데이터 표준화

데이터 표준화의 개념

• 시스템별로 산재된 데이터, 정보에 대한 명칭, 정의, 형식, 규칙에 대한 원칙을 수립하여 이를 전사적으로 적용하는 활동
• 데이터 불일치, 적시성 결여, 데이터 통합의 어려움, 변경 및 유지보수 어려움, MSA 전환으로 불일치 가속화

데이터 표준화의 개념도, 상세설명, 적용방안

데이터 표준화의 개념도

• 한글명, 영문명, 영문약어명, 타입, 길이, 소수점절삭길이 등 표준화 메타데이터 관리

데이터 표준화 상세설명

구분	내용	비고
데이터명칭	기업 내 데이터를 유일하게 구분해주는 이름	유일성, 업무관점 보편성, 의미전달 충분성
데이터정의	데이터가 의미하는 범위 및 자격조건	제3자 관점 명명, 약어와 전문용어 지양
데이터형식	데이터 표현형태 정의를 통해 데이터 입력오류, 통제위험 최소화	길이제한, 동질 데이터형식 통일
데이터규칙	발생가능한 데이터 값 사전 통제, 무결성 확보	기본값, 허용값, 허용범위

데이터 표준화 적용방안

구분	방안	비고
데이터 표준화 요구사항 수집	현업부서 인터뷰, 설문조사, 표준화 현황 진단	데이터현황 파악, 데이터 표준화 우선순위 결정
데이터 표준 정의	데이터 표준 용어사전 구축, 데이터 표준 메타데이터 정의	사내, 국내외 표준 참고, 모델링 도구 사용
데이터 표준 확정	데이터 표준 검토, 승인, 데이터 표준 확정, 공표	승인 절차 수립, 배포 계획 수립
데이터 표준 관리	데이터 표준 변경관리 절차수립, 데이터 표준 준수 여부 모니터링	관리조직 운영, 관리시스템 구축

데이터 표준화 기대효과

구분	기대효과	비고
품질측면	데이터 일관성 확보	데이터 분석, 의사결정 지원
-	데이터 품질 향상	불일치 감소, 신뢰성 확보
연계측면	데이터 통합 용이성	프로세스 표준화
-	상호 운용성 향상	업계 표준 준수, 타조직과의 협업 용이
기업측면	비용절감	데이터 관리, 유지보수 비용 절감
-	기업전략강화	데이터 마트 도입, 기업경쟁력 강화