데이터 표준화

Ⅰ. 데이터 표준화의 개요

가. 데이터 표준화의 개념

- 시스템별로 산재해 있는 데이터 정보 요소에 대한 명칭, 정의, 형식, 규칙에 대한 원칙을 수립하고 적용하는 활동

 

나. 데이터 표준화의 요소

데이터 명칭	- 데이터를 유일하게 구별해주는 이름
데이터 정의	- 데이터 의미하는 범위 및 자격 요건
데이터 형식	- 데이터 표현 형태의 정의로 입력 오류 최소화
데이터 규칙	- 데이터 규칙을 정의하여 입력 및 통제 위험 최소화

 

Ⅱ. 데이터 표준화의 필요성

구분	필요성	설명
데이터 운영	데이터 불일치	- 정보시스템 개발 및 운영 과정에서 동일한 의미의 데이터를 다른 명칭으로 중복 관리하여 불일치 발생 가능
	데이터 의미 파악 지연	- 새로운 정보 요건이나 정보 요건 변경시 필요한 데이터를 파악하는데 시간 낭비하여 적시제공 어려움
데이터 처리	데이터 통합 어려움	- 전사 데이터 통합 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 파악 어려움

- 데이터 표준화관리 프로세스 도입으로 전사적인 데이터 표준화 관리 필요

 

Ⅲ. 데이터 표준화 기대효과

가. 데이터 품질 및 연계  측면

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

 

나. 기업 및 컴플라이언스 측면

구분	기대효과	설명
기업 측면	- 비용 절감	- 데이터 관리 및 유지보수 비용 절감
	- 기업 전략 강화	- 데이터 관리와 분석을 통한 경쟁 우위 확보
컴플라이언스 측면	- 법적 규정 준수	- GDPR, 개인정보와 같은 법적 요구사항 준수
	- 데이터 보안 강화	- 민감 데이터 보호 및 데이터 노출 보호

- DQC 인증 제도 활용 데이터 표준화 및 품질 성숙도 측정