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데이터 품질진단 개요 #
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Structured data

Category
Management

데이터 품질진단 지침의 목적 #

업무를 수행하는 과정에서 수많은 데이터가 생산되기도 하며 이러한 데이터들을 어떻게 분류하고 체계적으로 보관하고 활용하느냐의 문제는 정보시스템의 아주 큰 이슈이기도 하다. 이렇게 쌓인 데이터의 품질을 일관성 있고 통합적으로 관리할 수 있도록 하는 데이터 품질 진단 지침은, 정보시스템 전체의 데이터의 품질 향상을 도모하고 나아가 조직의 업무 효율성 제고 및 고객의 곤텐츠 활용 만족도 향상에 기여함을 그 목적으로 한다.

데이터 품질진단의 정의와 종류 #

데이터와 관련된 품질진단의 종류는 데이터 값, 데이터 구조, 데이터 관리 프로세스 진단 등으로 구분할 수 있다.

  • 데이터 데이터 값
    • 정형 데이터에 대한 데이터 값 진단은 해당 데이터베이스의 테이블, 컬럼, 코드, 관계, 업무규칙을 기준으로 데이터 값에 대해 분석하고 품질 기준을 적용하여 오류내역과 원인을 분석하고 개선 사항을 제안. 데이터 값 진단의 개선사항은 오류발생의 원인 분석에 따라 값의 정제 외에도 구조개선, 관리 프로세스 개선사항이 포함.
  • 데이터 구조 진단
    • 데이터 모델링 관점에서 데이터 품질을 진단. 중요 업무 데이터베이스의 리버스 모델링(Reverse Modeling)을 통해 논리 모델 작성, 현행 데이터베이스의 구조 무결성, 데이터 구조 표준화 등의 현황을 진단. 구조 진단의 주요 사항은 데이터의 표준화 수준, 표준코드, 표준 도메인, 테이블,컬럼 관계 정의, 정규화 수준 등.
  • 데이터 관리 프로세스 진단
    • 정형,비정형 데이터에 대한 현행 데이터 관리 프로세스를 분석, 개선할 수 있는 프로세스를 표준화하여 재설계. 프로세스 진단의 주요 사항은 품질관리 정책 수립, 업무 프로세스의 적설성 및 운영성 분석 등.

지침의 범위와 구성 #

데이터 품질진단의 지침에서의 품질진단 대상은 운영하는 정보 시스템에 구축된 정형,비정형의 디지털 데이터이다. 품질 진단 대상의 데이터 값의 외형적 형태에 그 진단의 중점을 두고 있으며 내재된 의미는 진단 범위 밖의 사항이다. 지침은 '데이터 품질진단 지침 개발 목적과 주요 개념에 대한 정의와 종류', '데이터 품질진단 절차(계획수립, 기준 및 진단 대상 정의와 품질측정 및 분석과품질 개선 활동)',' 데이터 품질진단 절차에 대한 기술이나 방법론, 사례 등' 크게 세가지로 구성되어 있다. 다음 글에서는 '품질진단 계획 수립'에 대해 알아보고자 한다.

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