신뢰할 수 있는 정보시스템을 위한 데이터 품질 향상 전략

   기업의 정보시스템이 제공하는 다양한 유형의 정보는 기업의 경영 활동에 중요한 영향을 미치는 의사결정에서부터, 매일 반복되는 고객 상담에 이르기까지 여러가지 목적으로 사용된다. 그런데 정보시스템에서 사용되고 있는 데이터에 잘못된값이 존재한다고 하면 어떠한 문제가 발생할까? 간단하게 상황을 설명하기 위하여,어머니의 명의로 가입된 핸드폰을 사용하는 중학생 소년의 사례를 살펴보자. 이동통신사 입장에서는 어머니의 개인 정보를 명의자 정보로 기재하고 실제 사용자인 아들에 대한 정보는 알지 못하기 때문에, 소년의 성인물 열람 이력을 문제 삼지 않을 뿐만 아니라, 심지어 추천 엔진에서는 소년의 관심 선호도를 파악해 신규 성인물을 추천해주게 된다. 또한, 소년을 대상으로 어머니 세대에서나 좋아할만한 문화정보나 쇼핑안내를 위한 광고물을 발송할 수도 있다. 이 경우, 실제 핸드폰 사용자와는 전혀 다른 정보를 제공해준 셈이므로, 기업의 고객 캠페인 활동이 시작 단계에서부터 비효율적으로 진행된 것을 알 수 있다. 게다가 성인물을 미성년자에게 추천한다는 비윤리적, 불법적인 상황으로 문제가 확대될 수도 있다. 사례에서 살펴본것처럼, 기업이 보유한 데이터가 신뢰하기 어려운 수준의 품질을 가진 경우, 데이 터 품질(data quality) 문제가 발생할 수 있다. 본 글에서는 데이터 품질(data quality) 문제가 발생하는 상황을 파악하기에 유용한 개념적 프레임워크를 소개하고,기업의 입장에서 이 문제를 해결하는데 도움이 되는 전략적인 방안에 대해서 정리해보고자 한다.[원문보기]

** 저자: 박성혁 (경영공학 석사과정)| 정리: 박성혁 (경영공학 석사과정)| 감수: 허순영 (KAIST 경영대학 교수)