[책읽기] Journey to Data Quality

Journey to Data Quality  (데이터 품질로의 여행)
- Yang W.Lee , Leo L.pipino, James D. Funk, Richard Y. Wang

평상시 읽어보기 어려운 책들은 학교에서나 볼만한 제목을 가진책들이다.
경제학원론, 품질학 개론, 심리학 개론, 데이터 마이닝, 경쟁론 ~~~~ 등등..

책 제목만 봐도 "데이터 품질로의 여행"  정말 딱딱하다. 업무상으로 연관관계가 있어서
보게된 것도 아니고 오직 1차 번역물을 감수해 달라는 요청에 의해서 보게된 책..

역시 어렵다. 사실 한글로 번역해 놓은 내용이 너무 어렵다.
이책을 통해서 2가지 사실을 확인하게 된것은 그나마 소득일까?

1. 번역을 할때는 사전 지식이 있는 사람이 해야 하며, 너무 많은 사람들이 하면 안된다는 사실
당연한 이야기겠지만, 감수하면서 몸으로 더 많이 느끼겠다.
절대 기초지식이나 배경이 없는 사람에게 번역을 맡기는 우는 범하지 말아야겠다.
또한 여러면에게 조금씩 변역을 맡기면 단어의 선택, 문장구조, 번역 스킬 등 여러가지가 맞지 않아 끝내는 교정을 보는데 많은 시간이 소요되는 것 같다.

2. Data Quality 만만치 않은 내용이지만, 한번쯤은 정리해야할 내용이다.
책속에서 건진 내용중 기존의 시스템 설계나 프로세스 분석시에 사용되는 기법들이 Data Quality를 고려하지 않고 사용된다는 점을 강조하면서 분석과 설계시 부터 Data Quality를 적용하기 위한 방안들에 대해 설명하고 있다.
Data Quality - 정보시스템 혹은 분석설계를 공부한 사람이아니라도 프로세스중심 접근이 아닌 Data 중심의 분석 접근이 더 현실적인지 이해하는 것은 어렵지 않다. 이유는 환경이 변하면 프로세스는 계속변하기 때문이고 어떤 프로세스가 되더라도 Data는 동일하는 점을 이해하기만 하면 되기 때문이다. 그러나 Quality라는 단어가 들어가면 상황은 조금 복잡하게 전개된다.
프로세스가 급변하는 거시적, 미시적 환경에서 원하는 Data는 변하지 않는 것일까?
Data Quality에 관한 관점은 Data 자체를 무의미한 것으로 봐선 안된다는 것을 이야기 하고 있다. 최종적으로 의사결정하거나 소비하는 고객이 바라보는 Data는 Product이라는 사실이기 때문이다.  그러므로 Data Quality는 우리가 평상시에 소비하는 Product의 Quality처럼 다뤄야 한다는 것이다.
.그러나 학교에서 Quality에 대해선 잘 배우지 않는다. Quality에는 고객이라는 필수적인 요소가 있어야 하기 때문이다.
  조직에서 일을 하게 되면 Data를 분석하고 활용하는 방법은 가장 기초적인 활동이고 Quality에 대한 깊은 이해와 고민이 필요함을 몸으로 느끼게 된다.

책의 번역 내용을 살펴보면서 내용이 쉽게 들어오진 않았다. 역시 지식의 한계라고 해야 할까? Data  Quality에 관한 어려운 여행을 조금 이해했다고 스스로에게 만족할 뿐이다.

- 책의 내용은 Data Quality에 관한 사례와 해결방안을 소개하고 있는 일종의 개론서 이다.
- 현업에 적용 범위
  1. Data Quality에 대한 측정
 2. 정보시스템/비즈니스 의 활용도, 만족도
  3. 정보시스템 구축 성과 측정
  4. 비즈니스  프로세스 성과 측정
  5. 정보시스템 구축 감사(Audit)
  등 Data Quality를 통한 접근이 요구되는 범위들.

"행복"