보건의료데이터관리개념정리 (시험대비)

문서 내 토픽

• 1. 보건의료 데이터 관리

  보건의료분야에서 다양하게 발생하는 데이터를 수집, 정제 및 저장, 분석 및 활용하는 것으로 보건의료분야의 데이터 관리->보건의료분야의 체계적인 데이터 관리는 환자에게 전 생애에 걸쳐서 맞춤형 서비스를 통합적으로 제공하여 국민들이 보다 건강한 삶을 살 수 있게 하고, 의료기관의 의료서비스의 질적 수준을 향상시키는 등 다양한 분야에서 큰 기여를 할 수 있다.

• 2. 데이터 관리의 필요성

  1. 데이터 양의 증가 2. 데이터 활용 영역의 확대 3. 데이터가 자산인 시대 4. 데이터의 신뢰성과 품질 수준이 낮음

• 3. 데이터, 정보, 지식

  데이터: 사실값 ex) 환자의 체중, 체온, 맥박, 혈압, 헤모글로빈수치, 혈소판 수치 등 정보: 데이터가 특정 목적을 위해 가공되어 의사결정에 도움을 주는 형태 ex) 수치 데이터를 종합하여 환자의 질환을 진단하기 위한 검사 정보 지식: 교육, 학습, 숙련 등을 통해 사람이 재활용할 수 있는 정보와 기술 등을 포괄 / 데이터나 정보보다 높은 수준의 의미

• 4. 데이터베이스의 종류

  회계 데이터베이스: 회계 처리 하면서 발생되는 데이터를 저장 및 관리 환자관리 데이터베이스: 고객관리차원에서 환자의 기본정보를 저장 및 관리 용어 데이터베이스: 의료용어들을 관리하기 위해 의료기관에서 사용하는 용어들을 저장 및 관리 퇴원 데이터베이스: 퇴원환자들의 진료 내역을 분석 및 요약하여 저장 및 관리 임상진료 데이터베이스: 진료정보를 제공하기 위하여 진료데이터를 저장 및 관리

• 5. 데이터베이스의 기능

  통합데이터(Integrated data): 원칙적으로 같은 데이터들은 중복되지 않는다. 저장데이터(Stored data): 특정 목적을 수행하기 위한 공간에 데이터가 체계적으로 저장된 데이터의 집합 운영데이터(Operational data): 조직의 기능을 수행하는데 없어서는 안 될 필수 데이터의 집합 공용데이터(Shared data): 조직에서 공통적인 업무를 수행하기 위하여 사용자들과 응용시스템들이 서로 다른 목적으로 데이터를 공동으로 이용

• 6. 데이터베이스의 구축 목적

  데이터의 일관성 유지: 다양하게 검색된 데이터는 서로 일치해야함 데이터의 중복성 최소화: 동일한 데이터가 여러 곳에 저장되는 것을 최소화 데이터의 무결성 유지: 데이터에 결점이 없도록 제약 조건에 일치하는 데이터를 입력, 검증 프로그램을 통하여 오류데이터를 추출하거나 갱신 데이터의 독립성 유지: 데이터베이스의 논리적, 물리적 구조가 변경되어도 응용 프로그램에 영향을 미치지 않는다. 데이터의 공유성 최대화: 여러 응용 프로그램이 데이터베이스의 데이터를 공유 데이터의 보안성 최대화: 컴퓨터의 외부 장애 및 고장 등의 사고로 데이터의 안전을 보장하고 정보 누출 등에 대한 보안 기능을 제공하여 보안 유지가 가능

• 7. 데이터베이스의 특징

  실시간 접근성, 지속적인 변화, 동시 공유성, 내용에 의한 참조, 논리적 독립성, 물리적 독립성

• 8. 데이터베이스 발전 과정

  1960년대: 플로우차트 중심 개발방법, 파일 구조를 통해 데이터를 저장하고 관리 1970년대: 데이터베이스 관리 기법이 처음 태동되던 시기 계층형, 망형 데이터베이스 상용화 1980년대: 현재 대부분 기업에서 사용되고 있는 관계형 테이터 베이스 상용화(Oracle, Sybase, DB2) 1990년대: 인터넷 환경의 급속한 발전 (Oracle, Sybase, Informix, DB2, Teradata, SQL Server)

• 9. 데이터베이스 모델

  파일 시스템: 분산된 데이터간의 정합성을 유지하는데 과다한 노력이 필요, 데이터의 정합성을 보장하기 힘듬 계층형 데이터베이스 모델: 데이터가 트리(tree)형태로 구성 네트워크형 데이터베이스 모델: 다 대 다(N:M) 관계 표현 쉬움, 데이터 추출이 빠르고 효과적 관계형 데이터베이스 모델: 범용적,고성능/ 데이터의 일관성을 보증/ 갱신 비용 최소화

