2024.05.08 (수)

  • 맑음속초15.4℃
  • 구름조금21.7℃
  • 구름조금철원20.9℃
  • 구름조금동두천20.6℃
  • 구름많음파주16.7℃
  • 맑음대관령12.1℃
  • 구름조금춘천21.8℃
  • 맑음백령도16.9℃
  • 맑음북강릉14.7℃
  • 맑음강릉16.3℃
  • 맑음동해15.2℃
  • 구름조금서울21.0℃
  • 맑음인천18.5℃
  • 맑음원주20.4℃
  • 맑음울릉도11.1℃
  • 맑음수원19.1℃
  • 구름조금영월17.7℃
  • 구름조금충주20.4℃
  • 맑음서산18.5℃
  • 맑음울진14.2℃
  • 구름조금청주20.3℃
  • 맑음대전19.6℃
  • 구름조금추풍령15.3℃
  • 맑음안동18.2℃
  • 맑음상주19.2℃
  • 맑음포항14.4℃
  • 구름조금군산18.1℃
  • 구름조금대구17.0℃
  • 구름조금전주19.7℃
  • 구름조금울산13.4℃
  • 구름조금창원17.2℃
  • 구름조금광주18.9℃
  • 구름많음부산14.4℃
  • 맑음통영17.5℃
  • 맑음목포16.8℃
  • 구름많음여수16.3℃
  • 맑음흑산도15.0℃
  • 구름많음완도15.9℃
  • 맑음고창17.8℃
  • 구름많음순천16.9℃
  • 맑음홍성(예)19.7℃
  • 맑음18.8℃
  • 구름많음제주16.4℃
  • 맑음고산15.8℃
  • 구름조금성산15.8℃
  • 구름조금서귀포16.7℃
  • 구름조금진주18.5℃
  • 구름많음강화16.8℃
  • 맑음양평20.0℃
  • 맑음이천19.8℃
  • 맑음인제18.8℃
  • 맑음홍천20.3℃
  • 맑음태백13.0℃
  • 맑음정선군18.8℃
  • 구름조금제천17.6℃
  • 구름조금보은19.1℃
  • 맑음천안20.1℃
  • 맑음보령18.0℃
  • 구름조금부여20.1℃
  • 구름조금금산18.8℃
  • 맑음19.3℃
  • 맑음부안17.6℃
  • 맑음임실18.9℃
  • 맑음정읍19.0℃
  • 구름조금남원19.2℃
  • 구름조금장수17.3℃
  • 맑음고창군19.0℃
  • 맑음영광군17.3℃
  • 맑음김해시17.0℃
  • 구름조금순창군18.6℃
  • 구름조금북창원18.2℃
  • 맑음양산시17.1℃
  • 구름조금보성군18.0℃
  • 구름많음강진군18.4℃
  • 흐림장흥16.0℃
  • 구름많음해남17.5℃
  • 구름조금고흥17.7℃
  • 구름조금의령군18.3℃
  • 구름많음함양군17.6℃
  • 구름많음광양시17.7℃
  • 맑음진도군16.8℃
  • 맑음봉화16.6℃
  • 구름조금영주18.6℃
  • 구름조금문경18.4℃
  • 맑음청송군15.8℃
  • 맑음영덕14.1℃
  • 구름조금의성18.7℃
  • 구름조금구미18.1℃
  • 구름조금영천15.1℃
  • 맑음경주시15.2℃
  • 구름조금거창17.0℃
  • 구름조금합천17.7℃
  • 구름조금밀양17.7℃
  • 구름조금산청17.7℃
  • 구름조금거제15.9℃
  • 구름조금남해18.5℃
  • 구름조금16.8℃
기상청 제공
기획연재 | 데이터 품질관리 ③ 정찬윤 한국감정원 조사지원실장
  • 해당된 기사를 공유합니다

COLUMN

기획연재 | 데이터 품질관리 ③ 정찬윤 한국감정원 조사지원실장

   
 
