Data Quality(데이터 품질)
데이터가 실제 사실과 얼마나 정확히 일치하는지, 빠진 값 없이 완전한지, 최신 상태로 유지되는지, 여러 시스템에서 일관되게 관리되고 있는지를 종합적으로 나타내는 정도를 뜻합니다.
한눈에 보는 정의
Data Quality(데이터 품질)는 데이터가 정확하고, 빠짐없으며, 최신 상태를 유지하고, 일관되게 관리되고 있는 정도를 뜻합니다.
자세히 알아보기
- 예문: "분석 결과가 이상하게 나온 원인을 찾아보니, 원본 데이터의 Data Quality 문제로 중복된 고객 정보가 섞여 있었다."
- 정확성, 완전성, 최신성, 일관성처럼 여러 기준으로 나눠 평가하며, 아무리 정교한 분석 모델을 써도 원본 데이터의 품질이 낮으면 결과를 신뢰할 수 없다는 점에서 데이터 활용의 가장 근본적인 전제조건으로 여겨집니다.
- 데이터에 문제가 있는지 자동으로 점검하는 Data Validation(데이터 검증) (데이터 검증), 데이터의 실제 특성을 파악하는 Data Profiling(데이터 프로파일링) (데이터 프로파일링), 문제를 고치는 Data Cleansing(데이터 정제) (데이터 정제)이 모두 Data Quality를 관리하는 구체적인 활동입니다.
- 조직 차원에서 데이터 품질 기준을 세우고 지키도록 관리하는 것은 Data Governance(데이터 거버넌스) (데이터 거버넌스)의 핵심 축 중 하나로 다뤄집니다.