데이터는 미국 정부와 대중에게 귀중한 자산입니다. 접근 가능하고 사용 가능하게 만드는 것은 국가의 민주주의를 강화합니다. 또한 정부의 효율성과 각 부서의 효율성을 촉진합니다. 프로젝트 오픈 데이터는 장소 개방형 데이터 정책의 협업 촉진 및 개선 촉진이 의도된 경우. 개방형 데이터가 보다 효과적으로 작동하도록 하기 위해서는 모든 사람의 협업이 매우 중요합니다.
데이터 품질 다양한 요인을 기반으로 하는 데이터의 측정 또는 조건입니다. 경쟁력, 추세, 일관성 및 신뢰성에 따라 측정해야 합니다. 이를 통해 다양한 조직과 개인이 데이터와 관련된 다양한 문제를 해결할 수 있습니다.
그러나 Project Open Data가 어떻게 데이터 품질을 개선할 수 있습니까? 이 기사를 통해 자세한 내용을 알아보십시오.
프로젝트 오픈 데이터
공개 데이터에 대한 액세스 권한은 정부, 기업 및 시민에게 제공됩니다. 더 많은 투명성 데이터에서. 지출 및 기타 관련 정보와 같은 정부 및 개인 활동을 모니터링할 수 있습니다. 즉, 데이터는 누구나 액세스할 수 있으며 정부의 명령에 따라 무료로 유지 관리됩니다.
Project Open Data는 또한 비정부 조직 또는 기관과의 협업을 촉진합니다. 이는 기업 및 기타 기관이 임무를 완수하는 데 도움이 될 것입니다.
그러나 개방형 데이터와 관련하여 고려해야 할 핵심 요소가 있습니다. 구현 및 사용할 도구입니다.
프로젝트 구현
공개 데이터에 접근할 수 있다는 것은 누구에게나 유용할 수 있습니다. 프로젝트에 대한 유기적 데이터와 필요한 정보에 액세스할 수 있다고 상상해 보십시오. 모든 사람이 관련 정보를 쉽게 얻을 수 있습니다.
그러나 구현과 관련하여 이미 구현되고 있는 몇 가지 요구 사항이 있어야 합니다.
- 엔터프라이즈 데이터 인벤토리 생성 및 유지
- 공개 데이터 목록 작성 및 유지 관리
- 데이터를 공개할 수 없는 경우 문서화
- 역할과 책임이 효율적이고 효과적인 데이터 액세스를 촉진하는지 확인
- 사용자 참여 기회 만들기
도구
개방형 데이터를 구현하려면 도구를 사용해야 합니다. 이것은 우리가 사용할 때와 비슷합니다. 깊은 학습 액세스하기 위해 다양한 도구를 사용하기 때문입니다. 예를 들어 Google을 사용하여 콘텐츠를 자동으로 번역합니다. 반면 개방형 데이터를 완전히 구현하려면 다음과 같은 도구가 필요합니다.
- 데이터 카탈로그 도구: 이는 데이터 관리 도구가 포함된 메타데이터 모음으로, 사용자가 특별히 필요한 데이터를 찾을 수 있도록 합니다. 이것을 데이터의 인벤토리라고 생각할 수 있습니다.
- 변환기 도구: 데이터를 다른 파일 형식으로 변환할 수 있는 도구입니다. 예를 들어 데이터베이스를 API로 변환하려는 경우 특정 변환기 도구.
- 참여 도구: 이것은 사람들이 포털을 넘어 열린 데이터를 사용하여 참여할 수 있는 도구입니다. 이 도구의 주요 목적은 소비자에게 더 나은 서비스를 제공하는 것입니다.
- 데이터 도구(기타): 위에서 언급한 것 외에 데이터에 다른 작업을 수행할 수 있는 소프트웨어입니다. 예를 들어 데이터를 자동으로 수집하고 수집합니다.
데이터 품질이란 무엇입니까?
