기관 또는 기업이 활용중인 데이터에 대하여 구체적인 진단기준에 따라 품질을 측정, 현황을 분석해 문제점 식별과 개선점을 도출하는 고품질 데이터 확보 지원 서비스입니다.

데이터 품질 진단 프로세스

데이터 품질 진단

프로세스별 세부 활동 

구분서비스 내용

계획

및 현황분석


요구사항
분석
  • 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

기대효과 

· 데이터 오류 분석 및 평가를 통하여 데이터 품질 현황과 문제점을 개선하는 품질진단 및 체계를 수립•데이터 관리체계 확립과 데이터 품질향상을 통한 신뢰성 향상

· 기관,기업의 업무효율 증대와 고객의 만족도 상승

· 데이터 오류로 인해 발생하는 운영 및 유지보수 비용 절감

· 데이터에 대한 보안성 확보

· 올바른 의사결정을 통한 비즈니스 경쟁력 강화

· 당사는 한국데이터진흥원의 데이터 인증심사 기관으로 지정되어 데이터 품질인증 획득을 지원

기관 또는 기업이 활용중인 데이터에 대하여 구체적인 진단기준에 따라 품질을 측정,

현황을 분석해 문제점 식별과 개선점을 도출하는 고품질 데이터 확보 지원 서비스입니다.

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
품질 진단프로세스 검토
  • 시스템 운영 프로세스 검토
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
기대효과
  • 데이터 오류 분석 및 평가를 통하여 데이터 품질 현황과 문제점을 개선하는 품질진단 및 체계를 수립
  • 데이터 관리체계 확립과 데이터 품질향상을 통한 신뢰성 향상
  • 기관,기업의 업무효율 증대와 고객의 만족도 상승
  • 데이터 오류로 인해 발생하는 운영 및 유지보수 비용 절감
  • 데이터에 대한 보안성 확보
  • 올바른 의사결정을 통한 비즈니스 경쟁력 강화
  • 당사는 한국데이터진흥원의 데이터 인증심사 기관으로 지정되어 데이터 품질인증 획득을 지원



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