 사용금액’의 소득 공제한도는 300만 원이고 신용카드사용액의 공제율은 15%이지만, 도서·공연 사용분은 추가로 100만 원의 소득 공제한도가 인정되고 공제율은 30%로 적용
*시행시기 이후 도서·공연 사용액에 대해서는 “2018년 귀속 근로소득 연말 정산”시기(19.1.15~)에 국세청 홈택스 연말정산간소화 서비스 제공

도서 소득공제 대상

도서(국내도서,외국도서,해외주문도서), eBook(구매) , 도서 소득공제 대상 상품에 수반되는 국내 배송비 (해외 배송비 제외)

*제외상품 : 잡지 등 정기 간행물, 음반, DVD, 기프트, eBook(대여,학술논문), 사은품, 선물포장, 책 그리고 꽃
*상품정보의 “소득공제” 표기를 참고하시기 바랍니다.

도서 소득공제 가능 결제수단

카드결제 : 신용카드(개인카드에 한함), 제휴신용카드

현금결제 : 예치금, 교보e캐시(충전에 한함), 해피머니상품권, 컬쳐캐쉬, 교보문고 기프트카드, 실시간계좌이체, 온라인입금

간편결제 : 네이버페이, 삼성페이, 카카오페이, PAYCO

* 현금결제는 현금영수증을 개인소득공제용으로 신청 시에만 도서 소득공제 됩니다.
* 교보e캐시 도서 소득공제 금액은 교보eBook > e캐시 > 충전/사용내역에서 확인가능합니다.
* 페이나우, 11PAY와 휴대폰결제, 교보캐시는 도서 소득공제 불가

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(신용카드 결제 후 예치금으로 환원된 경우 승인취소 되지 않습니다.)

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상품상세정보
ISBN	9788988474204(8988474201)
쪽수	406쪽
크기	182 * 257 mm 판형알림

책소개

이 책이 속한 분야

『데이터 품질 가이드라인』은 데이터 품질진단을 위한 기초적인 개념을 단순화하여 정리하고 데이터 품질진단 절차와 기법에 대한 실무적인 내용을 담은 책이다. 도메인과 업무규칙을 적용한 데이터 품질진단 기법에 대한 상세한 적용 예시와 사례를 담아 용이하게 이해될 수 있도록 구성하였다.

데이터베이스 품질 인증 2

Ⅰ 데이터베이스 품질 인증제도 3
1 목적 3
2 필요성 3
3 인증 종목 4

Ⅱ 데이터베이스 품질 인증종목 5
1 데이터 인증 5
2 데이터관리 인증 10

Ⅲ 시행기관 17
1 소개 17
2 데이터베이스 품질 사업 19

◎ 부록
1 데이터베이스 품질 인증 획득 기관 26
2 데이터 품질관리 지침 시리즈 39
3 데이터 품질 피해 사례 44

제1장 데이터 품질 이해 50
제1절 데이터 품질 개요 51
1 데이터 품질 정의 51
2 데이터 품질진단 정의와 종류 52
3 가이드라인 범위와 구성 53

제2절 데이터 품질진단 절차 및 방법 54
1 개요 54
2 계획 62
3 정의 67
4 측정 152
5 분석 158
6 데이터 품질 개선 170

제2장 데이터 품질진단 실무 176
제1절 도메인 기반 데이터 품질 177
1 개요 177
2 번호 181
3 금액 195
4 명칭 203
5 수량 213
6 분류 218
7 날짜 225
8 율 256
9 내용 260
10 코드 262
11 키(Key) 278
12 공통 271

제2절 업무규칙 기반 데이터 품질 277
1 개요 277
2 관계자 280
3 상품 294
4 계약 307
5 활동 323
6 거래 336
7 자원 349
8 지원 362
9 생산 381

출판사 서평

저품질 데이터로 인한 피해는 정보화의 새로운 걸림돌로 대두되고 있다.
최근 연구결과에 따르면 저품질 데이터로 인한 국가ㆍ사회적 피해 비용은 한 해 46.9조원 규모로 추산되는 것으로 나타났다. 데이터가 정보시스템의 부속품으로 여겨지는 시대는 지났으며 데이터 품질관리는 선택이 아닌 필수 관리 활동이 되었다.
특히 데이터 품질진단은 데이터 품질관리를 위한 첫 걸음이며 자사의 정보시스템이 운영하는 데이터 중 어느 부분에 오류가 있고 그 원인이 무엇인지를 파악하는 것이 데이터 품질관리 활동의 기초적인 업무이다.
이에 한국데이터베이... 더보기

