데이터 품질인증 심사 체계에 대한 연구
A Study on Data Quality Certification Audit System
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최근 IoT, 클라우드 컴퓨팅, 빅데이터, 인공지능 분야에서 데이터의 사용이 늘면서 데이터 품질의 중요성이 점점 더 강조되고 있다. 하지만 다수의 프로젝트를 통해서 시스템 구축, 운영 등의 여러 관리 활동이 수행되고 있으나, 많은 기관이나 기업에서는 데이터의 품질관리를 위해 무엇이 필요하고, 또 어떻게 관리해야 하는지에 대한 이해는 부족한 실정이다. 데이터 품질관리의 중요성에 비춰, 데이터 품질인증과 관련해서는 아직까지 민간 인증만 시행되고 있을 뿐, 국가표준으로까지는 시행되고 있지는 않다. 이에 본 연구에서는 데이터 품질인증 심사를 위한 KS 규격을 제안하고자 한다. 이를 위하여 데이터 품질 계획, 데이터 품질 통제, 데이터 품질 보증, 데이터 품질 개선, 데이터 관련 지원, 자원 제공을 세부 내용으로 하는 인증체계를 제안하였다. 세부적으로는 데이터 품질관리에 중요하게 요구되는 평가항목으로 55개의 심사항목을 구성하였으며, 그중 핵심이 되는 22개를 품질 항목으로 제시하였다. 데이터 품질에 대한 KS 인증체계는 데이터 관리에 있어서도 품질경영을 통한 경쟁력 확보에 기여할 수 있을 것으로 기대한다.
Abstract
Recently, the importance of data quality has been emphasized as the use of data has increased in the fields of IoT, cloud computing, big data, and artificial intelligence. Management activities such as system construction and operation are carried out through a number of projects, but many institutions and companies lack understanding of what is needed for data quality management and how to manage it. In this paper, KS certification scheme for data quality management is divided into data quality planning, data quality control, data quality assurance, data quality improvement, data-related support, and resource provision. 55 evaluation criteria are suggested for data quality management. We presented 22 key quality items among them as core evaluation criteria. Suggested KS certification scheme can contribute to secure competitiveness as a first-class company by achieving quality management in the field of data quality management.
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