데이터 품질 Flashcards
데이터 품질 관리 DQM
[정의] 데이터 활용 목적을 달성하기 위해 데이터 품질 진단 및 획득, 지속 유지, 개선시키는 관리 활동
[필요성] 데이터 품질 인식 부족, 데이터 관리/통제 부재, 품질 관리 기술 부족
[데이터 품질 표준] DQM3(DB품질 관리 거버넌스), ISO8000(메타데이터 품질 관리)
[프레임워크]
1. 조직 : CIO/CDA(데이터 관리 정책), DA(개념), Modeler(논리), DBA(물리), User(운용)
2. 데이터 : 표준데이터, 모델 데이터, 관리 데이터, 업무 데이터
3. 데이터 구조 : 개념 모델, 논리 모델, 물리 모델, 사용자 뷰
4. 데이터 관리 프로세스 : 요구사항 관리/데이터 표준 관리, 모델/흐름/품질 관리, 데이터베이스 관리, 데이터 활용 관리
DQC
[정의] 공공/민간 등에서 개발하여 활용 중인 정보시스템의 데이터 품질을 확보하기 위해 데이터(Data Value), 데이터 관리(Data Management), 데이터 보안(Data Security) 체계를 심사/인증하는 제도
[필요성] 관리비용 절감, 가치 향상, 경쟁력 향상
* 데이터 품질/관리/보안의 3 가지 인증 종목에 대해 한국 데이터산업진흥원에서 심사 진행
[구성요소] 데이터 베이스 품질 인증(DQC)
1. 데이터 인증(DQC-V) : 데이터 자체의 품질 심사
- 도메인, 업무규칙 (Platimum, Gold, Silver)
2. 데이터 관리 인증(DQC-M) : 데이터 품질 관리 요소 심사
- 정확성, 일관성, 유용성, 접근성, 적시성, 보안성 6개 항목 심사 (1레벨(도입) 2레벨(정형화) 3레벨(통합화) 4레벨(정량화) 5레벨(최적화))
3. 데이터 보안 인증(DQC-S) : 데이터 보안에 대한 체계 심사
- 접근제어, 암호화, 작업결재, 취약성 분석 4개 항목 심사 (1레벨(하) ~ 4레벨(상))
데이터 품질 관리 프로세스
[데이터 프로파일링]
1. 데이터 품질 기준 수립 : 메타 데이터 구성 (데이터 구조 표준화)
2. 프로파일링 : 대상 선정 프로파일링 (현상태 파악)
3. Business Rule 설정 : BR 도출 및 확정 (업무 규칙 준수)
4. 데이터 품질 진단 : 성숙도 측정 (유효성,활용성 측면 평가)
5. 개선 및 정체 : 데이터 정제
* DQI, CTQ, BR 등을 통한 데이터 진단과 더불어 개선/정제 작업을 통해 프로세스 진행
* DQM3, IQM3, ISO 8000, SQuaRE 등의 표준을 활용하여 프로세스와 데이터 측면까지 강화 가능
[프로세스 F/W] 요구 사항 관리/데이터 표준 관리, 데이터 모델/흐름 관리, 데이터베이스 관리, 데이터 활용 관리
[표준모델] DQM3, IQM3, ISO 8000, SQuaRE
