추진배경

대국민의 노후 자산 정보인 국민연금 데이터의 체계적인 품질관리 체계 마련의 시급성을 인지하여 공인기관으로부터 데이터 품질관리 인증획득을 추진하고자 품질확보를 위한 활동을 추진하고 사전/사후 오류 검증을 위한 업무규칙을 개발하여 잠재된 오류를 찾아 지속적으로 개선하는 조직과 조치 절차의 체계화로 조직내 데이터 품질에 대한 상시 모니터링하는 문화로 정착하기 위해 사업 추진

사업범위

• 데이터 품질관리 체계 수립 
• 전사 데이터 표준 진단 및 구조 현행화
• 데이터 품질관리 수준 진단
• 데이터 흐름 체계 수립
• 처리 성능 진단 및 개선
• 데이터 품질관리 시스템 도입 및 개선

수행내용

1. 전사 데이터 품질관리 지침 수립 : 품질관리 동향 및 사례분석, 현황분석을 통한 문제점 및 개선방안 도출, 품질관리 지침 수립

2. 데이터 품질관리 대상 정의 : 품질 관리 대상 영역, 표준, 구조, 데이터 값 정의

3. 데이터 품질관리 절차 수립 : 데이터 구조, 데이터흐름, 데이터 표준, 품질측정 및 개선활동에 대한 전사차원의 조직과 절차 수립

4. 데이터 오너쉽 관리 방안 수립 : 오너쉽 부여 절차 정의  및 관리체계 수립, NPiS와 PDW 데이터에 대한 오너쉽 부여

5. 핵심정보항목(CTQ) 정의 : 전수 조사에 의한 CTQ 정의, 우선순위 정의

6. 데이터 품질관리 지표(DQI) 정의 : 품질지표 및 지표별 측정 기준(산출식) 정의

7. 업무규칙(BR) 도출 절차 정의 : 지속적인 업무규칙 도출 절차,  조직별 수행역할 정의, 주요 CTQ에 대한 BR 대상  및 BR 생성

8. 데이터 표준(단어, 용어, 도메인) 진단 및 활용체계 진단, NPiS와 PDW간 표준연계 및 개선방안 제시

9. 전사 코드 표준 진단 : NPiS와 PDW간  코드표준 및 활용체계 진단, 전사 기준 코드표준 활용방안 및 운영방안 제시

10. 데이터 모델 구조 검증 및 현행화 : NPiS와 PDW의 데이터 모델 구조 검증 및 현행화, 중복데이터 수집 및 원천데이터 관계 제시

11. 데이터품질 값(DQC_V) 진단 : 프로파일링 진단, 업무규칙 진단 및 개선방안 제시

12. 데이터품질관리 프로세스(DQC_M) 진단 : 한국 DB진흥원 성숙도 기준 프로세스 진단  및 개선방안 제시

13. 데이터 품질 인증 획득을 위한 사전 자료 준비 및 문서화

14. 데이터관리 인증(DQC_M) 인증 획득 : 통합 2레벨 목표

성과 및 기대효과

데이터품질에 대한 선제적, 적시적 대응 체계 및 시스템 구축을 통한 안정적 대국민 연금관리 서비스 제공과 전사 조직내 데이터 품질관리의 중요성에 대한 인식화를 통한 데이터품질관리 문화의 정착화를 위한 제도적 기반 확립

수상내역