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데이터 품질을 진단하고 개선하는
홍익인간 DQ -
실제 데이터를 AI 기반으로 분석해 오류 탐지와 원인 분석을 자동화하고,
데이터 활용과 AI 서비스의 기반이 되는 고품질 데이터를 지속적으로 확보합니다.
단순 진단을 넘어 품질 운영 체계를 구축합니다
AI 기반 진단과 체계적인 관리로 신뢰할 수 있는 데이터 품질을 지속적으로 유지합니다.-
AI 기반 품질 진단 자동화 검증 규칙 추천 및 진단 자동화
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오류 탐지 및 원인 분석 오류 원인 분석 및 개선 지원
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품질 운영 체계 구축 진단부터 개선까지 전 과정 표준화
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AI 활용 기반 마련 AI 활용을 위한 고품질 데이터 확보
서비스 특징
- AI 기반 품질 진단 자동화
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AI가 데이터 특성을 분석하여 검증 규칙을 추천하고,
품질 진단 업무를 자동화합니다.
- 메타데이터 기반 품질 분석
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표준데이터, 논리모델, 공통코드 등 메타데이터 정보를 활용하여
데이터 구조와 값의 품질을 더욱 정밀하게 진단합니다.
- 정형·비정형 규칙 통합 관리
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기본 검증 규칙뿐만 아니라 업무 로직(SQL) 기반의 사용자 정의 규칙까지
통합 관리하여 다양한 품질 기준을 적용할 수 있습니다.
- 오류 원인 분석 및 개선 관리
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오류 탐지에 그치지 않고 원인 분석, 개선 계획 수립, 조치 결과 관리까지
품질 개선 전 과정을 지원합니다.
- 지속적인 품질 운영 체계 지원
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주기적인 품질 측정, 자동 스케줄링, 실시간 모니터링, 품질 수준 평가를 통해
지속적인 품질 운영 환경을 제공합니다.
데이터 특성을 학습해 최적의 검증 규칙을 추천합니다
AI가 데이터 구조와 특성을 분석하여최적의 검증 규칙을 추천하고 진단 규칙 업무를 자동화합니다.
진단부터 개선까지, 데이터 품질 운영의 전 과정을 지원합니다
데이터 오류를 탐지하는 데서 끝나지 않고,원인 분석과 개선 활동까지 체계적으로 관리합니다.
데이터 품질을 넘어 데이터 활용 경쟁력을 확보합니다
AI 기반 품질 진단과 체계적인 운영으로 신뢰할 수 있는 데이터를 확보하고,데이터 분석과 AI 활용의 기반을 구축합니다.
구성도
지원사양
홍익인간 DQ는 위세아이텍 엔진을 사용하고 있습니다.
- 권장사양
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- CPU : 4Core 이상
- Memory : 8GB 이상
- Storage(Hli) : AP 서버(Portal, Collector) 50GB 이상 / DB 서버(Repository) 500GB 이상
- 시스템 운영환경
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- OS : Windows(NT), Unix 계열 지원
- WAS : Tomcat 8, WebLogic 10 이상, JEUS 지원
- JRE : 1.8
- RDBMS : Oracle 11g 이상, Tibero 6.0 이상, PostgreSQL, MariaDB
자주하는 질문
Q.
AI 기반 데이터 품질 자동화는 어떤 방식으로 동작하나요?
A.
룰 기반, 유사도 분석, 머신러닝(ML) 기반으로 검증 규칙 후보를 추출하고 추천하여 품질 진단을 지원합니다.
Q.
기존 시스템과 연동하여 사용할 수 있나요?
A.
운영 환경에 따라 다양한 시스템과 연동 가능하며, 고객 환경에 맞춰 커스터마이징하여 구축할 수 있습니다.
Q.
어떤 유형의 데이터 오류를 탐지할 수 있나요?
A.
테이블 관계 및 중복 분석, 컬럼별 코드·문자열·날짜 형식·범위 검증 등 프로파일링과 업무 규칙(SQL) 기반 진단을 수행합니다.
Q.
오류 발생 후 개선 과정도 관리할 수 있나요?
A.
오류 유형과 발생 현황을 관리할 수 있으며, 개선 결과 및 조치 이력까지 함께 관리할 수 있습니다.
Q.
진단 결과는 어떻게 확인할 수 있나요?
A.
품질 지표, 중요 정보 항목, 진단 대상 등 다양한 기준으로 차트 및 리포트를 통해 확인할 수 있습니다.
Q.
홍익인간 Meta와 홍익인간 DQ는 어떤 차이가 있나요?
A.
홍익인간 Meta는 데이터 표준, 모델, 구조 등 메타데이터를 관리하여 데이터 구조 품질을 향상시키는 솔루션이며, 홍익인간 DQ는 실제 데이터를 진단하고 검증하여 데이터 품질을 향상시키는 솔루션입니다.
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