데이터 품질 관리
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- Data Quality Management
| 관리 대상 | 내용 |
|---|---|
| 데이터 값 |
|
| 데이터 구조 |
|
| 데이터 관리 프로세스 |
|
| 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 |
| 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 |
수집한 정형 데이터의 품질은 아래 네 가지 방법으로 검증한다.
| 방법 | 검증 내용 |
|---|---|
| 데이터 프로파일링 | 실제 데이터의 값을 분석해 정의된 표준 도메인(형식, 허용 값, 범위, 패턴)에 맞는지 검증한다 |
| 메타데이터 분석 | 운영 중인 데이터베이스의 테이블명·컬럼명·자료형·도메인·제약조건과, 설계에 반영되지 않은 한글 메타데이터·도메인 정보·엔티티 관계·코드 정의 등을 수집해 검증한다 |
| 데이터 표준 | 데이터 표준 준수 여부를 진단하고 논리·물리 모델이 표준에 맞는지 검증한다(데이터 표준화) |
| 업무 규칙 적용 | 업무 규칙(BR, Business Rule)을 정의하고, 데이터가 업무 규칙에 맞는지 측정해 위배되는 값을 찾는다 |
- 품질 검증의 기준은 업무 규칙이다. 업무 규칙에 정의되지 않은 값을 따로 검증하는 '비업무 규칙 적용' 이라는 방법은 없다.
| 순서 | 단계 | 하는 일 |
|---|---|---|
| 1 | 품질 진단 계획 수립 | 진단 목적·범위·일정·조직과 진단 방법을 정한다 |
| 2 | 품질 기준 및 진단 대상 정의 | 품질 지표(정확성, 일관성 등)와 측정 기준을 정하고 진단할 데이터(테이블, 컬럼, 업무 규칙)를 고른다 |
| 3 | 데이터 품질 측정 | 정한 기준에 따라 데이터를 실제로 측정·분석해 오류율 같은 수치를 산출한다 |
| 4 | 품질 측정 결과 분석 | 산출한 수치를 바탕으로 오류의 유형과 원인을 분석한다 |
| 5 | 데이터 품질 개선 | 원인에 따라 데이터를 정제하고 업무 프로세스나 시스템을 고친 뒤 다시 측정한다 |
- 데이터를 측정해 수치를 내는 것은 품질 측정 단계이고, 그 수치를 해석해 원인을 찾는 것이 결과 분석 단계이다.