측정 데이터 관리

측정 데이터 관리란?

“측정 데이터 관리”는 대량의 측정 데이터 또는 빅 테스트 데이터(Big Test Data)를 효율적으로 관리하고 구성하는 것을 의미합니다. 장기적으로 측정 데이터의 지속적인 활용, 처리 및 분석을 위해 이러한 데이터를 의미 있는 형태로 제공하는 것은 측정 데이터 관리에 필수적인 전제 조건입니다.

MaDaM is a measurement data management system that is one component of a complete tool chain covering the entire workflow - from data storage and parallel evaluation (jBEAM Cluster) all the way through to statistical evaluation of analysis results (Big Test Data Mining).

효율적인 측정 데이터 관리 - 어떤 작업을 수행해야 할까요?

측정 데이터를 백업하고 무단 액세스를 방지해야 합니다. 측정 데이터는 대부분 여러 측정 장치와 테스트 벤치에서 생겨나며 다양한 형식으로 제공됩니다. 원활한 데이터 교환은 일반적으로 상응하는 가져오기 및 내보내기 기능을 통해 이루어집니다. 데이터를 최대한 빨리 찾아 해석하고 네트워크에 상호 연결할 수 있으려면(예: 팀 간에 교환할 수 있으려면), 데이터를 의미 있는 설명 또는 “메타 데이터”로 분류하여 색인 처리해야 합니다. 메타 데이터에는 특히 테스트 샘플, 사용된 측정 장비, 물리적 단위, 시간, 측정 설정, 테스트 과제 및 절차에 대한 정보가 포함됩니다. 색인 처리는 검색 가능성, 특정 보기에서의 데이터 표시 또는 특정 데이터 레코드 제한의 기초입니다.

고성능 측정 데이터 관리 시스템(MDM)의 주요 요구사항:

데이터 저장소, 클라우드 솔루션
데이터 백업
데이터 검사: 복수의 동일한 데이터 레코드 검출, 결함 데이터 레코드 복구
권한 할당의 암호화 옵션을 포함한 데이터 보호
최고 수준의 명료함과 검색 능력을 위한 유연한 색인 처리 시스템
타 제조업체 장치의 다양한 형식 및 데이터를 읽을 수 있는 광범위한 가져오기 및 내보내기 기능
광범위한 검색 및 필터 기능
복잡한 쿼리(query) 생성 및 차후 재사용하기 위한 저장 옵션

효율적인 측정 데이터 관리는 어떤 이점이 있나요?

복잡한 측정 데이터의 빠르고 간편한 가용성
효율성 향상 및 비용 절감을 위한 높은 데이터 투명성: 여러 팀은 측정 데이터를 교환하고 측정 데이터로부터 상호 이득을 볼 수 있습니다. 따라서 다른 프로젝트에서 다른 시간에 동일한 테스트를 여러 번 수행하는 것을 방지할 수 있습니다.
후속 측정 데이터 분석 및 데이터 마이닝 같은 사후 처리를 위한 최적의 데이터 편집

측정 데이터 관리