데이터 품질 관리

Data Quality Management

품질 관리 대상 및 품질 지표

데이터 품질 관리 대상

관리 대상	내용
데이터 값	데이터 현상적 값 데이터 구조적 값
데이터 구조	각 단계별 데이터 구조 각 조직 단위별 데이터 구조
데이터 관리 프로세스	데이터 정의 프로세스 데이터 변경 프로세스 데이터 평가 프로제스

데이터 품질 지표

구분	지표	설명	세부 지표
유효성	정확성	실세계를 정확히 반영	사실성, 적합성, 필수성, 연관성
	일관성	동일 데이터간 불일치 미존재	정합성, 일치성, 무결성
활용성	유용성	요구되는 데이터 충족	충분성, 유연성, 사용성, 추적성
	접근성	원하는 데이터를 손쉽게 이용	-
	적시성	최신성 유지	-
	보안성	내외부 요인으로부터 데이터 보호	보호성, 책임성, 안정성

데이터 품질 관리 프레임워크

구분	데이터 값	데이터 구조	데이터 관리 프로세스
CIO/EDA (개괄적 관점)	데이터 관리 정책
DA (개념적 관점)	표준 데이터	개념 데이터 모델 데이터 참조 모델	데이터 표준 관리 요구사항 관리
모델러 (논리적 관점)	모델 데이터	논리 데이터 모델	데이터 모델 관리 데이터 흐름 관리
DBA (물리적 관점)	관리 데이터	물리 데이터 모델 데이터베이스	DB 관리 DB 보안 관리
사용자 (운용적 관점)	업무 데이터	사용자 View	데이터 활용 관리

데이터 품질 관리 프로세스

#	프로세스	주요 절차	설명
①	데이터 품질기준 수립	– DQI, CTQ 선정	데이터 품질 기준정보 DQI 등 업무영역 선정
②	프로파일링	대상선정 프로파일링	일반적 유형 현황 파악 컬럼, 관계, 패턴, 코드 등
③	BR 선정	BR 도출 및 확정	각종 업무 규칙 수집 측정 가능형태로 선정
④	데이터품질진단	BR 측정 및 진단	확정 BR의 측정, 진단 결과에 따른 현상 분석
⑤	개선/정제	데이터 정제	저품질 BR 오류 분석 개선/정제 후 재측정

참조 모델

• ISO 8000: 데이터 품질 관리 국제 표준
• DQM3: 국내 데이터 품질 관리 표준 모델