2019년 1월 25일
데이터 품질 관리 (DQM)
I. 데이터 사용성 개선, 데이터 품질 관리
가. 데이터 품질 관리(DQM)의 개념
- 데이터 활용 목적을 달성하기 위해 데이터 품질 진단 및 획득, 지속 유지, 개선시키는 활동
나. 데이터 품질 관리의 필요성
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II. 데이터 품질 용어 및 품질 관리 프레임워크
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III. 기본 데이터 체계 품질 관리 구조
가. 데이터 품질 관리 구조
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나. 데이터 품질 관리 구조 설명
| 구분 | 프로세스 | 설명 |
|---|---|---|
| 데이터 체계품질 측면 | 요구사항 관리 | – 기능/비기능 적 관리 |
| 데이터 표준 관리 | – 용어, 도메인/코드 표준 | |
| 데이터오너십 관리 | – 데이터 책임/권한 중심 | |
| 데이터 구조측면 | 데이터 구조 관리 | – 유연성, 중복, 통합 관리 |
| 데이터베이스 관리 | – 성능 관리, 보안 관리 | |
| 데이터 사용품질 측면 | 데이터 흐름 관리 | – 흐름 주기/대사 관리 |
| 데이터 활용 관리 | – 업무 규칙, 활용 모니터링 | |
| 사용자 뷰 관리 | – 데이터 이용 환경 관리 |
IV. 실무적 관점의 데이터 품질 관리 프로세스
가. 데이터 품질 관리 절차도
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나. 데이터 품질 관리 프로세스 상세 설명
| # | 프로세스 | 주요 절차 | 설명 |
|---|---|---|---|
| ① | 데이터 품질 기준 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 | 데이터 품질진단 | – 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 |
V. 체계적인 데이터 품질관리 프로세스 기준 적용 방안
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- 체계적으로 정의한 관리 프로세스 수행 위해 필요 역할 정의 및 역할 수행 원칙, 조직 선정 필요
[참고]
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도리
One Comment
참고가 많이 됩니다. 감사합니다^^