• 10. SQL(Structured Query Language)

  데이터 처리를 가능하게 하는 언어, 자연어로 구성되어 대화식으로 손쉽게 데이터 관리 가능 - 데이터정의어(DDL): 데이터 구조를 정의하는데 사용되는 명령어 - 데이터조작어(DML): 데이터베이스에 들어있는 데이터를 조회하거나 데이터베이스의 테이블에 들어 있는 데이터에 변형을 가하는 종류의 명령어 - 데이터제어어(DCL): 데이터베이스에 접근하고 개체들을 사용하도록 권한을 주고 회수하는 명령어 - 트랜잭션제어어(TCL): 논리적인 작업의 단위를 묶어서 DML에 의해 조작된 결과를 작업단위(트랜잭션) 별로 제어하는 명령어

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• 1. 보건의료 데이터 관리

  보건의료 분야에서 데이터 관리는 매우 중요합니다. 환자 정보, 진료 기록, 의약품 정보 등 다양한 데이터가 생성되고 관리되어야 하며, 이를 통해 의료 서비스의 질을 높이고 환자 안전을 보장할 수 있습니다. 데이터 관리를 위해서는 데이터 수집, 저장, 분석, 활용 등 전반적인 프로세스가 체계적으로 이루어져야 합니다. 또한 데이터 보안과 개인정보 보호에 대한 고려도 필수적입니다. 보건의료 데이터 관리는 의료 서비스의 질 향상과 환자 안전 보장을 위해 매우 중요한 과제라고 할 수 있습니다.

• 2. 데이터 관리의 필요성

  데이터 관리의 필요성은 매우 크다고 할 수 있습니다. 데이터는 기업이나 조직에서 의사결정을 내리는 데 있어 필수적인 자원이 되었기 때문입니다. 데이터를 체계적으로 관리하면 데이터의 무결성과 신뢰성을 확보할 수 있고, 데이터를 효과적으로 활용할 수 있습니다. 또한 데이터 보안과 개인정보 보호 측면에서도 데이터 관리가 중요합니다. 데이터 관리를 통해 데이터의 가치를 극대화하고, 데이터 기반 의사결정을 내릴 수 있습니다. 따라서 데이터 관리는 기업이나 조직에서 필수적인 과정이라고 할 수 있습니다.

• 3. 데이터, 정보, 지식

  데이터, 정보, 지식은 서로 밀접한 관계를 가지고 있습니다. 데이터는 원시적인 사실이나 수치이며, 이를 처리하고 분석하여 의미 있는 정보를 만들어냅니다. 정보는 데이터를 바탕으로 하여 의사결정에 활용할 수 있는 형태로 가공된 것입니다. 지식은 정보를 바탕으로 하여 문제 해결이나 의사결정에 활용할 수 있는 이해와 통찰력을 의미합니다. 이처럼 데이터, 정보, 지식은 단계적으로 발전하는 관계를 가지고 있으며, 이들 간의 관계를 이해하고 활용하는 것이 중요합니다. 데이터 관리, 정보 관리, 지식 관리 등이 모두 중요한 이유가 여기에 있습니다.

• 4. 데이터베이스의 종류

  데이터베이스에는 다양한 종류가 있습니다. 관계형 데이터베이스, 객체지향 데이터베이스, 문서 지향 데이터베이스, 그래프 데이터베이스 등이 대표적입니다. 각각의 데이터베이스 종류는 데이터 모델, 데이터 저장 방식, 데이터 처리 방식 등에서 차이가 있습니다. 따라서 데이터베이스 종류를 선택할 때는 데이터의 특성, 애플리케이션의 요구사항, 성능 요구사항 등을 고려해야 합니다. 예를 들어 관계형 데이터베이스는 구조화된 데이터 처리에 적합하고, 객체지향 데이터베이스는 복잡한 데이터 모델링에 적합합니다. 데이터베이스 종류에 대한 이해와 선택은 데이터 관리 및 활용에 있어 매우 중요합니다.

• 5. 데이터베이스의 기능

  데이터베이스의 주요 기능은 데이터 저장, 데이터 관리, 데이터 검색, 데이터 보안 등입니다. 데이터베이스는 데이터를 체계적으로 저장하고 관리할 수 있게 해줍니다. 또한 사용자가 필요한 데이터를 효과적으로 검색하고 활용할 수 있도록 지원합니다. 데이터베이스는 데이터의 무결성과 보안을 유지하는 기능도 수행합니다. 이를 통해 데이터의 신뢰성과 안전성을 보장할 수 있습니다. 이처럼 데이터베이스는 데이터 관리와 활용에 있어 핵심적인 역할을 합니다. 데이터베이스의 기능을 효과적으로 활용하는 것이 중요합니다.

