[교육목적/특징]

■ 데이터 품질관리 목적과 중요성에 대한 이해
■ 데이터 품질관리 방법과 이행 방안에 대한 습득
■ 데이터 품질관리 도입의 구축 및 운영 사례를 통한 실무 지식 습득
■ 데이터 품질관리 기반 요소의 이해
■ 데이터 품질관리 성숙모형에 대한 이해

[교육대상]

■ 기업의 데이터 관리정책 수립 및 운용 담당자
■ 기업의 데이터 아키텍터, 모델러, DBA
■ 데이터 품질관리에 관심이 있는 관련 업무 종사자

[교육내용]

[Module 01] 데이터 품질 개요
[Phase 01] 데이터 품질 개요
- 데이터 품질의 정의
- 데이터 품질관리 필요성 및 범위
- 관리활동 및 관리의 방향

[Phase 02] 데이터 품질프레임워크
- 데이터 품질 지표의 이해
- 데이터 품질관리 프로세스
- 성숙도 단계별 품질 수준
- 데이터 품질기준, 진단 및 개선과제 도출

[Phase 03] 데이터 품질관리 체계수립 및 운영
- 데이터 품질관리 지침
- 데이터 품질 관리조직
- 스폰서쉽 및 오너쉽 확보방안
- 데이터 품질 요소 정의
- 운영 인프라 및 체계도입방안

[Module 02] 데이터 아키텍처와 데이터 품질
[Phase 04] 데이터 관리체계 수립방안
- 데이터 표준
- 데이터 표준화 방법론 및 사례
- 메타데이터 구축 사례
- 데이터 구조
- 데이터 흐름

[Phase 05] 데이터 품질 진단 Practice
- 대상시스템, 테이블 정의
- 시스템 운영환경, 프로세스 분석
- 품질지표, CTQ정의
- 진단 툴킷에 의한 품질수준 측정(도메인, 업무규칙)
- 원인분석 및 유형별 재발방지 방안

[Phase 06] 데이터 정제 방안 수립
- 데이터 정제의 개념
- 데이터 진단 및 오류 추출
- 데이터 정제 및 검증 방안 수립
- 정제 효과 및 ROI

[Module 03] 상시 데이터 품질관리
[Phase 07] 시품질관리 구축 사례소개
- 통합레파지토리 구성방안
- 데이터 품질 관리 포털을 통한 상시 품질모니터링 구축 성공사례

※ 본 교육과정은 교육인원모집 미달시 폐강 될 수도 있습니다.