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[인터뷰] 데이터 활용성 높이려면 지속적인 품질 관리 뒤따라야 (2)
  • 작성일
    2023-04-07

AI·빅데이터에서 산업데이터까지 평가


데이터 품질 관리는 구축 단계뿐만 아니라 운영 단계에서도 매우 중요하다. 구축 단계에서는 오류 데이터가 수집되지 않도록 감지하는 절차를 갖춰야 하며, 여기에는 데이터를 표준화해 저장하거나 오입력 데이터에 대한 사전 체크 등이 해당한다.


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앞서 와이즈스톤은 산업통상자원부 국가기술표준원 산하 한국인정기구(KOLAS)로부터 데이터 품질 평가 업무 수행에 대한 공식적인 자격을 인정받은 바 있다. 이에 따라 와이즈스톤은 빅데이터, AI 분야의 데이터 품질 공인시험성적서를 제공하고 있다.

인증을 획득한 기업은 데이터 품질에 대한 객관성은 물론 신뢰성도 갖게 된다. 데이터 품질 인증을 통해 지금까지 저품질의 데이터로 잘못된 의사결정이나 데이터 관리 등에 사용되던 시간적·금전적 비용을 대폭 줄일 수 있다.

이에 더해 와이즈스톤은 한국산업지능화협회와 공동으로 ‘산업데이터 품질 인증’도 개발했다. 이는 산업에서 사용되는 데이터의 품질을 심사해 발행하는 인증으로, 개발-생산-유통-소비 등 산업 밸류체인 전 과정에서 생성되는 산업데이터를 대상으로 한다. 산업데이터의 품질 인증은 데이터 품질에 관한 국제표준 ISO/IEC 기반의 심사·심의 과정을 거친다. 이로써 데이터에 대한 글로벌 품질 경쟁력 입증이 가능해진다.

현재 한국기업데이터, 한국전자기술연구원, 한국야금, 한국기계산업진흥회, 미소정보기술 등이 와이즈스톤으로부터 데이터 품질 인증을 받았으며, 이들은 내부적인 데이터 활용 외에도 외부 마케팅용이나 수요처에 증빙용으로도 인증을 활용하고 있다......