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품질/검증 · Solution CBSC

CodeScore 품질/검증

품질 점수 산정 / 관리. CODEBAILEY 품질/검증 카테고리의 핵심 솔루션으로, 엔터프라이즈 환경에서 검증된 안정성과 성능을 제공합니다.

CBSC
Solution Code
99.9%
시스템 가용성
2주
POC 기간
24 / 7
기술 지원
Product Preview

실제 콘솔 화면 미리보기

CodeScore 콘솔에서 분산된 데이터 자산을 한눈에 모니터링하고, 파이프라인을 실시간으로 운영합니다.

데모 요청
https://app.codebailey.com/score/workspace/prod/dashboard
Quality Scorecard · Overview
● Recomputed hourly
Org Score
A− ↑2
Avg Score
88.4
Graded Assets
6,042
Below SLA
214
Dimension Weights · weighted composite
Completeness 30 + Accuracy 25 + Consistency 20 + Timeliness 15 + Validity 10
Score Activity
13:00:04score.compute · 6,042 assets gradedOK
13:00:01grade.up · finance_mart B+ → A−OK
12:00:12grade.down · weblog B → C+WARN
12:00:08sla.breach · staging score 61 < 70FAIL
11:00:05weight.update · timeliness 15 → 18OK
Score Distribution · by Grade
▦ 6,042 assets
▦ histogram:score bucket:10 domain:all median 89 · p10 64
All Grades A (1,842) B (2,710) C (1,276) D / F (214)
Grade Band
Range
Assets
Share
band.A · excellent
90–100▰▰▰▰▰▰
1,842
30.5%
›
band.B · good
80–89▰▰▰▰▰▰▰▰
2,710
44.9%
›
band.C · fair
70–79▰▰▰▰
1,276
21.1%
›
band.D · poor
60–69▰
168
2.8%
›
band.F · failing
< 60▱
46
0.7%
›
band.ungraded
n/anew
—
0.0%
›
Score Breakdown · finance_mart
composite 91.2 · grade A−
Composite Calculation
Dimension
completenessw 0.30
accuracyw 0.25
consistencyw 0.20
Raw
99.4pass
88.0ok
93.1ok
Weighted
29.8
22.0
18.6
+ Time/Valid
timeliness 12.9w 0.15
validity 7.9w 0.10
Composite
91.2 · A−↑ from 88
Score Drivers · 기여도
+1.4completeness · null ratio improvedUP
+0.9timeliness · freshness lag reducedUP
-0.6accuracy · 2 reconciliation gapsDOWN
-1.1consistency · cross-source mismatchDOWN
How It Works

5단계 워크플로우

품질/검증 도메인의 전 주기를 자동화된 파이프라인으로 처리합니다.

STEP 01

Profile

컬럼별 통계 · 분포 · 패턴 자동 추출로 데이터 특성을 정량 파악합니다.

STEP 02

Define

Null · Unique · Range · Format 등 50+ 룰 라이브러리에서 검증 룰을 구성합니다.

STEP 03

Execute

정의된 룰셋과 ML 기반 이상 탐지로 데이터 품질을 자동 검증합니다.

STEP 04

Score

완전성 · 정확성 · 일관성 · 적시성 등 다차원 품질 지표를 종합 점수화합니다.

STEP 05

Remediate

자동 보정 룰로 정정 가능한 오류를 처리하고, 나머지는 워크플로우로 라우팅합니다.

Core Capabilities

8가지 핵심 기능

품질/검증 운영에 필요한 모든 기능을 단일 플랫폼에서 통합 제공합니다.

PR

Data Profiling

컬럼별 통계 · 분포 · NULL 비율 · 카디널리티 등을 자동 추출 및 시각화합니다.

RL

Rule Library

Not Null · Unique · Range · Format · Regex 등 50+ 검증 룰을 즉시 사용합니다.

DD

Drift Detection

스키마 변경과 데이터 분포 변화를 통계적으로 탐지하고 즉시 알림을 발송합니다.

AN

Anomaly Detect

ML 기반 이상값 탐지로 룰로 잡기 어려운 미세 패턴 이상을 발견합니다.

AC

Auto-Correct

오타 · 형식 · 단위 등 정정 가능한 오류를 자동 보정 룰로 즉시 수정합니다.

QS

Quality Score

완전성 · 정확성 · 일관성 · 적시성 등 다차원 지표를 종합해 점수화합니다.

TS

Test Suite

dbt test · Great Expectations 호환 단위/통합 테스트를 자동화합니다.

LI

Lineage Impact

품질 이슈의 다운스트림 영향도를 리니지 그래프로 즉시 파악합니다.

Differentiators

CodeScore만의 핵심 차별점

품질을 '통과 / 실패'가 아니라 다차원 가중 점수로 등급화하고, 자동 보정과 리니지 영향 분석까지 연결해 데이터를 '믿고 쓸 수 있게' 만드는 것이 CodeScore의 핵심입니다.

