답변
조직 간 데이터 거버넌스에서 고객 데이터 품질 문제를 발견하면 전부 한꺼번에 고치려 하지 말고 우선순위부터 정하셔야 합니다. 고객 데이터 품질 문제를 발견하시면 수정 우선순위는 "얼마나 많은 의사결정에 이 데이터가 쓰이는가"와 "문제가 얼마나 널리 퍼져 있는가" 두 축으로 정하시면 됩니다. 핵심 KPI 계산에 직접 쓰이는 필드(전환값, 고객 세그먼트 분류)의 오류는 즉시 수정 대상이고, 참고용 부가 필드의 오류는 다음 정기 정비 때 처리하셔도 괜찮습니다. 눈에 보이는 데이터만 고치고 넘어가면 같은 문제가 반복됩니다. 오류가 어느 단계(수집 시점의 태그 설정, 시스템 간 연동, 수동 입력)에서 발생했는지 원인을 먼저 찾아 그 단계를 고치셔야 하고, 과거 데이터를 소급 정정할지는 오류의 영향 범위(어느 기간, 어느 리포트에 반영됐는지)를 먼저 파악한 뒤 결정하시면 됩니다. 조직 간 데이터 거버넌스에서 가장 흔한 마찰은 같은 이름의 지표를 부서마다 다르게 정의해서 쓰는 것이라, 지표 정의·집계 기준·소유 부서를 데이터 사전 한 곳에 등록해두는 것이 표준적인 해법입니다. 조직 간 데이터 거버넌스라면 이번에 발견한 오류가 핵심 지표 계산에 직접 쓰이는지부터 확인해서 수정 순서를 정하시길 권합니다.