![사전 설문조사 결과
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인터넷 정부/공공 컨설팅 금융 서비스 제조 기타
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투이컨설팅 제19회 Y세미나 : 설문결과
- 1. 19회 결과 보고 - 데이터 품질 이슈 및 전략 연구소 2008. 5. 26
- 2. 사전 설문조사 결과 응답자 특성 현황 업종 80% 60% 50% 40% 20% 14% 12% 9% 8% 4% 4% 0% 인터넷 정부/공공 컨설팅 금융 서비스 제조 기타 /IT [Base : 86 ] 2
- 3. 사전 설문조사 결과 응답자 특성 현황 담당 업무 직책 80% 80% 60% 60% 56% 40% 40% 30% 20% 21% 20% 17% 20% 16% 16% 12% 5% 7% 0% 0% IT IT IT IT 기타 임원급 부장급 차장/ 대리/ 기타 컨설팅 관리/운영 기획 개발 과장급 사원급 [Base : 86 ] [Base : 86 ] 3
- 4. 사전 설문조사 결과 현재 근무 부서 Q. 귀하께서는 현재 어느 부서에서 근무하고 계십니까? 71% 60% 40% 20% 12% 9% 5% 4% 0% IT 부서 현업 부서 IT/현업 컨설팅 기타 복합부서 [Base : 86 ] 4
- 5. 사전 설문조사 결과 데이터의 필요정보 제공 여부 Q. 귀사의 업무나 서비스에 필요한 정보를 데이터가 충분히 제공하고 있습니까? ※ 설문 응답 Case는 총 86명이나 설문내용의 적정성을 고려하여 일부 설문 항목의 경우 컨설팅, SI 업체의 응답결과는 filtering 하여 60% (응답 Base : 28) 결과를 분석 함 54% 39% 40% 20% 4% 4% 0% 전혀 제공하지 않음 제공 하지만 만족할 만큼 충분히 제공 & 불충분함 제공 제공 정보 가공 가능 [Base : 28 ] 5
- 6. 사전 설문조사 결과 데이터 품질관리 필요 여부 Q. 최근의 각 기업은 바젤 II, 국제회계기준 등 외부의 환경과 규제로 인하여 데이터 관리에 많은 이슈를 가지고 있습니다. 귀하께서는 이러한 외부 환경 및 규제로 인하여 데이터 품질관리가 얼마나 필요하다고 생각하십니까? 100% 5점 척도 평균 : 4.37 80% 64% 60% IT부서의 40% 위상강화 20% 15% 16% 2% 2% 0% 전혀 별로 보통 약간 매우 필요하지 않다 필요하지 않다 필요하다 필요하다 [Base : 86 ] 6
- 7. 사전 설문조사 결과 IT부서와 현업부서간의 입장차이 Q. 데이터 관련 이슈를 다룰 때, IT부서와 현업부서간의 입장차이를 느낀 적이 있습니까? 48% 없다 있다 52% [Base : 86 ] 7
- 8. 사전 설문조사 결과 가장 크게 느낀 입장차이 경우 Q. (문5번의 1번 응답자) 그렇다면, IT부서와 현업부서간의 입장차이를 가장 크게 느낀 것은 어떠한 경우였습니까? - Data Ownership - 데이터가 필요시점에 적절하게 제공되지 않음 - 데이터 오류발생 시 조치 방법 - 서비스 관점의 데이터 모델과 IT 관리 측면의 데이터 모델 - 오류 데이터 정비 시 책임 문제 : 정비는 하고 싶으나 Gap 책임은 지기 싫음 - 데이터 공개 - 데이터 이관 및 솔루션 적용 방안 - 결과만 중시하고 데이터 관리의 비효율성 무시 - 데이터 품질/저품질에 대한 인식 차이 - 정보 전달 미흡 - 데이터 관리 - IT의 이해 부족 및 전산 마인드의 부족 - 데이터 품질 향상을 위한 비용 투자에 대한 견해 - 데이터 산출 근거를 생각하지 않고, IT 담당자의 처리결과에 의존 - 데이터 정제 및 활용성 - 부가적 업무로 인식되어 적극적인 협업 이루어 지지 않음 - 데이터 수명 주기 정책 수립 시 - 기간계와 정보계간의 인식 차이 - 데이터 분류체계 부재로 인해 - 현업은 당장 일이 쉬운가가 관점이며, IT는 보관/통계/활용 목적 - 데이터를 필요로 하는 항목 및 중요시 되는 항목 - 비즈니스 부문만 알고 IT 부문을 모르는데서 오는 괴리감 - 데이터의 상세 개별 수준 - 현업 업무의 비정형적 구성으로 인해 표준화 하기 어려움 - 데이터를 바라보는 시각 차(비즈니스 관점 Vs. IT 관점) - 데이터 관리의 필요성을 잘 모르는 경우 다수 [Base : 43 ] 8
