데이터품질관리

정의	° 조직 내외부의 지식 노동자와 최종 사용자의 기대를 만족시키기 위한 지속적인 데이터 및 데이터 서비스 개선 활동
프레임 워크	° 데이터 품질관리의 대상이 되는 구성요소와 요소들 간의 관계를 정의한 데이터 품질관리의 기본 개념틀 ° 데이터 품질관리 요소는 데이터(data value), 데이터 구조(data hierarchy), 데이터 관리 프로세스(data management process) 로 구분되며 각 요소들은 상호 연계되어 정보시스템의 데이터 품질에 영향을 주고 있으므로 통합적이고 체계적인 관리 노력이 요구됨
데이터	표준데이터 ° 표준단어, 표준도메인, 표준용어, 표준코드 모델데이터 ° 데이터 참조 모델, 개념/논리/물리 데이터 모델에 대한 메타데이터 및 DBMS 객체정보 관리데이터 사용관리 데이터 ° 사용자가 데이터베이스를 효과적으로 사용할 수 있도록 지원하고 문제를 해    결하는데 필요한 관리 데이터 장애 및 보안관리 데이터 ° 데이터베이스의 정상적인 상태 유지나 효과적인 사용을 방해하는 사건을 사전에 예방하거나 사건 발생시 신속한 복구가 이루어질 수 있도록 하는 데이터 성능관리 데이터 ° 데이터베이스의 성능을 향상시키는데 필요한 관리 데이터 흐름관리 데이터 ° 하나의 정보시스템 데이터를 다른 정보시스템으로 이동할 때 사용하는 매핑정보를 관리하는 데이터 품질관리 데이터 ° 데이터의 정합성을 확보하고 품질의 유지, 개선을 위한 활동을 수행시 기본적으로 관리되어야 할 데이터 업무데이터 ° 원천 데이터, 운영 데이터, 분석 데이터
데이터 구조	개념데이터모델/데이터참조모델 ° 주제영역 - 원자성, 집중성, 업무지향성 ° 핵심 엔티티(Kernel Entity) - 집합성, 식별성, 영속성, 사용성, 관계성 ° 핵심 관계 - 선택성, 형태성, 업무지향성 ° 데이터 참조 모델 - 범용성, 단순성, 표준성, 정확성, 정보이용성, 분류성 논리데이터모델 ° 개념 데이터 모델을 상세화하여 논리적인 데이터 집합, 관리항목, 관계를 정의한 모델 ° 정규화 및 관계 세분화(순환관계, 배타관계...) 물리데이터모델/데이터베이스 ° 논리 데이터 모델을 DBMS의 특성 및 성능을 고려하여 구체화시킨 모델 ° 데이터베이스는 물리 데이터 모델을 구현한 결과물, 구축된 실제 데이터가 저장되는 저장소 ° 인덱스, 비즈니스 규칙, 제약사항등 관리 사용자 View ° 데이터를 제공하는 정보시스템상의 화면이나 출력물
데이터관리 프로세스	데이터표준관리/요구사항관리 데이터 표준화 ° 표준화 요구사항 수집 → 표준화 원칙 → 표준용어 정의 → 데이터 표준 검토 및 확정 → 데이터 표준 공표 데이터 표준 변경 ° 변경요구사항 검토 → 표준추가 및 변경 → 변경 영향도 평가, 표준등록 및 공표 데이터 표준 개선 ° 데이터표준-데이터모델 매핑 → 데이터표준 준수 체크 → 미 준수 원인분석, 변경영향도 분석 → 데이터 정제 요구사항관리 ° 변경요청 → 요구사항 수렴 → 요구사항 검토 → 변경영향도 분석 → 공식화 → 변경 작업계획 수립 데이터모델관리/데이터흐름관리 데이터 모델 관리 ° 개념 데이터 모델/데이터 참조 모델 정의 → 논리/물리 데이터 모델 정의 → 개    념/논리/물리 데이터 모델 변경 데이터 모델 개선 ° 개념-논리 데이터 모델 매핑, 개념-논리 데이터 모델 Align분석 → 논리-물리 데이터 모델 매핑, 논리-물리 데이터 모델 Align분석 → 물리-DB 매핑 → 물리-DB Align분석 데이터 흐름관리 ° 데이터 추출 요건 정의 → 소스 데이터 분석 → 소스 데이터 추출 설계 → 소스  데이터 추출 테스트 → 소스 데이터 추출 검증 → 소스 데이터 추출 모듈 반영    → 소스 데이터 추출 모니터링 데이터 흐름개선 ° 데이터 흐름 점검 기준 도출 → 데이터 흐름 점검 지표 생성 → 데이터 정합성 체크 → 오류 데이터 분석 → 변경 영향 분석 → 데이터 정제 데이터베이스 관리 ° 원활한 데이터 서비스를 위해 필요한 데이터베이스를 안정적으로 운영, 관리하는데 필요한 작    업을 체계화 하는 것으로 백업, 보안, 튜닝, 모니터링 등의 작업이 포함된다 데이터활용관리 ° 데이터의 활용 여부 점검 ° 데이터의 활용도를 높이기 위해 측정대상 데이터와 품질지표를 선정하여 품질을 측정, 분석하여 시정조치를 취하는 작업 ° 핵심 데이터 수집 →  활용도 측정 기준 수립 → 데이터 활용 측정 → 활용 저하 요인 분석 → 개선방안 마련 → 개선활동 수행 → 개선활동 평가