데이터 정확도란 무엇인가요?

데이터 정확성은 데이터가 실제 가치를 얼마나 정확하게 반영하는지를 나타냅니다. 정확한 데이터는 정확하고 정밀하며 오류가 없습니다.
 

데이터 정확성은 데이터 완전성, 일관성, 적시성, 고유성, 유효성 및 기타 지표와 함께 데이터 품질의 핵심 차원입니다. 따라서 데이터 정확성을 달성하는 것은 데이터 품질 관리에서 중요한 측면입니다. 조직의 데이터를 모든 품질 차원에서 최적화하기 위한 관행의 모음입니다.

데이터 정확성을 유지보수하려면 오류 식별 및 수정, 데이터 유효성 검사 규칙 적용, 강력한 데이터 거버넌스를 구현해야 합니다. 데이터 수집, 소유권, 스토리지, 처리 및 사용에 대한 명확한 정책, 기준 및 절차는 모두 데이터 정확성을 유지보수하는 데 기여합니다.

데이터가 정확하면 데이터 기반 의사 결정을 위한 안정적인 파운데이션이 제공됩니다. 이는 머신 러닝 모델을 구동하거나 마케팅 캠페인을 안내하는 데 유용합니다. 반면 데이터가 정확하지 않으면 잘못된 비즈니스 결정, 고객 만족도 저하, 운영 효율성 저하 및 재정적 손실로 이어질 수 있습니다.

데이터 정확성은 항상 중요했지만 오늘날의 데이터 기반 비즈니스 환경에서는 데이터 정확성을 달성하는 것이 필수가 되었습니다. 정확한 데이터는 모든 결과의 신뢰성과 안정성을 보장하여 다음과 같은 여러 가지 이점을 제공합니다.

• 운영 효율성
• 규정 준수
• 고품질 AI 아웃풋
• 고객 만족

정확한 데이터는 조직이 사실에 기반을 둔 정보에 입각한 의사 결정을 내리는 데 도움이 됩니다. 신뢰할 수 있고 안정적인 데이터를 사용하면 비즈니스 의사 결정 및 계획이 효과적일 가능성이 높아지고 핵심 성과 지표(KPI)에 부합할 가능성이 높아집니다. 반면 나쁜 데이터는 의사 결정의 신뢰성을 훼손하며 운영에 부정적인 영향을 미칠 수 있습니다.

조직은 부정확하고 불완전한 데이터로 인해 다양한 산업 규정 및 표준을 준수하지 않을 위험에 처할 수 있습니다. 예를 들어 금융 서비스의 경우 사베인스-옥슬리법 및 바젤 III와 같은 규정에 따라 조직은 재무 데이터의 정확성과 무결성을 보장해야 합니다. 규정을 준수하지 않을 경우 상당한 벌금, 감사 감시 강화, 평판 손상 등의 결과가 초래될 수 있습니다.

불량한 데이터 품질(데이터 부정확성 포함)은 AI 모델과 학습 데이터를 설명하는 데 자주 사용되는 "쓰레기가 들어가면 쓰레기가 나온다"라는 유명한 말의 "쓰레기" 부분입니다. 나쁜 데이터는 AI 알고리즘과 모델의 아웃풋에 결함을 일으켜 AI 시스템의 효율성을 떨어뜨리고 사용자와 이해관계자의 신뢰를 떨어뜨려 향후 이니셔티브에 걸림돌이 될 수 있습니다.

데이터 정확성의 중요성은 의료, 금융 서비스 및 제조와 같은 산업에서 두드러집니다. 이러한 분야 내에서 오래된 정보나 데이터 불일치는 환자 안전을 위협하거나 금융 불안정을 초래할 수 있으며, 품질이 낮은 제품 생산으로 이어질 수 있습니다. 이러한 결과는 재정적 손실이나 브랜드 명성 손상 등 추가적인 문제를 유발할 수 있습니다.

데이터 정확성과 데이터 무결성은 서로 다른 개념이지만 관련이 있는 데이터 관리 개념입니다. 두 가지 모두 조직이 의사 결정, 계획 및 비즈니스 운영에 활용할 수 있는 고품질 데이터를 선별하는 데 중요한 역할을 합니다.

데이터 무결성 개념은 데이터의 정확성, 완전성 및 일관성을 데이터 라이프사이클 전반에 걸쳐 유지보수하는 데 중점을 둡니다. 이는 데이터가 시스템 간에 전송되거나 다양한 목적으로 조작될 때에도 적용됩니다. 이는 일반적으로 오류 탐지 및 수정 기술을 통해 달성됩니다.

데이터 정확성은 데이터 무결성의 핵심 요소로, 개별 데이터 포인트가 정확하고 설명하려는 실제 개체를 나타내는지 확인하는 데 도움이 됩니다.

데이터가 부정확해지는 데에는 여러 가지 이유가 있습니다. 가장 일반적인 원인은 다음과 같습니다.

• 인적 오류: 데이터 입력과 같은 수동 프로세스 중에 발생하는 인적 오류(오타, 잘못된 데이터 배치 또는 잘못된 값)는 데이터 부정확성의 주요 원인입니다.
  
