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Data Sharing Contract Language (DSCL)

개요Data Sharing Contract Language(DSCL)는 다양한 조직 간 또는 시스템 간의 데이터 공유 시, 정책, 권한, 조건 등을 명시적으로 선언하고 자동으로 검증 가능한 계약을 정의하기 위한 특수 목적 언어입니다. DSCL은 데이터의 사용 범위, 목적 제한, 삭제 주기, 접근 권한 등 데이터 거버넌스의 핵심 요소를 기계가 이해 가능한 형식으로 기술하며, 특히 분산 데이터 환경과 개인정보 보호 규제 대응에 유용합니다.1. 개념 및 정의 항목 설명 비고 정의데이터 공유 조건을 명세하고 검증 가능한 형태로 선언하는 계약 언어정책 + 규칙 + 권한 명세 포함목적데이터 공유 시 법적/정책적 요구사항 자동 반영수동 검토에서 자동 검증으로 전환필요성다양한 파트너 간 데이터 이동 시 법적 위험 ..

개요국가데이터정책 기본법은 대한민국의 데이터 기반 혁신 사회를 실현하기 위한 데이터 정책의 헌법적 토대 역할을 하는 법률입니다. 2023년 12월 제정되어 2024년 9월 시행 예정인 이 법은 공공과 민간의 데이터 생산·유통·활용을 통합적으로 관리하고, 데이터의 안전성과 신뢰성을 확보하기 위한 국가 차원의 기본 방향을 규정합니다. 디지털 대전환, 인공지능 산업, 데이터 경제 시대를 대비한 핵심 법체계로 주목받고 있습니다.1. 개념 및 정의항목설명비고정의데이터 기반 사회 실현을 위한 국가 차원의 종합 정책 방향과 추진체계를 정립한 기본법제1차 국가데이터정책 기본계획과 연계목적데이터의 안전한 활용과 유통 촉진, 공공성과 신뢰성 제고AI·디지털플랫폼 정책과 통합 운영적용 대상공공기관, 민간기업, 지자체, 교육..

개요Data Sharing Agreement Catalog(DSAC)는 조직 간 또는 내부 부서 간 데이터 공유를 체계적으로 관리하기 위한 계약 기반 메타데이터 관리 시스템입니다. 데이터 공유 시 발생하는 법적, 윤리적, 기술적 이슈를 사전에 정의된 계약 조건(Agreement)으로 표준화하고, 이를 중앙 카탈로그로 관리함으로써 데이터 거버넌스, 프라이버시 보호, 규제 준수를 지원하는 핵심 도구로 주목받고 있습니다.1. 개념 및 정의DSAC는 데이터 공유에 대한 계약 조건(공유 목적, 범위, 기간, 접근 권한 등)을 구조화된 메타데이터로 정리하고, 이를 검색, 추적, 자동화된 정책 적용이 가능하도록 중앙화된 카탈로그 형태로 관리하는 체계입니다.주요 목적은 데이터 공유의 신뢰성과 투명성을 확보하며, 조직 ..

개요ISO 8000-8은 ISO 8000 시리즈 중 데이터 품질에 대한 구체적인 요구사항(Requirements)을 명시한 핵심 파트입니다. 이 표준은 데이터가 비즈니스 목적에 부합하도록 품질을 보장하기 위한 명확한 기준을 제공하며, 기업의 데이터 품질 정책 수립, 측정, 평가 및 개선 활동에 구조적 틀을 마련해 줍니다.1. 개념 및 정의 항목 설명 비고 정의데이터 품질을 달성하기 위한 요구조건과 적합성 기준을 정의한 표준ISO 8000 Part 8목적데이터 품질 관리의 실무적 요구사항 명시데이터 신뢰성 확보필요성다양한 출처의 데이터를 수용·활용하기 위한 품질 통제데이터 유통 및 재사용 가능성 보장ISO 8000-8은 공공/민간의 마스터데이터, 참조데이터, 비정형 데이터 품질을 실질적으로 관리하기 위..

