최근 데이터 품질 관리에 대한 중요성이 여느 때보다 높아지고 있다. 금융권은 차세대 시스템 구축 및 고도화 프로젝트를 진행하면서 메타데이터 관리 프로젝트를 함께 추진하고 있으며, 공공기관은 올 상반기 발표 예정인 행안부의 데이터 품질 검증 제도에 미리 대응하기 위해 데이터 품질 향상에 힘 쓰고 있다. 
제조기업 역시 마스터데이터관리(MDM)의 기본 사항으로 데이터 품질 관리 프로젝트를 추진하고 있는 상황이다. 이는 분명 데이터 품질 관리 업체에도 호재로 작용할 것이다.
하지만 장기적인 안목을 갖고 데이터의 품질을 관리하려는 움직임이 아직은 부족한 실정이다.
데이터 품질 관리에 전문 역량을 갖춘 지티원(gtone.co.kr)의
국내 데이터 품질 수준 전반을 높이기 위해선 무엇이 필요한가?
의사결정권자들의 적극적인 개입이 필요하다. 데이터 품질 관리 프로젝트는 조직의 문화나 정책, 프로세스가 같이 가야 한다. 생각보다 성공하기 쉽지 않다. 해당 프로젝트를 성공적으로 추진하기 위해선 현업 및 IT부서의 적극적인 참여와 원활한 협업이 필요하다. 그리고 그런 것들이 되려면 궁극적으로 의사결정권자들의 적극적인 개입이 필요한 것이다. 이런 게 없다면 데이터 품질 관리는 일회성으로 끝날 가능성이 높다.
일회성 데이터 품질관리로 인해 어떤 문제점이 야기될 수 있는가?
정원은 정원사가 며칠만 관리를 소홀히 해도 금방 지저분해진다. 즉, 멋있고 깨끗한 정원을 만들기 위해선 매일 정성을 들여 관리하고 또 관리해야 한다. 데이터 품질 관리도 이와 같다. 데이터 품질 관리는 정원을 가꾸듯 지속적으로 해야 한다. 저품질 데이터는 시스템 운영 과정에서 계속해서 생성되기 때문에 일회성으로 끝나면 기업/기관 내 데이터 품질 수준 전반을 높일 수 없다. 이제는 데이터 품질을 상시적으로 관리하는 방법에 대해 고민해야 할 시점이라고 생각한다.
그렇다면 의사결정권자는 품질관리에 어떤 식으로 개입해야 하나?
가장 중요한 건 오너쉽 배분이다. 오너쉽을 배분한 후, 오너쉽을 가진 사람들이 자기가 맡은 부분의 데이터 품질 수준이 떨어지지 않게 노력하는 게 중요한 포인트다. 아니면 데이터 품질 관리 전담팀을 만들 수도 있을 것이다.
그 밖에 어떤 관리 포인트가 있는가?
정책과 프로세스, 조직이 데이터 거버넌스 차원에서 정립돼야 한다. 우리 회사는 A라는 품질 기준을 가지고 B라는 데이터베이스 업무의 데이터 값을 관리하겠다는 프로세스를 정립한 후, 데이터 관리 조직을 정의하고, 정의된 조직이나 프로세스를 회사 차원에서 어떻게 가져갈 것인지 정책을 수립해야 한다. 그리고 그 기저에는 데이터 품질 관리 시스템이 필요하다. 품질 수준을 사람이 수작업으로 맞추려고 하면 휴먼 에러가 발생할 수밖에 없다.
데이터 품질관리 상시체계 구축은, 현실화될 것인가?
지난해부터 전자정부시스템이 서로 통합되는 통합 서비스가 구축되고 있다. 이런 대국민 서비스의 경우 데이터 품질이 보장되지 않으면 대국민 서비스에 문제가 발생할 수 있다. 이런 문제를 사전에 예방하기 위해서라도 향후엔 국가가 앞장서 데이터 품질 관리 상시 체계 구축하는 것에 대해 관심을 가지게 될 것으로 본다.
<데일리그리드>