칼럼

[이재관의 데이터 품질 톺아보기] 데이터 품질 평가하기

발행일시 : 2019-01-09 00:00
[이재관의 데이터 품질 톺아보기] 데이터 품질 평가하기

1차 산업혁명 이후 대량 생산 체제에 돌입한 제조 산업에서 관심사항으로 떠오른 것은 생산된 제품에 대한 품질 보증이었다. 고객에게 전해진 제품에서 결함이 발견되고 고장이 나서 클레임이 발생하면 기업 이미지에 커다란 손상을 입힌다. 대량 생산 체제에서 생산 설비나 장치의 오작동 등에 의한 품질 결함은 그 시점에 함께 만들어진 재공품을 폐기 처분해야 하고 완성된 제품 또한 회수하고 교환해야 하는 막대한 피해를 안겨준다.

대량 생산 체제를 갖춘 많은 제조 기업들은 완전한 제품을 고객에게 전해 주기 위해서 생산된 제품에 대한 완전성 및 성능 등 평가 요소와 기준 값을 정하여 시험(Test)을 실시하고 평가 결과가 합격인 제품을 출고하여 고객에게 전해 주었다. 대량 생산 체제에서 생산된 제품은 수량이 많아서 모든 제품을 시험할 수 없어서 동일한 생산 조건에서 생산된 제품 중 대표 제품을 선정하여 시험을 실시하고 결과를 동일하게 부여했다.

제품(Product)에 대한 품질 평가(Quality Assessment)는 평가 요소를 세분화하여 정의하고 평가 요소에 따른 기준 값을 산업계 국제 및 국내 표준을 만족하는 자사 표준을 정립하여 시험을 실시했다. 최종 제품에 대한 품질은 여러 작업 단계와 많은 공정을 통해 얻어진 재공품의 품질에 대한 결과로 얻을 수 있다는 사실을 깨닫고 각 공정에서 생산된 중간 재공품에 대한 품질 평가로 ‘전사 품질 경영(Total Quality Management)’ 활동으로 전개되었다.

 ‘전사 품질 경영(TQM)’은 최종 완성 제품에 대한 합격 혹은 불합격 판정에서 작업 단계(Phase, Stage)를 이정표(Milestone)로 삼아 작업 공정(Process) 수행 결과인 재공품을 평가하는 체제로 전환했다. 특히 TQM은 생산된 제품을 평가하는 프로덕트 중심적인 품질 경영 관점에서 작업 과정을 중요시하는 프로세스 중심적 품질 경영으로 패러다임이 전환되었음을 의미한다.

[이재관의 데이터 품질 톺아보기] 데이터 품질 평가하기

엔터프라이즈 데이터 및 정보 매니지먼트 서비스에 ‘전사 품질 경영(TQM)’을 도입한 Larry P. English는 자신의 도서(‘Improving Data Warehouse and Business Information Quality’, Larry P. English, Wiley)에서 데이터 정의와 아키텍처를 평가해야 함을 강조한다. 데이터 및 정보 품질 또한 데이터 값에 대한 측정 및 평가만을 의미하지 않고 데이터 및 정보를 변화시키는 프로세스를 통한 품질 경영이 이루어져야 한다.

엔터프라이즈에서 데이터 품질을 평가하기 위해서는 비즈니스 아키텍처로부터 데이터를 처음 도출하여 정의한 결과인 데이터 아키텍처를 먼저 평가해야 한다. 비즈니스 데이터는 비즈니스 활동의 결과이고 데이터 생명주기(Lifecycle)를 변화시키는 비즈니스 활동과의 관계 또한 평가해야 한다. 데이터에 대한 정의와 데이터 간의 관계를 담고 있는 데이터 모델은 데이터 품질 차원으로 정의된 품질 평가 요소에 대한 평가 기준 역할을 한다.

대량 생산 체제로부터 출발한 프로덕트 관점의 품질 평가는 프로세스 중심의 ‘전사 품질 경영(TQM)’을 통한 품질 평가를 거쳐 4차 산업혁명 시대와 같이 가치(Value) 중심으로 고객 기대치(Expectation)를 만족시키기 위한 품질 평가는 획기적 변화가 일어난다. 엔터프라이즈 데이터 품질 평가 또한 고객 데이터에 대한 보호를 위한 보안성에 대한 평가는 기본이고 고객 눈높이에 맞는 데이터 프라이버시 수준 및 품질을 평가해야 한다.

엔터프라이즈 데이터 매니지먼트가 구조적(Structured) 데이터에 머물다가 반구조적(Semi-structured) 데이터와 비구조적(Unstructured) 데이터로 확장되어감에 따라 데이터 품질 평가를 위한 차원(Dimension)과 기준은 변화를 맞이하고 있다. 특히 비즈니스 아키텍처를 기반으로 데이터 분석(Analytics)을 통해 얻은 정보(Information), 사고(Thinking)와 추론(Inference)을 통한 지식(Knowledge)에 대한 품질 평가는 더 깊은 연구가 필요하다.

고객 기대치를 만족시키기 위한 가치 중심의 4차 산업혁명 시대에서는 프로덕트 중심의 단기적 품질을 평가하는 접근방식을 탈피하여 프로세스 중심의 장기적이고 지속적인 ‘전사 품질 매니지먼트(TQM)’ 활동을 통해 품질 평가가 이루어져야 한다. 더불어 엔터프라이즈 아키텍처(EA) 및 데이터/정보/지식에 대한 정의와 모델을 담고 있는 메타-데이터 리포지토리에 대한 품질 평가를 통해 엔터프라이즈 지식체계에 대한 종합 검진이 요구되는 시점이다.        

이재관 objectjk@gmail.com 필자는 30년전, 중소기업 전산화를 위해 프로그래머로부터 출발하여 광양제철소 생산공정 진행을 위한 데이터베이스의 데이터 정합성을 관리하며 데이터 품질 분야에 첫 발을 내디뎠다. 제임스 마틴 박사의 정보공학방법론에 매료되어 기업과 정부기관의 정보전략기획 및 정보시스템 구축  프로젝트를 위한 컨설팅을 수행하였다. 최근 2년전에 DAMA International의 Korea Chapter를 설립하여 엔터프라이즈 데이터 매니지먼트(eDM) 프레임워크를 연구하며 세계의 데이터 매니지먼트 그룹들과의 연계와 지식을 보급하는 활동을 전개해 나가고 있다.

© 2019 nextdaily.co.kr 무단전재 및 재배포금지

(주)넥스트데일리 | 등록번호 : 서울 아 01185 | 등록일 : 2010년 03월 26일 | 제호 : 넥스트데일리 | 발행·편집인 : 구원모
서울시 금천구 가산디지털2로 123, 701호ㅣ발행일자 : 2005년 08월 17일 | 대표전화 : 02-6925-6318 | 청소년보호책임자 : 나성률

Copyright © Nextdaily. All Rights Reserved