‘전사적 협력’을 통한 데이터 품질관리 최근 기업에서 운영하는 정보시스템의 규모가 확대되고, 복잡도가 증가함에 따라 데이터의 정확성, 중복성, 일관성 등과 같은 데이터 품질관리(DQM: Data Quality Management) 요소가 중요한 이슈로 부각되고 있습니다. 이에 발맞춰 CIO미디어그룹 BizIT에서는 한국데이터베이스진흥원에서 추천한 데이터 품질관리 활동이 우수한 기업들을 3회에 걸쳐 소개합니다. 이들 사례를 통해 우수한 데이터 관리 체계와 현황, 도입 사례 및 적용 방법론 등을 공유하고 적용하는 데 필요한 도움을 받을 수 있을 것입니다. 정나리 기자 nrjeong@ciomediagroup.com 인터뷰 순서 1. 이송호 윕스 상무 2. 이경우 한국연구재단 정보팀장 3. 정찬윤 한국감정원 실장 이해와 인식 통한 전사적 차원 관리 부동산가치평가 전문기관인 한국감정원은 1969년 국유재산 현물출자에 관한 법률에 의거 공기업으로 출범했다. 조직의 핵심 가치를 공신력, 전문성, 윤리성에 두고, 부동산 시장질서의 확립과 건전한 부동산 문화를 창조하고 있다. 감정평가, 부동산 조사, 보상수탁, R&D 등이 주요 사업이며, 공기업 선진화 정책에 따라 공공기관으로서 책임을 다하기 위해 사적 업무의 비중을 줄이고, 공적 업무를 늘려 국민과 더 가까이 다가갈 수 있도록 사업구조 재편에 힘쓰고 있다. 국내 모든 부동산을 감정하는 한국감정원은 지난 7월 데이터 품질 부문에서 ‘골드 클래스(Gold Class)’ 인증을 받았다. 부동산 가격정보 데이터베이스(DB) 부문에서는 처음으로 한국데이터베이스진흥원 품질인증을 획득한 것이다. 정찬윤 한국감정원 조사지원실장은 “한국감정원의 고객은 일반 국민과 국가”라면서 “부동산을 소유한 모든 국민의 재산권을 위해 다양한 조사, 평가 업무를 수행하고 조사된 가격 및 특성 DB는 국가 업무 및 국가 정책지원에 다양하게 활용되고 있어 데이터 품질관리 체계 확립이 무엇보다 중요하다”고 품질 관리의 필요성을 강조했다. 그러나 규모가 작은 대부분의 공공기관들은 전산 인프라 대부분을 현업 업무 지원에 소모하고 있어 데이터 품질 관리 인력을 별도로 운영하는 조직이 드문 것이 현실이다. 이에 정 실장은 “공공기관의 데이터는 국가와 국민 모두에게 영향을 미치기 때문에 해당 데이터를 구축하고 관리하는 데는 사명감을 가지고 해야 한다”고 강조했다. 데이터 품질 관리에서 주요 이슈는 조직 규모, 데이터 관리 체계의 다원화, 의사결정 구조, 품질관리 인식의 부족 등으로 이는 대부분 비즈니스 영역과 데이터 영역간의 상호 불일치로 인해 발생하는 문제점이다. 여러 가지 이슈로 인해 데이터 품질 관리는 난항을 겪기 쉽다. 정찬윤 실장은 “데이터 품질을 위한 의사결정 이슈가 발생했을 경우에 실무자가 해당 이슈를 부서장급 이상에 보고하지만, 공공기관 DB의 수정은 기관 내 부서들 간의 결정뿐만 아니라 기관을 감독하는 국가기관의 승인이 필요한 경우가 많다”면서 “이런 이유로 실무자 한 사람의 힘만으로는 해당 문제를 효과적으로 적시에 대처하는 데 많은 어려움이 있었다”고 토로했다. 정 실장은 또 이 같은 문제를 해결하기 위해 ‘전사적 차원의 관리’를 강조했다. 그는 “데이터 품질관리는 기관의 전사적인 차원에서 이뤄져야 하며, 이를 위해서 기업 내 모든 부서에서 협조와 인식이 필요하다”는 것이다. 그는 또 “하지만 데이터 품질의 중요성에 대한 인식, 인력, 시간 등이 부족하다는 이유로 데이터 품질에 대한 부분은 전산부서에 일임되고 문제점이 발생했을 때에 사후 수습을 하는 경우가 많이 발생하고 있다”고 아쉬움을 비쳤다. 신뢰성 있는 정보를 통한 정책 지원 한국감정원은 데이터의 효율적 관리를 위해 고심하다 현재의 시스템(As-is)을 객관적으로 분석하고 원하는 목표 시스템(To-be)을 도출하기 위해 지난해 정보시스템 효율화 컨설팅 용역을 수행했다. 이를 위해 품질관리 대상을 크게 4단계인 운영조직, 애플리케이션, 시스템 및 네트워크, DB 및 보안 분야로 분리해 현행 조사를 실시했다. 정 실장은 “이번에 인증을 받은 것은 ‘주택가격정보체계’다. 한국 감정원은 2005년부터 1,400만 호에 달하는 주택에 대한 가격공시를 시작했는데, 이 데이터가 통계를 생산하는 역할을 하는 만큼 데이터의 무결성이 중요했다”면서 “무료진단을 통해 전체적인 DB 진단과 보수 작업을 수행하고, 이를 확장해 올해 5월 DB 인증을 수행했다”고 밝혔다. 