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(주)미성정보기술

  • 서브비주얼01
데이터 개요
디지털화된 데이터를 대상으로 그 유형을 분류하면, 크게 "정형 데이터"와 "비정형 데이터"로 구분하며, 정형데이터는 다시 데이터베이스와 저장되는
"구조화 데이터(Structured Data)"와 HTML, XML 등을 기반으로 하는 "반구조화 데이터(Semi-Structured Data)"로 분류한다.
비정형 데이터는 우리가 흔히 알고 있는 동영상, 이미지, 소리 등의 비구조화 데이터(Unstructured Data)를 의미한다.
데이터 품질, 품질관리 정의

데이터 품질(Data Quality)

데이터의 최신성, 정확성, 상호연계성 등을 확보하여 이를 사용자에게 유용한 가치를 줄 수 있는 수준으로 정의할 수 있다.
이러한 데이터 품질을 사용자 관점에서 지속적으로 유지하거나 향상시키기 위해서는 체계적인 관리와 활동이 필요하다.

데이터 품질관리(Data Quality Management)

사용자에게 유용한 가치를 제공하도록 데이터의 품질을 확보하기 위한 품질 목표 설정, 품질 진단 및 개선 등 일련의 활동과 이를 지원하기 위한 관련 도구를 의미한다.
데이터 품질관리의 필요성 및 목적

데이터 품질관리의 프로세서 확립 및 지속적인 유지관리

데이터의 품질관리와 보안 등을 제고 및 고도화

기조에 저장 및 수집된 데이터의 효율적 관리 및 지원체계 마련

분산된 데이터의 지속적인 표준화

데이터의 품질향상시켜 활용의 다양성 상승

비즈니스간 정확한 데이터를 적시에 제공

비즈니스 효율을 상승시키며 의사결정을 지원하는 정보자산으로서의 가치 상승

저품질 데이터의 문제점

데이터의 결함으로 인한 잘못된 의사결정

데이터의 중복으로 인한 관리비용 증가

데이터의 고립, 상호 불일치, 활용성 저하 등

시스템간 또는 데이터간의 통합, 연계의 어려움

정확하지 못한 데이터로 인한 경쟁력 저하

데이터 품질진단 프로세스 도식화
데이터 품질진단 및 개선절차