데이터품질컨설팅


씨에이에스는 데이터품질전문가의 전문 컨설팅을 통해 고품질의 데이터 확보를 지원합니다.

데이터 품질 관리체계

기관 또는 기업의 데이터 자산을 구축하고 수정하며 관리하기 위한 데이터 관리 조직의 역할 및 책임을 정의하고 관리 프로세스를 정의하는 서비스입니다.

목적 및 필요성
  • 단일화된 데이터 관리체계 수립
  • 데이터 품질관리체계 수립으로 데이터 관리의 통제 강화 및 효율화
  • 다양한 시스템에서 생산∙축적된 데이터의 효율적 관리 및 지원체계 마련
  • 분산된 데이터의 지속적인 표준화 및 품질관리 활동에 의한 생산수집 기반 마련을 통하여 고품질 데이터 관리 체계 마련
데이터 품질관리 체계 구성
데이터 품질 관리 구성별 세부 내용
구성세부 활동 내용
데이터 관리정책(원칙)
  • 데이터의 효과적인 확보, 유지, 관리를 위해 수립된 규정이나 계획, 지침 등에 포함된 데이터 관리 방향 및 원칙
  • 데이터 관리 정책, 품질관리 원칙, 데이터관리 원칙 등 데이터 관리에 대한 관련 지침 및 규정 분석
데이터 관리기능
  • 데이터의 품질을 확보하기 위한 이해관계자들의 제반 활동
  • 데이터의 효율적인 관리를 위한 데이터 표준, 모델, 품질 등의 관리 기능 구현 내역에 대하여 분석
데이터 관리 프로세스
  • 데이터 관리 기능별로 데이터 관리를 위해 수행되고 있는 절차
  • 데이터 관리 프로세스의 표준관리, 모델관리, 품질관리에 대한 데이터 관리 프로세스 분석
데이터 관리조직
  • 데이터 관리기능을 담당하여 수행하는 이해관계자들의 구성과 R&R(Role & Responsibility)
  • 표준관리자, 구조관리자, 품질관리자 등 전사의 데이터 관리 조직에 대하여 분석
데이터 관리도구
  • 데이터 품질을 선제적으로 관리할 수 있는 관리도구 활용 내역
  • 데이터의 효율적인 관리를 위한 데이터 표준, 모델, 품질 등의 관리 기능 구현 및 시스템 운영 현황 분석
데이터품질관리체계 컨설팅 기대 효과
  • 데이터 현황 조사 분석을 통한 축적된 데이터를 최적화하여 공동 활용 기반의 데이터 표준화관리 방안 제시
  • 데이터 공동 활용 기반의 데이터 표준 및 품질 등 데이터 관리 체계 구축 방안 제시
  • 메타데이터 관리 기반 데이터관리시스템 구축 방안 제시

데이터 품질 진단

공공·민간 등에서 활용 중인 정보시스템의 데이터 값, 데이터 관리 및 데이터 보안 등에 대한 현황 분석을 통해 문제점 식별과 개선점을 도출하고, 데이터 정제를 통한 고품질의 데이터 확보를 지원하는 서비스입니다.

목적 및 필요성
  • 데이터 오류 분석 및 평가를 통하여 데이터 품질 현황과 문제점을 개선하는 품질진단 및 체계를 수립
데이터 품질 진단 프로세스
데이터 품질 진단 프로세스별 세부 활동
구분서비스 내용

계획 및 현황분석


요구사항분석
  • 제안요청서 기반, 담당자와 인터뷰를 통해 요구사항의 의미를 이해하고 요구사항을 확정
대상 DB 환경 분석
  • 대상DB의 테이블 개수, 사이즈, 사용자수 등 일반현황 분석
  • 대상DB의 업무적 특성 및 데이터 처리의 특성을 분석
  • 업무 및 시스템 담당자 인터뷰를 통한 환경 파악
진단계획 수립
  • 진단 대상 범위 및 진단 수행 일정 계획 수립
관련자료 수집
  • 정보시스템 산출물 중 대상 DB관련 시스템 및 DB 산출물(ERD, 테이블정의서 등) 수집
  • 업무 이해를 돕기 위한 업무 규정, 매뉴얼 및 각종 지침·가이드 수집
인터뷰 실시
  • 업무 및 시스템 담당자 인터뷰 질의서 및 면담을 통한 품질 현황 조사
품질프로세스 검토
  • 시스템 운영 프로세스 검토

