데이터 정리란?

데이터 정리의 목표는 데이터가 정확하고 완전하고 일관되며 분석 또는 의사 결정에 사용할 수 있도록 하는 것입니다. 데이터 정리 프로세스는 중복, 결측값, 불일치, 구문 오류, 관련 없는 데이터 및 구조적 오류와 같은 데이터 품질 문제를 해결하는 데 효과적입니다

데이터 정리는 효과적인 데이터 관리의 핵심 구성 요소로, 라이프사이클의 모든 단계에서 데이터가 정확하고 안전하며 액세스 가능한 상태로 유지되도록 하는 데 도움이 됩니다.

'정제된' 고품질 데이터는 인공 지능(AI) 및 자동화 툴을 효과적으로 도입하는 데 필수적입니다. 조직에서 AI를 사용하여 데이터 정리 프로세스를 간소화할 수도 있습니다.

정리되고 잘 관리된 데이터를 보유한 조직은 신뢰할 수 있는 데이터 기반 의사 결정을 내리고 시장 변화에 신속하게 대응하며 워크플로 운영을 간소화할 수 있는 역량이 더 뛰어납니다.

데이터 정리는 데이터 변환의 필수적인 첫 단계이므로 데이터 과학의 필수 구성 요소입니다. 데이터 정리를 통해 데이터 품질을 개선하고, 데이터 변환을 통해 품질이 좋은 원시 데이터를 분석에 사용할 수 있는 형식으로 변환합니다.

데이터 변환을 통해 조직은 비즈니스 인텔리전스(BI), 데이터 웨어하우스 및 빅데이터 분석에서 데이터의 잠재력을 최대한 활용할 수 있습니다. 소스 데이터가 정리되지 않으면 이러한 툴 및 기술의 아웃풋에서 신뢰성과 정확성이 떨어져 잘못된 의사 결정과 비효율성으로 이어질 수 있습니다.

또한 정제된 데이터는 조직에서 AI와 머신 러닝(ML)의 성공을 뒷받침합니다. 예를 들어, 데이터 정리는 머신 러닝 알고리즘이 정확하고 일관되며 편향되지 않은 데이터 세트를 기반으로 학습하도록 하는 데 도움이 됩니다. 정제된 데이터 기반이 없으면 알고리즘은 부정확하거나 비일관적이거나 편향된 예측을 생성하여 의사 결정의 효과와 신뢰성을 저하시킬 수 있습니다.

데이터 정리의 주요 이점은 다음과 같습니다.

• 정보를 바탕으로 한 의사 결정
• 생산성 향상
• 비용 효율성
• 데이터 규정 준수 및 보안
• 모델 성능 향상
• 데이터 일관성 향상

정제된 고품질 데이터를 사용하면 비즈니스 목표에 부합하는 효과적인 의사 결정을 내릴 가능성이 높아집니다. 반대로 중복 데이터, 인쇄상의 오류(오타) 또는 불일치가 포함된 정제되지 않은 데이터를 기반으로 비즈니스 결정을 내리면 리소스 낭비, 기회 손실 또는 전략적 실수가 발생할 수 있습니다.

정제된 데이터를 사용하면 직원들이 오류와 불일치를 수정하는 데 걸리는 시간을 줄여 데이터 처리를 가속화할 수 있습니다. 그러면 팀은 데이터 분석과 인사이트에 집중할 수 있는 시간을 더 많이 확보하게 됩니다.

데이터 품질이 좋지 않으면 중복된 레코드 때문에 재고를 과도하게 비축하거나 불완전한 데이터 때문에 고객 행동을 잘못 해석하는 등 비용이 많이 드는 오류가 발생할 수 있습니다. 데이터 정리는 이러한 오류를 방지하여 비용을 절감하고 운영 위험을 줄이는 데 도움이 됩니다.

정제된 데이터는 조직이 데이터를 정확한 최신 상태로 유지하여 유럽 연합의 일반 데이터 보호 규정(GDPR)과 같은 데이터 보호 규정을 준수하는 데 도움이 될 수 있습니다. 또한 중복되거나 민감한 정보가 실수로 보존되는 것을 방지하여 보안 위험을 줄입니다.

데이터 정리는 효과적인 머신 러닝 모델을 학습시키는 데 필수적입니다. 정제된 데이터는 아웃풋의 정확도를 개선하고 모델이 새로운 데이터에 잘 일반화되어 보다 강력한 예측을 이끌어내도록 합니다.

데이터 정리는 결합된 데이터를 시스템 전체에서 일관적이고 사용 가능한 상태로 유지하여 데이터 형식 또는 표준의 충돌로 인해 발생할 수 있는 문제를 방지하는 데 도움이 됩니다. 이는 정제되고 표준화된 데이터를 통해 서로 다른 시스템이 효과적으로 통신하고 데이터를 공유할 수 있도록 하는 데이터 통합에 중요합니다.

데이터 정리는 일반적으로 데이터 평가로 시작합니다. 데이터 프로파일링이라고도 하는 이 평가는 데이터 세트를 검토하여 수정이 필요한 품질 문제를 파악하는 것을 포함합니다. 문제가 파악되면 조직은 다음을 포함한 다양한 데이터 정리 기술을 사용할 수 있습니다.

