پژوهشنامه پردازش و مدیریت اطلاعات

پژوهشنامه پردازش و مدیریت اطلاعات

ارایه مدل مدیریت کیفیت داده برای حکمرانی داده با استفاده از روش فراترکیب

نویسندگان
1 دانشگاه آزاد اسلامی؛ واحد علوم و تحقیقات؛ تهران، ایران
2 گروه علوم ارتباطات و دانش شناسی؛دانشگاه آزاد اسلامی؛ واحد علوم و تحقیقات؛ تهران، ایران
3 گروه علم اطلاعات و دانش شناسی؛دانشگاه علامه طباطبایی؛ تهران، ایران
4 پژوهشگاه علوم و فناوری اطلاعات ایران (ایرانداک) ،تهران ، ایران
چکیده
تمام سازمان‌ها برای اجرای فرایندهایشان از داده‌‌‌ استفاده می‌کنند. داده‌های سازمانی یا توسط خود سازمان تولید شده‌اند یا سازمان‌های دیگری آن‌ها را ایجاد کرده و در اختیارشان قرار داده‌اند. داده‌ها و اطلاعات نقش اساسی در تصمیم‌گیری‌ها و عملکردهای فرایندهای سازمانی دارند. به ‌همین دلیل، داده‌ها بخشی از منابع سازمان و شاید مهم‌ترین منبع سازمان‌‌ها محسوب می‌شوند. ازاین‌رو، هدف از انجام این پژوهش ارائة مدل کیفیت داده برای حکمرانی داده است. در این پژوهش روش فراترکیب به‌کار گرفته شد. از 268 منبع یافت‌شده طی مراحل فراترکیب، 62 مقاله با استفاده از کلیدواژه‌هایی از جمله داده، مدیریت داده، حکمرانی داده و مدیریت کیفیت داده در پایگاه‌های «ایرانداک»، Science Direct، Google Scholar، Springer، IEEE و ACM در بین سال‌های (1995-2022) انتخاب گردید. در این پژوهش ابتدا برای تمام عوامل استخراج‌شده از مطالعات پیشین، کدی در نظر گرفته و سپس، با در نظر گرفتن مفهوم هر یک از کدها، در یک مفهوم مشابه دسته‌‌بندی شدند. به این ترتیب، مفاهیم پژوهش مشخص شدند.‌ برای کنترل کدها و مقوله‌های استخراجی از دو کدگذار استفاده شد و شاخص مورد نظر در این زمینه، شاخص «کاپا»ست. بر اساس تحلیل‌های صورت‌گرفته به‌ کمک روش تحلیل محتوا، در مجموع، تعداد 12 مقوله اصلی (ویژگی داده، داده، فایل داده، ارزش داده، ارزش اولیة داده، الگوی داده، مجموعة داده، دسترسی به داده، ترکیب داده، قالب‌بندی داده، فراداده و عینی بودن داده) و 47 مقوله فرعی برای مدیریت کیفیت داده برای حکمرانی داده کشف و مشخص شدند. 
کلیدواژه‌ها

عنوان مقاله English

Provide data quality management model for data governance using meta synthesis

نویسندگان English

Sahar Bonyadi 1
Nadjla Hariri 2
Seyed Mahdi Taheri 3
Roya Poornaghi 4
چکیده English

All organizations use data to execute their processes. Organizational data is either generated by the organization itself or created and provided by other organizations. Data and information play an essential role in the decisions and functions of organizational processes. For this reason, data is part of the organization's resources and perhaps the most important source of organizations. The purpose of this study was to provide a data quality model for data governance. The research method was used in a meta-combination. Therefore, out of 268 sources found, during the meta-combination process, 62 articles were used using keywords such as; data, data management, data governance and data quality management were selected in IRANDOC, Science Direct, Google Scholar, Springer, IEEE and ACM databases between 1995-2022. In this study, first a code was considered for all factors extracted from previous studies and then, considering the concept of each code, they were classified in a similar concept. In this way, the concepts of research were identified. Two coders were used to control the extracted codes and categories, and the desired index in this field is the Kappa index. Based on the analysis performed using the content analysis method, a total of 12 main categories (data attribute, data, data fable, data value, initial data value, data pattern, data set, data access, data composition, data formatting, metadata and data objectivity) and 47 sub-categories for data quality management for data governance were identified.

