데이터베이스연구회

데이터 품질관리 동향 1. 데이터품질개요 데이터는 사용자의 다양한 품질요구수준이나 정보요구를 일관되게 충족시켜야 한다. 모든 데이터가 완전무결할 필요느 없으며, 데이터의 품질수준은 해당 데이터의 활용목적과 특성에 따라 차등적으로 관리될 수 있다. 사용자는 정보시스템을 이용함으로써 효율적/효과적으로 업무를 수행할 수 있기를 기대하며, 제공데이터는 이와같은 사용자의 기대에 부응할 수 있어야 한다. 데이터품질은 "데이터 사용자 또는 이해관계자의 기대수준을 지속적으로 충족시킬 수 있는 수준"이다. 데이터품질관리란 데이터의 품질을 지속적으로 개선/유지하기 위해 수행하는 일련의 활동이다. 2. 데이터 품질관리 접근관점 데이터품질관리는 측정관점과 프로세스관점에서 데이터에 대한 사용자요건관리, DB성능관리, 데이터구조관리, 데이터작업관리, 데이터활용환경최적화, 데이터표준관리, 메타데이터관리, 데이터흐름관리, 데이터보안관리, 데이터품질관리, 데이터활용권한관리 등으로 구분할 수 있다. 측정관점의 데이터품질관리는 "계획-정의-측정-분석-개선"과 같은 일련의 프로세스에 따라 수행된다. 프로세스관점의 데이터품질관리는 첫째 역할로서 작업에 대한 책임과 권한의 설정, IT뿐 아니라 현업의 역할이 중요하며, 조직을 초월하는 전사적인 역할의 부여가 필요하다. 둘째 프로세스로서 절차와 양식, 방향 및 원칙, 표준, 협의 및 의사결정 체계가 수립되어야 한다. 세째, 기술로서 데이터에 대한 전문지식 및 기술, 툴, 경험의 공유, 기술능력의 전파와 배양, 선진기술의 지속적인 접목이 필요하다. 품질측정에 중점을 둔 접근은 장기적인 품질확보가 어려우므로, 데이터품질의 향상/유지를 위해서는 데이터관리 프로세스의 개선 및 정착이 중요하다. 그러나 데이터 관리프로세스는 대상이 방대하여 체계적인 접근이 어려운게 실정이다. 3. 데이터품질기준과 관리프로세스 연계 데이터품질기준과 데이터관리프로세스간의 연관관계를 도출함으로써, 특정 데이터관리프로세스의 개선을 통해 가시적인 데이터품질개선 효과를 얻을 수있다. 4. 데이터품질관리 성숙단계 정의 데이터관리프로세스의 정착형태를 바탕으로 성숙수준을 설정하여 측정하고 지속적으로 발전을 추진하도록 유도할 수 있다. 레벨1 도입단계는 데이터품질관리에 대한 필요성을 인지하고 품질관리를 수행하고 있지만 체계적이지는 않다. 레벨2 정형화단계는 데이터품질관리를 위한 원칙, 표준, 절차 등을 수립하고 조직적인 대응을 수행하는 단계이다. 레벨3 내재화단계는 데이터관리프로세스가 조직내부에 정착되어 전사적이고 총체적인 접근 등 핵심적인 수행요건을 충족시키는 단계이다. 레벨4 정량화단계는 데이터관리프로세스에 대한 축적된 경험을 바탕으로 성과지표 설정 등 통계적이고 방향성 있는 관리를 수행하는 단계이다. 레벨5 최적화단계는 선진기술의 도입 등을 통하여 데이터관리프로세스를 개선하고 미래의 변화를 예측하고 대응하는 단계이다. 5. 데이터품질관리에 대한 잘못된 인식 전통적인 접근법은 시스템 도입여부가 중심이었다면 현재는 프로세스 개선이 핵심이다. 데이터의 품질개선을 위해서는 Biz와 IT부서간의 협업을 통해 올바른 의사결정을 창출하여야 한다. 데이터의 값 자체 오류보다는 정보로서의 가치가 저하를 의미한다. 데이터품질관리는 캠페인 등의 일시적인 조치가 아니라 지속공정 및 프로세스 정착을 의미한다. 데이터품질관리에 따라 발생하는 업무량/비용 보다 품질개선으로 인해 유발되는 편익/효과편익/효과가 더 크다.