개요ISO 8000-1은 ISO 8000 시리즈의 출발점이자 기반이 되는 파트로, 데이터 품질(Data Quality)에 대한 개념적 정의와 핵심 원칙을 명확히 제시하는 국제 표준 문서입니다. 이 표준은 데이터 품질을 측정, 평가, 개선하기 위한 공통 언어와 프레임워크를 제공하며, 전 산업에 걸쳐 일관된 품질 기준을 수립하는 데 핵심적인 역할을 합니다.1. 개념 및 정의 항목 설명 비고 정의데이터 품질에 대한 공통 개념과 품질 요소, 운영 원칙을 정의한 표준ISO 8000 시리즈의 Part 1목적데이터 기반 프로세스 간 품질 오해 방지 및 상호운용성 확보표준 기반 품질 체계 구축필요성AI, 분석, 협업 기반 서비스에서 데이터 신뢰성 필수정확성, 일관성 보장의 출발점ISO 8000-1은 다른 파트(80..

개요DAMA DQ Dimensions는 DAMA(DAMA International, 데이터 관리 전문가 협회)에서 정의한 데이터 품질(Data Quality, DQ)의 핵심 평가 기준으로, 데이터 거버넌스 및 품질관리 체계를 구축하는 데 있어 국제적으로 가장 널리 사용되는 프레임워크입니다. 총 6가지 주요 차원(Dimensions)은 조직의 데이터 정확성, 신뢰성, 적시성 등을 종합적으로 점검할 수 있도록 도와줍니다.1. 개념 및 정의 항목 설명 비고 정의데이터 품질을 평가하기 위한 핵심 기준의 집합ISO 8000, DAMA-DMBOK 기반목적데이터 기반 의사결정의 신뢰성 확보품질 문제 조기 식별필요성AI/분석/운영 시스템의 품질 확보정합성, 완전성 요구 증가DQ 차원은 데이터 라이프사이클 전반에 걸..

개요데이터 윤리(Data Ethics)는 데이터의 수집, 저장, 처리, 공유, 활용 전 과정에서 개인의 권리 보호와 사회적 책임을 고려하는 실천적 원칙이다. 인공지능, 빅데이터, 사물인터넷 시대에 데이터는 곧 권력이며, 그 활용 방식이 인간의 삶과 사회 구조에 막대한 영향을 미치기 때문에 데이터 윤리는 기술과 법의 중간 지점에서 반드시 지켜져야 할 기준으로 부상하고 있다.1. 개념 및 정의데이터 윤리는 데이터의 공정성, 투명성, 책임성, 프라이버시 보호를 지향하는 실천적 철학이며, 개인·기업·공공기관 모두가 준수해야 할 디지털 시대의 시민윤리로 간주된다.목적: 데이터로 인한 피해 예방, 사용자 신뢰 확보대상: 데이터 과학자, 개발자, 관리자, 경영진 등 전 구성원원칙: 정당한 목적, 최소 수집, 사전 동..

개요Data Catalog(데이터 카탈로그)는 조직 내 존재하는 모든 데이터 자산의 위치, 정의, 품질, 연관 관계 등을 체계적으로 정리하고 검색할 수 있도록 도와주는 메타데이터 관리 시스템입니다. 데이터가 폭발적으로 증가하고 있는 현대의 데이터 중심 환경에서는, 데이터의 존재와 맥락을 명확히 파악하는 것이 생산성과 경쟁력의 핵심이 되고 있으며, 이를 가능하게 하는 것이 바로 데이터 카탈로그입니다.1. 개념 및 정의데이터 카탈로그는 마치 도서관의 책 목록처럼, 조직 내 모든 데이터를 구조화된 형태로 인덱싱하고 메타데이터와 함께 관리하는 플랫폼입니다. 데이터 사용자(분석가, 개발자, 데이터 과학자 등)는 카탈로그를 통해 필요한 데이터를 빠르게 찾고, 신뢰도와 활용 기준을 이해하여 효율적인 데이터 기반 의사..