데이터 품질 관리: 정의 + 모범 사례

데이터는 오늘날 비즈니스에 중요한 모든 것의 핵심입니다. 조직은 가장 중요한 비즈니스 결정을 내리는 데 데이터에 의존합니다. 결과적으로 기업은 정보의 효율성을 보장하기 위해 광범위한 데이터 품질 관리 프로세스를 구현해야 합니다. 그렇기 때문에 DQM 분야는 특히 빅 데이터의 붐을 일으키고 있는 시대에 매우 중요하게 되었습니다.

기업이 빅 데이터의 폭발적인 증가로부터 가치를 끌어내기 전에 데이터 품질 관리를 위한 몇 가지 관행을 구현해야 합니다. 이러한 관행은 정보가 일관되고 정확하며 유효한지 확인하는 데 도움이 됩니다.

이 블로그는 데이터 품질 관리에 대해 설명하고 데이터 품질을 보장하는 데 필요한 모범 사례를 식별하며 중요한 이유를 설명합니다. 이 블로그가 끝날 때까지 우리와 함께 있으면 더 자세히 알아볼 수 있습니다.

데이터 품질 관리란 무엇입니까?

데이터 품질 관리는 높은 품질의 데이터를 보존하기 위해 고안된 방법의 모음입니다. 이는 종종 DQM이라고 하며 데이터 수집에서 고급 정보 프로세스를 배치하고 유용한 데이터 배포에 이르기까지 모든 것을 포함합니다.

그것은 또한 당신이 가지고 있는 정보를 관리할 수 있도록 도와줍니다. 정보에서 실행 가능하고 보다 중요하게는 신뢰할 수 있는 통찰력을 생성하기 위해 효과적인 DQM은 일관된 데이터 분석에 필수적인 것으로 널리 간주됩니다.

데이터 품질 관리의 중요성

데이터 품질 관리는 장기적으로 비즈니스에 도움이 되는 데이터를 이해하는 데 중요합니다. 데이터 품질 관리의 중요성에 대해 이야기해 보겠습니다.

• 좋은 DQM은 모든 비즈니스 이니셔티브의 기초입니다. 데이터 품질 프로그램 관리는 조직의 모든 부서에서 데이터 품질에 대한 규칙을 만들고 시행합니다. 오래되었거나 신뢰할 수 없는 데이터는 실수로 이어질 수 있습니다.
• 정확하고 업데이트된 데이터는 회사의 정규 운영에 대한 명확한 그림을 제공합니다. 따라서 업스트림 및 다운스트림에서 모든 데이터를 사용하는 애플리케이션을 확신할 수 있습니다. 데이터 품질 관리를 통해 비용도 절감할 수 있습니다.
• 품질이 좋지 않으면 주문이나 지출을 추적하지 못하는 등 비용이 많이 드는 실수와 실수로 이어질 수 있습니다. 귀하의 정보에 대한 강력한 이해를 바탕으로 DQM은 귀하의 비즈니스와 비용을 이해하는 데 도움이 되는 견고한 데이터베이스를 제공합니다.
• DQM은 규정 준수 및 위험 목표를 충족하려는 경우 최종 요구 사항입니다. 데이터 거버넌스 위원회 또는 위원회와 같은 기관에서 정의한 "허용 가능한" 수준의 데이터 품질이 있을 수 있습니다. 투명한 프로세스와 열린 커뮤니케이션 라인은 우수한 데이터 거버넌스의 필수 구성 요소입니다.

데이터 품질은 데이터 거버넌스를 위한 프레임워크를 마련하는 과정에서 필수적입니다. 또한 효과적인 DQM은 데이터 관리자가 보다 효과적으로 업무를 수행할 수 있도록 도와줍니다.

데이터 품질 관리 모범 사례

다음은 데이터 품질 관리 프로세스를 막 시작한 기업이 염두에 둘 수 있는 5가지 모범 사례입니다.

