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K-DQMS
K-DQMS는 공공 및 민간기업 데이터 품질관리 컨설팅 노하우를 바탕으로
데이터 자동수집부터 자동화 기반의 품질진단과 품질개선활동까지 가능한 All-In-One 데이터 품질관리 솔루션입니다.
AI/빅데이터 시대,
경쟁력은 '데이터 품질'에서 시작됩니다.
K-DQMS를 통해 데이터의 신뢰성과 정확성을 확보하세요!
비용효용성과 생산성
불필요한 운영 비용
- · 오류·중복 데이터로 인해 재작업, 클렌징 등 불필요한 비용이 과도하게 발생
- · 잘못된 정보 기반으로 한 의사결정으로 업무 효율 저하 및
추가 비용지출 - · 빅데이터 환경에서는 데이터의 양이 기하급수적으로 증가하기 때문에 오류와 중복 문제도 훨씬 복잡
AI 모델 성능향상의 어려움
GIGO Garbage In, Garbage Out
- · AI 모델은 학습데이터의 질에 의해 성능이 결정되므로, 정확성 일관성이 떨어지면 모델 결과가 왜곡될 가능성이 높음
- · 성능 저하 → 재학습 · 재개발 비용 급증, AI 프로젝트 성공률 저하로 이어짐
행정 비효율
의사결정 자료의 부정확성
- · 공공 · 기업 등의 행정 데이터 품질이 낮으면, 시스템 간 상호 참조가 제대로 이루어지지 않아 결재 지연, 의사결정 오류 발생
- · 부서 · 기관마다 다른 기준으로 데이터를 관리하는 경우 데이터 충돌이 빈번하게 발생하여 연계 · 통합이 어려움
AI와 결합할 수 있는 데이터 부재
활용 가능 데이터의 부재
- · 데이터 정합성 · 표준화 등이 미비하여 대용량 · 다양한 데이터 소스를 연결하여 AI를 활용하기 어려움
- · 정형, 반정형, 비정형 데이터 등을 다룰 때도 품질 기준과 거버넌스 체계가 갖춰져야 AI에 활용 가능
Key Issue Finding
- 거버넌스 도입
- 데이터 품질관리의 정책 · 역할 · 절차를 확립하여 운영 효율과 리스크 관리 필요
- 데이터 표준화
- 중복 포맷 · 코드체계, 분산된 관리 기준이 통일되어야 함
- 고품질 데이터 확보
- 지속적인 프로파일링 · 품질 모니터링을 통한 고품질 데이터 확보 필요
- AI 모델 성능 개선
- 데이터 품질관리를 통해 클린 데이터를 확보하여 AI 모델 성능 개선 필요
What is K-DQMS?
정보시스템의 값진단, BR(업무규칙)진단, 표준진단, 구조진단 등을 수행하여 데이터 품질현황을 분석하고
전문 컨설팅을 통해 진단결과에 대한 원인분석 및 개선방향을 제시해주는
All-In-One Data Quality Management 솔루션
다양한 DB 및 표준사전 지원
· 알티베이스, 큐브리드, 오라클, MariaDB, MySQL, PostgreSQL 등 11개 DB 지원
· NIA, 행안부의 표준사전 지원 등
데이터 자동 수집 기능 및 데이터 자동 생성 기능 제공
· 도메인 자동분류, 값 진단 규칙 및 BR 진단 규칙 자동입력
· 샘플데이터 및 오류데이터 자동 수집 지원 등
데이터 품질관리 전문 컨설팅 기반 맞춤형 솔루션 제공
· 공공 및 민간기업 데이터 품질관리 컨설팅 노하우를 바탕으로 맞춤형 K-DQMS 솔루션 제공
K-DQMS 솔루션의 주요 기능
값 진단%
- · 날짜, 여부, 수량 등 범정부 진단 기준에 맞는 도메인 선정
- · 진단기준에 따른 진단규칙 생성
(코드진단 지원) - · 검증규칙에 맞게 진단수행 후 오류율 산출
표준 진단
- · 현행 DB의 컬럼명의 표준용어 적용률 진단
- · 표준용어에 따른 표준도메인 적용률 진단
- · 표준적용률을 산출하여 표준수준 진단
업무규칙 진단
- · 선후, 수식, 동등, 논리관계 등 기준에 맞는 업무규칙 선정
- · 날짜, 시간, 금액 등 업무규칙 자동생성
- · 업무규칙에 맞게 진단수행 후 오류율 산출
구조 진단
- · 테이블정의서와 현행 DB의 교차검증비교
- · 칼럼정의서와 현행 DB의 교차검증비교
- · 적용률을 계산하여 가장 낮은 항목이 점수로 산출
K-DQMS 솔루션의 Key Value
데이터 거버넌스
체계 확립
중복·충돌을 줄여 데이터를 일관성 있게 관리할 수 있는 거버넌스 확립
· 데이터 정책 및 기준 통일로 중복 투자 및 운영 혼선 최소화
· 법 · 규제 준수(개인정보보호, 내부 감사 등)로 준법경영 체계 마련
· 소유와 책임(R&R) 명확화를 통해 내 · 외부 협업과 투명성 증대
데이터 신뢰도 및
활용도 향상
데이터 신뢰도 확보를 통한 활용도 향상
· 오류 · 중복 등의 데이터 사전 제거로 데이터 분석 정확도 상승
· 메타데이터 관리 강화로 필요 정보의 신속한 검색 및 활용 가능
· 통합된 데이터 품질관리 뷰 제공으로 데이터 신뢰도 및 활용도 확보
AI/분석 모델
성능 극대화
고품질 데이터를 활용한 AI 모델 성능 강화
· 오류·중복등의 데이터가 최소화된 고품질 데이터를 학습 데이터로 활용하여 모델 성능 향상
· 프로파일링 · 데이터 정제 프로세스 마련으로 고품질 데이터 확보를 통한 AI 모델 성능 극대화 기여
의사결정 정확도
· 속도 향상
고품질 데이터 기반 의사결정 정확도 및 속도 향상
· 분석결과의 신뢰성 확보로 의사결정 지연 · 실수 감소
· 실시간 데이터 품질관리를 통해 필요한 정보의 정확성 확보
· 분산된 데이터의 품질관리로 협업 시 데이터 확인 절차 단축
비용 효율 및
운영 생산성 제고
데이터 오류와 중복, 반복작업을 줄여 운영 비용 절감
· 중복 · 오류 데이터 최소화로 재작업 비용 및 시간 절감
· 데이터 품질관리의 단순 작업을 줄여 핵심 인력이 전략적 업무에 집중할 수 있는 환경 조성
· 운영 전반에서 프로세스 효율 향상, 조직 생산성 향상
데이터 연계 ·
활용 기반 신규
산업 발굴
새로운 비즈니스 모델과 산업 성장 기회 발굴
· 데이터 공유 · 거래 생태계 활성화로 신규 비즈니스 모델 발굴과 산업 성장 기회 발굴
· 빅데이터 · AI 기술 기반 미래지향적 신산업 발굴 · 육성 기회 마련
· 외부 데이터 연계 등 다양한 소스 연계로 신규 서비스 창출