• 표준화
• 이상값 해결
• 중복 제거
• 결측값 해결
• 유효성 검사

불일치는 동일한 데이터 세트 내에서 데이터가 서로 다른 형식이나 구조로 표현될 때 발생합니다. 예를 들어, 'MM-DD-YYYY'와 'DD-MM-YYYY' 형식으로 된 날짜 형식이 일반적인 불일치입니다. 형식과 구조를 표준화하면 정확한 분석을 위해 일관성과 호환성을 보장하는 데 도움이 될 수 있습니다.

이상값은 오류, 희귀한 사건 또는 실제 변칙으로 인해 데이터 세트의 다른 데이터 요소와 크게 차이가 나는 데이터 포인트입니다. 이러한 극단값은 평균이나 추세를 왜곡하여 분석 및 모델 정확도를 왜곡할 수 있습니다. 데이터 관리 전문가는 이상값이 데이터 오류인지 아니면 의미 있는 값인지 평가하여 이상값을 해결할 수 있습니다. 그런 다음 분석과의 관련성을 기반으로 해당 이상값의 유지, 조정 또는 제거를 결정할 수 있습니다.

데이터 중복 제거는 동일한 정보의 추가 복사본을 제거하여 중복 데이터를 줄이는 간소화 프로세스입니다. 중복 레코드는 통합 문제, 수동 데이터 입력 오류 또는 시스템 결함으로 인해 동일한 데이터 포인트가 반복될 때 발생합니다. 중복은 데이터 세트를 부풀리거나 분석을 왜곡하여 부정확한 결론을 초래할 수 있습니다.

결측값은 불완전한 데이터 수집, 입력 오류 또는 시스템 장애로 인해 데이터 포인트가 없을 때 발생합니다. 이러한 격차는 분석을 왜곡하고 모델 정확도를 떨어뜨리고 데이터 세트의 유용성을 제한할 수 있습니다. 이 문제를 해결하기 위해 데이터 전문가는 결측 데이터를 추정 데이터로 대체하거나, 불완전한 항목을 제거하거나, 추가 조사를 위해 결측값을 표시할 수 있습니다.

데이터 정리 프로세스의 마지막에 최종 검토를 수행하는 것은 데이터가 정제되고 정확하며 분석이나 시각화에 적합한지 확인하는 데 매우 중요합니다. 데이터 유효성 검사에서는 종종 수동 검사나 자동화된 데이터 정리 툴을 사용하여 남아 있는 오류, 일관되지 않은 데이터 또는 이상을 확인합니다.

데이터 과학자, 데이터 분석가, 데이터 엔지니어 및 기타 데이터 관리 전문가는 Microsoft Excel 스프레드시트의 비전 검사, 상호 참조 또는 피벗 테이블과 같은 수동 방법을 통해 데이터 정리 기술을 수행할 수 있습니다.

Python, SQL 및 R과 같은 프로그래밍 언어를 사용하여 스크립트를 실행하고 데이터 정리 프로세스를 자동화할 수도 있습니다. 이러한 접근 방식 중 상당수는 모든 규모의 조직에 유연하고 비용 효율적인 솔루션을 제공하는 오픈 소스 툴을 통해 지원됩니다.

그러나 AI를 이용하여 다음을 포함한 여러 데이터 정리 단계를 자동화하고 최적화할 수도 있습니다.

• 소스 데이터 분석: AI 기반 데이터 정리 툴은 소스 데이터의 패턴, 이상 및 불일치를 자동으로 식별할 수 있습니다. 또한 AI는 데이터 추세와 관계를 분석하여 관련 비즈니스 규칙을 제안할 수 있으므로 이러한 규칙을 정의하는 데 드는 수동 작업을 줄일 수 있습니다. 예를 들어, AI는 전화 번호 열에 지역 번호가 종종 누락되어 있음을 식별하면 표준화를 위한 규칙을 제안할 수 있습니다.

• 데이터 표준화: 자연어 처리(NLP) 기술은 주소 또는 제품 설명의 서식을 지정하는 등 비정형 텍스트를 표준화할 수 있습니다. 또한 머신 러닝 모델은 날짜 또는 통화와 같은 데이터에 대해 일관된 형식을 식별하고 권장할 수 있습니다. AI 기반 정규 표현식 생성기는 일관되지 않은 형식의 감지 및 정규화를 자동화할 수 있습니다.

• 중복 항목 통합: 규칙 기반 또는 학습된 AI 모델은 중복을 삭제할 때 정확성, 최신성 또는 신뢰성을 고려하여 '유지'해야 할 최상의 레코드를 결정할 수 있습니다. 예를 들어, 모델은 통합 레코드에서 가장 최근의 이메일 주소를 유지하는 등, 컨텍스트에 따라 특정 필드의 우선순위를 지정할 수 있습니다.

• 규칙 적용: AI 모델은 과거 수정 사항 및 사용자 피드백을 학습하여 데이터 정리 규칙의 생성 및 적용을 자동화할 수 있습니다. 이러한 규칙을 여러 데이터 세트에 동적으로 적용할 수 있으므로 시스템 간에 일관성을 보장하는 데 도움이 됩니다. AI 시스템은 유럽 연합의 부가가치세(VAT) 식별 번호와 같은 특정 산업 또는 도메인에 대한 맞춤 규칙을 생성할 수도 있습니다.