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데이터 검증

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데이터 검증(data verification)은 데이터 이관이 완료된 후 다양한 유형의 데이터에 정확성과 불일치가 있는지 확인하는 프로세스이다.[1] 일부 영역에서는 임상시험과 같은 소스 데이터 검증(SDV)이라고 한다.[2]

데이터 검증은 데이터가 한 소스에서 다른 소스로 전송될 때 데이터가 정확하게 번역되었는지, 완전하고, 새 시스템의 프로세스를 지원하는지 확인하는 데 도움이 된다. 검증하는 동안 불일치 영역을 식별하고 잘못된 데이터 손실을 방지하기 위해 두 시스템을 병렬로 실행해야 할 수도 있다.

데이터 검증 방법에는 이중 데이터 입력, 교정 및 데이터 자동 검증이 포함된다. 데이터 교정에는 원본 문서에 대해 입력된 데이터를 확인하는 사람이 포함된다. 이는 시간과 비용도 많이 소요된다. 로컬 단방향 해시를 사용하거나 원본 데이터를 확인할 수 있도록 불변의 봉인을 제공하는 Q by SoLVBL과 같은 SaaS 기반 서비스를 사용하여 데이터 자동 확인을 수행할 수 있다.

같이 보기

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각주

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  1. “What is Enterprise Content Management”. 
  2. Andersen JR, Byrjalsen I, Bihlet A, Kalakou F, Hoeck HC, Hansen G; 외. (2015). “Impact of source data verification on data quality in clinical trials: an empirical post hoc analysis of three phase 3 randomized clinical trials.”. 《Br J Clin Pharmacol》 79 (4): 660–8. doi:10.1111/bcp.12531. PMC 4386950. PMID 25327707. 

외부 링크

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