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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..