1. 데이터 정합성의 정의
데이터 정합성은 저장된 데이터가 예상된 규칙, 형식, 관계를 일관되게 따르며, 원래의 의미와 목적을 정확히 유지하고 있는 상태입니다.
이는 데이터의 정확성, 일관성, 유효성, 신뢰성을 포함합니다.
2. 정합성의 유형
| 유형 | 설명 |
|---|---|
| 개체 정합성 (Entity Integrity) | 기본키(PK)는 반드시 존재하고, 중복되지 않으며 NULL이 아님 |
| 참조 정합성 (Referential Integrity) | 외래키(FK)는 참조 대상 테이블의 기본키와 일치하거나 NULL이어야 함 |
| 도메인 정합성 (Domain Integrity) | 컬럼 값은 정의된 데이터 타입, 길이, 형식, 제약조건을 따라야 함 |
| 논리적 정합성 (Logical Integrity) | 데이터 간 의미상 논리적 모순이 없어야 함 (예: 입사일 < 퇴사일) |
| 비즈니스 정합성 (Business Rule Integrity) | 비즈니스 규칙에 부합해야 함 (예: 나이는 0 이상 120 이하) |
3. 데이터 정합성 확보 기법
1) 제약조건 설정 (Constraints)
- PK, FK, UNIQUE, NOT NULL, CHECK
- DBMS 수준에서 강제 적용 가능
2) 트랜잭션 관리
- ACID(Atomicity, Consistency, Isolation, Durability) 보장
- 롤백/커밋을 통한 일관성 유지
3) 데이터 정제 및 검증
- 입력값 유효성 검사 (Validation)
- 중복 제거 및 포맷 통일
4) ETL/데이터 통합 시 품질 규칙 적용
- 매핑 표준화, 오류값 처리, 유사 레코드 병합 등
5) 로그 및 변경 이력 관리
- 변경 감사(Audit Trail)
- 이전 값 추적 가능
4. 데이터 정합성 저해 원인
- 시스템 간 동기화 실패
- 데이터 이관/통합 시 매핑 오류
- 사용자 수동 입력 오류
- 비정상적인 트랜잭션 종료
- 프로그램 로직 오류
5. 정합성 관리 체계
| 구분 | 내용 |
|---|---|
| 기술적 측면 | DBMS 제약조건, 트리거, 정합성 검사 스크립트 |
| 관리적 측면 | 데이터 표준화, 품질관리 프로세스, 권한관리 |
| 운영적 측면 | 데이터 변경 승인절차, 로그 모니터링, 백업 정책 |
6. 사례 및 중요성
- 금융권: 계좌번호와 사용자 정보 불일치 시 금융 사고 위험
- 의료정보: 환자 ID 중복 시 진료 오류
- 공공기관: 주민정보 정합성 부족 시 행정 서비스 오류
정합성은 단순한 기술 이슈가 아니라, 비즈니스 신뢰성과 직접적으로 연결되며, AI/빅데이터 분석의 정확도에도 중대한 영향을 미칩니다.
7. 결론
데이터 정합성은 데이터 기반 의사결정과 시스템 안정성의 필수 전제 조건입니다.
효율적인 정합성 관리를 위해서는 기술적 제약뿐 아니라, 표준화·프로세스·조직적 거버넌스의 통합적 접근이 필요합니다.
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