16주 내 30개 CDE 기반 Data Quality 프레임워크 구축 전략

Context

범용적인 데이터 품질 체크리스트 중심의 접근 방식으로 인한 프로젝트 추진력 상실 및 범위 확장 문제 발생. 비즈니스 가치와 연결되지 않은 추상적 품질 정의로 인해 실질적인 데이터 신뢰도 확보에 한계 노출.

Technical Solution

• Use-case 기반 품질 정의를 통한 추상적 기준 제거 및 비즈니스 목적별 맞춤형 품질 요구사항 수립
• Critical Data Elements(CDE) 선정을 통한 관리 범위 최적화 및 고영향도 필드 중심의 우선순위 설계
• CDE별 Profiling 기반 Baseline 수립으로 현재 상태의 정량적 측정 및 개선 지표 도출
• 데이터 소유권(Ownership) 명시를 통한 품질 저하 시 책임 소재 명확화 및 거버넌스 체계 구축
• Completeness, Validity, Consistency, Timeliness 등 4가지 핵심 지표 기반의 Testable Rule 구현
• dbt tests, Great Expectations 등 기존 Tooling을 활용한 자동화된 검증 파이프라인 및 Response Process 연동