데이터 표준화 / ①

문제 11) 데이터 표준화의 필요성과 기대효과

답)

 

1. 데이터 중심 경영의 핵심, 데이터 표준화의 개념

 

개념	시스템별 산재해 있는 데이터 정보 요소에 대한 명칭, 정의, 형식, 규칙에 대한 원칙을 수립하여 전사적으로 적용하는 활동
요소	데이터 명칭	기업 내에서 데이터를 유일하게 구별해주는 이름
	데이터 정의	데이터가 의미하는 범위 및 자격 요건을 규정
	데이터 형식	데이터 표현 형태의 정의를 통해 데이터 입력 오류와 통제 위험을 최소화
	데이터 규칙	데이터 값을 사전에 정의함으로써 데이터 입력 오류와 통제 위험을 최소화
데이터의 정확한 의미를 파악할 수 있게 할 뿐만 아니라 데이터에 대한 상반된 시각을 조정하는 역할 수행

 

2. 데이터 표준화의 필요성

가. 데이터 표준화의 필요성

데이터 표준화 부재로 정보시스템 개발 및 운영상에서 데이터 의미 파악 어려움 증대

 

나. 데이터 표준화의 필요성

 

구분	필요성	설명
데이터 운영	데이터 불일치	정보시스템 개발 및 운영 과정상에서 동일한 의미의 데이터를 다른 명칭으로 중복 관리하여 데이터 불일치 발생
	데이터 의미 파악 지연	새로운 정보 요건이나 정보 요건 변경 시 필요한 데이터파악하는데 많은 시간을 낭비하여 적시제공 어려움
데이터 처리	데이터 통합 어려움	전사 DW 구축 등 전사 데이터에 대한 통합적인 정보 요건을 기반으로 시스템 구축할 때 의미파악, 중복여부 파악 어려움
	정보시스템 변경 및 유지보수 곤란	정보시스템 변경이나 유지 보수 시 데이터 의미 파악 어려움 신규 요건 반영 시 기존 데이터 활용 가능 유무 어려움
데이터 표준화 관리 프로세스 도입 및 적용으로 전사 데이터 표준화 구축이 필요

 

3. 데이터 표준화 기대효과

가. 데이터 품질 및 연계 측면 기대효과

구분	기대효과	설명
품질측면	데이터 일관성 확보	데이터 비교, 분석, 통합과 의사결정에 도움
	데이터 품질 향상	데이터 오류와 불일치를 줄이고 신뢰성 확보
연계측면	데이터 통합 용이성	서로 다른 데이터 형식과 구조를 일치시켜 프로세스 단순화
	상호운용성 향상	업계 표준 준수 및 다른 조직과 협업

 

나. 기업 및 컴프라이언스 측면 기대효과

구분	기대효과	설명
기업측면	비용 절감	데이터 관리 및 유지보수 비용 절감
	기업 전략 강화	데이터 관리와 분석을 통한 경쟁우위 확보 및 혁신 촉진
컴플라이언스 측면	법적 규정 준수	GDPR, 개인정보와 같은 법적 요구사항 준수
	데이터 보안 강화	민감한 데이터를 보호하고 데이터 노출로부터 보호
데이터 표준화를 통한 품질확보 위해 DQC 인증 제도 활용

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