AI·빅 데이터에서 산업 데이터까지 평가(데이터 망/윤·현기 기자)데이터 품질 관리는 구축 단계만 아니라 운영 단계에서도 매우 중요하다. 구축 단계에서는 오류 데이터가 수집되지 않도록 감지하는 절차를 갖춰야 하며 여기에는 데이터를 표준화하고 보존하거나 잘못 입력 데이터에 대한 사전 체크 등이 해당된다.운영 단계에서 필요한 것은 진단이다. 운영상의 문제가 없는지 확인한 뒤 오류 데이터가 있으면 삭제하거나 조정하는 등의 개선을 거쳐야 한다. 또한 데이터 수집 때 필터링 등을 통해서 에러 데이터가 수집되지 못하도록 하는 방안도 모색해야 한다.이는 솔루션에서 해결이 가능하지만 좀 더 공신력을 갖기 위한 방안으로 평가를 거쳐방안도 논의되고 있다. 소프트웨어·테스트 전문 기업 와이즈 스톤은 이들 기업의 수요를 충족하기 위해서, 소프트웨어·테스트와 함께 여러가지 산업용 데이터에 대한 품질 평가를 실시한다.앞서고 와이즈 스톤은 산업 통상 자원부 국가 기술 표준원 산하 한국 인정 기구(KOLAS)에서 데이터 품질 평가 업무 수행에 대한 공식적인 자격을 인정 받은 바 있다. 이에 따른, 와이즈 스톤은 빅 데이터, AI분야의 데이터 품질 공인 시험 성적서를 제공하고 있다.인증을 취득한 기업은 데이터 품질에 대한 객관성은 물론 신뢰성도 갖게 된다. 데이터 품질 인증으로 이까지 낮은 품질의 데이터에서 잘못된 의사 결정과 데이터 관리 등에 사용된 시간적·금전적 비용을 대폭 절감할 수…(중략)···”데이터 거래 시대, 품질 관리 필수”▲ 와이즈스톤ICT시험인증연구소 소프트웨어시험센터장(왼쪽), 와이즈스톤ICT시험인증연구소 디지털융합시험인증센터 부센터장 김홍기바야흐로 데이터가 거래되는 시대가 되었다. 실제로 데이터 거래소도 존재한다. 데이터를 거래할 때 판매자 또는 구매자가 가장 궁금해하는 것은 무엇일까? 아마 데이터 품질일 것이다. 매도자 측에서는 활용 가치가 높은 데이터임을 어필하고 싶을 것이고, 매수자 측에서는 정말 믿고 쓸 수 있는 데이터인지 확인하고 싶어하는 게 당연하다.이때 판매자와 구매자 간 격차를 좁힐 수 있는 게 시험성적서다. 당사자들과 이해관계가 얽혀 있지 않은 제3자에게 시험을 의뢰한다는 것 자체가 객관적인 증거를 받기 때문이다. 이를 통해 판매자와 구매자 모두 자신들이 거래하는 데이터의 품질을 신뢰할 수 있게 된다. 판매자는 자신들이 판매하는 데이터의 품질이 어느 정도인지 가늠할 수 있고 구매자도 품질이 보장되는 데이터를 믿고 구매할 수 있다. 결과적으로 서로에게 유익하다.이처럼 데이터 품질 관리는 내부에서 활용할 때도 중요하지만 외부에 공유하기 위해서도 반드시 필요하다.[기사 전문 보기]
