데이터품질을 향상시키기 위하여 데이터표준화관리, 데이터품질진단, 데이터오류관리업무 등을 수행한다.
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AI·ML 모델의 성능이 학습 데이터 품질에 직결된다는 문제의식은 학계 연구에서도 다뤄지고 있어, 데이터 품질 평가 방법론에 대한 관심이 이어지고 있다.[1] 개인정보 보호법 등 데이터 관련 법제 정비로 데이터 컴플라이언스 차원의 품질 관리 역할도 함께 확대되고 있다.[2]
보통 이상
보통
데이터 품질 진단·개선 프로젝트 기간에는 업무가 집중되지만 평시에는 비교적 안정적인 환경이며, 여러 부서와의 협의와 데이터 품질 이슈 조율이 잦아 커뮤니케이션 부담이 있는 직무로 꼽힌다.[3]
공공데이터의 제공 및 이용 활성화에 관한 법률은 공공데이터의 품질 향상과 이용 활성화로 국민의 공공데이터 이용권을 보장하는 것을 목적으로 하며, 데이터품질관리자는 이 법이 정한 품질 기준에 맞게 데이터를 관리해 신뢰성 있는 데이터 활용 기반을 뒷받침한다.[4] 공공데이터포털도 품질관리 메뉴를 통해 제공기관의 품질 개선 활동을 안내한다.[5] 개인정보가 포함된 데이터를 다룰 때는 개인정보 보호법 시행령이 정한 가명정보 처리·안전조치 기준도 함께 검토해야 한다.[6]
데이터품질관리자의 평균 연봉은 경력에 따라 4,000만~7,500만 원 수준이며, 금융·공공기관·통신 업종에서 처우가 높다.[7]
데이터품질인증(DQC)은 과학기술정보통신부가 지정한 인증기관이 데이터 내용과 관리체계를 심사해 부여하는 제도로, 한국데이터산업진흥원 부설 데이터인증센터가 인증상담부터 인증심의까지 절차를 운영한다.[8]
행정안전부의 공공데이터 품질관리 수준진단·평가는 국가중점데이터를 시작으로 중앙행정기관, 지자체, 공공기관, 시도교육청까지 평가 대상을 단계적으로 확대해 왔다.[9]
AI 모델의 성능이 학습 데이터 품질에 좌우된다는 인식이 확산되면서 데이터 품질 관리의 중요성도 함께 커지고 있다.
한국데이터산업진흥원은 우수 데이터 품질 관리 사례를 발굴해 매년 '데이터 품질 대상'을 시상하며 공모를 진행한다.[10]
한국데이터산업진흥원은 매년 데이터 품질 대상 수상기관과 기업 명단을 홈페이지에 공개해 우수 품질관리 체계 확산을 돕는다.[11]
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