کلیدواژه‌ها English

Data Quality
Data Governance
Quality Management
Meta Synthesis
ارشادی، محمدجواد، جلال‌الدین نصیری، و فرهاد شیرانی. 1396. طراحی مدل کیفیت فراداده در سامانه ثبت پایان‌نامه، رساله‌های دانش‌آموختگان داخل و خارج کشور. طرح پژوهشی. وزارت علوم، تحقیقات و فناوری، پژوهشگاه علوم و فناوری اطلاعات ایران.
خلیلی جعفرآباد، احمد. 1396. بررسی تغییرات حوزه کیفیت داده با استفاده از تحلیل کلمات کلیدی. دو فصلنامه علمی-پژوهشی مدیریت اطلاعات 2 (3): 121-138.
درزی خلردی، صغری، سید علی‌اصغر رضوی، و میترا قیاسی. 1400. بلوغ حکمرانی داده در کتابخانه‌های دانشگاهی استان مازندران. علوم و فنون مدیریت اطلاعات 7 (3): 353-368.
درودی، فریبرز، فریبا جلیلی، و سید علی‌اکبر فامیل روحانی. 1400. بررسی نگرش کتابداران در پیاده‌سازی و اجرای راهبردهای حاکمیت داده در برنامه‌ریزی سازماندهی منابع اطلاعاتی در کتابخانه‌ها. پژوهشنامه کتابداری و اطلاع‌رسانی 11 (2): 44-64.
رحیمی، علی‌رضا 1395. بررسی تحولات پژوهش‌های حوزه ارزیابی کیفیت داده‌ها و اطلاعات در نظام‌های اطلاعاتی از سال 2000 تا نیمه نخست سال 2015. پژوهشنامه پردازش و مدیریت اطلاعات. http://Jipm.irandoc.ac.ir  (دسترسی در 8-/4/1396)
سلطانی‌نژاد، احمد، و سهیل گودرزی. 1396. فناوری اطلاعات و تحول در مفهوم حکمرانی خوب. فصلنامه سیاست، مجله دانشکده حقوق و علوم سیاسی 47 (1): 79-97.
عبدالوند، ندا، و آتنا بوبه‌رژ. 1395. رویکردی سیستماتیک به چالش کیفیت داده در راهبرد مشتری‌محور در صنعت بانکداری. فصلنامه علمی- پژوهشی تحقیقات بازاریابی نوین 1 (6): 177-196.
غفاری، مسعود، عادل آذر، و اشکان شباک. 1397. نگاشت علّی مدیریت محصول آماری با رویکرد کیفیت داده. پژوهشنامه پردازش و مدیریت اطلاعات 3 (33): 1041-1064.
کارگر، محمدجواد، و میلاد محمدی. 1396. مدلی به‌منظور کیفیت بر روی کلان‌داده. سومین کنفرانس ملی محاسبات توزیعی و پردازش داده‌های بزرگ. تهران.
محجبوب، عباس، و حمیدرضا سمیه‌ساز. 1394. کیفیت داده‌ها پیش‌نیاز مدیریت منابع سازمان. فصلنامه مدیریت استاندارد و کیفیت 5 (17): 53-62.
Alhassan, I., D. Sammon, & M. Daly. 2019. Critical success factors for data governance: a theory building approach. Information Systems Management 36 (2): 98-110
Al-Sharida, R. A. 2015. Data governance in electronic health records: A systematic review. Doctoral dissertation. University of Arkansas at Little Rock.‏
Ardagna, D., C. Cappiello, W. Samá, & M. Vitali. 2018. Context-aware data quality assessment for big data. Future Generation Computer Systems 89: 548-562.
Batini, C., C. Cappiello, C. Francalanci, A. & Maurino. 2009. Methodologies for data quality assessment and improvement. ACM computing surveys (CSUR) 41 (3): 16.‏
Bharati, P., & A. Chaudhury. 2004. An empirical investigation of decision-making satisfaction in web-based decision support systems. Decision support systems 37 (2): 187-197.‏
Bizer, C., & R. Cyganiak. 2009. Quality-driven information filtering using the WIQA policy framework. Journal of Web Semantics 7 (1): 1-10.‏
CDDQ. 2019. List of Conformed Dimensions of Data Quality. Retrieved from https://dimensionsofdataquality.com/alldimensions (accessed
Chen, C. C., & Y. D. Tseng. 2011. Quality evaluation of product reviews using an information quality framework. Decision Support Systems 50 (4): 755-768.‏
Chen, C. W. 2010. Impact of quality antecedents on taxpayer satisfaction with online tax-filing systems—An empirical study. Information & Management 47 (5-6): 308-315.‏
Chengalur-Smith, I. N.,D. P. Ballou, & H. L. Pazer. 1999. The impact of data quality information on decision making: an exploratory analysis. IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering 11 (6): 853-864.‏
Chien, S. W., & S. M. Tsaur. 2007. Investigating the success of ERP systems: Case studies in three Taiwanese high-tech industries. Computers in industry 58 (8-9): 783-793.‏
Chung, W. 2006. Studying information seeking on the non-English Web: An experiment on a Spanish business Web portal. International Journal of Human-Computer Studies 64 (9): 811-829.‏
Cohen, J. 1960. A coefficient of agreement for nominal scales. Educational and psychological measurement 20 (1): 37-46.
Dai, T., H. Hu, Y. Wan, Q. Chen, & Y. Wang. 2015. A data quality management and control framework and model for health decision support. In 2015 12th International Conference on Fuzzy Systems and Knowledge Discovery (FSKD) (pp. 1792-1796). IEEE. Canada.