- 9. 사전 설문조사 결과 데이터 품질 업무 수행 인력 Q. 귀사는 데이터 품질의 점검/보고/개선 업무를 수행하는 별도의 조직 또는 부서원을 가지고 있습니까? 60% 46% 40% 25% 20% 18% 11% 0% 별도 조직/부서원 필요에 따라 개별적 수행 담당인원 있으나 데이터 품질만 전담하는 없음 명확한 역할 없음 타 업무와 병행 전담인원 있음 [Base : 28 ] 9
- 10. 사전 설문조사 결과 데이터 품질관리 필요성 Q. 데이터 품질관리의 필요성을 가장 많이 느끼는 경우는 언제입니까? 60% 52% • 데이터 정합성 검증 시 • IT 운영 업무 처리 시 • 연계활동 시 • 변경을 위한 영향도 평가 시 40% • 개발 시 • 통계분석 작업 시 26% 20% 8% 7% 5% 2% 0% 신규 프로젝트 경영진∙임원 외부기관 및 전반적인 오류데이터에 기타 수행 시 보고 시 규제기관 보고 시 업무 수행시 의한 장애/사고 발생시 [Base : 86 ] 10
- 11. 사전 설문조사 결과 데이터 표준 정보 관리 및 시스템 적용 여부 Q. 데이터 표준은 전사의 단어, 도메인, 코드, 용어 등의 표준을 정하고, 모든 시스템에서 이를 준수하여 사용하는 것을 의미합니다. 귀사는 데이터 표준 정보를 관리하고 모든 시스템에 적용하고 있습니까? 60% 39% 40% 36% 20% 14% 11% 0% 데이터 표준을 일부 시스템에서 모든 시스템이 모든 시스템에서 준수하고 있지 않음 데이터 표준 준수 함 준수하고 있지 않지만 데이터 표준 준수/사용 현황 등은 파악 [Base : 28 ] 11
- 12. 사전 설문조사 결과 데이터 품질 측정 활동 수준 Q. 귀사에서 수행하는 데이터 품질 측정 활동은 어느 정도의 수준이라고 생각하십니까? 60% 43% 40% 36% 20% 14% 7% 0% 데이터 품질 비정기적 품질 측정하나 정기적 품질 측정하나 정기적 품질 측정 거의 측정 하지 않음 비자동화 및 비자동화 및 자동화 [Base : 28 ] 12
- 13. 사전 설문조사 결과 데이터 품질관리 시스템 도입/운영 여부 Q. 데이터 품질관리 시스템을 도입/운영하고 있습니까? 테이터 품질관리 시스템 도입 시기 도입계획 없음 38% 2008년 상반기 내 6% 43% 도입/운영 2008년 하반기 내 6% 도입/운영 하고 있다 하지 않는다 57% 2009년 내 25% 2010년 이후 25% 0% 10% 20% 30% 40% 50% [Base : 16 ] [Base : 28 ] 13
- 14. Y-talk 이슈 – 참여자 수렴 의견 구분 Y Talk 제안 데이터에 대한 보호뿐만 아니라 변경에 대한 이력 관리에 대하여 방법론에 대한 언급 데이터 관리 전사 차원의 데이터 관리체계 수립 방안 데이타 관리정책 데이터 수집과 마이닝 데이터 모델 효율적인 데이터 모델 관리 방안 관리 데이터 품질확보를 위해 필요한 여러 요소들 중에는 현업의 데이터 오너십 확보가 있습니다. 데이터 분류 오너십을 정의하고 R&R을 부여하기 위해 기업의 프로세스, 시스템과 연계된 데이터를 어떻 게 분류해 낼 것인지에 대한 연구도 필요하다고 봅니다. - 데이터 분류체계, 데이터 Map 품질 평가 기준 . Assurance Process 데이터 품질 유지 및 사이징 등 데이터 품질의 요소 데이터 품질 데이터 품질의 이슈사항 데이터 품질의 중요성을 회사 내부적으로 어떻게 설득해야 하는가? 문제점이나 중요도를 대부분 많이 인식하지 못함 데이터의 구조적인 품질이 아닌 비즈니스적인 품질을 확보할 수 있는 방안은 있는가? 데이터의 정확성을 검증할 수 있는 방법은? 데이터 품질 검증 데이트 품질을 검증하기 위한 기본 항목들은 무엇인가? 데이터가 준비되지 않은 상태에서 데이터 I/O 및 처리 시뮬레이션은 어떻게 진행하는가? 14
