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데이터 품질 가이드라인 1 [개정판]

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    출판사 서평

    저품질 데이터로 인한 피해는 정보화의 새로운 걸림돌로 대두되고 있다.
    최근 연구결과에 따르면 저품질 데이터로 인한 국가ㆍ사회적 피해 비용은 한 해 46.9조원 규모로 추산되는 것으로 나타났다. 데이터가 정보시스템의 부속품으로 여겨지는 시대는 지났으며 데이터 품질관리는 선택이 아닌 필수 관리 활동이 되었다.
    특히 데이터 품질진단은 데이터 품질관리를 위한 첫 걸음이며 자사의 정보시스템이 운영하는 데이터 중 어느 부분에 오류가 있고 그 원인이 무엇인지를 파악하는 것이 데이터 품질관리 활동의 기초적인 업무이다.
    이에 한국데이터베이스진흥원에서는 조직이 자체적으로 데이터 품질을 진단하고 체계적인 데이터 품질관리 활동을 수행할 수 있도록 지원하기 위해 데이터 품질 가이드라인을 개발했다.
    데이터 품질 가이드라인은 데이터 품질진단을 위한 기초적인 개념을 단순화하여 정리하였고 데이터 품질진단 절차와 기법에 대한 실용적인 내용을 수록했다. 또한 도메인과 업무규칙을 적용한 데이터 품질진단 기법에 대한 상세한 적용예시와 사례를 담아 실무자로 하여금 이해도를 높이도록 작성했다.
    지침의 구성은 다음과 같다.

    제1장 데이터 품질 이해
    제2장 데이터 품질진단 실무

    서평
    정보통신 기술의 발달은 기업의 경영 방식에 커다란 변화를 일으켰다 글로벌 경쟁력을 갖춘 기업은 연구개발, 제조 및 영업 부문간에 데이터를 장벽 없이 실시간으로 공유하며 각 부문의 데이터를 기반으로 경영층의 신속하고 정확한 의사결정을 한다 현대 기업은 정보통신 기술에 기반을 둔 객관적인 데이터에 의존하지 않으면 존립하기 곤란하다 부정확하고 시의 적절치 못한 데이터는 비합리적이고 경쟁사보다 늦은 의사결정을 유도하기 때문이다.
    지금까지 국가나 기업의 정보화 계획은 네트워크, 하드웨어 및 소프트웨어를 중심으로 이루어져 온 것이 사실이다 대체로 의사결정을 하는 경영층은 데이터가 일단 컴퓨터에 입력되면 컴퓨터에 입력된 데이터라는 이유만으로 매우 정확할 것이라는 막연한 인식을 갖고 있다 그에 따라 자연스럽게 데이터에 대한 관심이 상대적으로 위축되었고 정보화 초기에는 데이터의 규모도 크지 않아 데이터 품질은 국가나 기업의 정보화 정책에서 외면당해 왔다.
    그러나 최근 인터넷을 통해 유통되는 가비지 데이터(Garbage Data)에 대한 피해 사례나 잘못된 데이터로 인한 영향이 얼마나 심각한지는 신문이나 방송을 통해 많이 알려지고 있다 특히 최근에 금융 데이터나 국가의 행정 데이터에 생긴 오류로 인해 관련된 개인이나 조직에 상당한 피해를 주었다는 소식이 빈번하다 데이터가 정보시스템의 부속품으로 여겨지는 시대는 지났다.
    이제 데이터 품질관리는 정보시스템에서 필수 불가결한 기반 프로세스이다 특히 데이터 품질진단은 데이터 품질관리를 위한 첫 걸음이다 자사의 정보시스템에서 운영되는 데이터 중 어느 부분에 오류가 있고 그 원인이 무엇인지를 파악하는 것이 품질관리 활동의 가장 기초적인 업무이다.
    데이터 품질 가이드라인은 데이터 품질진단을 위한 기초적인 개념을 단순화하여 정리하였고 데이터 품질진단 절차와 기법에 대한 실무적인 내용을 수록했다 또한 도메인과 업무규칙을 적용한 데이터 품질진단 기법에 대한 상세한 적용 예시와 사례를 담아 용이하게 이해될 수 있도록 작성되었다.
    모쪼록 본 가이드가 국내 데이터 품질관리 담당자들에게 도움이 되기를 기대한다.

    한국데이터베이스진흥원 원장 한 응 수

    목차

    데이터베이스 품질 인증
    Ⅰ 데이터베이스 품질 인증제도

    1 목적
    2 필요성
    3 인증 종목

    Ⅱ 데이터베이스 품질 인증종목
    1 데이터 인증
    2 데이터관리 인증

    Ⅲ 시행기관
    1 소개
    2 데이터베이스 품질 사업

    부록
    1 데이터베이스 품질 인증 획득 기관
    2 데이터 품질관리 지침 시리즈
    3 데이터 품질 피해 사례

    제1장 데이터 품질 이해
    제1절 데이터 품질 개요

    1 데이터 품질 정의
    2 데이터 품질진단 정의와 종류
    3 가이드라인 범위와 구성

    제2절 데이터 품질진단 절차 및 방법
    1 개요
    2 계획
    3 정의
    4 측정
    5 분석
    6 데이터 품질 개선

    제2장 데이터 품질진단 실무
    제1절 도메인 기반 데이터 품질

    1 개요
    2 번호
    3 금액
    4 명칭
    5 수량
    6 분류
    7 날짜
    8 율
    9 내용
    10 코드
    11 키(Key)
    12 공통

    제2절 업무규칙 기반 데이터 품질
    1 개요
    2 관계자
    3 상품
    4 계약
    5 활동
    6 거래
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    8 지원
    9 생산

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