진단
산출물 검토
  • 구축 결과 산출물의 내용 완전성 및 산출물 최신화 현황 분석
대상 데이터 선정
  • 데이터 품질 측정 대상 핵심정보 선정
업무규칙 정의
  • 측정 품질 지표 및 업무 규칙 정의
데이터 값 품질 측정 및 진단
  • 데이터 프로파일링을 통해 데이터 값의 완전성, 정확성, 유효성 진단 데이터 품질 진단 도구 활용

개선방안 수립
현상 및 원인 분석
  • 데이터 값 관점의 진단 결과에 대한 오류 원인 분석
  • 프로그램 오류/입력 실수/관리체계 미비 등 오류 유형 도출
개선 기회 도출
  • 데이터 오류 별 개선사항을 분류하여 그룹핑
  • 오류 데이터 수정 가이드 작성
결과보고
  • 품질진단 결과보고서 작성
데이터 품질 진단 효과 및 특징
  • 데이터 관리체계 확립과 데이터 품질향상을 통한 신뢰성 향상
  • 데이터에 대한 보안성 확보
  • 데이터 공유를 통한 활용성 제고와 데이터 관리 비용 절감
  • 올바른 의사결정을 통한 비즈니스 경쟁력 강화
  • 당사는 한국데이터진흥원의 데이터 인증심사 기관으로 지정되어 데이터 품질인증 획득을 지원

데이터 품질 인증심사

당사는 한국데이터산업진흥원의 데이터품질인증심사기관으로 지정되어 있으며, 해당 기관 정보시스템의 데이터 도메인과 업무규칙 등 데이터 인증 심사기준에 따른 품질점검을 통해 데이터의 품질을 진단하고 개선안을 제시하는 서비스입니다.

목적 및 필요성
  • 기업 및 기관에서 구축ㆍ활용중인 데이터베이스의 데이터 자체에 대한 품질 영향 요소 전반을 도메인, 업무규칙을 기준으로 심사하여 한국데이터산업진흥원의 데이터품질인증을 획득
데이터 품질 인증 프로세스
  • 데이터 품질기준에 기초하여 데이터 품질인증에 적합한 인증 기준을 도출하여 활용
  • 품질인증 대상 컬럼을 대상으로 전수 검사 실시
  • 품질인증 결과에 따라 데이터 오류율을 산출하고 오류 원인을 분석
데이터 품질 인증 프로세스별 세부 활동
단계활동명세부 활동 내용

1단계

품질인증 대상 테이블 선정
  • 관련 문서 분석 및 실무자 면담을 통해 인증 대상 테이블 및 컬럼 확정
  • 대상 문서 : ERD, 도메인정의서, 코드정의서, 테이블 명세서, 컬럼 정의서 등
2단계데이터 프로파일링
  • 선정 테이블과 컬럼을 대상으로 통계적 기법을 활용하여 품질인증 지표별 오류 추정 데이터를 도출
  • 데이터 현황 분석 대상 컬럼의 레코드에 대해서는 전수 인증을 실시
3단계업무 규칙 (Business Rule) 도출
  • 데이터 프로파일링 결과, 문서 분석 결과에 기초하여 인증 대상 컬럼에 적용할 업무 규칙(Business Rule)을 도출
4단계품질 측정
  • 도출된 업무 규칙(Business Rule)을 적용하여 규칙에 위배된 오류 추정 데이터를 도출대상 컬럼의 레코드에 대해서는 전수 인증을 실시
5단계오류 추정 데이터 분석
  • Data Profiling과 Data Auditing을 통해 도출된 오류 데이터를 대상으로 업무담당자 및 품질분석가의 확인을 통해 오류 데이터를 확정
  • 오류 발생 원인 분석
6단계품질인증 결과
  • 통합된 결과를 토대로 분석결과에 대해 종합적인 Data 품질 개선 방안을 수립
  • 개선된 결과의 적용에 대한 향후 개선안 권고
데이터 품질 인증심사 효과 및 특징
  • 보유 데이터에 대한 대외 인증을 통해 데이터 신뢰도 향상
  • 기관 신인도 향상
  • 비즈니스 경쟁력 확보
컨설팅 문의
담당부서담당자연락처
영업본부민경욱 이사casdq@casit.co.kr
(02-6748-4903)



(주)씨에이에스(C.A.S)

Computer Assurance Service

서울시 금천구 가산디지털1로 168 C동 1106, 1206호(우림라이온스벨리1차)

TEL 02-786-3815 FAX 02-2026-3818  E-MAIL webmaster@casit.co.kr

Copyright CAS Corp. All rights reserved.