데이터 품질 차원

마지막 업데이트 날짜: 2025년 4월 10일

데이터 품질 차원

데이터 품질 차원은 데이터의 측정 가능한 특성을 설명하고 데이터 품질 요구사항을 정의하는 데 도움을 줍니다. 데이터 품질 차원을 사용하여 데이터 품질 평가의 예상 결과 (초기 평가 또는 진행 중인 모니터링) 를 판별하십시오.

데이터의 상태는 일반적으로 사용에 적합, 결함 없음, 스펙에 해당또는 예상 및 요구사항 충족으로 정의할 수 있습니다. 데이터 품질을 측정할 때 데이터의 실제 상태를 이 원하는 상태와 비교합니다. 비즈니스 프로세스에 중요한 표준, 예상 및 요구사항은 데이터의 특성 또는 차원으로 표현됩니다.

DAMA ( Data Management Association) International은 데이터 품질의 6가지 핵심 차원( 정확성, 완전성, 일관성, 적시성, 고유성, 유효성) 을 설명하는 논문을 발표했습니다.

이러한 핵심 차원 외에도 IBM Knowledge Catalog 에서는 동질성 차원을 제공합니다.

이러한 모든 차원은 메타데이터 강화의 일환으로 데이터 품질 검사를 실행하거나 개별 데이터 품질 규칙을 실행하여 평가할 수 있습니다.

코어 데이터 품질 차원
차원	설명	이 차원과 연관된 문제를 식별하는 사전 정의된 데이터 품질 검사
정확도	데이터 값은 가능한 실제 값에 가깝습니다.	없음.
완전성	모든 필수 데이터 값이 있습니다.	예기치 않은 결측값
일관성	열 내의 데이터 값은 규칙을 준수합니다.	일치하지 않는 대문자화 누락된 값의 일치하지 않는 표시 의심스러운 값
동질성	데이터 자산 내의 데이터는 시간이 지나도 균일하고 일관성이 유지됩니다. 모든 데이터 요소는 유사한 특성, 형식 또는 구조를 공유합니다.	없음.
시기적절성	데이터는 필수 시점의 현실을 나타냅니다.	없음.
고유성	구별 값은 한 번만 표시됩니다.	예기치 않은 중복 값
유효성	데이터는 해당 정의의 형식, 유형 또는 범위를 준수합니다.	데이터 클래스 위반 데이터 유형 위반 형식 위반 범위를 벗어난 값