DAMA 2017. DAMA-DMBOK. Data Management Body of Knowledge. 2nd Edition. Denver, Colorado: Technics Publications LLC.
DAMA. 2008. The DAMA dictionary of data management. Denver, Colorado:Technics publications.
DAMA, U. 2013. The Six Primary Dimensions for Data Quality Assessment-Defining Data Quality Dimensions. Bristol: np URL: https://www. whitepapers. em360tech. com/wpcontent/files_mf/1407250286DAMAUKDQDimensionsWhitePaperR37. pdf, (accessed ?)
Daas, P.J.H., S.J.L.Ossen, & J. Arends-Tóth. 2009. Framework of Quality Assurance for Administrative Data Sources. Paper for the 57th session of the International Statistical Institute, 16- 22 Aug., Durban, South Africa..
Earley, S. 2011. The DAMA Dictionary of Data Management. 2nd ed. NJ: Technics Publications LLC.
Egan, P. 2011. Effecting Data Quality through Data Governance: a Case Study in the Financial Services Industry, All Regis University Theses. 465. https://epublications.regis.edu/theses/465
English, L. P. 1999. Improving Data Warehouse and Business Information Quality: Methods for Reducing Costs and Increasing Profits. Hoboken, NJ: Wiley.
Eurostat. 2014. Expenditure on education as % of GDP or public expenditure, available at http://appsso.eurostat.ec.europa.eu/nui/show.do?dataset=educ_figdp&lang=en (accessed ?)
Eurostat. 2015. ESS Handbook for Quality Reports. Brussels, Belgium: Eurostat.
Even, A., G. Shankaranarayanan, & P. D. Berger. 2010. Evaluating a model for cost-effective data quality management in a real-world CRM setting. Decision Support Systems 50 (1): 152-163.‏
Freitas, A., T. Knap, S. O’Riain, & E. Curry. 2011. W3P: Building an OPM based provenance model for the Web. Future Generation Computer Systems 27 (6): 766-774.‏
Goel, S., & I. N. Chengalur-Smith. 2010. Metrics for characterizing the form of security policies. The Journal of Strategic Information Systems 19 (4): 281-295.‏
Haider, A., & S. H. Lee. 2012. Using six sigma for continuous improvement of asset management information quality. CONF-IRM 2012 Proceedings. 59. https://aisel.aisnet.org/confirm2012/59 (accessed ?)
Hazen, B. T., C. A. Boone, J. D. Ezell, & L. A. Jones-Farmer. 2014. Data quality for data science, predictive analytics, and big data in supply chain management: An introduction to the problem and suggestions for research and applications. International Journal of Production Economics 154: 72-80.‏
Hikmawati, S., P. I. Santosa, & I. Hidayah. 2021. Improving Data Quality and Data Governance Using Master Data Management: A Review. IJITEE (International Journal of Information Technology and Electrical Engineering) 5 (3): 90-95.
ISO 25012. (n.d.). The Data Quality model defined in the standard ISO/ IEC 25012 .Retrieved from https://iso25000.com/index.php/en/iso-25000-standards/iso-25012 (accessed May 9, 2023)
Jin, X. L., C. M. Cheung, M. K. Lee, & H. P. Chen. 2009. How to keep members using the information in a computer-supported social network. Computers in Human Behavior 25 (5): 1172-1181.‏
Kim, B., & I. Han. 2011. The role of utilitarian and hedonic values and their antecedents in a mobile data service environment. Expert Systems with Applications 38 (3): 2311-2318.‏
Koltay, T. 2016. Data governance, data literacy and the management of data quality. IFLA journal 42 (4): 303-312.‏
Korhonen, J. J., I. Melleri, K. Hiekkanen, & M. Helenius. 2014. Designing data governance structure: An organizational perspective. GSTF Journal on Computing (JoC) 2 (4): 1-14.    
Lee, H., J. Kim, & J. Kim. 2007. Determinants of success for application service provider: An empirical test in small businesses. International journal of human-computer studies 65 (9): 796-815.
‏Lee, S. H., & A. Haider. 2011. A Framework for Information Quality Assessment Using Six Sigma Approach. Communications of the IBIMA. http://www.ibimapublishing.com/journals/CIBIMA/cibima.html Vol. 2011 (2011), Article ID 927907, 1-11. DOI: 10.5171/2011.927907
