데이터 품질 방안[레거시, 빅데이터, 공공데이터..]

데이터 품질 관리를 위해 프레임워크 수립이 중요합니다.

​

X축은 품질관리 대상, Y축은 품질관리 조직으로

매트릭스를 구성하여

대상별 조직의 역할을 정의하는 것이

데이터 품질관리 프레임워크 입니다.

 

​

품질관리 대상은

1.데이터 값(Value)

2.데이터 구조(Structure)

3.데이터 관리 프로세스 (Process)

​

품질관리 조직은

1.CIO/EDA (개괄적 관점)

2.DA(개념적)

3.Modeler(논리적)

4.DBA(물리적)

5.User(운용적)

​

데이터 품질 인증 제도에는

한국데이터베이스진흥원이 인증심사를 수행하는

DQC (Database Quality Certification) 가 있습니다.

세부 3가지 영역으로 심사를 수행 합니다.

​

DQC-V(Value; 도메인, 업무규칙)

DQC-M(Management; 5Level 도입-> 정형화 -> 통합 -> 정량화 -> 최적화)

DQC-S(Security; 접근통제 -> 암호화 -> 작업결재 -> 취약점 분석)

​