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data-quality-framework

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데이터 품질 차원(정확성, 완전성, 적시성, 일관성 등)별 검증 규칙 설계와 Great Expectations, dbt tests 등의 도구 활용 가이드. '데이터 품질', '검증 규칙', 'Great Expectations', 'dbt test', '데이터 프로파일링', '이상 탐지', '데이터 계약' 등 데이터 품질 관리 시 이 스킬을 사용한다. data-quality-manager의 품질 검증 역량을 강화한다. 단, 파이프라인 스케줄링이나 전체 아키텍처 설계는 이 스킬의 범위가 아니다.

ko/27-data-pipeline/.claude/skills/data-quality-framework/skill.md

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1,326
Repository last updated
Mar 22, 2026
License
Apache-2.0

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# Data Quality Framework — 데이터 품질 프레임워크 가이드

데이터 품질을 체계적으로 정의, 측정, 모니터링하는 프레임워크.

## 데이터 품질 6차원

| 차원 | 정의 | 측정 방법 | 임계값 예시 |
|------|------|----------|-----------|
| **정확성** (Accuracy) | 현실을 올바르게 반영 | 소스 대조, 비즈니스 규칙 검증 | 정확도 > 99.9% |
| **완전성** (Completeness) | 필수 데이터 존재 | NULL 비율, 필수 필드 충족 | NULL < 1% |
| **적시성** (Timeliness) | 기대 시간 내 도착 | 지연시간, 데이터 신선도 | 지연 < 30분 |
| **일관성** (Consistency) | 시스템 간 일치 | 교차 검증, 참조 무결성 | 불일치 = 0 |
| **유일성** (Uniqueness) | 중복 없음 | 중복 행/키 비율 | 중복 = 0% |
| **유효성** (Validity) | 포맷/범위 준수 | 정규식, 범위 체크 | 유효율 > 99% |
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