Li, S., S. S. Rao, T. S. Ragu-Nathan, & B. Ragu-Nathan. 2005. Development and validation of a measurement instrument for studying supply chain management practices. Journal of operations management 23 (6): 618-641.‏
Liaw, S. T., A. Rahimi, P. Ray, J. Taggart, S. Dennis, S. de Lusignan, ... & A. Talaei-Khoei. 2013. Towards an ontology for data quality in integrated chronic disease management: a realist review of the literature. International journal of medical informatics 82 (1): 10-24.‏
Lin, A. 2006. The acceptance and use of a business-to-business information system. International Journal of Information Management 26 (5): 386-400.‏
Loshin, D. 2010. Building a Data Quality Scorecard for Operational Data Governance. Cary, NC: DataFlux Corporation.
Mavodza, J. 2022. Research Data Management: A review of UAE academic library experience. Open Information Science 6 (1): 16-27.
Michnik, J., & M. C. Lo. 2009. The assessment of the information quality with the aid of multiple criteria analysis. European Journal of Operational Research 195 (3): 850-856.‏
Michnik, J., & M. C. Lo. 2009. The assessment of the information quality with the aid of multiple criteria analysis. European Journal of Operational Research 195 (3): 850-856.‏
Negash, S., T. Ryan, & M. Igbaria. 2003. Quality and effectiveness in web-based customer support systems. Information & management 40 (8): 757-768.‏
Ofner, M., B. Otto, & H. Österle. 2013. A maturity model for enterprise data quality management. Enterprise Modelling and Information Systems Architectures-An International Journal: Vol. 8, Nr. 2.‏ 8 (2):
Pipino, L. L., Y. W. Lee, & R. Y. Wang. 2002. Data quality assessment. Communications of the Association for Computing Machinery (ACM) 45 (4): 211-218.‏
Redman, T. C., & A. Blanton. 1996. Data quality for the information age. Norwood: Artech House.‏
Salaün, Y., & K. Flores. 2001. Information quality: Meeting the needs of the consumer. International Journal of Information Management 21 (1): 21-37.‏
Sebastian-Coleman, L. 2012. Measuring data quality for ongoing improvement: a data quality assessment framework. Newnes. ???
Serhani, M. A., H. T. El Kassabi, I. Taleb, & A. Nujum. 2016. An hybrid approach to quality evaluation across big data value chain. In 2016 IEEE International Congress on Big Data (Big Data Congress) (pp. 418-425). IEEE.
Sung, T. J., & M. You. 2007. A method for establishing an online design audit platform. Design Studies 28 (2): 195-211.‏
Taleb, I., & M. A. Serhani. 2017. Big Data pre-processing: closing the data quality enforcement loop. In 2017 IEEE International Congress on Big Data (BigData Congress) (pp. 498-501). IEEE. Honolulu, HI, USA.
Taleb, I., H. T. El Kassabi, M. A. Serhani, R. Dssouli, & C. Bouhaddioui. 2016. Big data quality: A quality dimensions evaluation. In 2016 Intl IEEE Conferences on Ubiquitous Intelligence & Computing, Advanced and Trusted Computing, Scalable Computing and Communications, Cloud and Big Data Computing, Internet of People, and Smart World Congress (UIC/ ATC/ ScalCom/ CBDCom/ IoP/ SmartWorld) (pp. 759-765). IEEE.
Wagner, T., N. R. Lottig, M. L. Bartley, E. M. Hanks, E. M. Schliep, E. M., N. B. Wikle, ... & J. Zhou. 2020. Increasing accuracy of lake nutrient predictions in thousands of lakes by leveraging water clarity data. Limnology and Oceanography Letters 5 (2): 228-235.
Wang, R. Y. 1998. A product perspective on total data quality management. Communications of the ACM 41 (2): 58-66.‏
Wang, R. Y., & D. M. Strong. 1996. Beyond accuracy: What data quality means to data consumers. Journal of management information systems 12 (4): 5-33.‏
Wende, K. 2007. A model for data governance-Organising accountabilities for data quality management. ACIS 2007 Proceedings, 80.‏
Were, V., & C. Moturi. 2017. Toward a data governance model for the Kenya health professional regulatory authorities. The TQM Journal 29 (4): 579-589.‏
Yeganeh, N. K., S. Sadiq, & M. A. Sharaf. 2014. A framework for data quality aware query systems. Information Systems 46: 24-44.‏
دوره 38، شماره 4 - شماره پیاپی 114
تابستان 1402
صفحه 1533-1564

  • تاریخ دریافت 19 آذر 1401
  • تاریخ بازنگری 08 بهمن 1401