연습 1: 가장 최근 데이터 조사

첫째, 고객에 대한 정보가 많을 것입니다. 부족한 데이터가 새로운 데이터 아키텍처에 갇히는 것을 원하지 않습니다. 따라서 DQM 작업을 시작할 때 이미 가지고 있는 데이터를 감사해야 합니다.

즉, 불일치, 오류 및 중복 목록을 만들고 발생하는 문제를 수정해야 합니다. 이는 인프라에 들어가는 데이터가 가능한 한 고품질이 되도록 하기 위해 수행됩니다.

실습 2: 데이터 품질 관리의 방화벽

회사가 잘못된 데이터를 입력하지 못하도록 방화벽을 설치하면 시스템이 잘못되는 것을 방지할 수 있습니다. 방화벽은 은유적 화재가 확산되는 것을 자동으로 방지하는 소프트웨어로 알려져 있습니다. 이 경우 정확하지 않은 데이터로 인해 화재가 발생합니다.

방화벽은 잘못된 데이터가 들어오는 것을 막아 사용자의 실수를 막는 데 도움이 됩니다. 사용자는 실수를 하기 쉽지만 방화벽을 사용하면 실수를 더 쉽게 막을 수 있습니다.

인프라에 데이터를 추가할 수 있는 최대 사용자 수는 데이터의 정확성에 영향을 미치는 필수 요소입니다. 그러나 많은 대기업에서는 한 가지 이상의 방법을 사용하는 것이 중요합니다.

연습 3: DQM과 BI를 함께 사용

오늘날의 현대 비즈니스 문화에서 통합은 모두가 이야기하는 화두입니다. 시스템이 통합되면 더 잘 작동합니다.

어떤 기업 수준의 회사도 모든 데이터 기록의 정확성을 지속적으로 검증하는 것을 정당화할 수 없습니다. 그러나 비즈니스 인텔리전스 도구를 DQM과 통합하면 프로세스 자동화에 도움이 될 수 있습니다.

예를 들어, 자주 액세스할 것으로 예상되는 새로운 데이터 세트는 데이터 품질 관리 주기의 일부로 감사할 수 있습니다. 평가를 위해 식별 기준을 지정합니다.

연습 4: 관련된 사람들을 역할에 배치

회사의 여러 사람이 데이터 품질 프로세스를 담당합니다. 그리고 이러한 각각의 직업에는 고유한 의무가 따릅니다. 자신의 일에 전념하는 사람들이 이러한 작업을 수행할 때 거버넌스 표준이 항상 충족될 것으로 예상됩니다.

실습 5: 보드를 설정하여 데이터 거버넌스를 보장할 수 있습니다.

데이터 기반 의사 결정의 위험으로부터 기업을 보호하려면 데이터 거버넌스 위원회를 설립해야 합니다. 조직은 데이터 거버넌스를 위한 정책과 표준을 개발할 것입니다. 패널 참가자에는 IT 및 비즈니스 전문가가 포함되어야 합니다.

정기적인 데이터 거버넌스 이사회 회의는 새로운 품질 목표를 정의하고 다양한 LOB에서 DQB 이니셔티브 DQM의 진행 상황을 추적하는 데에도 필요합니다. 데이터 품질을 향상시키기 위해서는 이를 측정할 수 있는 방법이 필요합니다. 따라서 정확한 측정 척도를 만드는 것이 도움이 됩니다.

결론

이 블로그가 데이터 품질을 유지하는 데 필요한 모든 세부 정보를 제공하기를 진심으로 바랍니다. 또한 데이터 품질 관리를 확립하는 것이 오늘날의 디지털 시장에서 비즈니스 경쟁력을 유지하는 데 중요하다는 데 동의할 것으로 기대합니다.

일부 기업은 고품질 데이터를 유지해야 하는 부담에도 불구하고 DQM을 도전 과제로 간주합니다. 따라서 회사에서 데이터의 정확성을 보장한다면 경쟁 우위를 확보할 수 있습니다.

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