데이터의 품질을 이해하는 것은 누구에게나 필수적입니다. 특히 다음을 목표로 하는 경우 데이터 전문가가 되다. 그러나 주어진 정보가 양질인지 어떻게 식별합니까? 데이터 품질을 유지하기 위해 확인해야 하는 특성이 있습니다.
정확성
이 데이터 측면은 정보가 올바른지 여부를 확인합니다. 이를 식별하려면 실제 상황을 반영하는지 스스로에게 물어봐야 합니다.
데이터가 정확하지 않으면 심각한 문제가 발생할 수 있습니다. 예를 들어, 비정부 기관이 특정 도시의 주민들을 지원하려면 데이터가 필요합니다. 정보는 얼마나 많은 사람들에게 서비스를 제공할 것인가의 기초가 될 것입니다.
완전성
이 특성은 포괄성을 나타냅니다. 명확해야 하며 모든 관련 정보가 있어야 합니다. 즉, 특히 새로운 정보가 발생할 때 데이터가 완전한지 확인하기 위해 정기적인 평가가 필요합니다.
의료 제공자가 도시의 유권자들과 무료 의료 상담을 실시한다고 가정해 봅시다. 특히 이름, 혈액형, 건강 상태 등에 관한 데이터는 완전해야 합니다.
신뢰성
신뢰성에 관해서는 일관성이 핵심입니다. 서로 다른 정보 소스가 상충되는 정보를 제공하는 경우 사용자가 무엇을 신뢰해야 하는지 알기 어려울 수 있습니다. 이것은 작은 부정확성도 심각한 결과를 초래할 수 있는 의료와 같은 분야에서 특히 중요합니다.
이를 보장함으로써 제공된 데이터는 일관성이 있습니다 다른 소스와 충돌하지 않으므로 사용자가 더 신뢰하고 의존할 수 있습니다.
관련성
관련성이 중요한 이유? 데이터를 수집하지만 아무 목적도 없는 것처럼 보이는 자신을 상상해 보십시오. 이는 리소스만 낭비하고 있음을 의미합니다.
품질 데이터는 포함된 정보가 가치가 있음을 의미합니다. 사람들은 특정 목적을 위해 정보를 활용할 수 있습니다. 예를 들어, 특정 라이프스타일을 가진 사람들의 수는 가치가 있을 수 있습니다. 연구원은 데이터를 빠르게 이해할 수 있습니다. 일부 데이터는 다른 사람에게는 가치가 있지만 귀하에게는 그렇지 않을 수 있습니다.
적시
이것은 정보가 업데이트되는 방식을 나타냅니다. 과거부터 지금까지 정보를 수집한 데이터에 접근할 수 있다면 그것이 바로 양질의 데이터입니다. 정보를 사용할 수 있으며 이 정보는 여전히 이 시간과 관련이 있습니다.
그러나 데이터가 더 이상 유효하지 않으면 리소스를 낭비하고 있을 수 있습니다. 새로운 정보가 발생하면 데이터를 업데이트해야 합니다. 예를 들어 마을에 관한 새로운 정보가 있거나 새로운 이벤트가 발생할 경우 데이터를 업데이트해야 합니다.
Project Open Data는 데이터 품질을 어떻게 향상합니까?
좋은 데이터의 특성상 Project Open Data는 데이터 품질을 높일 수 있다고 해도 과언이 아닙니다. 하지만 어떻게?
데이터는 정부에서 위임한 것이므로 신뢰할 수 있는 정보입니다. 데이터는 유지되며 항상 정확합니다. 정부에서 위임한 것 외에도 Project Open Data는 위에서 언급한 것과 같은 오픈 소스 도구를 제공합니다. 이렇게 하면 데이터가 완전하고 모든 사람과 관련됩니다.
요약
공개 데이터에 접근할 수 있다는 것은 개인과 조직에 많은 기회를 제공합니다. 이 정보는 일상 업무를 개선하고 목표를 달성하는 데 사용할 수 있습니다. 고품질 공개 데이터에 액세스할 수 있다면 조직의 잠재적인 이점에 대해 생각해 보십시오. 이를 통해 임무와 목표를 보다 효율적으로 달성할 수 있습니다.
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