1 인증 개요

1.1 배경 및 목적

데이터는 디지털 전환 시대의 핵심 자산이며, 그 중요성은 지속적으로 확대되고 있다. 고품질의 데이터는 정확한 의사결정을 지원하고 새로운 비즈니스 기회를 창출하며, 조직의 경쟁력을 높이는 필수 요소다. 정부 역시 빅데이터 플랫폼 및 센터 구축 사업을 추진해 데이터 수집·분석·유통 기반을 마련하고, 데이터 산업 경쟁력을 강화하고자 하고 있다.

그러나 많은 기관과 기업은 데이터 품질 관리의 중요성, 구체적인 관리 방법, 체계적인 품질 개선 프로세스에 대한 인식이 부족한 실정이다. 이로 인해 데이터 품질 저하, 신뢰할 수 있는 데이터 확보 실패 등 다양한 문제가 발생있다.

한국전자통신연구원의 「국내 AI 관련 기업부설연구소의 현황과 애로사항 분석」에 따르면 국내 AI 분야 기업의 주요 성공 요소 중 하나는 데이터 품질 향상이며, 기업부설 연구소의 44.6%가 데이터 품질 문제를 경험한 것으로 나타났다. 품질이 낮은 데이터는 AI 학습, 고객 분석, 프로세스 최적화 등 다양한 활용 영역에서 성능 저하를 초래하며, 데이터 산업 전반의 성장에도 부정적 영향을 미친다. 이는 데이터 품질 향상이 곧 국내 데이터 산업 경쟁력 강화와 디지털 전환 대응의 핵심 과제임을 보여준다.

이러한 배경 속에서 2022년 4월 「데이터 산업진흥 및 이용촉진에 관한 기본법(데이터산업법)」이 발효되었고, 이어 2023년 7월 DQ인증(데이터 품질인증) 제도가 도입되었다. DQ인증은 데이터산업법에 의거하여 기업과 기관이 보유한 데이터의 품질을 객관적으로 평가해 인증하는 제도이며, 데이터의 품질 완성도 향상과 데이터 가치 극대화, 나아가 데이터 유통 활성화와 산업 성장 촉진을 목표로 한다.

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