- 15. Y-talk 이슈 – 참여자 수렴 의견 구분 Y Talk 제안 데이터 품질 측정 이후의 action plan (운영, 개선) , 타 시스템과의 관계 데이터 품질 측정 데이터 품질측정 및 관리방안 데이타 품질, 재무데 이타 추출 데이터 품질 관리 데이터 품질 관리 방안 데이터 품질관리의 범위 및 대상 데이터 품질관리의 효율적인 추진을 위한 공감대 형성 방안 데이터 품질관리 1. 데이터 품질 개선의 주체는 어디인가? Source(기간계), Target(정보계) 2. 범위는? 전체, 부분 중소기업에서 쓰일만한 현실적인 데이타 품질 표준 가이드라인은 어떤 것일까요 제조업의 데이터 최적화 및 품질관리 방안에 대한 소개 지주사/전행(전사) 차원의 데이터 품질관리 전략(로드맵) 데이터 프로파일링 및 원장 데이터 품질 개선 방안 신규 구축할 시스템의 경우가 아닌, 기 구축되어 사용중이나 데이터품질에 문제가 있는 경 데이터 품질 향상 우에 방안 대한 효과적인 데이터 품질 향상방안이나 접근 방법은 무엇이 있는지 궁금합니다. 기 구축 데이터 품질의 향상 방안에 대한 의견을 듣고 싶습니다. EDW 구축시 데이터 정합성(품질)을 제고하는 방안 15
- 16. Y-talk 이슈 – 참여자 수렴 의견 구분 Y Talk 제안 데이터 품질관리 데이터 품질 관리를 위한 조직운영 전략 조직 DQM 프로젝트완료 후 지속적인 품질 향상을 위한 운영조직 구성 방안 데이터 품질관리 데이터 아키텍처 기반 데이터 품질관리 프로세스 프로세스 데이터 품질관리를 위한 MDM 솔루션의 적용에 있어서 바람직한 접근 방식은? 예를 들면 MDM 어떤 단계들을 거쳐 최종적으로 데이터 품질을 보증할 수 있는 환경을 구현할 수 있고, 이 과정에서 MDM 등의 솔루션의 역할 및 비중과 핵심 성공요인은? MDM Issue -금융권 데이터 모델,특히 차세대 데이터 모델 -IFRS 데이터 모델로 가기 위한 방 기존에 사용하고 있던 시스템의 accounting 처리방식과 IFRS 기준과의 차이를 효과적으로 적용할 수 있는 방안은? 변경되는 회계기준이 금융권 IT시스템에 미치는 영향 - 거시적 관점에서 IFRS IFRS IFRS 대응전략 IFRS 시스템 구축에 대해 궁금합니다. IFRS, AML등에 적용가능한 데이타 품질체계 IFRS에 대한 적용방안을 제안하는 컨설팅방안 중 최적은 어떤 것인가 IFRS의 핵심기준 데이터분류 및 영역 16
- 17. Y-talk 이슈 – 참여자 수렴 의견 구분 Y Talk 제안 데이터가 돈과 직결된 은행권외 일반기업에서 품질관리의 성과 제시방안은? 품질관리에 있 어, 품질관리시스템의 기여도와 도입요건은? GRC 관점에서의 데이터는 어떤 방향으로 관리되어야 하는가? 데이터 관리의 ROI는 어떻게 ROI 측정 가능한가? Data Quality 향상과 현실적 ROI DQ ROI의 중요한 Factor는? 데이터 클린징 데이터 클린징 관련 이슈 및 Data 전환 기업의 infra structure 로서의 메타데이터 시스템 구축 및 활용방안 메타데이터 시스템 메타시스템과 데이터 품질 시스템의 관계 메터 데이터관리시스템 구축 및 운영의 효율화 방안 전사 데이터 아키덱처 구축 전략 및 방향성 - 원칙 - 전략 및 전술 - 선진사례 분석 - 구축방 안 - 활용방안 등 데이터 아키텍처 전사적 데이터 아키텍처 전략 서로 다른 조직 또는 기관과의 데이터 통합 및 연계방안 IT 거버넌스 it governance 관점에서의 접근 IT Governance, IT 투자의 효율적 관리방안 17