  
• 시스템 오류: 잘못 설계되거나 유지 관리되지 않은 데이터베이스, 버그, 오래된 소프트웨어 또는 기타 시스템 가동 중단 시간의 원인은 모두 데이터의 안정성에 영향을 미칠 수 있습니다.
  
  
• 오래된 정보: 적시성은 데이터가 분석이나 의사 결정 목적에 적합한지 확인하는 데 도움이 됩니다. 오래된 정보는 잘못된 결론으로 이어질 수 있습니다.
  
  
• 중복 기록: 중복 데이터 입력(또는 중복 기록)은 특정 데이터 포인트 또는 트렌드를 과대평가하여 분석을 왜곡할 수 있습니다.
  
  
• 불완전한 데이터: 불완전한 데이터 세트에는 필요한 모든 기록이 포함되어 있지 않을 수 있으며, 분석 품질에 영향을 미치는 Missing Values나 격차가 있을 수 있습니다.
  
  
• 일관되지 않은 데이터: 서로 다른 데이터 세트 또는 시스템에서 사일로화되거나 호환되지 않는 데이터 값은 부정확한 데이터(예: 일관되지 않은 날짜 형식)의 원인이 될 수 있습니다.
  
  
• 편향된 데이터: 역사적, 사회적 편향이 포함된 데이터는 정확한 결과와 성과를 산출하는 데 방해가 됩니다.
  
  
• 불량한 데이터 수집: 데이터 품질 문제는 데이터 수집 단계에서 발생할 수 있으며, 이는 수집 방법이 편향되거나 일관되지 않을 때, 수집 툴이 고장 나거나 데이터 소스의 품질이 낮을 때 발생할 수 있습니다.

데이터 품질 지표(정확성, 완전성, 일관성, 적시성, 고유성 또는 유효성)을 측정하는 것은 주요 데이터 품질 관리 관행입니다. 측정하지 않으면 개선 영역을 식별하기가 어렵습니다. 데이터 정확성을 정기적으로 모니터링하면 조직에서 변경 사항을 탐지하고 부정확성이 비즈니스에 영향을 미치기 전에 적절한 조치를 할 수 있습니다.

데이터 정확성을 위해 측정에는 데이터의 올바름 또는 데이터에 오류가 없는 정도와 실제 개체를 얼마나 잘 나타내는지 평가하는 작업이 포함됩니다. 측정은 데이터 유효성 검사, 검증 및 알려진 '신뢰할 수 있는 소스'와의 비교 등 다양한 방법을 통해 이루어집니다.

조직이 정확한 데이터를 보장하고 유지하는 데 도움이 되는 몇 가지 방법과 프로세스는 다음과 같습니다.

• 데이터 감사
• 데이터 정제
• 데이터 프로파일링
• 데이터 유효성 검사
• 데이터 통합
• 데이터 관측성
• 데이터 거버넌스

정기적인 데이터 감사는 기업이 데이터 환경을 파악, 분석, 분류, 모니터링 및 시각화하는 데 도움이 됩니다. 이 프로세스를 통해 잠재적인 위험, 불일치 또는 부정확성을 발견할 수 있습니다.

데이터 정제는 데이터 정리 또는 데이터 스크러빙이라고도 하며, 원시 데이터 세트에서 오류를 식별하고 수정하는 프로세스입니다. 데이터 정제 기술에는 표준화, 중복 제거 및 유효성 검사가 포함됩니다. 이 프로세스는 일반적으로 데이터 평가(데이터 프로파일링)로 시작됩니다.

데이터 고고학이라고도 불리는 데이터 프로파일링은 조직이 데이터 품질을 더 잘 이해하는 데 도움이 됩니다. 이 프로세스에서는 다양한 방법을 사용하여 데이터를 검토하고 요약한 다음 데이터 품질 표준에 따라 상태를 평가합니다. 데이터 프로파일링은 특히 빅데이터에 유용합니다.

데이터 유효성 검사에는 데이터를 사용하기 전에 데이터의 정확성과 품질을 확인하는 작업이 포함됩니다. 데이터 검증 프로세스에는 오류, 불일치 및 데이터 무결성 문제 확인이 포함될 수 있습니다.

데이터 통합 프로세스는 다양한 출처에서 수집된 데이터를 결합하고 일관성 있게 조정하여 조직이 데이터 사일로와 불일치와 관련된 문제를 해결하는 데 도움을 줍니다. 자동화를 활용하여 프로세스를 효율화하는 다양한 데이터 통합 툴이 제공됩니다.

데이터 관측성은 조직이 데이터 에코시스템 전반에서 데이터의 상황과 상태를 이해하는 데 도움이 됩니다. 여기에는 거의 실시간으로 데이터 문제를 식별, 문제 해결 및 해결하기 위한 기존 모니터링을 넘어서는 활동이 포함됩니다.

데이터 거버넌스는 강력한 데이터 관리와 강력한 엔드투엔드 데이터 관리 프로세스를 지원하는 프레임워크를 생성하여 데이터 정확성을 보장하는 데 도움이 될 수 있습니다.