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데이터 품질이 낮으면 비용이 많이 들고 잘못된 의사결정을 초래할 수 있습니다. 데이터 품질의 6가지 차원은 데이터를 정확하게, 완전하게, 일관되게, 적시에, 유효하며 고유하게 유지하는 데 도움이 될 것입니다.
데이터 품질이 높은 수준일수록 더 나은 결과를 제공하며, 낮은 품질의 데이터는 잘못된 의사결정을 유발할 수 있다는 내용을 다룹니다. 데이터 품질을 평가하는 6가지 주요 차원은 데이터의 유용성을 측정하는 기준입니다. Gartner에 따르면 낮은 데이터 품질로 인한 비용은 연간 평균 1,290만 달러에 이르며, 데이터 차원은 이러한 문제를 해결하는 데 도움을 줍니다. 각 차원은 비즈니스 목표에 따라 그 중요성이 달라질 수 있습니다.
다음은 각 항목에 대한 조금 더 자세한 요약입니다:
- 정확성: 데이터가 실제 사건이나 객체를 올바르게 반영하는지 확인하는 것이 중요합니다. 부정확한 데이터는 잘못된 의사결정을 유발할 수 있습니다.
- 완전성: 데이터가 분석과 의사결정에 필요한 모든 요소를 포함하고 있는지 점검해야 합니다. 불완전한 데이터는 정보의 공백을 초래하여 결과의 신뢰성을 저하시킬 수 있습니다.
- 일관성: 동일한 데이터를 여러 시스템에서 사용하거나 다른 출처로부터 데이터를 통합할 때, 데이터가 동일하게 유지되는지 보장해야 합니다. 일관성이 없으면 데이터 분석과 결론에 오류가 발생할 수 있습니다.
- 적시성: 의사결정에 필요한 데이터를 적시에 제공하는 것이 중요합니다. 오래된 데이터는 유용성을 잃을 수 있으며, 최신 데이터일수록 의사결정에 더욱 효과적입니다.
- 유효성: 데이터가 요구되는 형식, 규칙 또는 제약 조건을 충족하는지 확인해야 합니다. 잘못된 형식의 데이터는 처리 오류나 부정확한 결과를 초래할 수 있습니다.
- 고유성: 데이터가 중복되지 않고 고유한 상태로 유지되는지 확인해야 합니다. 중복된 데이터는 혼란을 야기하고 시스템의 효율성을 저하시킬 수 있습니다.
이 6가지 요소는 데이터의 성능을 높이고 오류를 줄이기 위한 핵심입니다.
자세한 내용은 여기에서 확인할 수 있습니다.
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