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리스크 관리 중심의 데이터품질 프로세스에 관한 연구

The research about data quality process of the Risk management,

김미선 (Kim, Mi Seon, 소프트웨어 공학 전공)

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초록/요약moremore
최근 기업의 각 업무가 정보화되면서 데이터 활용 증가, 데이터 역할의 다양화로 데이터 품질이 이슈화 되고, BaselⅡ, 데이터거버넌스 등 감독당국의 요구사항에 대응하기 위해서 조직의 역할과 책임, 업무수행 절차 등을 명확히하여 데이터 품질 문제를 적시에 통제하고자 데이터 품질관리 체계 수립에 대한 연구가 활발하게 진행되고 있다. 그러나, 일반적으로 데이터는 IT조직이 아닌 현업이 생성하고 현업이 사용함에도 데이터 품질관리는 IT조직에게만 역할 주어지기 때문에 현업을 포함한 데이터품질관리 조직이 구성되어야 하며, 이들을 통해 업...
최근 기업의 각 업무가 정보화되면서 데이터 활용 증가, 데이터 역할의 다양화로 데이터 품질이 이슈화 되고, BaselⅡ, 데이터거버넌스 등 감독당국의 요구사항에 대응하기 위해서 조직의 역할과 책임, 업무수행 절차 등을 명확히하여 데이터 품질 문제를 적시에 통제하고자 데이터 품질관리 체계 수립에 대한 연구가 활발하게 진행되고 있다. 그러나, 일반적으로 데이터는 IT조직이 아닌 현업이 생성하고 현업이 사용함에도 데이터 품질관리는 IT조직에게만 역할 주어지기 때문에 현업을 포함한 데이터품질관리 조직이 구성되어야 하며, 이들을 통해 업무규칙 도출부터 개선활동까지의 프로세스는 영업점의 신용원가 및 은행의 BIS비율에 영향을 미치는 리스크 관리관점의 활동을 포함하여 정의하여야 한다. 따라서, 본연구에서는 데이터 품질관리와 관련된 데이터품질관리체계 개요, 데이터 표준화 및 리스크관리의 주요 내용에 대해서 알아보고, 리스크 중심의 데이터품질관리 프로세스를 제시한다. 또한 실제로 개선 데이터 선정시에도 BIS비율을 미리 시뮬레이션 하여 리스크관점의 영향도가 높은 개선 데이터를 선정하고, 캠페인 활동을 통해 오류 데이터를 개선해 봄으로써 데이터 품질관리를 통해 은행의 신용도를 높이는데 도움을 주고자 한다.