[Database] 데이터 품질과 표준화

데이터 품질 관리 프레임워크

• 정보 시스템의 범위가 확대되고 복잡도가 증가함에 따라 정확성, 일관성, 적시성 등과 같은 데이터 품질이 중요해짐
• 데이터 품질 관리 프레임워크 상의 대상은 데이터, 데이터 구조, 데이터 관리 프로세스로 분류할 수 있음
  • 데이터는 기관 및 기업의 비전이나 목표를 달성하기 위해 사용되는 전산화된 데이터 또는 전산화에 필요한 데이터를 의미함
  • 데이터 구조는 데이터가 담겨 있는 모양, 틀로써 데이터를 취급하는 관점에 따라 구조가 달라지며 사용자 뷰, 모델, DB파일의 형태로 보여짐
  • 데이터 관리 프로세스는 데이터 및 데이터 구조의 품질을 안정적으로 유지, 개선하기 위한 활동으로 절차, 조직, 인력 등을 포함함

데이터 관리 정책

구분	설명
데이터 관리 원칙	☞ 데이터의 효과적인 확보, 유지, 관리를 위해 수립된 규정이나 계획, 지침 등에 포함된 데이터 관리 방향
데이터 품질 관리 주요 프로세스	☞ 고품질의 데이터를 지속적이고 안정적으로 서비스하기 위해 각 기관의 특성에 맞게 정의하고 정의한 프로세스 간의 연관 관계를 정의한 프로세스를 의미함
데이터 관리 조직	☞ 각 기관에서 정의한 데이터 관리 프로세스를 지원하고 담당할 조직을 정의하는 것을 의미함

데이터 값

1. 표준 데이터

• 정보 시스템에서 사용하는 용어, 도메인, 코드 및 기타 데이터 관련 요소에 대해 공통된 형식과 내용으로 정의하여 사용하는 표준 관련 데이터

구분	설명
표준 단어 사전	☞ 기업이나 기관에서 업무상 사용되며 일정한 의미를 갖는 최소 단위의 단어를 정의한 사전
표준 도메인	☞ 속성에 정의된 조건을 만족시키는 값의 범위를 의미함
표준 용어 사전	☞ 업무에서 빈번하게 사용되며 표준 단어를 조합해 정의한 용어를 의미함
표준 코드	☞ 다양하게 나타날 수 있는 데이터 값을 정형화하기 위해 정의된 기준에 따라 제한된 범위 내의 기호로 대치한 것을 의미함
데이터 표준 요소	☞ 시스템을 설계하고 구축하는데 필요한 데이터 관련 요소에 대한 표준을 의미함

2. 모델 데이터

• 데이터 모델을 운용, 관리하는데 필요한 데이터를 의미하며 데이터 참조 모델, 개념 데이터 모델, 논리 데이터 모델, 물리 데이터 모델에 대한 메타 데이터 및 DBMS 객체 정보가 포함됨(완정성)
• 단어, 용어, 도메인 및 데이터 표준 요소를 준수해 정의함(일관성)
• 데이터 모델의 변경 이력에 대한 추적이 용이하고 과거 데이터 모델에 대한 활용 요구를 충족함(추적성)
• 데이터 구조를 입체적, 체계적으로 관리할 수 있도록 데이터 모델 간의 상호 연관 관계를 표현함(상호연계성)
• 단계별 데이터 모델에 표현된 업무 규칙은 물론 실제 시스템에 구현된 DB와도 일치함(최신성)
• 모델 데이터는 표준 데이터, 관리 데이터와도 상호 호환 가능함(호환성)

3. 관리 데이터

구분	설명
사용 관리 데이터	☞ DB의 활용 가치와 사용자의 만족도를 극대화하기 위해 필수적으로 관리되어야 할 데이터 ☞ 관리기준으로 데이터 활용도, 사용자 만족도, 문제 해결 시간의 적절성 등이 있음
장애 및 보안 관리 데이터	☞ DB의 정상적인 상태 유지나 효과적인 사용을 방해하는 사건을 사전에 예방하거나 사건 발생시에 신속한 복구를 위해 필요한 데이터를 의미 ☞ 관리기준으로 주기적인 상태 기록, 복구 절차와 규칙, 접근 통제 등이 있음
성능 관리 데이터	☞ DB의 성능을 개선시키기 위해 필수적으로 관리해야 할 데이터 ☞ 관리기준으로 성능향상 절차, 성능 점검 주기 등이 있음
흐름 관리 데이터	☞ 하나의 정보시스템 데이터를 다른 정보시스템으로 이동할 때 사용하는 소스 데이터와 타겟 데이터 간의 매핑정보를 관리하는 데이터를 의미 ☞ 관리기준으로 소스, 타깃 데이터의 매핑 규칙, 소스 및 타겟 데이터 정제 규칙 등이 있음
품질 관리 데이터	☞ 데이터의 정합성을 확보하고 데이터 품질의 유지, 개선 작업을 수행하기 위해 기본적으로 관리되어야 할 데이터 ☞ 관리기준으로 품질기준, 품질 점검 주기, 품질 검증 절차와 규칙, 품질 개선 절차 등이 있음