ITPE * JackerLab

개요데이터 중심 의사결정이 보편화되면서, 데이터 품질 문제는 조직의 신뢰성과 경쟁력에 직접적인 영향을 미치고 있습니다. 특히 데이터 파이프라인이 복잡해지고 다양한 팀이 협업하는 환경에서는 데이터 품질 보증에 대한 명확한 기준과 책임 범위 정의가 필요합니다. 이를 해결하기 위한 구조화된 접근 방식이 바로 **Data Quality Contract(DQC)**입니다. 본 글에서는 DQC의 개념, 구성, 기술 적용 전략, 도입 효과를 실무 관점에서 정리합니다.1. 개념 및 정의**Data Quality Contract(DQC)**는 데이터 제공자와 소비자 간에 데이터 품질 기준, 책임, 검증 방식 등을 명시적으로 정의한 계약형 메타데이터 문서입니다.이는 단순한 데이터 스키마 정의를 넘어서 정합성, 완전성, 최..

개요Data Contract Registry(DCR)는 데이터 생산자와 소비자 간의 데이터 계약을 중심으로 스키마, 품질, 정책 등을 명세하고 관리하는 중앙 저장소다. 데이터 제품화, Data Mesh, DataOps 환경에서 핵심 메타데이터 관리 허브로 작동하며, 데이터 파이프라인의 신뢰성과 변경 관리 체계를 제공한다.1. 개념 및 정의 항목 설명 정의데이터 스키마 및 품질, 정책 등을 계약(contract) 형태로 등록·관리하는 메타데이터 중심 플랫폼목적데이터 변경과 품질에 대한 명확한 계약 기반 관리 체계 구축필요성파편화된 데이터 환경에서 신뢰성, 추적성, 책임성 확보 필요2. 특징특징설명차별점계약 기반 데이터 관리JSON/YAML 형태로 스키마와 품질 기준을 계약서처럼 정의기존 스키마 레지스트리..