Ch6. DAP 데이터아키텍처 전문가 준비 — 데이터 품질·거버넌스

품질은 설계 이후의 운영 능력입니다

데이터 품질은 값이 비어 있지 않은지만 보는 것이 아닙니다. 정확성, 완전성, 일관성, 적시성, 유효성처럼 업무에 맞게 데이터를 믿고 사용할 수 있는지를 확인하는 기준입니다. DAP에서는 품질 기준을 정의하고, 측정하고, 개선하는 체계가 데이터아키텍처와 어떻게 연결되는지 이해해야 합니다.

품질과 거버넌스의 연결

영역	역할
품질 기준	좋은 데이터의 판단 기준을 정함
품질 진단	오류 유형과 발생 위치를 찾음
개선 활동	원인 제거와 재발 방지 절차를 둠
거버넌스	책임자, 승인, 표준, 변경 절차를 관리

거버넌스는 통제만을 뜻하지 않습니다. 데이터가 여러 부서와 시스템을 지나갈 때 누가 의미를 정의하고, 누가 변경을 승인하며, 누가 품질 문제를 해결할지 정하는 운영 체계입니다. 메타데이터, 표준 사전, 데이터 카탈로그는 이 체계를 실무에서 보이게 만드는 도구입니다.

문제 접근법

“같은 코드의 의미가 부서마다 다르다”, “오류가 반복되지만 책임 부서가 없다”, “변경 후 영향 분석이 안 된다”는 단서가 나오면 거버넌스 문제로 읽으세요. 단순 품질 점검보다 책임과 절차의 부재를 함께 찾아야 합니다.

핵심 요약

• 데이터 품질은 정확성, 완전성, 일관성 등 신뢰 기준의 문제입니다.
• 거버넌스는 표준, 책임, 승인, 변경 절차를 운영하는 체계입니다.
• 메타데이터와 카탈로그는 품질·거버넌스를 실무에 연결합니다.

다음 장에서는 데이터 운영과 보안이 아키텍처 안에서 어떻게 다뤄지는지 봅니다.