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올해 초 초등(일반)학교 교사 임용시험에서 최종합격자들의 운명이 뒤바뀔 뻔한 충격적인 사건이 발생했다. 해당 교육청에서 최종합격자를 발표하자 불합격한 응시생은 자신의 성적 확인을 요구했고, 교육청 조사 결과 성적 입력에 오류가 있었음이 밝혀졌다. 성적 입력을 담당한 직원의 실수로 채점번호와 시험실을 역순으로 기재한 것이 사고 원인이었다. 이 때문에 응시인원 450명 중 152명의 성적이 잘못 입력됐다. 결국 최종합격자 315명 중 각각 10명의 합격자와 불합격자가 성적 입력 오류로 당락이 뒤바뀌는 웃지 못할 소동이 벌어졌다. 해당 교육청은 정밀감사를 실시하고 교원임용시험 채점 시스템에 문제가 없는지 점검하는 등 사태 수습에 발벗고 나섰지만 '갈팡질팡 행정''신뢰도 추락'이라는 꼬리표를 쉽게 떼지 못할 것으로 보인다.
현대 조직은 데이터 생산과 소비가 넘쳐나는 시대를 맞고 있다. 한정된 자원 때문에 데이터베이스(DB)의 통합과 폐기를 항상 고민하고 DB 간 공유 기회를 찾고자 노력하고 있다. 하지만 앞선 사례와 같이 데이터 입력이 잘못돼 오류가 발생하거나 관리가 잘못돼 품질이 보장되지 않으면 엄청난 비용을 지불하고도 비즈니스 기회를 놓치게 된다. 정보 시스템에 탑재된 데이터에 대한 의존도가 너무 높다 보니 데이터 품질로 인해 발생하는 사고의 파괴력은 상상도 못할 정도다. 앞서 언급한 교사 임용시험 합격자 오류가 대표적인 사례다.
많은 사람들이 컴퓨터가 처리하는 것이라면 당연히 정확할 것이라 생각하고 데이터 품질 문제를 심각하게 생각하지 않는다. 하지만 데이터 처리 과정을 거치는 동안 데이터 오류가 나타날 가능성은 무궁무진하다는 점에서 데이터 품질관리의 필요성은 아무리 강조해도 지나치지 않다.
이제 데이터 품질관리는 조직의 임무 수행을 성공적으로 이끌기 위한 필수 요소이며, 데이터가 관심 공동체에서 요구되는 품질 특성을 만족시키기 위한 일련의 규율과 절차다. 경제협력개발기구(OECD)는 이미 한 국가의 자본 측정을 위한 자산으로 DB를 구분, 별도로 측정하고 있다. 자산으로서의 DB는 품질관리를 통해 가치를 더욱 높일 수 있으며 고품질 데이터는 효율적이고 신속ㆍ정확한 의사결정을 도와준다.
현대 조직은 데이터 품질관리 체계를 조직하고 적절한 인력을 할당해 데이터 품질관리 활동을 끊임없이 펼쳐야 한다. 데이터 품질관리 활동은 오류 데이터로 인한 잠재적 손실과 사고를 방지해 성공적 비즈니스를 위한 공든 탑을 쌓는 첫걸음이다.
