데이터 관리 정책 수립
 
기존 존재하는 고객사 데이터 관리 정책을 토대로 선진 기업, 기관들이 도입, 적용하고 있는 데이터 관리 정책을 접목하여 확장성 있고 실무에서 적용가능한 실용적인 고객사의 데이터 관리 정책을 수립한다.
고객사의 데이터 관리 정책에 포함될 내용은 우측의 도형에서 도출된 내용 중에서 필요로 되어 지는 것을 선별적으로 적용합니다.

 


   
데이터 관리 프레임워크 수립
 

기존 존재하는 고객사 데이터 관리 프레임 워크를 기반으로 고객사 전체 데이터 관리를 위한 실용적인 데이터 관리 프레임워크를 생성하게 된다.

 



   
데이터 관리 프로세스 수립
 

전사를 커버할 수 있는 데이터 관리 프로세스 수립이 필수적이다. 여기에서는 데이터 표준관리 프로세스, 데이터 모델 관리 프로세스, 데이터 흐름관리 프로세스, 데이터 만족도 관리 프로세스 등이 포함될 수 있다.
 



   
데이터 관리 지침 수립
 

아래와 같은 영역에서 구체적인 데이터 관리 지침을 수립하고 이 지침을 이행할 수 있는 조직, 관리 프로세스 , 관리 시스템의 구축이 필수적입니다.

 



   
데이터 품질 측정, 개선 체제 구축
 
전사에서 사용하고 있는 데이터에 대해서 데이터 품질 검증 대상을 선정하고 데이터 값에 대한 검증을 실시합니다. 또한 지속적으로 검증을 필요로 하는 대상들에 대해서는 지속적으로 검증을 실시하고 이를 정례화하여 오류 데이터를 추출하게 됩니다.
   
    ▣ 데이터 값 관점의 데이터 품질 측정 평가
 



   
데이터 품질 인증 획득지원
 
데이터 품질관리 인증(DQMC)이란 유효성(정확성, 일관성)과 활용성(유용성, 접근성, 적시성, 보안성) 품질 기준에 영향을 주는 조직의 데이터 품질관리 프로세스를 심사하여, 데이터 품질관리 성숙수준을 인증하는 제도입니다.
* 데이터 품질관리 성숙수준 : ‘도입-정형화-통합화-정량화-최적화’의 5단계 데이터 품질관리 수준
 



   
기대효과
 
데이터 품질관리 성숙 수준은 조직이 수행하고 있는 데이터 품질관리의 체계화 정도를 나타냅니다. 앞의 세가지 단계(기반구축단계, 성숙 단계, 최적화 단계)를 지속적으로 구축, 운용하게 된다면 고객사의 데이터 품질관리 성숙수준이 정량화 단계(Level 4)에 도달하게 됩니다.