인증 과정은 올해 5월부터 2개월에 걸쳐 수행됐고, 6월 30일 한국감정원의 ‘부동산가격정보DB(주택가격정보체계)’가 데이터 인증(DQC-V, Database Quality Certification-Value) 골드 클래스(Gold Class)를 획득했다. 정 실장은 “이런 체계적인 관리를 통해 부동산 데이터의 완전성, 유효성, 유일성, 일관성을 유지해 국민을 위한 주택정책에 이바지하는 것이 목표”라고 강조했다. 내부 전문가 양성이 중요 한국감정원은 지난해에도 EA 컨설팅에만 많은 비용을 투자했다. 그러나 정찬윤 실장은 이보다 중요한 것이 ‘내부 전문가 양성’이라고 강조했다. 한국 감정원에서는 직원들이 DAP(Data Architecture Professional)를 획득하도록 적극적인 지원을 아끼지 않는다. DAP는 실무자를 검정해 사업현장에 부응하는 자격을 부여하고 자격 취득자에게 직업 기회 제공 및 사회적 지위(취업, 승진, 보수 등) 향상을 도모하기 위한 목적으로 지난 2006년부터 한국데이터베이스진흥원에서 실시돼 온 시험이다. 품질관리 인증도 계속할 예정이다. 한국감정원의 데이터는 ‘건축물 관리 대장’이나 ‘과세 대장’ 등 공공기관을 통해 수집되는데, 과거 데이터의 경우 수기로 입력된 것을 전산화하는 과정에서 오류가 발생하는 경우가 있다. 이런 오류를 수정하기 위해서는 각 물건별로 지자체와 소유자의 승인이 필요하기 때문에 애로사항이 많다. 정 실장은 “이번에 플래티넘(Platinum) 등급을 받지 못해서 아쉽다”며 “도출된 오류를 완벽히 수정하고 지속적인 품질 관리를 통해 빠른 시일 내에 이를 획득할 것”이라고 강조했다. 한국감정원은 데이터 품질 인증 과정에 ‘대한주택보증의 전사 데이터 품질 인증’을 벤치마킹했다. 이와 관련 정 실장은 “대한주택보증이 우리에게 많은 도움이 됐듯, 우리의 데이터 품질 관리 노하우 역시 어딘가에 좋은 방법론을 제시할 수 있도록 지속적으로 알리는 것도 또 다른 목표”라고 말했다. 정찬윤 한국감정원 조사지원실장 “내부 전문가 양성을 통한 지속성 유지할 것” 데이터 품질관리를 도입하게 된 배경은 무엇인가? 한국감정원은 여러 국가기관에서 보유한 부동산 DB를 수집해 통합 구축하며, 개별 업무 시스템을 개발해 부동산 조사를 하는 데 어려움이 없도록 지원하고 있다. 사업 초기 단계에서는 모든 인력과 비용을 투자하면서, 이로 인해 데이터 품질에 대한 관리는 각 개별 시스템 단위로 이뤄질 수밖에 없는 상황이었다. 또 개별시스템 간에 상이한 기준을 가지고 담당자 별로 관리되는 문제점도 발생했다. 매년 생성되고 구축되는 DB의 양은 기하급수적으로 증가하고, 유지관리비용도 매우 커졌다. 무엇인가 기존의 틀을 깨고 새로운 패러다임을 설계해야 할 시점이라고 판단하게 됐고, 이에 따라 데이터 품질관리 도입의 필요성을 느끼게 됐다. 데이터 품질관리 가운데 한국감정원에서는 특히 어떤 점에 중점을 두었나? 특히 이슈화되었던 부분은 연도별로 구축되는 DB의 통합 관리체계 구축 및 이력 관리체계 도입, 그리고 업무 간에 개별적으로 관리되어 온 표준단어, 표준도메인, 표준용어 등과 구축과정에서 나온 데이터 모델을 통합관리하기 위한 시스템 구축이 관건이었다. 또한 지금까지 전사 아키텍처에 대한 담당인력이 없었기 때문에 전사적으로 이를 통합해 줄 인력을 양성해야 한다는 공감대가 형성됐다. 데이터 품질관리를 도입하고자 하는 기업에게 조언해 준다면? 앞서 말했듯이 데이터 품질개선 활동은 한 사람 또는 한 조직에서 수행한다고 이뤄지는 부분은 아니다. 품질관리에 대한 전사적인 이해와 실행을 위한 현실적인 노력이 수반돼야 가능한 것이다. 이에 도입에 앞서 전 직원이 관심을 가질 수 있도록 하며, 모두가 데이터 품질관리의 전문가라는 사명감을 갖게 할 필요가 있다. 또한 아웃소싱이 아닌 내부에서 관리전문가를 양성해 지속성을 유지하는 것도 중요하다. 정찬윤 2001 호남대학교 행정대학원(부동산학 석사) 1988 한국감정원 광주지점 1994 감정평가사(5회) 자격취득(건설교통부) 1994~1998 한국감정원 목포지점 감정평가팀장 1999~2004 한국감정원 광주지점 보상평가팀장, 감정평가팀장 2005~2008 한국감정원 제주지점장·순천지점장 2009~현재 한국감정원 조사지원실장