이 문건의 핵심 사항을 간단히 정리해 주십시오.
입력된 데이터의 신뢰성 및 정확성 검증절차를 거치지 않고 그대로 자료를 이용하여 실제 결과와 차이가 나는 경우가 발생하는 것으로 기관 자체적으로 데이터에 대한 검증 체계가 부재한 것이 주요 원인이라고 볼 수 있다. 관련 시스템의 자료를 대상으로 재확인 절차를 수행하거나 관련된 다른 시스템의 자료를 검토함으로써 그 데이터의 오류를 확인할 수 있다. 그러나 궁극적으로 지속적인 데이터 품질관리(Data Quality Management) 활동을 통하여 이러한 문제점을 해결할 수 있으나 아직까지는 인식 부족 등의 이유로 부진한 상태이다. 지난 2008년 한국데이터베이스진흥센터에서 국내 200개 조직(50개 공공기관, 150개 일반기업)을 대상으로 국내 데이터 품질관리 성숙 수준을 조사한 바에 따르면 전체 5단계 중 0.8단계로 1단계가 도입 단계인데 이는 데이터 품질관리에 있어 가장 기초적인 단계에도 이르지 못한 수준을 의미한다. 한편 대한주택보증은 체계적인 데이터 관리를 위한 데이터 품질관리를 수행하고 있으며, 특허청은 ｢특허청 데이터 품질관리 규정(2009. 11. 13)｣을 만들어 시행하고 있는 중이다.
데이터는 신뢰성과 정확성의 검증절차를 거쳐야만 정확한 예측이 가능하다. 따라서 데이터는 지속적인 데이터 품질관리가 이루어져야 하는데, 우리나라의 경우 아직 가장 초보적인 단계에도 이르지 못한 것으로 파악됐다.