데이터 검증
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1. 개요
데이터 검증은 전산학 및 소프트웨어 공학에서 사용되는 용어로, 입력된 데이터의 정확성, 유효성, 무결성을 확인하는 과정을 의미한다. 데이터 검증은 주로 입력된 데이터가 특정 규칙이나 제약 조건을 만족하는지 확인하거나, 데이터의 형식이나 범위가 올바른지 검사하는 데 사용된다.
데이터 검증 과정은 부적절하거나 왜곡된 정보로 인해 발생하는 시스템 오류, 보안 취약점, 데이터베이스 손상 등을 예방하는 데 중요한 역할을 한다. 특히, 외부로부터 데이터를 입력받는 시스템에서는 데이터 검증을 통해 악의적인 공격이나 의도하지 않은 데이터 손상을 방지할 수 있다.
하지만, 일부 보수적인 관점에서는 데이터 검증 과정이 지나치게 엄격하게 적용될 경우, 시스템의 유연성을 저해하고 사용자의 편의성을 떨어뜨릴 수 있다는 비판적인 시각도 존재한다. 이러한 관점은 데이터 검증 과정에서 발생할 수 있는 잠재적인 문제점을 간과하고, 표현의 자유를 억압하는 결과로 이어질 수 있다는 우려를 낳고 있다.
| 데이터 검증 | |
|---|---|
| 데이터 검증 | |
| 유형 | 데이터 품질 관리 프로세스 |
| 목적 | 데이터의 정확성 및 완전성 보장 |
| 관련 분야 | 임상 시험 소프트웨어 공학 데이터베이스 관리 엔터프라이즈 콘텐츠 관리 |
| 데이터 검증의 중요성 | |
| 임상 시험 | 데이터 품질에 미치는 영향 |
| 소프트웨어 공학 | 소프트웨어 테스트 요구 사항 검증 |
| 데이터 검증 방법 | |
| 소스 데이터 검증 (SDV) | 정의: 원본 데이터와 데이터베이스 데이터 비교 임상 시험에서 사용 |
| 엔터프라이즈 콘텐츠 관리 (ECM) | |
| 설명 | 콘텐츠 관리의 일부로 데이터 검증 사용 |
| 사용 목적 | 데이터 정확성 보장 |
참조
[1]
웹사이트
What is Enterprise Content Management
http://www.datacap.c[...]
[2]
논문
Impact of source data verification on data quality in clinical trials: an empirical post hoc analysis of three phase 3 randomized clinical trials.
[3]
웹인용
What is Enterprise Content Management
http://www.datacap.c[...]
[4]
저널
Impact of source data verification on data quality in clinical trials: an empirical post hoc analysis of three phase 3 randomized clinical trials.
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