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시험 직전 요약장
판단 기준과 헷갈리는 개념, 대표 예제를 짧게 확인하세요.
데이터 품질 관리 프레임워크와 품질 기준
원래 이론 →판단 기준
품질 문제를 발견하면 먼저 “오류율이 몇 %인가”만 보지 말고 다음 순서로 판단한다.
- 어떤 업무 의사결정·규제·고객 경험에 쓰이는가?
- 어떤 차원이 실패했는가? 하나의 결함이 여러 차원과 연결되는가?
- 분모·기준시점·예외가 동일한 지표인가?
- 값 정정만 할 것인가, 생성·변환·모델·표준 원인을 제거할 것인가?
- 개선 후 목표와 업무 위험이 실제로 줄었는가?
헷갈리는 개념
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| 구분 | 품질 측정 | 품질 개선 | 품질 보증 |
|---|---|---|---|
| 핵심 질문 | 현재 수준은 얼마인가? | 원인을 어떻게 제거할 것인가? | 변경 후 요구 수준을 지속 보장하는가? |
| 대표 활동 | 프로파일링, 규칙 실행, 지표 산출 | 정정, 시스템·절차·표준 수정 | 통제 시험, 모니터링, 재발 방지 |
| 함정 | 높은 점수만 보고 위험 무시 | 일회성 데이터 클렌징으로 종료 | 규칙을 고정해 업무 변화 미반영 |
대표 계산·예제
품질은 데이터 자체의 속성뿐 아니라 사용 맥락을 포함한다. 예를 들어 고객 연락처가 형식 규칙에는 맞더라도 실제 고객과 연결되지 않으면 유효성은 높을 수 있으나 정확성은 낮다. 전일 마감 데이터가 회계 결산에는 충분해도 실시간 사기 탐지에는 적시성이 부족할 수 있다.
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