저품질 데이터로 인한 피해는 정보화의 새로운 걸림돌로 대두되고 있다.
최근 연구결과에 따르면 저품질 데이터로 인한 국가ㆍ사회적 피해 비용은 한 해 46.9조원 규모로 추산되는 것으로 나타났다. 데이터가 정보시스템의 부속품으로 여겨지는 시대는 지났으며 데이터 품질관리는 선택이 아닌 필수 관리 활동이 되었다.
특히 데이터 품질진단은 데이터 품질관리를 위한 첫 걸음이며 자사의 정보시스템이 운영하는 데이터 중 어느 부분에 오류가 있고 그 원인이 무엇인지를 파악하는 것이 데이터 품질관리 활동의 기초적인 업무이다.
이에 한국데이터베이스진흥원에서는 조직이 자체적으로 데이터 품질을 진단하고 체계적인 데이터 품질관리 활동을 수행할 수 있도록 지원하기 위해 데이터 품질 가이드라인을 개발했다.
데이터 품질 가이드라인은 데이터 품질진단을 위한 기초적인 개념을 단순화하여 정리하였고 데이터 품질진단 절차와 기법에 대한 실용적인 내용을 수록했다. 또한 도메인과 업무규칙을 적용한 데이터 품질진단 기법에 대한 상세한 적용예시와 사례를 담아 실무자로 하여금 이해도를 높이도록 작성했다.
지침의 구성은 다음과 같다.

제1장 데이터 품질 이해
제2장 데이터 품질진단 실무

정보통신 기술의 발달은 기업의 경영 방식에 커다란 변화를 일으켰다 글로벌 경쟁력을 갖춘 기업은 연구개발, 제조 및 영업 부문간에 데이터를 장벽 없이 실시간으로 공유하며 각 부문의 데이터를 기반으로 경영층의 신속하고 정확한 의사결정을 한다 현대 기업은 정보통신 기술에 기반을 둔 객관적인 데이터에 의존하지 않으면 존립하기 곤란하다 부정확하고 시의 적절치 못한 데이터는 비합리적이고 경쟁사보다 늦은 의사결정을 유도하기 때문이다.
지금까지 국가나 기업의 정보화 계획은 네트워크, 하드웨어 및 소프트웨어를 중심으로 이루어져 온 것이 사실이다 대체로 의사결정을 하는 경영층은 데이터가 일단 컴퓨터에 입력되면 컴퓨터에 입력된 데이터라는 이유만으로 매우 정확할 것이라는 막연한 인식을 갖고 있다 그에 따라 자연스럽게 데이터에 대한 관심이 상대적으로 위축되었고 정보화 초기에는 데이터의 규모도 크지 않아 데이터 품질은 국가나 기업의 정보화 정책에서 외면당해 왔다.
그러나 최근 인터넷을 통해 유통되는 가비지 데이터(Garbage Data)에 대한 피해 사례나 잘못된 데이터로 인한 영향이 얼마나 심각한지는 신문이나 방송을 통해 많이 알려지고 있다 특히 최근에 금융 데이터나 국가의 행정 데이터에 생긴 오류로 인해 관련된 개인이나 조직에 상당한 피해를 주었다는 소식이 빈번하다 데이터가 정보시스템의 부속품으로 여겨지는 시대는 지났다.
이제 데이터 품질관리는 정보시스템에서 필수 불가결한 기반 프로세스이다 특히 데이터 품질진단은 데이터 품질관리를 위한 첫 걸음이다 자사의 정보시스템에서 운영되는 데이터 중 어느 부분에 오류가 있고 그 원인이 무엇인지를 파악하는 것이 품질관리 활동의 가장 기초적인 업무이다.
데이터 품질 가이드라인은 데이터 품질진단을 위한 기초적인 개념을 단순화하여 정리하였고 데이터 품질진단 절차와 기법에 대한 실무적인 내용을 수록했다 또한 도메인과 업무규칙을 적용한 데이터 품질진단 기법에 대한 상세한 적용 예시와 사례를 담아 용이하게 이해될 수 있도록 작성되었다.
모쪼록 본 가이드가 국내 데이터 품질관리 담당자들에게 도움이 되기를 기대한다.

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