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Connect the Dots, Create the Value
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DATA QUALITY · 데이터 품질

DoLAB YDQ

데이터 품질을 운영 지표로 만드는 솔루션

규칙 기반 검증과 정량 지표화로 데이터의 신뢰 기반을 운영 흐름에 내장합니다. 분석과 AI 도입의 출발점이 흔들리지 않도록 설계되었습니다.

DoLAB YDQ VISUAL
OVERVIEW

이 솔루션이 필요한 이유

많은 조직이 데이터를 충분히 갖고 있습니다. 그러나 같은 지표가 부서마다 다르게 집계되고, 분석과 AI 결과의 신뢰가 흔들리는 일이 반복됩니다. 누락 · 이상치 · 참조 무결성 같은 기본적인 오류조차 운영 시점이 한참 지난 뒤에야 드러나는 경우가 많습니다.

품질 기준이 흩어진 코드와 담당자의 머릿속에 머무르는 한, 인계와 확장은 매번 어렵습니다. DoLAB YDQ 는 이 흩어진 검증 로직을 운영 자산으로 통합합니다. 도메인 · 테이블 · 컬럼 단위 규칙을 등록 · 재사용하고, 데이터셋별 품질 점수와 시계열 추이로 회귀와 악화를 정량적으로 추적합니다.

도입 후에는 오류가 운영 시점에 즉시 발견되고, 분석과 AI 의 입력 신뢰도가 높아집니다. 규칙과 지표가 자산으로 누적되어 담당자 의존도가 줄어들고, 데이터 정의를 두고 반복되던 합의 비용도 함께 감소합니다.

CORE FEATURES

주요 기능

규칙 기반 검증 · 점수화

  • ·누락 · 중복 · 이상치 · 참조 무결성
  • ·도메인 · 테이블 · 컬럼 단위 규칙
  • ·데이터셋별 정량 품질 점수

파이프라인 통합

  • ·운영 파이프라인에 검사 단계 내장
  • ·알림 · 이력 · 재실행 자동화
  • ·시계열 추이로 회귀 감지

학습 데이터 검증

  • ·분포 변화 · 결측 패턴 사전 진단
  • ·이상 샘플 자동 검출
  • ·모델 품질 사전 보호

운영 리포트 · 대시보드

  • ·데이터셋 · 도메인별 지표 대시보드
  • ·정기 리포트 자동 발송
  • ·이해관계자 맞춤 뷰
PROCESS

도입 프로세스

  1. STEP 1

    진단

    • ·샘플 데이터셋 기반 현 상태 점검
    • ·핵심 오류 유형 파악
    • ·도입 효과 도출
  2. STEP 2

    설계

    • ·도메인 규칙 · 점수 체계 정의
    • ·알림 정책 · 운영 흐름 설계
    • ·역할별 대시보드 구성
  3. STEP 3

    적용

    • ·운영 파이프라인 통합
    • ·대시보드 · 리포트 구축
    • ·초기 검증 가동
  4. STEP 4

    운영

    • ·품질 지표 추적 · 규칙 진화
    • ·개선 사이클 정착
    • ·조직 표준 확장
DATA QUALITY DIAGNOSIS

데이터 품질, 어디서부터 점검할까요?

샘플 데이터셋 기반 진단으로 현재 상태와 도입 효과를 함께 확인할 수 있습니다.

품질 진단 신청DoLAB YDM 보기