3.Summary - 3.빅데이터 품질관리모듈 개발하기

 

 

 

데이터 품질 관리 시스템의 4가지 필수 요소

조직 내 모든 데이터를 종합하라	·         데이터는 조직 내 여러 곳에 동시에 존재한다. ·         성공적인 이니셔티브는 기업 내 데이터를 전체적으로 조망할 수 있느냐에 그 성패가 달려 있으며, 이를 가능하게 해주는 핵심이 바로 데이터의 품질이다. 따라서 데이터 품질 관리 시스템은 데이터 소스의 종류에 상관 없이 모든 데이터 유형의 통합을 지원해야 한다.
데이터를 늘 준비된 상태로 프로파일링하라	·         데이터 완전성과 정확성을 평가할 수 없다면 원하는 목적에 맞게 데이터를 정의하고 연계하는 작업이 어려워질 수 있다. ·         데이터 완전성의 전제조건은 특정 데이터가 최신 버전이고 제품에 대한 상세 정보를 담고 있다는 사실을 보장하는 것이다. 이와 달리 데이터 정확성에서는 데이터가 담고 있는 가치가 더 중요하다. ·         따라서 데이터 프로파일링이 제대로 수행되어야 파일명을 통해 알 수 있는 데이터의 내용보다 더 많은 것을 파악할 수 있다.
데이터 품질을 보장하라	·         데이터의 완전성과 정확성이 확보된다면, 이를 통해 사용자는 품질이 보장된 데이터를 가치 있고 연관성 있는 비즈니스 정보로 전환할 수 있다. ·         데이터는 본래 의미가 훼손되지 않으면서 정화, 표준화, 확대 기술을 거쳐 사용자의 목적에 부합하는 더 유용한 정보로 재탄생하는 것이다.
데이터 시큐리티를 보장하라	·         데이터 품질 관리 시스템의 핵심은 사용자가 원하는 시점에, 가장 정확한 최고 품질의 데이터 를 사용할 수 있도록 지원하는 것이다. ·         특히 문제가 있는 데이터에 액세스하려는 사용자의 역할을 검증할 수 있도록 기업 보안 서비스와의 통합을 지원하고, 사용자의 데이터 액세스가 더 세분화된 단위로 관리, 통제돼야 하는 상황까지도 지원해야 한다

 

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빅데이터의 통계 품질 검증 체계