• 6. 데이터베이스의 구축 목적

  데이터베이스를 구축하는 주요 목적은 데이터의 체계적인 관리와 효율적인 활용입니다. 데이터베이스를 통해 데이터의 중복을 방지하고, 데이터의 무결성과 일관성을 유지할 수 있습니다. 또한 데이터에 대한 접근 권한 관리와 보안 기능을 제공하여 데이터의 안전성을 보장할 수 있습니다. 이를 통해 데이터를 효과적으로 관리하고 활용할 수 있습니다. 데이터베이스는 의사결정 지원, 업무 효율성 향상, 새로운 서비스 개발 등 다양한 목적으로 구축됩니다. 따라서 데이터베이스 구축 시 조직의 목표와 요구사항을 충분히 고려해야 합니다.

• 7. 데이터베이스의 특징

  데이터베이스의 주요 특징은 데이터 통합, 데이터 중복 제거, 데이터 무결성 보장, 데이터 보안 등입니다. 데이터베이스는 다양한 데이터 소스로부터 데이터를 통합하여 관리할 수 있습니다. 이를 통해 데이터의 중복을 방지하고 일관성 있는 데이터를 제공할 수 있습니다. 또한 데이터베이스는 데이터의 무결성을 보장하는 기능을 제공합니다. 이를 통해 데이터의 정확성과 신뢰성을 유지할 수 있습니다. 데이터베이스는 데이터에 대한 접근 권한 관리와 보안 기능을 제공하여 데이터의 안전성을 보장합니다. 이처럼 데이터베이스의 특징은 데이터 관리와 활용에 있어 매우 중요합니다.

• 8. 데이터베이스 발전 과정

  데이터베이스 기술은 지속적으로 발전해 왔습니다. 초기에는 파일 기반의 데이터 관리 시스템이 사용되었으나, 점차 관계형 데이터베이스 시스템이 발전하였습니다. 관계형 데이터베이스는 데이터의 무결성과 일관성을 보장하는 데 큰 기여를 했습니다. 최근에는 NoSQL 데이터베이스, 객체지향 데이터베이스, 그래프 데이터베이스 등 다양한 유형의 데이터베이스가 등장하였습니다. 이는 데이터의 복잡성과 다양성이 증가함에 따라 기존 관계형 데이터베이스의 한계를 극복하기 위한 노력의 결과입니다. 또한 빅데이터, 클라우드 컴퓨팅 등 새로운 기술 환경에 맞춰 데이터베이스 기술도 지속적으로 발전하고 있습니다. 이처럼 데이터베이스 기술은 데이터 관리와 활용의 핵심 기반으로서 계속해서 진화하고 있습니다.

• 9. 데이터베이스 모델

  데이터베이스 모델은 데이터를 표현하고 관리하는 방식을 정의한 것입니다. 대표적인 데이터베이스 모델로는 관계형 모델, 계층형 모델, 네트워크 모델, 객체지향 모델 등이 있습니다. 각 모델은 데이터 구조, 데이터 간 관계, 데이터 처리 방식 등에서 차이가 있습니다. 예를 들어 관계형 모델은 테이블 형태로 데이터를 표현하고 SQL 언어로 데이터를 처리하는 반면, 객체지향 모델은 객체 단위로 데이터를 표현하고 객체 지향 프로그래밍 언어로 데이터를 처리합니다. 데이터베이스 모델의 선택은 데이터의 특성, 애플리케이션의 요구사항, 성능 요구사항 등을 고려하여 결정해야 합니다. 데이터베이스 모델에 대한 이해는 데이터 관리와 활용에 있어 매우 중요합니다.

• 10. SQL(Structured Query Language)

  SQL(Structured Query Language)은 관계형 데이터베이스 관리 시스템(RDBMS)에서 데이터를 조작하고 관리하기 위해 사용되는 표준 언어입니다. SQL을 통해 사용자는 데이터를 쉽게 검색, 삽입, 수정, 삭제할 수 있습니다. 또한 SQL은 데이터베이스 객체(테이블, 뷰, 인덱스 등)를 생성, 관리할 수 있는 기능을 제공합니다. SQL은 데이터베이스 관리에 있어 핵심적인 역할을 하며, 데이터베이스 관리자뿐만 아니라 개발자, 분석가 등 다양한 사용자들이 활용하고 있습니다. SQL에 대한 이해와 활용 능력은 데이터 관리와 활용에 있어 매우 중요한 역량이라고 할 수 있습니다.