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  1. 2008/11/10 생각의 탄생
  2. 2008/11/05 초보용 볼링 강의 동영상
  3. 2008/11/05 데이터 품질 (Data Quality)
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Webdizen/Book2008/11/10 07:04

생각의 탄생

사용자 삽입 이미지
우리 안의 창의성을 이끌어내는 13가지 생각도구

1. 관찰_일상의 가치를 재관찰할 때 놀라운 통찰이 찾아온다.
2. 형상화_상상 속에서 사물을 그리는 능력이 세계를 재창조한다.
3. 추상화_추상화는 중대하고 놀라운 사물의 본질을 드러내는 과정이다.
4. 패턴인식_패턴 속의 패턴을 찾아내면 새로운 생각을 할 수 있다.
5. 패턴형성_가장 단순한 요소들이 결합해서 복잡한 것을 만든다.
6. 유추_유추를 통해 서로 다른 사물이 어떻게 닮았는지 찾아낸다.
7. 몸으로 생각하기_몸의 감각은 창의적 사고의 도구가 된다.
8. 감정이입_'자신이 이해하고 싶은 것'이 될 때 가장 완벽한 이해가 가능해진다.
9. 차원적 사고_2차원에서 3차원으로, 혹은 그 역방향으로 사고의 폭을 넓힌다.
10. 모형 만들기_세계를 이해하려면 실제의 본질을 담은 모형을 만들어봐야 한다.
11. 놀이_창조적인 통찰은 놀이에서 나온다.
12. 변형_사고의 변형은 예기치 않은 발견을 낳는다.
13. 통합_느끼는 것과 아는 것의 통합으로 감각의 지평을 확장한다.

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2008/11/10 07:04 2008/11/10 07:04
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Tags 감정이입, 관찰, 놀이, 모형 만들기, 몸으로 생각하기, 변형, 생각의 탄생, 유추, 차원적 사고, 창의성, 책, 추상화, 통합, 패턴인식, 패턴형성, 형상화
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Webdizen/Leisure Sports2008/11/05 22:28

초보용 볼링 강의 동영상






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Database2008/11/05 15:54

데이터 품질 (Data Quality)

출처 : 데이터 품질 - 데이터 정확성 구현의 핵심 기술 - 데이터 프로파일링 (대청출판사)

데이터 품질은 기업의 중요한 문제이다.

기업 데이터베이스들은 품질 낮은 데이터로 골치가 아프다. 그 낮은 품질은 문제를 점점 크게 만들고 있다.

품질 낮은 데이터로 인한 기업 비용이 크지만 기업은 보통 그 비용을 알지 못한다.

낮은 데이터 품질 비용이 증가하고 있다. 그 데이터 품질은 나빠지고 있다.

품질이 낮은 데이터 및 품질이 낮은 메타 데이터는 새로운 비즈니스 모델의 수행을 좌절시킨다.

낮은 데이터 품질은 중요한 정보 시스템을 가진 모든 기업 및 조직에 영향을 주는 파급되는 문제이다.


높은 데이터 품질로 가는 것은 절대적인 노력을 요구한다.

데이터 품질은 경영진이 전폭적으로 지원하는 절대적인 품질 보증 기능이 되 가치가 있다.

데이터 품질은 모든 사람의 업무의 일부가 되어야 한다. 그 교육과 고취는 데이터 품질 보증 팀이 하나야 한다.

데이터 품질 보증 기능을 체계화하는 가장 효과적인 방법은 부정확성을 찾기 위하여 먼저 데이터를 가지고 작업하여 이슈들을 만들어내기 위한 연구를 한 다음 이 이슈가 해결되는 과정을 모니터 하는 것이다.

투자에서 얻는 가장 큰 것은 그들이 작업하는 데이터를 위한 품질 향상의 새로운 주도를 도와주는 과정에서 깨닫는 것과 데이터의 부적절한 변환이나 사용으로 인해 해로운 새로운 데이터 품질 문제를 피할 수 있다.


데이터 정확성은 데이터 품질 보증을 위한 초석이 된다.

데이터 정확성은 데이터 품질의 기본 근본이 되는 영역이다.

데이터 프로파일링 기술은 대부분의 데이터 정확성 문제들을 찾을 수 있는 가장 좋은 방법이다.

데이터 프로파일링 기술은 프로세스의 부산물로써 정확하고 완전한 메타데이터를 만든다.

데이터 프로파일링은 문제 해결을 위한 개선 방안을 정교하게 하기 위한 기본 정보를 제공한다.

데이터 품질 보증 프로그램의 핵심 가치는 기업을 새로운 비즈니스 모델에 신속하고 효율적으로 대응하도록 만든 것이다.

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2008/11/05 15:54 2008/11/05 15:54
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Tags Data Quality, 데이터 품질, 데이터 프로파일링, 메타 데이터, 비즈니스 모델, 정보 시스템
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이곳은 컴퓨터에 대해 연구하고, 공유하고, 소통하기 위한 연구실입니다. 개인적으로는 OLAP, Data Mining, Semantic Web, Data Modeling에 대해서 연구하고 있습니다.

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