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데이터 품질과 인증 제도 - (주)엔코아 나연정 수석 컨설턴트 커버 스토리


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1. 데이터 품질 정의

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"데이터 품질" 한마디로 정의한다면?
데이터 품질은 “비즈니스에 적합하고 정확한 데이터를 적시에 안전하고 일관성 있게 제공함으로써 비즈니스 효율을 높이고 전략적 의사결정을 지원하는 정보 자산으로서의 가치”이다. 이러한 데이터의 가치를 향상시키고 유지하기 위해서는 지속적이고 체계적인 데이터 관리와 개선이 필요하다.



2. 저품질 데이터의 문제점

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"데이터 품질" 왜 중요한가?
데이터 설계 사상과 다르게 쓰레기처럼 쌓인 데이터. 누가, 왜 그랬는지 알 수 없어서 쉽게 버릴 수도 없다. 방치할 수도 없고… 비즈니스 요건을 변경하거나 의사결정을 위한 데이터를 검색할 경우, 배치 작업을 할 경우, 통계 작업을 할 경우, 오류데이터는 사사건건 걸리적 거리기 일쑤다. 어떻게 해야할까? 데이터 품질을 위한 예방과 개선이 필요하다.

저품질 데이터의 문제점
- 데이터의 결함으로 인한 잘못된 의사결정
- 데이터 중복으로 인한 관리 비용 증가
- 데이터의 고립, 상호 불일치, 활용 저하
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시스템간 또는 데이터간의 통합, 연계의 어려움


데이터 오류로 인한 피해 사례
- 보건복지부가 사망자 32만여명에게 639억 복지 급여 잘못 지급.. 2010년 사회복지통합망 구축 이후 사망자 정보를 관리하지 못해 잘못 지급(2012, 매일경제)
- 카드사 연말정산 신용카드 사용금액 누락, 290만명 1,631억 피해 (2015, SBS)
- 혼다, DB 오류 때문에 766억원 벌금… 미국 자동차업계 사상 최대 (2015, KBS)


참고로 미국에서는 연방정부 정보의 품질 확보를 위해 2000년 데이터 품질법(Data Quality Act)을 제정하여 미국연방정부의 각 산하기관과 배포 대상 기관에 품질가이드라인 수립과 이행을 권고하고 있으며, 국내에서는 한국데이터베이스진흥원이 2003년 DB 품질평가 사업을 시작으로 2004년도부터는 DB 품질진단 개선 지원 사업과 지침 및 가이드라인 보급 사업을 수행하고 있다.



3. 데이터 관리 체계

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“데이터 거버넌스”, “데이터 관리체계”, “데이터 품질관리” 무엇이 다른가?
데이터 거버넌스는 데이터 관리에 대한 비전과 방향을 제시하고 통제하는 것으로써 통제를 위해서는 조직과 프로세스, 기반시스템을 필요로 한다. 데이터 관리체계는 데이터 관리 비전과 원칙 아래 데이터 관리 조직과 프로세스, 관리 도구로서의 기반시스템을 정의한다. 결국, 데이터 거버넌스와 데이터 관리체계는 동일한 것이며 목적은 데이터 품질 향상과 지속적이고 체계적인 데이터 품질관리에 있다.
즉, 데이터 거버넌스는 상위의 관리나 통제 관점, 데이터 관리체계는 실무적인 조직과 프로세스 관점, 데이터 품질관리는 관리 및 보호 대상인 데이터 관점에서 바라보는 것으로 모두 같은 목적을 가지고 있다.


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4. 데이터 관리 원칙

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데이터 관리 비전은 조직의 비전에 부합하도록 정의하고, 데이터 관리 원칙은 데이터 관리 비전을 실현할 수 있도록 데이터 값, 관리적 측면, 보안적 측면을 모두 고려하여 정의해야 한다.



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5. 데이터 관리 조직 및 프로세스

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데이터 관리 조직과 프로세스는 데이터와 데이터 구조를 체계적으로 관리하고 전사 비즈니스 특성에 가장 적합한 형태로 수립되어야 한다. 데이터 품질관리 프레임워크는 품질관리 대상이 되는 구성 요소와 요소들 간의 연관 관계를 정의한 데이터 품질관리 개념틀로서, 이를 이해함으로써 보다 종합적이고 체계적인 데이터 관리 조직과 프로세스를 수립할 수 있다.


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6. 데이터 관리 프로세스

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데이터 관리 프로세스는 데이터 표준관리, 구조관리, 데이터베이스 관리 등 일련의 데이터 관리 활동을 체계적인 흐름으로 표현한다. 데이터 관리 프로세스는 데이터와 관련된 모든 요소가 빠짐없이 관리될 수 있도록 정의되어야 하며, 프로세스 상호 간의 연관관계를 명확하게 정의하여 적용함에 문제가 없어야 한다.



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7. 데이터 품질 인증제도

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“데이터 품질 인증제도”란 무엇인가?
데이터 품질 인증제도(DQC, Data Quality Certification)는 공공∙민간 등에서 개발하여 활용 중인 정보시스템의 데이터 품질을 확보하기 위해 데이터(Data Value), 데이터 관리(Data Management), 데이터 보안(Data Security) 등을 심사∙인증하는 제도로서 범국가적 데이터 품질 제고 및 고도화를 목적으로 한다. 데이터 품질 인증제도는 2006년 2월부터 시행되어 한국데이터베이스진흥원 부설 데이터 품질관리 인증센터에서 운영하며 국내 공공기관이나 기업 등 데이터를 갖고 있는 기업이라면 누구든지 신청할 수 있다.


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데이터 인증은 대상 데이터의 정합률에 따라 Platinum Class, Gold Class, Silver Class의 3단계로 등급을 구분하고, 데이터 관리 인증은 도입, 정형화, 통합화, 정량화, 최적화의 5단계로 구분하며, 데이터 보안 인증은 데이터 보안 체계의 수준에 따라 1~4레벨로 구분한다. 상위 레벨은 하위 레벨의 수준 충족을 전제로 한다. 인증의 효력 기간은 데이터 인증과 데이터 보안 인증이 1년이고 데이터 관리인증은 3년이다.




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데이터 품질 인증에 대한 구체적인 내용은 데이터품질인증센터 홈페이지(http://www.dqc.or.kr)에서 확인할 수 있다. 심사기준, 인증을 위한 준비사항과 세부적인 품질 점검사항, 인증절차와 수수료, 진행현황 및 인증현황 등 자세한 정보를 제공한다.
만약, 데이터 품질 인증을 고려하고 있다면 자체적으로 데이터품질인증센터에서 제공하는 품질 점검사항이나 데이터 품질 자동진단을 활용하여 현재의 데이터 품질 수준을 파악하고, 데이터 컨설팅 업체의 도움을 받아 데이터 품질 인증 준비는 물론 지속적인 품질 개선과 유지를 위한 관리체계를 체계적으로 준비할 것을 권한다.



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8. 데이터 품질관리 로드맵

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“데이터 품질관리” 무엇부터 시작할까?
데이터 품질관리를 구축하려면 먼저 비즈니스의 특성 및 조직문화를 이해하고 장기적인 관점에서 목표 수준과 계획을 수립해야 한다. 그리고 이를 실현하기 위한 실제 운영 가능한 정책을 수립하고, 데이터 관리 조직과 프로세스, 아키텍처를 구축해야 한다. 데이터 품질관리를 위한 데이터 아키텍처 구축은 전사적 데이터 표준화, 데이터 모델 현행화가 시작이다.


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