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데이터 품질관리 배경과 문제, 개선방안 D·Quality


실시간 의사결정, 데이터 품질부터 잡아라

자료 방대해도 한참을 묵혔다면 의사결정엔 '독'

 

업계와 기업이 비즈니스 인텔리전스(BI), 데이터웨어하우스(DW)를 앞다퉈 주목하고 있는 가운데 본질적인 문제가 새로 부상하고 있다. 바로 데이터 품질 이슈다. 아무리 방대한 데이터를 다차원으로 빠르게 분석해 실시간 보고서를 내놓는다고 해도 근간 데이터의 신뢰도에 문제가 있다면 제대로 된 대응을 하기 힘들 수밖에 없다.
 
최근 들어 데이터 품질관리에 대한 시각이 바뀌고 있다. 차세대시스템 프로젝트를 구축했거나 마무리 작업 중인 금융권은 데이터 품질관리를 상시 업무로 정착시키려 하고 있으며 대형 제조기업들은 글로벌 통합 환경과 기준정보관리(MDM) 구축에서 데이터 품질을 주목하고 있다. 또 행안부의 데이터 품질 제고 방침에 따라 공공기관의 데이터 품질관리 컨설팅과 솔루션 도입이 줄을 잇고 있다.
 
올 하반기 차세대 시스템 구축을 마무리한 대형 금융사들은 내년 상반기부터 데이터를 활용하는 정보계 투자에 나설 것으로 전망된다. 대형 제조기업 역시 글로벌싱글인스턴스(GSI) 전사적자원관리(ERP) 시스템을 구축한 이후 글로벌 환경에서 액션 플랜을 수립하기 위한 BI 고도화에 눈을 돌리고 있다.
 
공공기관 역시 공공서비스 간 정보연동이 확대되고 행안부가 공공기관의 데이터 관리 지침을 개발, 내년 상반기 배포할 예정이어서 데이터 품질관리가 시급해졌다. 행안부가 법제도 개선을 통해 공공 데이터의 품질관리 노력을 의무화시킨다는 계획이기 때문이다. 이 때문에 최근 2~3개월 간 나라장터에는 한국자산관리공사, 서울시, 한국과학기술정보연구원, 한국환경정책평가연구원 등 데이터 품질관리나 이를 포함한 EDW 사업 발주를 심심치 않게 볼 수 있다.
 
하지만 아직 고도화된 데이터 품질관리 체계를 갖고 상시 운영하는 조직은 그리 많지 않다. 그 이유는 세 가지로 요약된다. △데이터 오류라는 곪은 살을 스스로 드러내 치료를 해야 하는 데서 오는 현업 담당자들의 거부감 △지속적인 데이터 품질 노력이 매출 향상에 가시적인 성과로 나타나지 않는 데서 경영진들의 인식 부재 △금융권 등 고수준의 데이터 신뢰도가 요구되지만 보안 이슈에 발목 잡힌 경우가 그것이다.
 
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(이하 생략)
 
2010년 12월 19일 (일)
박현선 기자 hspark@etnews.co.kr
 

작성자: EN·CORE 전략컨설팅본부 나연정
e-mail: yjna@en-core.com
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