프로젝트/방법론명:

데이터 마스터링

유형:

프로젝트 및 방법론

개요:

데이터 마스터링은 다양한 출처에서 수집된 데이터를 통합하고 일관성 있게 관리하여 데이터의 품질을 향상시키는 방법론입니다.

추진/개발 주체:

주로 대규모 데이터 관리가 필요한 기업 및 IT 전문 기업들이 추진합니다.

추진 시기:

데이터의 중요성이 증가하면서 2000년대 초반부터 본격적으로 추진되었습니다.

적용 분야:

금융, 의료, 제조, 유통 등 데이터 품질이 중요한 모든 산업 분야에 적용됩니다.

핵심 내용 및 구성:

데이터 마스터링은 데이터의 중복 제거, 표준화, 일관성 유지 등을 통해 데이터의 정확성과 신뢰성을 높이는 것을 목표로 합니다. 이를 위해 데이터 클렌징, 매칭, 통합 등의 기술을 활용합니다. 데이터 마스터링은 주로 마스터 데이터 관리(MDM) 시스템을 통해 구현되며, 데이터의 출처와 상관없이 통합된 뷰를 제공합니다. 이는 기업이 데이터 기반 의사결정을 내리는 데 필수적인 요소로 작용합니다. 데이터 마스터링은 또한 데이터 거버넌스와 연계되어 데이터의 보안 및 규정 준수를 보장합니다.

성과 및 영향:

데이터 마스터링을 통해 기업은 데이터의 중복 및 불일치를 줄이고, 데이터 기반의 의사결정 정확성을 높이며, 운영 효율성을 증대시킬 수 있습니다.

관련 사례:

글로벌 금융 기업들은 데이터 마스터링을 통해 고객 데이터를 통합 관리하여 맞춤형 금융 서비스를 제공하고 있습니다.

이칭(alias):

MDM, 마스터 데이터 관리

참고 정보:

데이터 마스터링에 관한 자세한 정보는 Gartner의 MDM 보고서나 관련 서적에서 확인할 수 있습니다.