최근 빅 데이터의 출현 이후 데이터의 양이 많아지면서 데이터 분석의 중요성은 점점 증가하고 있다. 많은 사람들이 수집되는 데이터로부터 과거와 현재의 검증 뿐 아니라 점차 미래에 대한 예측까지 원하고 있다. 그로인해 축적된 다량의 데이터를 분석하고 활용하는 산업분야도 늘어나고 있다. 그러나 많은 양의 데이터가 정확한 결과 도출을 장담한다고 할 수 없다. 원천데이터의 품질이 저 품질 데이터라면 그 결과 또한 보장할 수 없다. 그래서 현재 많은 분야에서 데이터 품질의 중요성에 대해 강조하고 있다.
그러나 각 산업분야의 특성과 가치관이 다름에 따라 품질관리의 기준도 다를 수 있다. 기존에 여러 연구에서 데이터 품질관리에 대해 정리하였지만 각 분야에 맞는 기준을 연구하는데 있어서는 미비한 실정이다. 현재 빅 데이터는 거의 모든 산업분야에 사용되고 있기 때문에 각 분야의 세부적인 특성을 고려하여 기존의 데이터 품질관리 품질기준을 기반으로 적절하게 사용하는 것이 바람직하다.
그래서 본 논문에서는 기존의 데이터 품질기준을 조사 한 후 사례를 통해 UX디자인 프로세스를 파악하고 적절한 데이터 품질 기준을 제안함으로써 UX디자인 분야의 데이터 품질향상에 기여하고자 한다.