코리아크레딧뷰로(KCB)는 2005년 출범 후 증가할 데이터 관리를 위해 표준 개발에 나섰다. 대표적으로 관련 조직구성, 수집·검증 시스템 구축, 비즈니스 관점의 컨설팅 수행 및 적재 프로세스 개선 등의 사업이 있다. 데이터가 안정화됐다고 판단한 2008년 데이터 품질관리 컨설팅을 수행했다. 이 활동을 통해 금융회사에서 등록한 대량 신용정보를 기반으로 정확성·안정성·적시성 등을 만족하는 데이터 관리 체계를 구축했다.
기관은 또 정확한 요건에 따라 데이터를 수집하고, 표준화된 방법에 따라 데이터를 정제·가공해 적시에 필요한 데이터서비스를 제공하기 위한 방안을 모색했다. 전담조직을 구성하고, 금융회사로부터 수집한 데이터 품질을 측정·분석하고 그에 따른 오류교정 작업을 실시했다. 이 같은 노력에도 종합적인 품질관리체계를 확보하는 데는 한계가 있었다. 단순·반복적인 데이터 오류 교정은 일시적이고 단편적이며 장기적인 데이터품질 경쟁력을 확보하는 데 한계가 있어서다.
프로세스 개선을 위한 종합적인 품질관리 체계를 구축했다. 데이터품질 관리원칙을 수립하고 규정 및 세부절차를 마련했다. 전담조직 구성 및 조직 내 역할을 정의했다. 데이터품질관리시스템 구축 및 품질활동 결과 분석과 개선활동을 추진했다. 수집한 데이터의 사전·사후 검증체계를 확립했으며, IT관점에서 데이터 검증 규칙과 비즈니스 관점에서의 복합적인 데이터 검증기법을 개발했다. 금융회사별로 다양하게 수집한 데이터에 대해 오류·정보·민원지수로 구분해 품질지수를 측정했다. 데이터의 원천인 금융회사들과 데이터 이슈 공유 및 데이터 오류 개선을 위한 피드백 체계를 강화에도 나섰다. 금융회사별로 상이하고 형식이 다른 개인 주소·전화번호·직장명 등 정보를 하나의 체계로 표준화해 관리하기 위해서다.
KCB는 정의한 데이터 품질관리 프로세스 기반으로 데이터품질관리시스템인 IDQMS를 운영하고 있다. 시스템은 품질관리, 메타관리, 공정관리 등 3가지 기능으로 구성돼 있다. IDQMS 기반으로 데이터 품질 계량화, 메타데이터 표준화, 데이터 관리기반을 마련할 수 있었다.