전체 솔루션

다차원
가중 점수화

완전성 · 정확성 등 차원별 가중치로 단일 등급(A–F)을 산출합니다.

  • 완전성 · 정확성 · 일관성 · 적시성 · 유효성
  • 도메인별 가중치 커스터마이징
  • 점수 기여도(Driver) 자동 분해
  • 등급 추세 · 분포 히스토그램

룰 & ML
이상 탐지

50+ 룰과 ML 이상 탐지를 결합해 명시 룰로 못 잡는 변화까지 포착합니다.

  • Null · Unique · Range · Format 50+ 룰
  • 스키마 · 분포 드리프트 통계 탐지
  • ML 기반 미세 이상값 발견
  • dbt test · Great Expectations 호환

자동 보정 &
영향 분석

정정 가능한 오류는 자동 처리하고, 이슈의 파급 범위를 즉시 보여줍니다.

  • 오타 · 형식 · 단위 자동 보정 룰
  • 리니지 기반 다운스트림 영향도
  • SLA 미달 시 워크플로우 라우팅
  • 품질 게이트로 ETL 파이프라인 연동
Developer Experience

API & SDK 예제 코드

REST · SDK · CLI — 개발자가 즉시 통합 가능한 형태로 API를 제공합니다.

# 품질 검증 실행
curl -X POST "https://api.codebailey.com/v1/score/checks/run" \
  -H "Authorization: Bearer $CBSC_TOKEN" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "dataset": "analytics.public.orders_fact",
    "rules": [
      { "type": "not_null", "columns": ["order_id", "customer_id"] },
      { "type": "unique", "columns": ["order_id"] },
      { "type": "range", "column": "amount", "min": 0 },
      { "type": "freshness", "max_lag_minutes": 30 }
    ]
  }'

# Response · 201 Created
{
  "run_id": "qr_2026051401",
  "score": 99.4,
  "failed": 12,
  "autofixed": 8
}
Use Cases

활용 사례

CodeScore이(가) 실제로 활용되는 대표적인 산업 시나리오.

CASE 01
데이터
플랫폼팀
일일 ETL의 품질 게이트로 통합해 다운스트림 보고서의 신뢰성을 보장합니다.
CASE 02
금융
· 결산
재무 데이터 · 계산 결과 · 외부 보고용 데이터의 정합성을 자동 검증합니다.
CASE 03
ML
/ AI팀
학습 데이터 · 피처 스토어의 품질을 지속 모니터링해 모델 드리프트를 사전 방지합니다.
Technical Specifications

기술 사양 명세서

성능 · 확장성 · API · 데이터 소스 · 보안 · 배포의 6개 영역으로 정리한 프로덕션 명세.

SPEC 01
Performance & SLA
평균 응답 시간 (p95)
< 200 ms
평균 응답 시간 (p99)
< 500 ms
최대 처리량
100,000 ops / s
가용성 SLA
99.99% (3-AZ)
RPO / RTO
< 1 hour / < 1 hour
SPEC 02
Scalability
최대 카탈로그 자산
10M+ assets
동시 사용자
5,000 concurrent
파이프라인 동시 실행
200+ parallel
스케일 모델
Horizontal · Stateless
멀티 테넌시
Workspace-level isolation
SPEC 03
APIs & Protocols
REST API
OpenAPI 3.1 · v1
GraphQL
Spec compliant · Subscriptions
SDKs
PythonJavaNode.jsGo
CLI
codebailey-cli (macOS · Linux · Win)
Event Streaming
Kafka · Webhooks · SSE
SPEC 04
Data Sources Supported
RDBMS
OraclePostgreSQLMySQLMSSQLDB2
Data Warehouse
SnowflakeBigQueryRedshiftDatabricks
Lake / Table Format
IcebergDelta LakeHudiParquet
Messaging
KafkaPulsarKinesisRabbitMQ
SaaS Connectors
142+ (Salesforce, HubSpot 등)
SPEC 05
Security & Compliance
저장 암호화
AES-256 · Envelope Encryption
전송 암호화
TLS 1.3 · mTLS 지원
접근 제어
RBAC + ABAC + Row/Col Policy
감사 로그
변조 불가 (Append-only)
규제 대응
개인정보보호법 · OWASP Top 10
SSO · IdP 연동
SAML 2.0 · OIDC · LDAP
SPEC 06
Deployment & Operations
배포 모델
SaaS · Self-hosted · Air-gapped
컨테이너 런타임
Docker · containerd
오케스트레이션
Kubernetes 1.27+
설치 방식
Helm Chart · Terraform Module
관측성
Prometheus · OpenTelemetry
기술 지원
24 / 7 (Enterprise)

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