조직은 데이터 품질 프레임워크를 생성하여 데이터 품질 목표와 표준, 그리고 이러한 목표를 달성하는 데 필요한 단계를 정의할 수 있습니다. 이를 생성하려면 조직의 현재 데이터 품질에 대한 평가가 포함됩니다. 데이터 품질 프레임워크는 데이터 품질을 개선하기 위한 지침 매뉴얼로 설명할 수 있습니다.

데이터 품질 프레임워크를 통해 기업은 데이터 품질 목표와 표준은 물론 이러한 목표를 달성하는 데 필요한 조치를 정의할 수 있습니다. 

많은 대규모 조직이 어려움을 겪고 있습니다. 데이터 품질 개선. "거의" 정확한 중복 데이터 세트를 생성하고 일관성 문제를 발생시키는 여러 데이터 소스가 있거나 데이터의 정확성에 영향을 미치는 변칙이 있을 수 있습니다. 이러한 우려를 없애고 높은 수준의 데이터 품질을 달성하면 의사 결정이 향상되고 장기적인 목표를 달성하는 데 도움이 됩니다.

효과적인 데이터 전략 프레임워크 품질이 낮은 데이터가 의사결정 목적으로 사용되는 데이터를 지원하고 개선하는 위험을 최소화할 수 있습니다.

비즈니스가 발전함에 따라

스타트업 기업은 처음에는 대량의 데이터를 정리할 필요가 없을 수도 있습니다(아직 정리할 대량의 데이터가 없음). 마스터 데이터 관리 (MDM) 프로그램을 시작하면 매우 유용할 수 있습니다. 마스터 데이터는 비즈니스를 정확하고 효율적으로 수행하는 데 필요한 중요한 정보입니다. 예를 들어, 비즈니스의 마스터 데이터에는 무엇보다도 스타트업 신규 고객의 정확한 주소가 포함되어 있습니다. 

마스터 데이터가 유용하려면 정확해야 합니다. 부정확한 마스터 데이터를 사용하면 자멸적일 수 있습니다.

조직이 국제적으로 비즈니스를 수행하는 경우 국제 법률 및 규정을 처리하기 위해 데이터 거버넌스(DG) 프로그램에 투자해야 할 수도 있습니다. 추가적으로, 데이터 거버넌스 프로그램 비즈니스 데이터의 가용성, 무결성 및 보안을 관리합니다. 효과적인 DG 프로그램은 데이터가 일관되고 신뢰할 수 있으며 오용되지 않도록 보장합니다.

잘 설계된 DG 프로그램에는 유용한 소프트웨어뿐만 아니라 조직의 데이터를 처리하는 사람을 위한 정책과 절차도 포함됩니다.

데이터 품질 프레임워크는 일반적으로 조직이 연구 목적으로 복잡한 방식으로 데이터를 사용하기 시작할 때 개발되고 사용됩니다. 저장을 위해 데이터 레이크가 필요할 때 자주 사용됩니다. 

조직이 성장함에 따라 자체 내부 데이터가 축적되며, 이를 분석하면 비즈니스의 내부 프로세스를 더욱 효율적으로 만드는 데 사용할 수 있습니다. 개발을 목적으로 외부 소스로부터 대량의 데이터를 수집하는 경우 비즈니스 인텔리전스, 종종 다음 위치에 저장됩니다. 데이터 레이크.

데이터 품질 프레임워크 개요

데이터 품질 프레임워크는 기업의 투자를 극대화하는 데 도움이 됩니다. 데이터 분석 올바르게 사용되도록 보장하고 정확한 통찰력을 제공합니다. 그러나 성공하려면 데이터 품질 프레임워크를 조직의 요구 사항에 맞게 조정해야 합니다. 효과적이려면 데이터 품질 프레임워크가 데이터 거버넌스 프로그램의 정책과 통합되어야 합니다.

기업이 계속해서 가능한 것보다 더 많은 데이터를 생성하고 수집함에 따라 실제로 사용될, 일관성을 제공하려면 데이터 품질 전략이 필요합니다. 데이터 품질 프레임워크가 부족하면 다음과 같은 많은 문제가 발생할 수 있습니다.

• 비즈니스 전반에 걸쳐 일관되지 않은 데이터 사용: 부서마다 데이터를 서로 다른 방식으로 해석하고 활용하여 혼란과 오류가 발생할 수 있습니다.
• 열악한 데이터 품질: 이로 인해 비용이 많이 드는 오류가 발생하고 불필요한 데이터 재작업 비용이 발생할 수 있습니다.
• 투명성 부족: 데이터가 사일로화되거나 잘못 저장되면 정보가 부족하고 잘못된 결정을 내릴 수 있습니다.

데이터 품질 프레임워크를 준비하는 데는 시간이 많이 걸리며 2~3개월이 걸릴 수 있습니다.

조직의 현재 데이터 품질 평가

조직의 현재 데이터 품질에 대한 평가는 데이터 품질 프레임워크 개발의 좋은 첫 번째 단계입니다. 데이터 품질 평가는 데이터의 출처, 데이터가 조직 내에서 어떻게 흐르고 사용되는지, 데이터 품질을 보여줍니다. 또한 평가에서는 데이터 품질의 격차, 데이터에 포함된 오류 유형, 품질 수준이 높은 이유 및 해결 방법을 식별합니다.

좀 더 자세한 평가 과정을 확인하실 수 있습니다 여기에서 지금 확인해 보세요.. 조직의 데이터 품질을 평가하는 기본 단계는 다음과 같습니다.

