사업분야

빅데이터

데이터 품질이 곧 기업 경쟁력

기업이 관리하는 데이터의 규모가 날이 갈수록 증가함에 따라 데이터 품질은 기업의 비즈니스 성패를 결정짓는 핵심요소로 작용합니다. 양질의 데이터 확보는 데이터가 필수적인 AI 기술의 도입과 활용의 전제 조건입니다. 따라서, 4차 산업혁명 시대 기술의 품질이 곧 기업의 경쟁력이라고 본다면, 기업은 데이터 품질 관리와 관리체계에 관심을 기울여야 합니다.

증가하는 데이터양에 비해
데이터 품질수준은 낮은 현실

미국의 시장조사업체 얼레이션이 미국, 영국, 독일 등 6개국 직원 2,500명 이상인 300개 기업 데이터 담당자를 대상으로 조사한 결과에 의하면 응답자의 87%가 데이터 품질이 기업에서 AI를 성공적으로 구현하는데 가장 큰 장애요인이라고 답했습니다.

이런 우려가 나오는 이유로는 데이터 수집 전반에 걸쳐 일괄된 표준이 마련돼 있지 않다는 응답이 50%로 가장 많았습니다.

데이터가 자산화되어 비즈니스 전략 운영의 핵심으로 작용하는 빅데이터 시대에서는 체계적인 데이터 품질관리 프로세스와 시스템을 갖춘 기업이 데이터로부터 수준 높은 통찰력을 끌어내어 한 차원 높은 비즈니스 성과를 창출할 수 있을 것입니다.

데이터 품질에 대한 우려 설문조사에서 매우 우려가 39%, 우려가 41%로 데이터 품질에 대해 우려되는 것이 80%에 달합니다.

위세아이텍이 데이터 품질관리를 제공하는 방법

위세아이텍은 데이터 품질관리를 위한 데이터 품질관리 도구와 메타데이터관리 도구를 제공하고 있습니다. 고객은 효율적인 데이터 품질관리를 통해 데이터의 신뢰성을 확보하고 기업 내 데이터 활용도를 높일 수 있습니다. 특히 AI를 활용한 자동화된 데이터관리로 관리자의 시간·인적 비용을 낮추고 생산성을 향상합니다.

데이터 품질관리 도구 제공

데이터의 품질관리는 어느 수준까지 품질을 끌어 올릴지 목표를 세우고, 현재 수준을 진단하며 개선하는 활동입니다. 고객은 데이터 품질관리 도구를 이용하여 측정, 분석, 개선에 이르는 모든 과정을 체계적이고 효율적으로 관리할 수 있습니다.

  • 기준정보 관리
  • 데이터 품질 측정
  • 개선활동 관리
  • 이상값 감지

메타데이터관리 도구 제공

메타데이터의 관리는 데이터의 일관성과 정합성을 높이는 데서 출발합니다.
메타데이터관리 도구는 데이터 생성부터 소멸까지 일관성 있게 관리하여 기업의 정보 자산을 효율적으로 관리합니다.

  • 데이터표준 관리
  • 데이터모델 관리
  • 데이터베이스 관리
  • 데이터구조 품질

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