데이터 거버넌스 체계 수립 및 표준화
데이터 인텔리전트 플랫폼(Databricks Lakehouse) 구축 사업에서 거버넌스·표준화 담당. MSA 모듈별로 흩어진 물류 데이터의 집계 기준·용어·코드를 하나로 정리하고, 관리체계·표준·품질·구조·흐름·보안 6개 영역의 거버넌스 수립.
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과제
MSA 모듈별 데이터 사일로, 표준화되지 않은 집계 기준·용어·코드, 관리체계 부재로 인한 낮은 데이터 신뢰도
수행 내용
- 현황 진단으로 10대 시사점 도출
- 데이터 오너십·R&R, 표준 사전·명명규칙, CTQ·DQI 품질 기준, 영역별 관리 지침 수립
- 비즈니스 메타(비즈니스 용어, 지표, 디멘션 등) 도출
- 플랫폼 거버넌스 기능 요구사항 정의, 시스템화까지 지원
기대 성과
- 데이터 표준 준수율 100% 확보, 표준 사전·명명규칙을 신규 플랫폼에 적용
- 물동량(M/T)·선적일 기준으로 전사 집계 기준을 단일화해 부서 간 수치 불일치 해소
- 핵심 품질항목 12개 KPI 모니터링과 메타데이터 등록으로 Text2SQL 등 AI 활용 기반 마련