• 작년에 발견된 데이터 품질 문제 목록을 개발하는 것부터 시작하십시오.
• 데이터 흐름을 관찰하는 데 시간(1~2주)을 투자하세요. 의심스러운 프로세스와 문제의 원인을 찾으십시오.
• 발견된 문제를 다른 직원과 공유하고 피드백을 요청하며 평가에 제안 사항을 포함시킵니다.
• 데이터 품질 문제 목록을 검토하고 수익에 가장 큰 영향을 미치는 문제가 무엇인지 확인하세요. 이는 높은 우선순위로 간주되어야 합니다.
• 우선순위를 먼저 나열하여 데이터 문제 목록을 재구성합니다. 
• 매개변수 설정 – 평가 중에 어떤 데이터를 검사할 것인가?
• 평가를 완료하기 전과 후에 데이터를 사용하는 사람을 설정하고 데이터 사용 행동을 결정합니다. 이를 통해 추가 변경이 필요한지 여부가 결정됩니다.

데이터 품질 프레임워크 생성

데이터 품질 프레임워크는 데이터 관리 퍼즐의 중요한 부분으로 빠르게 자리잡고 있습니다. 고객이나 공급업체의 외부 데이터(마케팅 프로젝트, 광고 캠페인, 고객 경험)와 내부 데이터를 모두 활용하여 비즈니스 프로세스를 간소화할 수 있도록 지원합니다. 

데이터 품질 프레임워크의 개발은 아래 나열된 단계를 기반으로 할 수 있습니다.

조직의 요구 사항을 이해합니다. 여기에는 데이터 기반 의사결정에 사용되는 중요한 데이터 유형을 식별하는 작업이 포함됩니다. 의사결정에 중요한 데이터는 대시보드, 보고서 및 기타 유용한 의사결정 도구에 표시됩니다. 조직의 요구 사항을 이해하는 것에는 데이터 흐름 문제를 찾아 수정하는 것도 포함됩니다. 

조직의 데이터 품질 목표를 정의합니다. 여기에는 일반적으로 데이터 품질을 결정하는 데 사용되는 데이터 품질 "차원"(예: 정확성, 완전성, 적시성, 일관성 및 관련성) 작업이 포함됩니다. 각 차원은 데이터 품질을 측정하는 데 사용되어야 합니다. 

데이터를 프로파일링합니다. 데이터 프로파일링 용도 소프트웨어 데이터 중복, 데이터 일관성 부족, 정확성이나 완전성 부족 등 데이터 품질 문제를 발견하고 조사합니다. 이 프로세스는 비즈니스의 데이터 품질 문제의 성격과 범위를 이해하는 데 사용될 수 있습니다.

DG 및 MDM 프로그램에 대해 알아보세요. 여기에는 다음과의 대화가 포함되어야 합니다. 데이터 스튜어드 또는 데이터 거버넌스 위원회 회원. 토론에는 일반적인 불만 사항, 개선 제안, 소프트웨어 호환성 문제가 포함되어야 합니다.

데이터 품질 개선 및 유지를 위한 정책 개발: 데이터 거버넌스 프로그램에는 데이터 품질 프레임워크를 지원하기 위해 검사하고 조정해야 하는 일련의 유용한 정책이 이미 있어야 합니다. 

자동화된 데이터 품질 프로세스를 연구하고 구현합니다. 고품질 데이터를 제공하려면 자동화가 필요합니다. 자동화는 인간보다 훨씬 빠르며 인간의 실수를 제거합니다. 구현 데이터 품질 도구 데이터 확인 및 정리 프로세스를 자동화할 수 있습니다.

관찰 가능성 구현: 대시 보드 데이터 흐름에 대한 모니터링 시스템을 제공하는 매우 기능적인 방법이 되었습니다. 데이터 품질 대시보드는 시간이 지남에 따라 다양한 데이터 세트를 추적, 분석 및 측정합니다. 또한 이러한 대시보드는 조직의 장기적인 성과에 대한 개요를 제공합니다.

데이터 품질 프레임워크를 정기적으로 업데이트한다는 철학을 개발하십시오. 불행히도 데이터 품질은 일회성 노력이 아닙니다. 프레임워크를 검토하고 개선하려면 지속적인 노력이 필요합니다. 청지기에게 지속적인 피드백을 요청하세요. 데이터 품질 프레임워크는 변화하는 상황에 맞춰 발전하고 적응하는 살아있는 문서입니다. 비즈니스 요구 사항과 목표에 맞게 정기적으로 검토하고 업데이트해야 합니다.

기차 직원: 조직에 대한 데이터 품질의 중요성과 구현된 새로운 프로세스 및 변경 사항에 대해 직원과 경영진을 교육하는 것이 중요합니다. 데이터 품질 프레임워크가 제대로 작동하려면 데이터 품질의 가치를 이해하는 직장 ​​문화를 조성하는 것이 필요합니다.

데이터 품질 프레임워크의 미래

일반적으로 클라우드, 데이터 레이크 스토리지, 분석 및 데이터 사용에 대한 명확한 정책과 절차를 개발하려는 조직에서 데이터 품질 프레임워크가 점점 더 중요해지고 있습니다. 조직이 의사결정을 내릴 때 점점 더 데이터에 의존함에 따라, 정확한 고품질 데이터를 제공하는 데 데이터 품질 프레임워크가 점점 더 중요해지고 있습니다. 

클라우드, 데이터 레이크 및 신기술의 사용이 증가함에 따라 데이터 품질 프레임워크의 사용도 증가할 것입니다.

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